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公开(公告)号：CN116842356A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310740328.6
申请日：2023-06-20
申请人： 成都飞机工业(集团)有限责任公司 , 哈尔滨工业大学
IPC分类号： G06F18/2113 , G06F18/25 , G06F17/18
摘要： 本申请属于传感器测试数据智能分析领域，具体涉及一种飞机任务传感器多过程域测试数据融合信息拾取方法，其内容包括：先根据数据量对过程域进行划分，分为小样本过程域数据和大样本过程域数据，对于小样本过程域数据，基于交叉熵实现信息拾取；对于大样本过程域数据，采用线性相关系数与非线性相关系数结合的方法进行大样本数据信息拾取；最后，在此基础上得到多个过程域与目标参数具有高相关性的完整特征集，实现多过程域数据的信息拾取。该方法能够提取与目标参数存在线性与非线性相关的特征，时间复杂度较低，适用于体量大的数据。信息拾取的参数相关度较高，可以准确地拾取到多个过程域测试数据与飞行精度的主要相关信息。
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公开(公告)号：CN116842355A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310731902.1
申请日：2023-06-20
申请人： 成都飞机工业(集团)有限责任公司 , 哈尔滨工业大学
IPC分类号： G06F18/2113 , G06F17/18
摘要： 本申请属于传感器测试数据智能分析领域，具体涉及一种飞机任务传感器异构测试数据的信息拾取方法，包括如下步骤：针对飞机测试数据，先对频率序列和单值数据进行异构数据形式变换，形成与飞行精度序列特性一致的样本序列数据，将单值数据和频率序列以测试架次为序列顺序构造测试数据序列和飞行精度序列，实现单值数据和频率数据的格式变换，得到同构数据，基于交叉熵实现变换后异构数据的信息拾取，基于交叉熵构造信息拾取模型。本方法有助于更充分的挖掘异构数据与目标参数关联信息，基于联合概率分布的信息拾取方法精度较高，可同时提取与目标参数相关的线性相关及非线性相关特征，适用于小样本数据。根据机理分析，信息拾取的参数相关度较高。
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公开(公告)号：CN116842714A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310750196.5
申请日：2023-06-25
申请人： 成都飞机工业(集团)有限责任公司 , 哈尔滨工业大学
摘要： 本发明涉及智能数据分析技术领域，具体地说，涉及一种任务传感器精度异常监测方法、系统、设备及介质；该方法通过分析多架次飞机任务传感器测试数据的互相关性和自相关性，建立统计监测阈值，并利用该阈值对新架次飞机的任务传感器测试数据进行快速分析，准确判断其精度是否存在异常，提升了精度异常监测的建模效率的同时，还获取了更准确的判读阈值，大幅改进了飞机任务传感器精度异常的判读效率和准确率。
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公开(公告)号：CN117668587A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311340378.1
申请日：2023-10-16
申请人： 成都飞机工业(集团)有限责任公司 , 哈尔滨工业大学
IPC分类号： G06F18/23213 , G06F18/21
摘要： 本申请提供一种测试数据模式划分方法、装置、设备及存储介质，涉及数据处理技术领域，用于解决多过程域的测试数据复杂模式导致任务传感器精度评估不准确的问题。该方法包括：针对飞机的任一过程域，根据模式任务特征，将所述过程域的总模式划分任务分解为多个不同尺度的子模式划分任务；根据各个子模式划分任务对应的特征参数，对所述过程域的测试数据进行K‑means无监督聚类，并行确定出所述各个子模式划分任务对应的模式划分结果；对所述各个子模式划分任务对应的模式划分结果进行合并，获得所述过程域对应的最终模式划分结果。
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公开(公告)号：CN117370153A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311184388.0
申请日：2023-09-14
申请人： 成都飞机工业(集团)有限责任公司 , 哈尔滨工业大学
IPC分类号： G06F11/36 , G06F18/25 , G06F18/213
摘要： 本发明公开了一种高精度轻量级的多过程域异构测试数据监测方法及装置，本方法首先采集飞机任务传感器数据，对采集的数据进行融合，得到多过程域融合数据；根据多过程域融合数据的特征数量判断融合数据的维度，基于融合数据维度选择数据评估模型，将融合后的数据送入评估模型中，最终得到评估结果；若多过程域数据融合后的特征数量较大，选择基于核函数统计的高维测试数据模型作为评估模型；若多过程域数据融合后的特征数量较小，选择基于高斯过程的低维测试数据模型作为评估模型。本发明可以兼顾模型的轻量化要求与数据监测的精度要求，通过数据维度自适应地选择监测模型，大大改善了飞机任务传感器地面测试评估合格判定的准确率。
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公开(公告)号：CN117057458A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202310897423.7
申请日：2023-07-21
申请人： 成都飞机工业(集团)有限责任公司 , 哈尔滨工业大学
摘要： 本发明涉及数据智能数据分析技术领域，特别是涉及一种基于集成学习的任务传感器精度预测方法，采用Bootstrap抽样方法有放回的构建多个子训练集，并行构建多个SVR模型，对当前子训练集的目标参数进行预测，对预测值加权平均，利用实测值和预测值的偏差计算精度的不确定性表征区间；利用上述SVR模型获得新架次任务传感器数据的精度，判断精度是否在精度的不确定性表征区间内，若是，则认为任务传感器精度合格，否则为不合格。通过本预测方法，能对精度进行精度的不确定性表征预测，从而判断任务传感器精度是否合格，进一步保证飞机实际飞行的安全性。
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公开(公告)号：CN116775629A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310731940.7
申请日：2023-06-20
申请人： 成都飞机工业(集团)有限责任公司 , 哈尔滨工业大学
IPC分类号： G06F16/215 , G06F17/18
摘要： 本申请涉及飞机测试数据分析技术领域，公开了一种飞机任务传感器地面测试数据对齐方法，本方法首先将数据起始时间进行就近对齐，再基于重采样实现采样间隔的统一，对采样间隔较大的数据进行升采样操作，并基于插值实现数据的填补。本申请能有效提高数据的总体质量，为后续的数据分析和建模提供更准确、可靠的基础，促进飞机性能分析和优化。
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公开(公告)号：CN118035931A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410079228.8
申请日：2024-01-19
申请人： 成都飞机工业(集团)有限责任公司 , 哈尔滨工业大学
IPC分类号： G06F18/25 , G06N3/0442 , G06F16/25
摘要： 本发明属于信息融合技术领域，具体涉及基于一种多架次的多过程域异构数据的信息融合方法及实施该方法的系统。本发明提供了一种多架次的多过程域异构数据的信息融合方法及其系统，克服现有技术壁垒，采用基于LSTM的自编码器，先分别对各架次的多过程域异构数据中的序列数据进行时间融合，得到同构的单值数据，然后组合所有架次同构处理后的单值数据以进行空间融合，最终得到融合特征，实现多架次多过程域异构数据的时空融合。
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公开(公告)号：CN113607186B
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202110844725.9
申请日：2021-07-26
申请人： 成都飞机工业(集团)有限责任公司
摘要： 本发明属于惯性导航技术领域，具体涉及一种消除机载瞄准吊舱安装误差的校准方法，包括原位校准前期准备、横滚安装误差校正、方位与俯仰安装误差校正以及退出校准。相对于现有技术，本技术方案采用简单的工具对瞄准吊舱的横滚安装误差以及方位与俯仰安装误差进行了有效校正，实现了对瞄准吊舱的精确校准，操作简单，结果可靠，通过该方法校准，可以达到的效果是彻底消除瞄准吊舱的安装误差，使瞄准吊舱的实际安装位置达到与设计位置相同的效果。
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公开(公告)号：CN113607186A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202110844725.9
申请日：2021-07-26
申请人： 成都飞机工业(集团)有限责任公司
摘要： 本发明属于惯性导航技术领域，具体涉及一种消除机载瞄准吊舱安装误差的校准方法，包括原位校准前期准备、横滚安装误差校正、方位与俯仰安装误差校正以及退出校准。相对于现有技术，本技术方案采用简单的工具对瞄准吊舱的横滚安装误差以及方位与俯仰安装误差进行了有效校正，实现了对瞄准吊舱的精确校准，操作简单，结果可靠，通过该方法校准，可以达到的效果是彻底消除瞄准吊舱的安装误差，使瞄准吊舱的实际安装位置达到与设计位置相同的效果。
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