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公开(公告)号：CN116502516B
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202310082621.8
申请日：2023-01-15
Applicant: 北京控制工程研究所
IPC: G06F30/27 , G06F30/15 , G06F18/2321 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06F119/04 , G06F119/02
Abstract: 本发明涉及航空航天技术领域，特别涉及一种航天器部件退化阶段的辨识方法和装置。其中，该方法包括：获取航天器部件的待测数据；其中，所述待测数据包括所述航天器部件的多种参数的数据；对每种参数的待测数据依次进行野值和停机数据的剔除处理，得到处理后的数据；对所述处理后的数据依次进行时域特征的提取和降维处理，得到所述航天器部件的目标特征；利用DBSCAN算法对所述目标特征进行聚类，以识别所述航天器部件的退化阶段。本发明的方案能够有效辨识航天器部件的退化阶段。
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公开(公告)号：CN116204786B
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310085004.3
申请日：2023-01-18
IPC: G06F18/214 , G06F18/22 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06F17/18
Abstract: 本发明涉及故障诊断技术领域，特别涉及一种生成指定故障趋势数据的方法和装置。方法包括：确定随机噪声和指定故障趋势；其中，指定故障趋势为0～1中的任一数值；将随机噪声和指定故障趋势输入预先训练好的生成模型中，得到与指定故障趋势相匹配的数据；其中，生成模型是基于样本集对预先构建的条件生成对抗网络模型进行训练得到的，样本集是通过对真实数据集进行近邻估计得到的，样本集包括若干个样本对，每个样本对均包括一个样本数据和用于表征该样本数据的故障趋势的样本标签，真实数据集中的每一个真实数据均对应一个用于表征该真实数据的故障趋势的故障标签。本发明方法能够生成与指定故障趋势相匹配的数据，且生成的数据质量较高。
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公开(公告)号：CN116204786A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310085004.3
申请日：2023-01-18
IPC: G06F18/214 , G06F18/22 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06F17/18
Abstract: 本发明涉及故障诊断技术领域，特别涉及一种生成指定故障趋势数据的方法和装置。方法包括：确定随机噪声和指定故障趋势；其中，指定故障趋势为0～1中的任一数值；将随机噪声和指定故障趋势输入预先训练好的生成模型中，得到与指定故障趋势相匹配的数据；其中，生成模型是基于样本集对预先构建的条件生成对抗网络模型进行训练得到的，样本集是通过对真实数据集进行近邻估计得到的，样本集包括若干个样本对，每个样本对均包括一个样本数据和用于表征该样本数据的故障趋势的样本标签，真实数据集中的每一个真实数据均对应一个用于表征该真实数据的故障趋势的故障标签。本发明方法能够生成与指定故障趋势相匹配的数据，且生成的数据质量较高。
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公开(公告)号：CN115408567A
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202210977365.4
申请日：2022-08-15
Applicant: 北京控制工程研究所
IPC: G06F16/90 , G06F16/906 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种空间目标行为特征库构建方法，包括如下步骤：确定空间目标类型和空间目标行为特征类型；针对每种行为特征类型分别确定特征数据信息；依据每类空间目标的每种特征数据信息的值，构建初始特征数据库；对初始特征数据库中各类空间目标的行为特征进行建模，构建行为特征模型库；获取待评估空间目标的特征数据信息的值，与行为特征模型库中各类型空间目标行为模型进行匹配，根据匹配结果确定待评估空间目标的目标类型；将目标类型及其特征数据信息加入初始特征数据库中，对初始特征数据库进行更新形成空间目标行为特征库。本发明实现了空间目标动作行为特性自动归类分析。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115408566A
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202210975717.2
申请日：2022-08-15
Applicant: 北京控制工程研究所
IPC: G06F16/90 , G06F16/901 , G06F16/906 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种空间目标物理特征库构建方法，包括如下步骤：确定空间目标类型及总类型数量；确定每类空间目标的物理特征种类；针对每类物理特征分别确定其关键特征项，构建特征信息库；获得已知空间目标类型的空间目标或仿真生成目标的关键特征数据，输入特征信息库，形成物理特征库；获取待分类空间目标的关键特征数据，将待分类空间目标的关键特征数据与物理特征库中已有关键特征数据进行匹配，确定待分类空间目标的空间目标类型；将待分类空间目标的空间目标类型及其关键特征数据输入物理特征库中，完成物理特征库的更新。本发明构建通用共性类型的特征集合，实现可以根据目标物理特征智能归类并完善空间目标类别物理特征属性。
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公开(公告)号：CN116502516A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310082621.8
申请日：2023-01-15
Applicant: 北京控制工程研究所
IPC: G06F30/27 , G06F30/15 , G06F18/2321 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06F119/04 , G06F119/02
Abstract: 本发明涉及航空航天技术领域，特别涉及一种航天器部件退化阶段的辨识方法和装置。其中，该方法包括：获取航天器部件的待测数据；其中，所述待测数据包括所述航天器部件的多种参数的数据；对每种参数的待测数据依次进行野值和停机数据的剔除处理，得到处理后的数据；对所述处理后的数据依次进行时域特征的提取和降维处理，得到所述航天器部件的目标特征；利用DBSCAN算法对所述目标特征进行聚类，以识别所述航天器部件的退化阶段。本发明的方案能够有效辨识航天器部件的退化阶段。
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公开(公告)号：CN116089611B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310070255.4
申请日：2023-01-13
Applicant: 北京控制工程研究所
IPC: G06F16/35 , G06F16/36 , G06F40/295 , G06F40/30 , G06N5/04
Abstract: 本发明提供了一种基于性能‑故障关系图谱的航天器故障诊断方法及装置，方法为：将性能‑故障关系图谱作为DDPG的环境，将性能‑故障关系图谱中的实体作为状态，将性能‑故障关系图谱中的关系作为DDPG选择的动作，以根据待诊断航天器的当前状态确定性能‑故障关系图谱中相同状态的实体；根据预先针对性能‑故障关系图谱中各实体设置的状态类别，确定当前实体的状态类别是否为终止状态，若否，则根据当前实体的状态类别以及当前实体的实体向量确定所选择的最优动作，根据最优动作得到下一状态的实体，将下一状态的实体作为当前实体循环执行本步骤；若是，则终止循环，并将当前实体确定为故障原因。本方案，能够提高故障诊断的效率和精准度。
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公开(公告)号：CN116089611A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310070255.4
申请日：2023-01-13
Applicant: 北京控制工程研究所
IPC: G06F16/35 , G06F16/36 , G06F40/295 , G06F40/30 , G06N5/04
Abstract: 本发明提供了一种基于性能‑故障关系图谱的航天器故障诊断方法及装置，方法为：将性能‑故障关系图谱作为DDPG的环境，将性能‑故障关系图谱中的实体作为状态，将性能‑故障关系图谱中的关系作为DDPG选择的动作，以根据待诊断航天器的当前状态确定性能‑故障关系图谱中相同状态的实体；根据预先针对性能‑故障关系图谱中各实体设置的状态类别，确定当前实体的状态类别是否为终止状态，若否，则根据当前实体的状态类别以及当前实体的实体向量确定所选择的最优动作，根据最优动作得到下一状态的实体，将下一状态的实体作为当前实体循环执行本步骤；若是，则终止循环，并将当前实体确定为故障原因。本方案，能够提高故障诊断的效率和精准度。
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公开(公告)号：CN115600104A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202210975712.X
申请日：2022-08-15
Applicant: 北京控制工程研究所(CN)
IPC: G06F18/214 , G06F18/2415 , G06F18/2135
Abstract: 本发明公开了一种基于物理行为特征的空间目标分类方法，包括如下步骤：根据在轨测量空间目标历史数据构建典型目标模型特征训练数据集；收集空间目标的物理特征参数获取空间目标特征样本信息；对空间目标特征样本信息进行主成分分析，建立特征向量序列；通过物理特征向量序列空间目标类型进行预判断，构建空间目标分类模型；利用训练数据集对分类模型进行训练；利用行为特征向量序列计算空间目标类型似然概率，输出到空间目标类型序列；对空间目标类型序列进行贝叶斯滤波，输出滤波后的空间目标类型作为空间目标类型。本发明实现了对空间目标类型的有效准确分类，并可根据在轨识别情况不断更新识别准确度，具有很强的实用性。
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