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公开(公告)号：CN109254824B
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN201811141017.3
申请日：2018-09-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 联合试验平台中间件的所有权管理服务实现方法，它属于联合试验领域。本发明解决了现有的联合试验平台中间件不支持对象实例所有权的仲裁及转让的问题。本发明分别给出推和拉两种模式下的所有权管理服务的基本过程，当本地参与者声明欲释放一个其拥有的对象实例所有权的请求时，根据欲释放的对象实例的当前所有权状态来决定下一步的转让过程，必要时可以利用中间件的所有权仲裁来决定转让给哪个参与者；当本地参与者声明欲获取一个对象实例所有权的请求时，根据欲获取的对象实例的当前所有权状态来决定下一步操作，并通过中间件的所有权仲裁来选出待获取所有权的参与者，完成所有权的转让。本发明可以应用于联合试验领域用。
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公开(公告)号：CN112887253A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110128388.3
申请日：2021-01-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04L29/02
Abstract: 本发明公开了一种联合试验系统中事件因果时序一致性控制方法，包括：初始化各个节点的消息状态和待处理消息序列，根据消息间的依赖关系构建有向无环图；消息到达节点，查看消息在有向无环图的入度是否为0，消息中的事件被节点处理；重新生成新的有向无环图，将有向无环图中的消息和所有以它为起点的弧删除；查询待处理消息队列在新的有向无环图中的入度是否为0，若均不满足入度为0，等待消息到达节点，反之，继续执行以下步骤；将消息从待处理消息队列中抛出。本发明使接收节点即使事件间发生因果时序颠倒或者丢包的情况，也能够维护正常的因果事件顺序，并保证虚拟试验的正确性。
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公开(公告)号：CN112699790A
公开(公告)日：2021-04-23
申请号：CN202011606146.2
申请日：2020-12-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 一种基于CEEMD‑CC的单特征健康因子提取方法，故障预测技术领域。本发明是为了解决现有的基于单特征量的退化状态跟踪方法难以揭示机械旋转部件的非线性特征，在噪声干扰条件下鲁棒性差的问题。本发明所述方法包括：获取初始旋转机械的振动信号；使用CEEMD对初始旋转机械振动信号进行分解处理，得到旋转机械振动信号的IMF分量和残差；计算IMF分量与振动信号的相关系数，选取相关系数大于阈值的IMF分量进行信号重构；计算重构信号的能量熵HeK，以能量熵HeK作为表征旋转机械健康状态的健康因子；以相关性指标Corr(E,T)、单调性指标Mon(E)和鲁棒性指标Rob(E)作为各个特征量的评价标准，评估健康因子的退化过程跟踪密切程度。本发明用于单特征健康因子的提取。
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公开(公告)号：CN112597705A
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN202011589552.2
申请日：2020-12-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于SCVNN的多特征健康因子融合方法，涉及故障预测技术领域，针对现有技术中模型不能够降低经验因素的影响，去除冗余信息的问题，SCVNN模型采用变分推断的思想对原始信号进行正态分布建模，能够从信号中进行自适应特征学习，构造表征信号本质的特征。相比于传统特征融合方法，该模型能够降低经验因素的影响，去除冗余信息。将自归一化思想引入SCVNN模型，能够保证激活值以归一化的状态在网络各层间传递，避免了过拟合现象的发生，获取到包含丰富信息的特征，从而更好地表征旋转机械的健康状态。
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公开(公告)号：CN111239588A
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN202010067595.8
申请日：2020-01-20
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01R31/28 , G01R31/316 , G06N20/10
Abstract: 一种基于WOA和GMKL-SVM的模拟电路故障诊断方法，属于故障诊断技术领域。解决了现有模拟电路故障诊断存在准确率低的问题。本发明利用PSPICE软件对需要故障诊断的模拟电路进行仿真，将电路输出端作为测试点获得电路脉冲响应信号，通过Monte-Carlo分析，针对每种电路故障获取多组样本信号；对每种电路故障的多组样本信号分别进行小波包分解，计算小波包系数的能量作为特征量，构建小波包特征向量样本集，并将样本集随机分为训练集和测试集；基于训练集数据，采用WOA算法寻找GMKL-SVM的最优惩罚参数、权衡参数和组合核函数参数，建立GMKL-SVM故障诊断分类器；利用GMKL-SVM故障诊断分类器对测试集数据进行诊断分类，获得模拟电路故障的诊断结果。本发明适用于模拟电路故障诊断使用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110717252A
公开(公告)日：2020-01-21
申请号：CN201910893969.9
申请日：2019-09-20
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明公开了一种基于WRF和SEDRIS的虚拟大气环境数据生成方法及系统，在Windows平台下，运行配置及运行控制模块，生成namelist配置文件和运行脚本，并传递给Linux平台下的WRF模型；在Linux平台下运行运行脚本，运行脚本控制WRF调用数据源和namelist文件夹下的配置文件，生成WRF模式输出文件；在Windows平台下，使用数据格式转化模块从WRF模式输出文件中提取大气环境数据，生成M3D格式的大气环境中间数据；在Windows平台下，使用SEDRIS转换模块，将M3D格式的大气环境中间数据转换为STF格式，实现了气温，气压，水平风向，水平风速，垂直风速，相对湿度，水汽混合比这7种三维大气环境数据的生成。此外，研究综合环境数据表示与交换规范，使转化为标准格式的大气环境数据可以被不同的数据使用者和平台使用，从而提高大气环境数据的规范性与交互性。
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公开(公告)号：CN110471124A
公开(公告)日：2019-11-19
申请号：CN201910672214.6
申请日：2019-07-24
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提供了虚拟试验光电信号大气传输效应主动计算服务方法及系统，研究光电信号主动识别方法，结合H-JTP平台数据订购方法实现对虚拟试验场内实体发出光电信号的检测；研究信号可探测实体的检测方法，根据光电信号探测原理，确定虚拟试验空间中可接收相应光电信号的实体集；研究传输效应计算方法，建立复杂环境下光电信号发射源实体和信号可接收实体之间的传输路径，并进行传输效应计算；研究效应计算信息推送方法，实现将计算结果推送给信号可接收探测实体。本发明明显提高了虚拟试验环境的构建效率，大幅度提高了环境效应计算模型的可重用性和易用性，适用于对复杂大气环境中的光电传输效应模拟的计算。
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公开(公告)号：CN109032932A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201810738553.5
申请日：2018-07-06
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F11/36
CPC classification number: G06F11/3684 , G06F11/3688
Abstract: 一种支持约束的组合测试故障定位方法，它用于软件测试技术领域。本发明解决了传统的软件组合测试故障定位方法存在的未考虑组合测试中参数约束限制对故障定位的影响的问题。本发明根据全部测试用例的执行结果获取系统的错误测试用例，然后判断待测系统是否存在独立性安全值，最后根据独立性安全值的判断结果来进行组合测试故障定位；与传统的组合测试故障定位方法相比，本发明的故障定位方法考虑了组合测试中参数约束限制对故障定位的影响，因此，本发明方法的适用范围更广、实用性更强，克服了现有技术的局限。本发明可以应用于软件测试技术领域用。
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公开(公告)号：CN108388751A
公开(公告)日：2018-08-10
申请号：CN201810230807.2
申请日：2016-04-15
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 基于虚拟试验系统与实际系统的虚实比对分析方法，本发明涉及虚实比对分析方法。本发明的目的是为了解决工程试验中虚拟模型与实物等效，以便在虚拟或半实物实验中利用虚拟模型代替实物模型完成试验的问题。具体过程为：一、设置输入、输出数据；输入数据为：虚拟试验系统的输出过程；实际系统输出过程或理论上的期望值；显著性水平；频率范围；虚拟试验系统输出数据采样周期；实际系统输出数据采样周期；子区间个数；输出数据为；可信区间；二、对输入数据、输出数据进行预处理；三、对预处理后的数据进行傅里叶变换；四、对傅里叶变换后的数据进行统计分析得到可信区间，判断是否接受虚拟试验系统。本发明应用于虚拟模型领域。
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公开(公告)号：CN106095692B
公开(公告)日：2018-07-03
申请号：CN201610663751.0
申请日：2016-08-12
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 嵌入式软件的单参数事件序列测试数据生成方法，涉及一种嵌入式软件的测试数据生成方法。本发明为了解决现有的嵌入式软件测试系统测试数据的生成方法没有考虑数据的时序问题和测试数据非常庞大问题。本发明首先生成初始的包含所有的t维事件交互集合Q，初始化测试数据覆盖向量V为空；在Q中随机挑选1条候选t维事件交互，加入测试数据覆盖向量V中，同时在Q中删除该t维事件交互；然后在Q中取一条适应值最大的t维事件交互追加到向量V的尾部，并在Q中删除所有被向量U覆盖的t维事件交互；直至Q为空，输出测试数据覆盖向量V，测试数据覆盖向量V中的数据及顺序就是生成的单参数事件序列测试数据。本发明适用于嵌入式软件的测试数据生成。
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