面向传感器网络多数据流的高效处理系统及方法

    公开(公告)号:CN110674352A

    公开(公告)日:2020-01-10

    申请号:CN201910917578.6

    申请日:2019-09-26

    Abstract: 本发明公开了一种面向传感器网络多数据流的高效处理系统及方法,该方法包括以下步骤:步骤1:根据传感器网络的固有特性,按时间序动态构造聚合树,将多个具有相关性的数据流构造成聚合的XML数据流;步骤2:重用已有的XML流处理方法同时统一处理多个数据流。本发明针对传感器网络的多数据流,根据传感器网络的固有特性,构造多数据流聚合器,将多个具有相关性的数据流构造成聚合的XML数据流,可重用已有的XML流处理方法同时统一处理多个数据流,可以有效节省计算资源,减少大量中间处理结果。按时间序动态构造聚合树,有效处理同一数据流中元组失序到达的问题。与Stanford流数据管理系统对比的实验结果表明,在数据流数量较大时,该方法性能上有显著提高。

    基于变化一致性挖掘时序数据关联关系的方法

    公开(公告)号:CN106446081B

    公开(公告)日:2019-08-13

    申请号:CN201610814069.7

    申请日:2016-09-09

    Abstract: 基于变化一致性挖掘时序数据关联关系的方法,首先对时序数据变量进行预处理;然后对单个变量进行小波变换,用滑动窗口将原始时间序划分成若干个窗口,对每个窗口进行离散小波变换,提取最大小波细节系数;再对单个变量所有窗口的最大小波细节系数进行WDC聚类,目的是区分出和大部分窗口小波特征不一样的窗口,这些窗口对应了变量的变化点;最后对所有变量的变化点进行CCP聚类,聚类结果中同一个簇内变量的变化点是近似的,因此这些变量具有变化一致性,被认为具有潜在关联关系;本发明从变量间变化一致性角度出发,不但能够发现具有线性关联关系的变量,还能检测到具有复杂非线性关联关系的变量,这对于大型复杂系统变量之间的关联分析具有重要作用。

    基于Bayes多源数据融合的陀螺系统寿命预测方法

    公开(公告)号:CN110059337A

    公开(公告)日:2019-07-26

    申请号:CN201910139718.1

    申请日:2019-02-26

    Abstract: 本发明公开了基于Bayes多源数据融合的陀螺系统寿命预测方法,所述方法根据光纤陀螺子系统多源小样本失效数据,然后选择合适的寿命预测子方法进行陀螺系统的寿命值预测,用其预测值进行扩充获得有效寿命样本,然后通过相容性检验,对各样本数据拟合分析获得先验分布,利用Bayes融合方法获得Bayes验前信息,通过Bayes公式获得Bayes寿命参数的融合后验分布并对其进行参数估计,最后获得光纤陀螺系统的寿命预测值。本发明针对可获取的光纤陀螺子系统多源小样本失效数据,采用Bayes方法建立预测模型,实现对陀螺的寿命预测研究,相比较于单一数据源,本发明所预测结果更接近于光纤陀螺的真实寿命。

    基于累积和控制图的卫星电源系统异常检测方法

    公开(公告)号:CN105117615B

    公开(公告)日:2017-11-14

    申请号:CN201510661474.5

    申请日:2015-10-14

    Abstract: 基于累积和控制图的卫星电源系统异常检测方法,涉及电源系统故障诊断领域。本发明为了解决现有卫星电源系统异常检测所存在的门限值太宽、无法检测微小故障和早期预警等问题。本发明获取一段时间内镍氢电池型卫星电源正常运行的历史数据,选取电源的氢压值作为评估参数;将氢压值分成m组并计算每组氢压值的均值pj;然后计算电源氢压值的统计特性,确定累积和控制图的允偏量和门限值;计算待检测卫星电源的氢压值均值pi;将氢压值均值pi作为累积和函数的输入,将输出值绘制在累积和控制图中;判断当前待检测卫星电源氢压值对应的累积和S+(i)、S‑(i)是否超过累积和控制图的门限值,判断电源系统当前工作状态。本发明适用于镍氢电池型卫星电源系统故障诊断领域。

    基于多组合分类器的数据驱动系统状态模型在线辨识方法

    公开(公告)号:CN106156401A

    公开(公告)日:2016-11-23

    申请号:CN201610397845.8

    申请日:2016-06-07

    Abstract: 本发明公开了一种基于多组合分类器的数据驱动系统状态模型在线辨识方法,用于解决现有数据驱动系统状态模型在线辨识方法建模困难的技术问题。技术方案是结合对航天器历史监测数据与系统运行特点的分析,通过多组合分类器的设计及训练,对实时测量数据进行分析与分类,辨识得到航天器各个系统的运行状态模型。解决了由于系统复杂程度较高,无法直接利用物理模型搭建数学模型的技术问题。在辨识过程中,由于提前设计与训练分类器,使得实时模型的辨识时间较短,能够实现系统状态模型的在线辨识,由模型反映出正在运行的航天器中是否发生了故障以及故障的类型与程度,对系统的实时状态监测、容错控制系统设计、故障修复等研究具有重要意义。

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