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公开(公告)号：CN112765899A
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN202110140394.0
申请日：2021-02-02
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/17 , G06F30/15 , G06K9/62 , G06N5/04 , G06F111/08 , G06F119/06 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了一种基于贝叶斯分类器链的涡轴发动机多目标性能预测方法，该方法将贝叶斯分类器根据目标变量间的关系进行连接，建立一个链状性能预测模型，在给定待预测涡轴发动机的属性变量状态后，通过后验概率推理可同时对其多个性能目标变量的合格概率进行预测。同时为了确保结果的准确性，考虑了目标变量的不同连接顺序，对所有模型的预测结果取平均值，得出目标变量的最终性能预测结果，从而可以指导生产，提高涡轴发动机的出厂合格率。
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公开(公告)号：CN112464422A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011376971.8
申请日：2020-11-30
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06F30/18 , G06F119/02
Abstract: 本发明属于规则网络系统可靠性研究领域，具体涉及一种基于贪婪算法的提高K‑终端网络可靠性的方法。该方法采用贪婪算法和蒙特卡罗算法，结合重要度分析，为中型或大型K‑终端网络可靠性预测的数值分析研究提供了有力支撑。改方法采用重要度分析和蒙特卡罗算法估算寻找网络边的优化方案，建模过程简单、高效。本发明将需要优化的大型网络分为多组网络边，以这些网络边为基本的优化对象，能够精确快速地给出优化方案，从而实现对大型网络的可靠性优化，使其可靠性指标满足要求，本发明对于现实中的中型或大型网络具有重要意义。
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公开(公告)号：CN112199895A
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN202011126762.8
申请日：2020-10-20
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06F30/27 , G06F111/08 , G06F119/02 , G06F119/04
Abstract: 本发明涉及一种基于生存分析和贝叶斯网络的自锁螺母寿命预测方法，针对航空发动机自锁螺母的寿命预测引入了生存分析和贝叶斯网络，完成了有效属性变量的筛选和寿命预测模型的构建，预测建模过程简单、高效。从数据层面着手，对潜在信息进行挖掘，结合概率统计和后验概率计算来进行寿命预测，降低了现有技术中对物理、材料等领域专业知识的高要求。本发明能够有效地利用试验数据精确快速地对自锁螺母的寿命进行预测，最终给出具体的寿命预测概率，从而有利于制定合理的维修与检测计划，对航空发动机的整机可靠性提升具有重要意义。
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公开(公告)号：CN108133308A
公开(公告)日：2018-06-08
申请号：CN201711263360.0
申请日：2017-12-05
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于成本重要度的复杂系统维修方法，用于解决现有复杂系统维修方法效率低的技术问题。技术方案是将Birnbaum重要度与组件维修成本分析相结合，首先根据复杂系统的工作原理和结构，确定系统的结构函数并记录复杂系统中各个组件的可靠性信息；其次，分析组件可靠性提升过程的维修成本和组件可靠性提升引起的系统可靠性提升量；然后，从单位成本系统可靠性提升量最大化的角度确定组件的成本重要度计算方法，并对组件的成本重要度进行排序；最终，基于组件替换分析的复杂系统快速维修方法对组件进行反复替换，直到满足规定的系统可靠性要求，得到高效且经济的快速维修方案。
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公开(公告)号：CN104217251A
公开(公告)日：2014-12-17
申请号：CN201410392853.4
申请日：2014-08-12
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06Q10/04
Abstract: 本发明公开了一种基于K2算法的装备故障贝叶斯网络预测方法，用于解决现有装备故障贝叶斯网络预测方法搜索效率低的技术问题。技术方案是采用基于K2搜索算法的FPBN网络结构学习算法构建能够真实反映故障数据集内各变量关联关系的FPBN网络结构，从而建立FPBN模型。最终，基于建立的故障预测模型，利用参数学习算法预测装备的实际运行状态。该方法以K2搜索算法为基础，将故障知识、专家经验和故障数据进行有效融合，解决了装备预测过程中系统向FPBN转化建模困难的问题。另外，FPBN-K2算法计算过程全部采用确定性搜索算法，无需进行多次重复搜索，降低了搜索空间并减少了评分函数计算次数，提高了FPBN网络结构学习算法的搜索效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101950327B
公开(公告)日：2012-05-23
申请号：CN201010277907.4
申请日：2010-09-09
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种基于故障树信息的设备状态预测方法，首先搜索故障树模型，将模型中的各事件用不同变量表示，将模型中的逻辑门用变量的结构关系集合表示，依次计算故障预测模型中故障原因变量先验概率分布集合，计算故障预测模型中故障模式变量的条件概率分布和故障传递变量的条件概率分布，将设备实际故障检测现象用故障预测模型中对应的故障检测变量表示，根据故障检测变量结构关系集合中表述的关联关系计算故障预测模型中故障检测变量的条件概率分布，根据现场采集到的故障检测现象实时信息计算设备故障模式后验概率状态分布。本发明能够快速准确的预测设备实时状态、指导对设备的监控及维修，有效提高维修效率、降低维修成本。
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公开(公告)号：CN119989944A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510460898.9
申请日：2025-04-14
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06F30/27 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于装配数据的航空发动机装配工艺优化方法，包括：在航空发动机试车通过时，收集航空发动机中各单元体的装配数据，对单元体的装配数据进行装配指标的筛选；计算单元体筛选后的各装配指标之间的相关性，并依据复杂网络理论，构建单元体装配网络模型；引入网络动力学理论，对单元体装配网络模型进行神经网络动力学模型拟合从而得到单元体动力学模型；基于对单元体动力学模型的解算，确定各装配指标的拟合误差；基于装配指标的拟合误差，利用平均场理论构造单元体评估区间；对于待评估的单元体，利用该单元体的装配指标确定该单元体的评估指标；基于评估指标与所述单元体评估区间的关系，判定待评估的单元体是否合格。
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公开(公告)号：CN119862800A
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202510352787.6
申请日：2025-03-25
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06N3/0895 , G06F111/06 , G06F119/10 , G06F119/04 , G06F119/02
Abstract: 本发明涉及航空发动机技术领域，具体涉及一种在线预测场景下航空发动机剩余寿命不确定性量化方法，该方法获取航空发动机在试车及运行过程中训练数据集；基于扩散模型，根据监测数据，并结合表征映射函数，获取去噪网络模型；采集在线预测场景下存在随机缺失和传感器故障数据的测试样本；根据测试样本通过优化后的去噪网络模型，获取填充样本；将填充样本与测试样本相结合，获取填充后的测试样本；对填充后的测试样本，根据训练好的RUL预测模型，以及加权经验分布函数，共形预测构建RUL预测区间。本发明旨在精确评估航空发动机的综合性能，提高预测结果的可靠性与鲁棒性。
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公开(公告)号：CN118296426A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410305280.0
申请日：2024-03-18
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06F18/24 , G06N3/094 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06F18/214 , G06F18/2131
Abstract: 本发明涉及故障识别技术领域，具体涉及一种基于CWDC‑GAN的小样本故障诊断识别方法及系统，该方法包括获取滚动轴承小样本故障数据集，其中数据集中的每个数据均为一维数据；构建改进的生成对抗网络，所述改进的生成对抗网络包括生成器和判别器；使用训练好的生成器生成新样本，将原样本和新样本融合以扩充数据集，最后将扩充后的数据集对分类模型进行训练；将待故障诊断的小样本数据根据训练好的分类模型进行故障诊断。本发明通过WDCGAN进行故障诊断，不仅可以利用其强大的生成能力和特征提取能力来生成逼真的图像，还能够使得训练效率得到大幅提升。
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公开(公告)号：CN112199895B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202011126762.8
申请日：2020-10-20
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06F30/27 , G06F111/08 , G06F119/02 , G06F119/04
Abstract: 本发明涉及一种基于生存分析和贝叶斯网络的自锁螺母寿命预测方法，针对航空发动机自锁螺母的寿命预测引入了生存分析和贝叶斯网络，完成了有效属性变量的筛选和寿命预测模型的构建，预测建模过程简单、高效。从数据层面着手，对潜在信息进行挖掘，结合概率统计和后验概率计算来进行寿命预测，降低了现有技术中对物理、材料等领域专业知识的高要求。本发明能够有效地利用试验数据精确快速地对自锁螺母的寿命进行预测，最终给出具体的寿命预测概率，从而有利于制定合理的维修与检测计划，对航空发动机的整机可靠性提升具有重要意义。
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