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公开(公告)号：CN114091600A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202111368698.9
申请日：2021-11-18
Applicant: 南京航空航天大学
Abstract: 本发明涉及一种数据驱动的卫星关联故障传播路径辨识方法及系统；该方法包括利用核主成分分析算法对待处理的遥测数据进行处理，得到每个数据点对应的平方预测误差SPE统计量，并将SPE统计量大于SPE控制限的数据点判断为故障；当故障发生后，根据生成的平方预测误差贡献图计算故障相关变量；根据基于Copula熵的传递熵估值算法对所述故障相关变量进行处理，得到故障传播因果图；基于核极限学习机的故障传播路径搜索算法和所述故障传播因果图，确定故障传播路径。本发明克服了传统传递熵方法计算复杂度高、无法区分直接或间接因果关系的缺点。
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公开(公告)号：CN112559598B
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN202011488702.0
申请日：2020-12-16
Applicant: 南京航空航天大学
IPC: G06F16/2458 , G06F16/28 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于图神经网络的遥测时序数据异常检测方法及系统，方法包括：训练图神经网络遥测时序数据预测模型；利用小波方差计算待测遥测时序数据的周期；得到预测遥测时序数据；确定预测周期数据；计算当前时刻的待测遥测数据和其预测数据之间的第一马氏距离；计算之前时刻的待测遥测数据和其预测周期数据之间的第二马氏距离；计算第二马氏距离的平均值和方差；将平均值和方差进行放大设置阈值；根据第一马氏距离和阈值判断当前时刻的待测遥测数据是否异常。本发明通过图神经网络遥测时序数据预测模型学习多维时序数据之间的依赖关系，并通过周期窗口的动态阈值法对待测遥测时序数据进行异常检测，提高了遥测时序数据异常检测的准确性。
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公开(公告)号：CN113063419A
公开(公告)日：2021-07-02
申请号：CN202110093069.3
申请日：2021-01-25
Applicant: 南京航空航天大学
Abstract: 本发明涉及一种无人机路径规划方法及系统，主要依赖于仿生优化技术来实现一种环形结构的全局邻域学习方法。基于仿花授粉算法的全局更新方程其采用服从Lèvy分布的更新方式促进种群收敛，具有强烈的震荡性会影响算法收敛速度，通过利用相关数学理论验证并分析其收敛过程，提出新的全局更新方程；为增加种群多样性设计全局邻域学习方法，并将该方法集成到改进的仿花授粉算法框架中，实现了更加平滑稳定的无人机飞行路径规划。
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公开(公告)号：CN105956514B
公开(公告)日：2019-07-23
申请号：CN201610246471.X
申请日：2016-04-15
Applicant: 南京航空航天大学
Abstract: 本发明公开一种振动数据驱动的直升机旋翼异常检测方法，包括：原始振动数据分析和处理；提取直升机旋翼状态特征；用正常状态的旋翼数据特征训练支持向量数据模型；最后根据建立的模型对旋翼进行异常检测。本发明的优点是：针对非平稳、非线性的振动数据，提取了有效的故障特征，在只有正常状态数据可用的情况下，本发明给出了一种直升机旋翼异常检测方法，克服了常规方法必须有异常特征数据的需求。
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公开(公告)号：CN109726594A
公开(公告)日：2019-05-07
申请号：CN201910018634.2
申请日：2019-01-09
Applicant: 南京航空航天大学
IPC: G06F21/62
Abstract: 本发明公开了一种基于差分隐私的新型轨迹数据发布方法，包括：在R树的基础上提出了满足差分隐私的序列R(Sequence R，SR)-树结构，采用轨迹序列代替R树中最小边界矩形结构的方法来构建SR-树；提出了一种非位置敏感信息攻击模型，在构建噪音SR-树时，运用差分隐私技术分别对位置数据和非位置敏感数据添加噪音；针对添加噪音后可能出现数据不一致的问题，对算法进行一致性处理。本发明的优点是：针对轨迹具有时空性的特点和快速检索轨迹的要求，在R树的基础上提出了一种新型的轨迹序列结构一序列R-树(SR-树)。在SR树结构基础上，提出了一种满足差分隐私的移动对象轨迹数据发布方法。根据轨迹的语义，提出一种非位置敏感信息关联攻击模型。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109471049A
公开(公告)日：2019-03-15
申请号：CN201910021404.1
申请日：2019-01-09
Applicant: 南京航空航天大学
IPC: G01R31/40
CPC classification number: G01R31/40
Abstract: 本发明公开了一种基于改进堆叠自编码器的卫星电源系统异常检测方法，包括：计算堆叠自编码器每个批次的重构数据之间的距离，计算这些距离的均值和方差作为重构数据的组内误差；将相位相同的训练数据划分为同一组，训练时每次选择同一组的若干条数据输入到堆叠自编码器，使堆叠自编码器的重构误差和组内误差之和最小化；利用堆叠自编码器重构误差进行异常检测。本发明的优点是：有机结合了堆叠自编码器模型，充分利用了卫星电源系统产生的各个参数的数据，克服了传统方法检测速度慢、对高维数据检测效果不准确的困难，提高了卫星电源系统异常检测的速度与准确度。本发明还适用检测那些结构复杂、具有周期性工作特点的系统。
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公开(公告)号：CN106201849B
公开(公告)日：2018-10-19
申请号：CN201610527595.5
申请日：2016-07-01
Applicant: 南京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了一种有限数据驱动的长寿命部件余寿预测方法，包括：采用小波‑包络分析预处理长寿命部件历史监测数据，降低数据噪声；对预处理数据建立多参数残差修正自回归灰色长期预测模型；采用组合合作博弈映射自主选择最优参数；将失效模式与影响分析体系中的失效模式映射为预测模型的可靠性评估指标，实时评估预测结果的可靠度。本发明的优点是：有机结合了合作博弈与残差修正自回归灰色长期预测模型，充分利用长寿命部件有限的监测数据，克服了传统预测方法无法长时间响应、数据量需求大、多参数选择依赖专家知识、预测可靠性不能实时评估等一系列困难，提高了有限数据背景下长寿命部件余寿预测结果的可信度与准确度。
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公开(公告)号：CN103995966B
公开(公告)日：2017-06-27
申请号：CN201410211811.6
申请日：2014-05-19
Applicant: 南京航空航天大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明涉及一种基于遥测大数据的在轨运行卫星局部性能退化分析方法，其特征在于它包括具体步骤：按照遥测大数据的在轨运行卫星局部性能退化分析过程的需要，对原数据预处理，确定关键参数；对每个遥测关键参数序列按时间提取状态特征序列，并将每个关键参数状态特征序列值规约到区间中，最终组成局部状态特征向量集；选取在轨运行卫星健康情况下状态特征向量集并对其建模，得到在轨运行卫星局部健康的状态模型；对待测数据集提取特征向量并组成待测特征向量集；再利用上述的状态模型，计算出在轨运行卫星局部性能退化度。本发明基于卫星遥测大数据，可透视卫星性能的整体变化，从而解决大数据情况下的遥测数据量大、信息复杂和分析难度高等问题。
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公开(公告)号：CN102360455A
公开(公告)日：2012-02-22
申请号：CN201110322268.3
申请日：2011-10-21
Applicant: 南京航空航天大学
IPC: G06N3/08
CPC classification number: Y04S10/54
Abstract: 本发明公开了一种基于专家知识和神经网络的太阳翼展开可靠性评估方法，包括：根据专家知识建立太阳翼展开可靠性综合评价指标体系；采用层次分析法来综合多位专家的知识，得到评价指标体系的权向量；将专家知识加入到太阳翼展开可靠性神经网络建模的网络训练过程，通过多位专家对原始试验数据的评价，使试验数据融入了专家知识，并统一了各评价标准的量纲。本发明将专家知识与神经网络方法相结合，充分利用历史试验数据，克服了以往因试验次数少以及单纯依赖个别专家知识而导致的评价结果不确定性高、可信度低的问题。
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