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公开(公告)号:CN118332914A
公开(公告)日:2024-07-12
申请号:CN202410505999.9
申请日:2024-04-25
Applicant: 中北大学 , 北京航天自动控制研究所
IPC: G06F30/27 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06F119/04 , G06F119/02 , G06F119/14 , G06F111/08
Abstract: 本发明公开了一种基于在线微调物理信息神经网络的高精度电子设备时变寿命评估方法,涉及电子设备可靠性分析技术领域。步骤包括采集历史数据、数据预处理、构建编码器提取历史数据特征、构建基于物理模型的判别器、构建剩余寿命的预测网络。本发明无需海量数据,添加的物理模型约束条件使神经网络既可以实现高精度寿命评估,又可以大幅减少测试数据需求量,同时具备较好的解释性;可以适应不同工作环境下的电子设备寿命评估,采用自适应微调方式,在模型使用时对模型进行微调,且采用两分支不同的训练方法,大大减少了在线更新权重和偏置的数据量,提高了模型的泛化程度。
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公开(公告)号:CN109443353B
公开(公告)日:2020-11-06
申请号:CN201811589653.2
申请日:2018-12-25
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明涉及视觉‑惯性紧耦合组合导航方法,具体是一种基于模糊自适应ICKF的视觉‑惯性紧耦合组合导航方法。本发明改善了视觉‑惯性紧耦合组合导航方法的实时性和导航精度。基于模糊自适应ICKF的视觉‑惯性紧耦合组合导航方法,该方法是采用如下步骤实现的:步骤S1:在运载体上安装捷联惯导系统和双目视觉里程计;步骤S2:建立线性状态方程;建立非线性量测方程;步骤S3:采用线性KF算法进行时间更新;步骤S4:判断双目视觉里程计采集到的每帧图像是否为关键帧;步骤S5:根据量测更新结果对捷联惯导系统的解算结果进行校正。本发明适用于视觉‑惯性紧耦合组合导航。
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公开(公告)号:CN107356249A
公开(公告)日:2017-11-17
申请号:CN201710695629.6
申请日:2017-08-15
Applicant: 中北大学
IPC: G01C21/16
CPC classification number: G01C21/16
Abstract: 一种隧道磁阻检测的微惯性组件,主要结构由键合基板,支撑框架、敏感质量块、检测梁、连接块、悬臂梁、检测磁体、隧道磁阻元件、信号线组成,在支撑框架上设置敏感质量块、检测组合梁、悬臂梁,在敏感质量块上设置检测磁体,检测组合梁由检测梁、连接块组成,隧道磁阻元件设置于键合基板凹槽上并与敏感质量块上方检测磁体相对应,对微弱磁场变化具有高灵敏特性,此装置结构设计合理、简单,无需驱动,易单片集成,适合微型化。
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公开(公告)号:CN118396026A
公开(公告)日:2024-07-26
申请号:CN202410505574.8
申请日:2024-04-25
Applicant: 中北大学 , 北京航天自动控制研究所
Abstract: 本发明公开了一种结合物理信息和生成对抗网络的高精度电子设备寿命评估方法,涉及电子设备整机寿命评估领域。具体为:将关于退化特性的物理模型引入神经网络中,使神经网络既可以实现高精度寿命评估,又可以大幅减少测试数据需求量,同时具备较好的解释性。此外,本发明通过把生成器分成退化量预测层和可靠度预测层两部分,一方面可以通过真实退化数据对基于端到端生成器潜变量的预测退化数据进行约束,另一方面通过这种两阶段的可靠度预测方式,能够减少网络预测空间,从而提升端到端网络的可靠度预测精度。本发明无需偏好假设,深度学习仅依靠海量数据就可以找出隐含在数据中的特征,并得到高评估精度、高普适性的寿命评估模型。
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公开(公告)号:CN116380031A
公开(公告)日:2023-07-04
申请号:CN202310482557.2
申请日:2023-05-01
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明涉及微电子机械系统器件领域,具体是一种基于FBAR的高灵敏度梳齿式MEMS陀螺。本发明解决了现有MEMS陀螺检测灵敏度较低的问题。一种基于FBAR的高灵敏度梳齿式MEMS陀螺,包括力敏结构和检测元件;所述力敏结构包括长方形质量块、正方形固定框;长方形质量块的左侧面和右侧面各延伸设置有一排由前向后等距排列的活动梳齿;正方形固定框同轴环绕长方形质量块;正方形固定框的左内侧面和右内侧面各延伸设置有一排由前向后等距排列的固定梳齿;所述检测元件包括四个底电极焊盘、四个顶电极焊盘、四根底电极引线、四根顶电极引线、四个薄膜体声波谐振器。本发明适用于工业控制、航空航天、国防军事、消费电子等领域。
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公开(公告)号:CN109443354A
公开(公告)日:2019-03-08
申请号:CN201811590654.9
申请日:2018-12-25
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明涉及视觉-惯性紧耦合组合导航方法,具体是一种基于萤火虫群优化PF的视觉-惯性紧耦合组合导航方法。本发明改善了视觉-惯性紧耦合组合导航方法的实时性和导航精度。基于萤火虫群优化PF的视觉-惯性紧耦合组合导航方法,该方法是采用如下步骤实现的:步骤S1:在运载体上安装捷联惯导系统和双目视觉里程计;步骤S2:建立线性状态方程;建立非线性量测方程;步骤S3:利用基于萤火虫群优化的PF对视觉-惯性紧耦合组合导航系统进行非线性滤波,实现视觉-惯性紧耦合组合导航系统的数据融合;步骤S4:根据步骤S3的非线性滤波结果对捷联惯导系统的解算结果进行校正。本发明适用于视觉-惯性紧耦合组合导航。
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公开(公告)号:CN107449423A
公开(公告)日:2017-12-08
申请号:CN201710752877.X
申请日:2017-08-28
Applicant: 中北大学
IPC: G01C21/16 , G01C19/5656 , G01B11/02 , G01P15/18 , G01P15/14
CPC classification number: G01C21/16 , G01B11/02 , G01C19/5656 , G01P15/14 , G01P15/18
Abstract: 纳米光栅离心式三轴MEMS惯组装置,主要结构包括上基板、动光栅层、定光栅层、下基板、光电探测器、检测梁、联接块、质量块、动光栅、凸台、激光光源、导线组成,上基板内设置光电探测器、导线,动光栅层设置支撑框架、中央设有动光栅的质量块、检测梁、联接块,定光栅层设置定光栅,下基板内设置激光光源、导线,此装置无需驱动,该惯组装置具有量程大、结构简单、正交耦合误差小、横向误差小的优点。
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公开(公告)号:CN107449410A
公开(公告)日:2017-12-08
申请号:CN201710695555.6
申请日:2017-08-15
Applicant: 中北大学
IPC: G01C19/5656 , G01R33/09
CPC classification number: G01C19/5656 , G01R33/098
Abstract: 一种电磁驱动式隧道磁阻面内检测微陀螺装置,主要结构由键合基板、支撑框架、驱动组合梁、检测组合梁、驱动质量块、检测质量块、驱动梁、检测梁、驱动梁连接块、检测梁连接块、驱动磁体、检测磁体、隧道磁阻元件、导线、电极组成,支撑框架设置于键合基板上方,支撑框架通过驱动组合梁连接驱动质量块,驱动质量块通过检测组合梁连接检测质量块,隧道磁阻元件设置在检测质量块上表面中心位置并与键合基板凹槽内沉积的检测磁体相对应,此装置整体结构设计合理紧凑,采用电磁驱动,隧道磁阻检测,隧道磁阻元件对微弱磁场变化具有高灵敏特性,可将微陀螺的检测精度提高一至两个数量级,且使用方便、可靠性好、适合微型化。
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公开(公告)号:CN109443353A
公开(公告)日:2019-03-08
申请号:CN201811589653.2
申请日:2018-12-25
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明涉及视觉-惯性紧耦合组合导航方法,具体是一种基于模糊自适应ICKF的视觉-惯性紧耦合组合导航方法。本发明改善了视觉-惯性紧耦合组合导航方法的实时性和导航精度。基于模糊自适应ICKF的视觉-惯性紧耦合组合导航方法,该方法是采用如下步骤实现的:步骤S1:在运载体上安装捷联惯导系统和双目视觉里程计;步骤S2:建立线性状态方程;建立非线性量测方程;步骤S3:采用线性KF算法进行时间更新;步骤S4:判断双目视觉里程计采集到的每帧图像是否为关键帧;步骤S5:根据量测更新结果对捷联惯导系统的解算结果进行校正。本发明适用于视觉-惯性紧耦合组合导航。
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公开(公告)号:CN107588763A
公开(公告)日:2018-01-16
申请号:CN201710695579.1
申请日:2017-08-15
Applicant: 中北大学
IPC: G01C19/5656 , G01C21/18
Abstract: 一种隧道磁阻面内检测的解耦式微陀螺装置,主要结构由键合基板、支撑框架、质量块、驱动梁、检测梁、连接块、驱动磁体、检测磁体、隧道磁阻元件、信号线组成,在基板上设置驱动磁体、隧道磁阻元件,在支撑框架上设置质量块、驱动组合梁、检测组合梁,质量块由驱动质量块、检测质量块、中心质量块组成,驱动组合梁由驱动梁、连接块组成,检测组合梁由检测梁、连接块组成,在检测质量块上设置检测磁体并与基板上的隧道磁阻元件相对应,隧道磁阻元件为多层膜结构,对微弱磁场变化具有高灵敏特性,此装置结构设计合理、紧凑,正交耦合误差小,适合微型化。
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