公开(公告)号：CN116933003A

公开(公告)日：2023-10-24

申请号：CN202310246502.1

申请日：2023-03-09

Applicant: 中国计量大学

Inventor： 许鑫杰 ,  徐志玲

IPC: G06F18/10 ,  G06F18/213 ,  G06F18/2113 ,  G06F18/214 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提出基于DaNet的无人机发动机的剩余使用寿命预测方法。包括:步骤1、收集无人机发动机在工作过程中的传感器历史数据作为初始数据，并对收集的初始数据进行特征筛选，对筛选后的数据进行降噪处理，最终得到降噪后的数据；步骤2、构建双注意力神经网络(DaNet)；步骤3、利用训练数据集的输入与输出对DaNet进行训练；步骤4、收集无人机发动机在实际工作过程中的传感器数据，将处理后的数据当作预测的数据,通过DaNet输出对无人机发动机的剩余使用寿命的预测结果。本发明采用融合双注意力机制网络模型进行健康评估方法，利用了注意力机制可以定位关键目标，可以有效地从数据中选择信息段，从而显著提高预测精度。

公开(公告)号：CN115438309A

公开(公告)日：2022-12-06

申请号：CN202211084516.X

申请日：2022-09-06

Applicant: 中国计量大学

Inventor： 许鑫杰 ,  徐志玲 ,  谢非凡 ,  胡琳丽 ,  王欢欢

IPC: G06F17/18 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提出基于LSTM‑SVR(长短时记忆‑支持向量回归)的无人机发动机健康评估方法。包括:步骤1、收集无人机发动机在工作过程中的传感器历史数据作为原始数据，通过数据归一化处理后,构建训练样本，训练样本包括训练集和测试集；步骤2、在步骤1构建训练样本基础上，创建LSTM‑SVR模型，作为无人机发动机健康预测模型；步骤3、将步骤1的测试集输入到步骤2构建的LSTM‑SVR模型，模型输出值通过未确知理论和深度信念理论，得到的HRD，通过HRD评价发动机的健康状态。本发明采用混合LSTM‑SVR模型进行健康评估方法，利用了SVR模型对LSTM模型预测残差的补偿，提高了预测精度。

公开(公告)号：CN114858057A

公开(公告)日：2022-08-05

申请号：CN202210607698.8

申请日：2022-05-31

Applicant: 中国计量大学

Inventor： 王欢欢 ,  徐志玲 ,  谢非凡 ,  齐富丽 ,  许鑫杰

IPC: G01B11/00 ,  G01S17/88 ,  B64D47/00

Abstract: 本发明涉及固定翼无人机激光制导领域，尤其涉及一种查打一体固定翼无人机快速实时光轴校准方法，搭载光电载荷的无人机通过数据链传输的由光电吊舱的可见光系统拍摄的靶标图像，分析靶标大体位置。无人机光电吊舱的激光照射器向靶标打出激光，通过装配在靶标上的传感器采集到的激光光斑信号，经图像处理之后，显示在本地计算机上，或者用无线传输设备将图像数据呈现在远程计算机上，通过计算偏移量，完成光轴标校。根据激光光斑的校轴参数，上传烧写到光电载荷，进行远程调控。本设备仅使用PSD传感器就完成对激光光轴的实时校准，校准后无需重复，节约时间且精度达到毫米级。