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公开(公告)号：CN115558774A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211348449.8
申请日：2022-10-31
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: C21D9/573 , C21D9/52 , C21D1/26 , C21D11/00 , C21D1/34 , C21D1/30 , C22C45/02 , H01F1/153 , H01F41/02
Abstract: 本发明涉及金属薄带状材料的热处理技术领域，尤其涉及Fe基、Co基非晶合金带材的一种多级弛豫调控热处理设备及热处理工艺；包括依次设置的放料装置、多级弛豫调控装置、急冷装置、温控装置和收卷装置；所述多级弛豫调控装置包括n+1组高导热辊，其中n为大于等于1整数，每组高导热辊包括两个高导热辊体并且呈平行排列，每组高导热辊分别与温控装置进行连接，本发明的一种用于金属带材的多级弛豫调控热处理设备不仅能够精准调控非晶合金的结构弛豫过程以获得预期性能，并且还可以通过程控方式来实现自动化连续快速生产非晶/纳米晶带材。
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公开(公告)号：CN110474658B
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN201910809181.5
申请日：2019-08-29
Applicant: 北京航空航天大学合肥创新研究院
IPC: H04B1/692 , H04B1/7075 , H04B1/7156
Abstract: 一种基于长码码相位辅助的DS/FH跳扩数传信号捕获方法，可解决现有针对DS/FH跳扩混合系统保持系统同步的方法成本较高及效率低的技术问题。基于本地振荡器实施以下步骤，S100、对信号在设定跳频频点处进行载波剥离；S200、基于步骤S100计算信号在当前跳频频点的码相位偏移和多普勒偏移；S300、基于步骤S200实现跳频图案的同步；S400、计算信号在所有跳频频点的多普勒偏移。本发明克服了不同跳频频点多普勒偏移不一致造成的接收机无法同步的问题；实现了基于长码码相位辅助的DS/FH跳扩数传信号的捕获，复杂度低、实现灵活。可有效减少计算量和平均捕获时间、提高捕获速度，可用于混合扩频信号的捕获，具有较强的抗干扰能力。
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公开(公告)号：CN110598851A
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201910809956.9
申请日：2019-08-29
Applicant: 北京航空航天大学合肥创新研究院
Abstract: 本发明公开了一种融合LSTM和GAN的时间序列数据异常检测方法，属于信息通信技术领域，包括对生成对抗网络模型中鉴别器网络结构和生成器网络结构进行优化；根据优化后的生成器网络结构和优化后的鉴别器网络结构，搭建异常检测模型，该优化后的鉴别器网络结构可实现时序数据时序特征提取；对异常检测模型进行训练和验证，确定异常检测模型的参数；利用确定参数后的异常检测模型对采集的时序数据进行处理，得到异常序列数据检测结果。本发明采用LSTM和GAN模型实现了对时间序列数据的异常检测，能有效、精确地检测出异常序列。
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公开(公告)号：CN105808842B
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201610127718.6
申请日：2016-03-07
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 一种基于DM分解的测点优选方法，其步骤如下:一、对目标系统建模，获得系统状态方程组；二、将系统状态方程组转化为二分图，中顶点对应状态方程和状态变量，二分图中边对应状态方程含有状态变量；三、求解实现系统故障可探测性的传感器集合；四、求解实现系统故障可隔离性的传感器集合；通过以上步骤，能够解决和实现在带诊断系统中安置最少的传感器最大化该系统故障诊断能力的问题，它能够用流程化方式解决故障诊断中传感器设置的问题，并通过将系统分解为较小子系统的方式，降低算法复杂度，更快求解问题。
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公开(公告)号：CN105931201B
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201610248817.X
申请日：2016-04-20
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明提供一种基于小波变换的图像主观视觉效果增强方法，该方法包括：一、图像小波分解：对输入图像进行小波变换，得到低频图像和高频图像；然后对得到的高频图像中其中三幅分别进行归一化，再求和得到细节图像。二、低频和高频图像修正：统计第一步得到的低频图像中对应细节图像中幅值较大点的灰度分布，得到细节信息加权灰度直方图。三、小波逆变换：对第二步增强后的低频图像和校正后的高频图像进行小波逆变换得到重构图像。四、加权融合：将重构图像和输入图像进行加权融合得到最终增强后图像。通过以上步骤，能够解决图像过增强问题，并有效突出图像的细节信息、改善图像的亮度分布、提高图像的对比度，进而增强图像的主观视觉效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105931201A
公开(公告)日：2016-09-07
申请号：CN201610248817.X
申请日：2016-04-20
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明提供一种基于小波变换的图像主观视觉效果增强方法，该方法包括：一、图像小波分解：对输入图像进行小波变换，得到低频图像和高频图像；然后对得到的高频图像中其中三幅分别进行归一化，再求和得到细节图像。二、低频和高频图像修正：统计第一步得到的低频图像中对应细节图像中幅值较大点的灰度分布，得到细节信息加权灰度直方图。三、小波逆变换：对第二步增强后的低频图像和校正后的高频图像进行小波逆变换得到重构图像。四、加权融合：将重构图像和输入图像进行加权融合得到最终增强后图像。通过以上步骤，能够解决图像过增强问题，并有效突出图像的细节信息、改善图像的亮度分布、提高图像的对比度，进而增强图像的主观视觉效果。
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公开(公告)号：CN105809250A
公开(公告)日：2016-07-27
申请号：CN201610128410.3
申请日：2016-03-07
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06N3/12
CPC classification number: G06N3/126
Abstract: 一种基于遗传算法优化的多形态检测器生成方法，具体步骤如下：一：对归一化的搜索空间进行逐层划分，并设定划分精细程度为3次迭代，当达到划分精度时进入下一步骤；二：将划分得到的超矩形区域与训练样本进行匹配运算，若超矩形区域不与训练样本匹配则将其作为成熟的超矩形检测器；三：应用遗传进化机制优化传统的阴性选择算法逐一生成最优的球形检测器；四：将超矩形检测器和最优的球形检测器作为成熟检测器集合完成检测器生成；通过上述步骤，将遗传算法的引入提高检测准确率和效率，采用空间逐层划分的方法生成矩形检测器，得到基于数据的异常检测器生成方法。它减小了进化算法搜索空间提高了成熟检测器集合的平均覆盖率。
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公开(公告)号：CN110474658A
公开(公告)日：2019-11-19
申请号：CN201910809181.5
申请日：2019-08-29
Applicant: 北京航空航天大学合肥创新研究院
IPC: H04B1/692 , H04B1/7075 , H04B1/7156
Abstract: 一种基于长码码相位辅助的DS/FH跳扩数传信号捕获方法，可解决现有针对DS/FH跳扩混合系统保持系统同步的方法成本较高及效率低的技术问题。基于本地振荡器实施以下步骤，S100、对信号在设定跳频频点处进行载波剥离；S200、基于步骤S100计算信号在当前跳频频点的码相位偏移和多普勒偏移；S300、基于步骤S200实现跳频图案的同步；S400、计算信号在所有跳频频点的多普勒偏移。本发明克服了不同跳频频点多普勒偏移不一致造成的接收机无法同步的问题；实现了基于长码码相位辅助的DS/FH跳扩数传信号的捕获，复杂度低、实现灵活。可有效减少计算量和平均捕获时间、提高捕获速度，可用于混合扩频信号的捕获，具有较强的抗干扰能力。
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公开(公告)号：CN105808842A
公开(公告)日：2016-07-27
申请号：CN201610127718.6
申请日：2016-03-07
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06F17/50
CPC classification number: G06F17/5036
Abstract: 一种基于DM分解的测点优选方法，其步骤如下:一、对目标系统建模，获得系统状态方程组；二、将系统状态方程组转化为二分图，中顶点对应状态方程和状态变量，二分图中边对应状态方程含有状态变量；三、求解实现系统故障可探测性的传感器集合；四、求解实现系统故障可隔离性的传感器集合；通过以上步骤，能够解决和实现在带诊断系统中安置最少的传感器最大化该系统故障诊断能力的问题，它能够用流程化方式解决故障诊断中传感器设置的问题，并通过将系统分解为较小子系统的方式，降低算法复杂度，更快求解问题。
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公开(公告)号：CN110618817B
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN201910809346.9
申请日：2019-08-29
Applicant: 北京航空航天大学合肥创新研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于可分解否定范式的编译诊断方法，属于故障诊断技术领域，包括：将PHM系统的原始模型转换为合取范式的系统模型；将合取范式的系统模型编译为可分解否定范式的形式，得到可分解否定范式模型；利用可分解否定范式模型，进行在线故障诊断。本发明将PHM系统的原始模型编译为可分解否定范式，在进行故障诊断时可以根据观测值，直接从可分解否定范式中寻找到诊断解，而无需进行复杂的预测过程，故障诊断的效率高。
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