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公开(公告)号:CN116611018A
公开(公告)日:2023-08-18
申请号:CN202211541061.X
申请日:2022-12-02
Applicant: 北京航空航天大学 , 北京空间飞行器总体设计部
IPC: G06F18/25 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明是一种基于多源数据融合的装备系统健康管理及故障诊断方法,属于故障检测领域。本发明方法包括:考虑同类及异类传感器之间的数据一致性,进行航天器多源数据的预处理,保留数据的原始信息及时序特性,对不同传感器来源的数据缺失值进行针对性填充;针对航天器多源数据的同类传感器和异类传感器数据进行融合,对同类传感器数据进行最优融合,对异类传感器数据进行线性及非线性融合,最大程度保留数据原始信息;建立基于变分自编码器和生成式对抗网络的故障检测模型,并引入LSTM模型建立特征之间的时间依赖关系。本发明最大程度地保留了数据原本的特征,提高了故障检测精度,使航天器自主故障检测过程有更强的健壮性、更高的准确率。
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公开(公告)号:CN118536105A
公开(公告)日:2024-08-23
申请号:CN202410326125.7
申请日:2024-03-21
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明提供了一种基于形式化方法的区块链智能合约验证方法和系统,涉及区块链技术领域,所述方法包括:对智能合约进行类型建模,获得所述智能合约的类型模型;基于预设的类型规则对类型模型的类型项进行静态关系定义;基于类型检查算法完成所述类型模型的正确性验证和安全性验证,如果所述类型模型满足所述安全性验证,以所述类型模型为基础进行所述智能合约的设计。本发明解决了现有技术中对于智能合约缺乏全面的安全性检查,并且无法实现在智能合约生命早期阶段完成智能合约自动化验证的技术问题,实现了在智能合约上链前确保其安全性和可靠性,提升了整个系统的安全性、可信性和可验证性。
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公开(公告)号:CN115964273A
公开(公告)日:2023-04-14
申请号:CN202211553505.1
申请日:2022-12-06
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06F11/36 , G06F40/289 , G06N3/049 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出了一种基于深度学习的航天器测试脚本自动生成方法,涉及航天器自动化测试领域。本发明包括:构建航天器测试分系统知识库,基于关键信息抽取与知识扩充的方法对测试用例分类;基于多任务语法草图生成航天器测试指令,对更加细粒度的测试步骤生成指令,解决了测试用例层面脚本无法复用的问题;实现航天器测试脚本自动生成系统。本发明实现自动地确定当前测试用例对应的测试分系统,得到对应的分系统知识库,实现测试步骤文本到脚本代码的映射,解决了模板匹配方法的灵活性差、可扩展性弱、脚本生成效率低的缺点,大大减轻测试人员的工作量,生成结果可供测试人员进行审查纠正与确认,保证了测试脚本的安全性、可靠性和准确性。
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