基于MIC和图神经网络融合的航天器控制系统异常检测方法及系统

    公开(公告)号:CN117891226A

    公开(公告)日:2024-04-16

    申请号:CN202310715482.8

    申请日:2023-06-16

    Abstract: 基于MIC和图神经网络融合的航天器控制系统异常检测方法及系统,涉及故障、异常检测技术领域。解决现有航天器控制系统领域的异常检测方法,由于异常数据主要隐藏在大量的正确点中,难以复制,导致无法完全利用正常数据进行异常检测的问题。方法为将航天控制系统领域多维的时序数据进行MIC分析获得不同变量之间的最大信息系数;进而获得邻接矩阵;从离散变量序列提取出每个变量的时序特征;构建MIC‑图网络并获得预测数据;对预测数据进行判定,获得异常数据。本发明适用于航天器控制系统的故障、异常检测技术领域,可直接用于对于航天器控制系统采集的多维时序数据,并对多维时序数据进行时间段的异常检测和阈值检测判定异常工作。

    具有时间序列状态变量的工业设备故障检测方法

    公开(公告)号:CN114595767A

    公开(公告)日:2022-06-07

    申请号:CN202210223287.9

    申请日:2022-03-07

    Abstract: 一种具有时间序列状态变量的工业设备故障检测方法,属于工业设备故障检测领域。本发明针对现有工业系统的故障检测依赖故障数据建立检测模型,故障数据获取难度大造成方法难以适用的问题。包括:采集时间序列状态数据作为训练数据;计算训练数据m维特征变量的均值和标准差,并对训练数据进行标准化;对标准化后时间序列数据采用滑动窗口进行分割得到序列数据P,对LSTM自编码网络进行训练;再基于训练后LSTM自编码网络获得训练数据的误差序列;基于极值理论的方法对误差序列进行分析,得到故障阈值;再基于待检测设备序列数据对故障阈值进行调整,得到调整后阈值,进而实现工业设备的故障检测。本发明用于变量具有时序特征的工业设备的故障检测。

    基于互信息相比相关系数的故障预报方法及系统

    公开(公告)号:CN117687378A

    公开(公告)日:2024-03-12

    申请号:CN202311563590.4

    申请日:2023-11-22

    Abstract: 基于互信息相比相关系数的故障预报方法及系统,涉及电子测量技术领域。使得具有开销小和性能优越的优势且无需额外的硬件、无需训练数据、无需了解系统结构与器件参数。方法为采集控制系统输出的多维参数;对所述多维参数进行平滑滤波处理,获得滤波后的多维参数;对所述滤波后的多维参数,计算相互之间的最大互信息;根据所述最大互信息对所述多维参数进行属性集合划分,获得若干属性集合;计算所述属性集合的平均最大互信息;根据所述平均最大互信息进行故障标识。本发明适用于预报控制系统输出多维参数中将会出现的故障和主要面向属性集合的故障预报。

    一种直流变换器中电解电容失效参数辨识方法

    公开(公告)号:CN115932432A

    公开(公告)日:2023-04-07

    申请号:CN202211367297.6

    申请日:2022-11-03

    Abstract: 本发明是一种直流变换器中电解电容失效参数辨识方法。本发明涉及Boost变换器中电解电容失效参数计算技术领域,本发明针对目前Boost变换器中电解电容的健康监测结果需要测量流过电容的电流,导致变换器的可靠性降低的问题,监测成本提高的问题。包括:获取PWM控制信号并进行计算得到周期和占空比;采样输出电压的交流成分;获取输出电压在一个周期内的三个特定时刻的交流成分;采样输出电压在一个周期内的平均值;采样输入电压;利用推导等效串联电阻计算公式作为电解电容的当前等效串联电阻计算结果。本发明可实时在线计算电解电容的失效参数等效串联电阻。

    SOCs测试封装扫描信号输入单元和扫描结果输出单元

    公开(公告)号:CN102279296A

    公开(公告)日:2011-12-14

    申请号:CN201110167193.6

    申请日:2011-06-21

    Abstract: SOCs测试封装扫描信号输入单元和扫描结果输出单元,涉及一种SOCs测试封装扫描单元结构,为了解决实现母核和子核的并行测试的不安全问题,SOCs测试封装扫描信号输入单元,它包括一号多路选择器、二号多路选择器、三号多路选择器、一号触发器和二号触发器,它还包括CMOS传输门;SOCs测试封装扫描结果输出单元,它包括四号多路选择器、五号多路选择器、六号多路选择器、七号多路选择器、三号触发器和四号触发器,它还包括CMOS传输门,CMOS传输门包括NMOS管和PMOS管,NMOS管和PMOS管的源极相连作为输入端,漏极相连作为输出端,栅极作为控制端,用于SOCs的测试。

    基于图模型与深度强化学习的控制系统的测试任务调度方法及其系统

    公开(公告)号:CN119247759A

    公开(公告)日:2025-01-03

    申请号:CN202410423822.4

    申请日:2024-04-10

    Abstract: 本发明属于自动测试技术领域,具体涉及一种基于图模型与深度强化学习的控制系统的测试任务调度方法及其系统。对测试任务需求进行分析,再构建Single‑rate DAG任务调度模型;依据Single‑rate DAG任务调度模型,生成有向图作为GNN的输入;基于有向图和GNN建立关于边的热图;依据热图生成任务调度排序,根据任务调度排序规划调度方案;计算损失函数,并依据损失函数更新图神经网络;重复建热图至计算损失函数,直至可规划出符合预期目标的高质量解或在规划出的测试方案makespan的均值和最小值的差值小于一定阈值,迭代结束;步骤7:输出优化后的解。本发明用以解决缺乏对高相关性的测试任务调度过程的规划结果往往随机性较大,难以适用于实际需求的问题。

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