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公开(公告)号：CN113837226B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202110981317.8
申请日：2021-08-25
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 北京电子工程总体研究所
IPC: G06F18/241 , G06F18/2135 , G06F18/25 , G06N3/0442 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了基于不确定性估计的飞行器遥测参数异常检测方法，属于数据处理技术领域，解决现有方法中不能反映模型估计的置信度和过度拟合的问题。本发明的方法包括：建立基于LSTM的飞行器多元遥测参数不确定性表征估计模型；获取飞行器多元遥测参数的测试参数集和待检测参数的测试数据，对测试参数集进行特征选取；对测试特征参数集进行特征融合；将测试融合特征参数集重复输入到基于LSTM的飞行器多元遥测参数不确定性表征估计模型，获得待检测参数的估计值集合；获得待检测参数的平滑动态阈值区间；根据待检测参数的平滑动态阈值区间和待检测参数的测试数据，判断飞行器的健康状态。本发明适用于对飞行器遥测参数进行异常检测。
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公开(公告)号：CN113837226A
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN202110981317.8
申请日：2021-08-25
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 北京电子工程总体研究所
Abstract: 本发明公开了基于不确定性估计的飞行器遥测参数异常检测方法，属于数据处理技术领域，解决现有方法中不能反映模型估计的置信度和过度拟合的问题。本发明的方法包括：建立基于LSTM的飞行器多元遥测参数不确定性表征估计模型；获取飞行器多元遥测参数的测试参数集和待检测参数的测试数据，对测试参数集进行特征选取；对测试特征参数集进行特征融合；将测试融合特征参数集重复输入到基于LSTM的飞行器多元遥测参数不确定性表征估计模型，获得待检测参数的估计值集合；获得待检测参数的平滑动态阈值区间；根据待检测参数的平滑动态阈值区间和待检测参数的测试数据，判断飞行器的健康状态。本发明适用于对飞行器遥测参数进行异常检测。
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公开(公告)号：CN118035931A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410079228.8
申请日：2024-01-19
Applicant: 成都飞机工业(集团)有限责任公司 , 哈尔滨工业大学
IPC: G06F18/25 , G06N3/0442 , G06F16/25
Abstract: 本发明属于信息融合技术领域，具体涉及基于一种多架次的多过程域异构数据的信息融合方法及实施该方法的系统。本发明提供了一种多架次的多过程域异构数据的信息融合方法及其系统，克服现有技术壁垒，采用基于LSTM的自编码器，先分别对各架次的多过程域异构数据中的序列数据进行时间融合，得到同构的单值数据，然后组合所有架次同构处理后的单值数据以进行空间融合，最终得到融合特征，实现多架次多过程域异构数据的时空融合。
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公开(公告)号：CN114997253A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202110202113.X
申请日：2021-02-23
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种卫星星座智能状态异常检测方法、监测系统及其监测方法。步骤1：训练数据预处理；步骤2：基于步骤1预处理的训练数据，建立预测模型；步骤3：基于步骤2的预测模型进行基于动态阈值的异常检测。本发明面向卫星星座(多颗组网在轨卫星)的关键遥测参数，开展针对连续型遥测参数的隐藏在门限之内的故障征兆的检测与报警，实现卫星在轨运行故障提前预警的功能。
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公开(公告)号：CN102798689B
公开(公告)日：2014-07-30
申请号：CN201210289863.6
申请日：2012-08-15
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 分离富集并检测水环境中痕量氟喹诺酮类抗生素的方法，涉及一种分离富集和检测水环境中痕量氟喹诺酮类抗生素残留的方法。本发明的分离富集和检测水环境中氟喹诺酮类抗生素残留的方法是将2.0-4.0L水样通过固相萃取后，用液质联用仪器进行分析检测。本发明能很好的分离检测多种氟喹诺酮类抗生素物质，具有低检测限、高回收率、高灵敏度、选择性好且操作简便等优点，对水环境中痕量氟喹诺酮类抗生素物质的检测研究效果显著。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102798689A
公开(公告)日：2012-11-28
申请号：CN201210289863.6
申请日：2012-08-15
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 分离富集并检测水环境中痕量氟喹诺酮类抗生素的方法，涉及一种分离富集和检测水环境中痕量氟喹诺酮类抗生素残留的方法。本发明的分离富集和检测水环境中氟喹诺酮类抗生素残留的方法是将2.0-4.0L水样通过固相萃取后，用液质联用仪器进行分析检测。本发明能很好的分离检测多种氟喹诺酮类抗生素物质，具有低检测限、高回收率、高灵敏度、选择性好且操作简便等优点，对水环境中痕量氟喹诺酮类抗生素物质的检测研究效果显著。
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公开(公告)号：CN117668587A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311340378.1
申请日：2023-10-16
Applicant: 成都飞机工业(集团)有限责任公司 , 哈尔滨工业大学
IPC: G06F18/23213 , G06F18/21
Abstract: 本申请提供一种测试数据模式划分方法、装置、设备及存储介质，涉及数据处理技术领域，用于解决多过程域的测试数据复杂模式导致任务传感器精度评估不准确的问题。该方法包括：针对飞机的任一过程域，根据模式任务特征，将所述过程域的总模式划分任务分解为多个不同尺度的子模式划分任务；根据各个子模式划分任务对应的特征参数，对所述过程域的测试数据进行K‑means无监督聚类，并行确定出所述各个子模式划分任务对应的模式划分结果；对所述各个子模式划分任务对应的模式划分结果进行合并，获得所述过程域对应的最终模式划分结果。
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公开(公告)号：CN112884051A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110217028.0
申请日：2021-02-26
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种数据驱动的轻量级无人机多部件在线复杂故障诊断方法，包括：根据目标参数获取待监测多部件的相关飞行参数，利用飞行参数重要性模糊评价融合策略处理该参数得到关重飞行参数；基于回归方法对训练集中的关重飞行参数进行预测性多模型训练，得到多部件回归模型；将测试集的关重飞行参数输入至多部件回归模型中，以计算估计值，并计算估计值与实际值的残差；判断残差是否小于统计阈值，若大于，则定位故障部件并发出故障警告；计算故障部件的滑窗均值表征差分值，以识别故障模式，并计算故障部件的故障隔离率进行故障隔离。该方法实现了无人机多个子系统的同时在线故障诊断，还兼具高计算性能、低模型计算复杂度和高故障诊断精度。
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公开(公告)号：CN112884051B
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202110217028.0
申请日：2021-02-26
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种数据驱动的轻量级无人机多部件在线复杂故障诊断方法，包括：根据目标参数获取待监测多部件的相关飞行参数，利用飞行参数重要性模糊评价融合策略处理该参数得到关重飞行参数；基于回归方法对训练集中的关重飞行参数进行预测性多模型训练，得到多部件回归模型；将测试集的关重飞行参数输入至多部件回归模型中，以计算估计值，并计算估计值与实际值的残差；判断残差是否小于统计阈值，若大于，则定位故障部件并发出故障警告；计算故障部件的滑窗均值表征差分值，以识别故障模式，并计算故障部件的故障隔离率进行故障隔离。该方法实现了无人机多个子系统的同时在线故障诊断，还兼具高计算性能、低模型计算复杂度和高故障诊断精度。
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公开(公告)号：CN116842356A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310740328.6
申请日：2023-06-20
Applicant: 成都飞机工业(集团)有限责任公司 , 哈尔滨工业大学
IPC: G06F18/2113 , G06F18/25 , G06F17/18
Abstract: 本申请属于传感器测试数据智能分析领域，具体涉及一种飞机任务传感器多过程域测试数据融合信息拾取方法，其内容包括：先根据数据量对过程域进行划分，分为小样本过程域数据和大样本过程域数据，对于小样本过程域数据，基于交叉熵实现信息拾取；对于大样本过程域数据，采用线性相关系数与非线性相关系数结合的方法进行大样本数据信息拾取；最后，在此基础上得到多个过程域与目标参数具有高相关性的完整特征集，实现多过程域数据的信息拾取。该方法能够提取与目标参数存在线性与非线性相关的特征，时间复杂度较低，适用于体量大的数据。信息拾取的参数相关度较高，可以准确地拾取到多个过程域测试数据与飞行精度的主要相关信息。
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