公开(公告)号：CN108690772A

公开(公告)日：2018-10-23

申请号：CN201810694959.8

申请日：2018-06-29

Applicant: 安徽瑞思威尔科技有限公司 ,  哈尔滨工业大学(威海)

Inventor： 曹润洁 ,  何宏魁 ,  李俊薇 ,  刘国英 ,  李安军 ,  丁峰 ,  袁志强 ,  王录 ,  张光耀 ,  张治洲

IPC: C12G3/02 ,  C12N1/20 ,  C12R1/01 ,  C12R1/145 ,  C12R1/225 ,  C12R1/23

CPC classification number: C12G3/02 ,  C12N1/20

Abstract: 本发明公开了一种提高浓香型白酒固态发酵过程中己酸乙酯含量的混菌制剂的制备方法，通过老窖池底部窖泥厌氧微生物中优势菌种的培养，与窖泥共同制作成菌球，再投放回窖池底部，对白酒的优质风味物质含量的提升具有一定的调节作用，尤其用于提高浓香型白酒固态发酵过程中己酸乙酯含量，具备一定的规模应用之价值。

公开(公告)号：CN108334907B

公开(公告)日：2019-05-17

申请号：CN201810131253.0

申请日：2018-02-09

Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)

Inventor： 付旭云 ,  钟诗胜 ,  林琳 ,  张光耀

IPC: G06K9/62

Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的复杂装备点异常检测方法及系统，其中方法包括：训练样本处理步骤、选取复杂装备的监控性能参数，并获取监控性能参数的正常样本和异常样本，构成训练样本集；特征提取步骤、构建基于SDAE的特征提取模型，输入所述训练样本集进行模型训练；检测模型训练步骤、根据经特征提取模型训练得到的特征构建基于GSM的异常检测模型，得到异常检测模型的特征均值和特征标准差；异常检测步骤、将待测样本输入到基于SDAE的特征提取模型，得到的特征输入到基于GSM的异常检测模型中，进行点异常检测。本发明对于复杂装备尤其是航空发动机出现的点异常检测效果明显。

公开(公告)号：CN109035488A

公开(公告)日：2018-12-18

申请号：CN201810889863.7

申请日：2018-08-07

Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)

Inventor： 付旭云 ,  钟诗胜 ,  林琳 ,  张光耀

IPC: G07C5/08 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

CPC classification number: G07C5/0808 ,  G06K9/6256 ,  G06K9/6267 ,  G06N3/0454 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明涉及一种基于CNN特征提取的航空发动机时间序列异常检测方法，包括：从航空发动机监控数据中选取多个监控参数的时间序列，对所述多个监控参数的排序进行优化；根据故障报告从航空发动机监控数据中选取正常样本和异常样本，并按照优化后的监控参数排序构建训练集；构建卷积神经网络模型，并使用训练集进行模型训练和特征提取；使用卷积神经网络模型提取的训练集的特征对BP神经网络进行训练；按照优化后的监控参数排序从航空发动机监控数据中提取待检测样本构成测试集；利用训练后的卷积神经网络模型对所述测试集进行特征提取，并通过训练后的BP神经网络生成是否异常的分类结果。本发明对航空发动机时间序列形式异常具有很好的检测效果。

公开(公告)号：CN108334907A

公开(公告)日：2018-07-27

申请号：CN201810131253.0

申请日：2018-02-09

Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)

Inventor： 付旭云 ,  钟诗胜 ,  林琳 ,  张光耀

IPC: G06K9/62

CPC classification number: G06K9/6267 ,  G06K9/6256

Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的复杂装备点异常检测方法及系统，其中方法包括：训练样本处理步骤、选取复杂装备的监控性能参数，并获取监控性能参数的正常样本和异常样本，构成训练样本集；特征提取步骤、构建基于SDAE的特征提取模型，输入所述训练样本集进行模型训练；检测模型训练步骤、根据经特征提取模型训练得到的特征构建基于GSM的异常检测模型，得到异常检测模型的特征均值和特征标准差；异常检测步骤、将待测样本输入到基于SDAE的特征提取模型，得到的特征输入到基于GSM的异常检测模型中，进行点异常检测。本发明对于复杂装备尤其是航空发动机出现的点异常检测效果明显。