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公开(公告)号：CN116415196A
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202310181817.2
申请日：2023-02-28
Applicant: 电子科技大学 , 中国航发四川燃气涡轮研究院
IPC: G06F18/2433 , G06N3/044 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了基于智慧工业的数据异常检测方法、存储介质及终端，属于异常检测技术领域，采用改进的KF算法对分别各种工业数据进行处理后，再输入第一神经网络模型进行异常预测。改进KF算法具体通过第二神经网络模型学习其协方差矩阵的变化趋势，进而实现协方差矩阵的更新。本发明改进后的KF算法能够动态调整过程激励噪声协方差矩阵Q，以此降低噪声对KF算法的影响，进而保证了后续神经网络模型的异常预测准确性与可靠性；同时，采用改进KF算法对工业数据进行处理，能够剔除冗余数据，对各信息源进行统一处理，以此保证测量准确性；同时改进的KF算法还能够确定工业数据流的时序特征，进而使本方法能够对不具有时序特征的数据流进行准确异常检测。
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公开(公告)号：CN114483346B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202210126111.1
申请日：2022-02-10
Applicant: 电子科技大学 , 中国航发四川燃气涡轮研究院
IPC: F02D41/00 , F02D45/00 , G06F18/241 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于小样本的发动机多流量管进气温度修正方法、装置和存储介质，方法包括以下步骤：对现有流量管的数据集进行分类，每类数据有不同的修正模型；寻找与新流量管的目标数据集差异最小的类别，在该类的修正模型基础上进行微调，得到新流量管的修正模型。本发明将原型网络与模型微调两种方法相结合，通过将已有数据集进行分类，每类数据有不同的修正模型，并寻找与目标数据集差异最小的类别，在该类的修正模型基础上进行微调，有以下好处：(1)节省时间和计算资源，节约人力物力成本；(2)提升了模型的准确率和泛化能力。
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公开(公告)号：CN114462623A
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202210125350.5
申请日：2022-02-10
Applicant: 电子科技大学 , 中国航发四川燃气涡轮研究院
Abstract: 本发明公开了基于边缘计算的数据分析方法、系统及平台，属于边缘计算技术领域，方法包括根据当前待处理数据集选取AI算法及机器学习模型；分析待处理数据集中样本与支撑样本的共性进而对机器学习模型参数进行优化，分析待处理数据集中样本的标注价值，确定高标注价值样本，基于高标注价值样本对机器学习模型进行训练；将完成训练的机器学习模型迁移至边缘计算设备，对待处理数据集进行数据分析处理，并输出数据分析处理结果。本申请将完成训练的机器学习模型迁移至边缘计算设备，进一步运行对应AI算法，能够提供功耗更低、实时性更高、便携性更好的数据处理结果，充分利用边缘计算设备有限的计算和存储资源，缓解了服务器的数据处理压力。
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公开(公告)号：CN113654681A
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN202110954477.3
申请日：2021-08-19
Applicant: 中国航发四川燃气涡轮研究院 , 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了基于流场温度测量的测温探头及测温系统，属于测温技术领域，包括导热套管、荧光温敏材料层和耐高温氧化物晶体光纤，荧光温敏材料层设于导热套管内，耐高温氧化物晶体光纤与荧光温敏材料层接触；所述导热套管的导热率大于200W/mK。本发明采用耐高温氧化物晶体光纤，抗干扰能力强，且耐高温，能够适应强电场、强磁场的航空发动机宽跨度测温环境；采用导热率高的导热套管快速响应温度场的变化，实现对流场温度变化的追踪，进而实现复杂气流场温度高频响应，满足温度畸变高温升率等航空发动机特种试验温度测量需求。
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公开(公告)号：CN114461629A
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202210125353.9
申请日：2022-02-10
Applicant: 电子科技大学 , 中国航发四川燃气涡轮研究院
IPC: G06F16/215 , G06F17/18 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种航空发动机温度标定方法、装置和存储介质，方法包括模型训练步骤，模型训练步骤包括以下子步骤：获取历史试验数据并进行分类，历史试验数据的类别包括基类数据和标准吹风试验数据，基类数据的数据量大且标签值准确度低，标准吹风试验数据的数据量小且标签值准确度高；初始化元模型，将基类数据输入元模型并进行训练；使用训练完成的元模型初始化温度标定模型；利用标准吹风试验数据训练温度标定模型。本发明不再依赖于物理测量方法，只需利用历史试验数据对模型进行提前训练，进行一次航空发动机温度标定所需成本更小，时间更短，同时减少了操作人员负担；相较于普通机器学习方法，模型训练成本更低，模型泛化效果更好。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116187189A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310177140.5
申请日：2023-02-28
Applicant: 电子科技大学 , 中国航发四川燃气涡轮研究院
IPC: G06F30/27
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的物理模型校准方法及系统，包括：从物理实验中观测到多通道的实验数据，并根据所述实验数据构建物理模型；将所述实验数据输入到深度学习模型中，通过深度学习模型对实验数据进行预测得到预测值；将所述预测值作为物理模型的中间变量参与物理模型的计算，得到仿真值；根据所述仿真值优化所述深度学习模型。本发明中深度学习模型的输出用于优化物理模型，物理模型的输出反馈优化深度学习模型形成嵌入式的融合模型，保证物理模型校准成功。
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公开(公告)号：CN114462623B
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202210125350.5
申请日：2022-02-10
Applicant: 电子科技大学 , 中国航发四川燃气涡轮研究院
IPC: G06N20/00 , G06N3/048 , G06N3/096 , G06F18/2113 , G06F18/214 , G06F18/24
Abstract: 本发明公开了基于边缘计算的数据分析方法、系统及平台，属于边缘计算技术领域，方法包括根据当前待处理数据集选取AI算法及机器学习模型；分析待处理数据集中样本与支撑样本的共性进而对机器学习模型参数进行优化，分析待处理数据集中样本的标注价值，确定高标注价值样本，基于高标注价值样本对机器学习模型进行训练；将完成训练的机器学习模型迁移至边缘计算设备，对待处理数据集进行数据分析处理，并输出数据分析处理结果。本申请将完成训练的机器学习模型迁移至边缘计算设备，进一步运行对应AI算法，能够提供功耗更低、实时性更高、便携性更好的数据处理结果，充分利用边缘计算设备有限的计算和存储资源，缓解了服务器的数据处理压力。
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公开(公告)号：CN114483346A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210126111.1
申请日：2022-02-10
Applicant: 电子科技大学 , 中国航发四川燃气涡轮研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于小样本的发动机多流量管进气温度修正方法、装置和存储介质，方法包括以下步骤：对现有流量管的数据集进行分类，每类数据有不同的修正模型；寻找与新流量管的目标数据集差异最小的类别，在该类的修正模型基础上进行微调，得到新流量管的修正模型。本发明将原型网络与模型微调两种方法相结合，通过将已有数据集进行分类，每类数据有不同的修正模型，并寻找与目标数据集差异最小的类别，在该类的修正模型基础上进行微调，有以下好处：(1)节省时间和计算资源，节约人力物力成本；(2)提升了模型的准确率和泛化能力。
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公开(公告)号：CN116361673A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310640680.2
申请日：2023-06-01
IPC: G06F18/2321 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06F16/2458 , G06F16/28
Abstract: 本发明公开了准周期时间序列无监督异常检测方法、系统及终端，属于时间序列异常检测技术领域，包括：对准周期时间序列进行分割处理；对准周期时间子序列进行聚类处理，得到正常准周期时间子序列构成的数据集；基于数据集对神经网络模型进行训练，得到无监督异常检测模型。本发明先对准周期时间序列进行分割处理，使得后续异常检测过程中以准周期时间子序列作为检测对象，使得后续异常检测结果具有可解释性；同时，通过聚类进行预处理，再通过正常准周期时间子序列对模型进行训练，使模型学习正常准周期时间子序列的数据分布从而能够在输入所有数据时对于异常数据有着更大的重构损失，实现准周期时间子序列无监督异常检测。
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公开(公告)号：CN114445010A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202210095891.8
申请日：2022-01-26
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链的多式联运系统和方法，所述多式联运系统向用户终端提供系统接口供用户调用；所述多式联运系统包括：业务合约层：用于部署相应智能合约，当系统需要增加新的业务功能时，编写相应的智能合约，再对外提供统一规范的接口；区块链核心层：作为整个区块链系统的核心，为业务合约层的应用提供可信的数据上链与校验服务，通过跨链技术链接其他的区块链系统；基于Kubernetes的Fabric基础设施平台：为业务合约层和区块链核心层提供稳定可靠的区块链服务，实现对多节点容器的快速部署、动态加入与便捷管理。本发明兼容各组织机构已有的专属系统，保障面向多式联运业务场景的区块链系统模块的快速配置与部署。
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