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公开(公告)号：CN111397515B
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202010152756.3
申请日：2020-03-06
Applicant: 国网上海市电力公司 , 西北工业大学 , 国网宁夏电力有限公司电力科学研究院 , 国网山西省电力公司 , 全球能源互联网研究院有限公司 , 西安茂荣电力设备有限公司
Inventor： 司文荣 , 虞益挺 , 傅晨钊 , 李浩勇 , 吴旭涛 , 陆启宇 , 黄华 , 王谢君 , 徐梦飞 , 黄昊 , 李秀广 , 梁基重 , 药炜 , 何宁辉 , 周秀 , 马飞越 , 陈川 , 刘昕 , 袁鹏
Abstract: 本发明涉及一种基于梅花型光纤的MEMS多光束干涉腔及其制作方法，包括梅花型光纤、引导孔、支撑框架、孔肩、干涉腔本体、敏感膜片、第一反射层和第二反射层；所述梅花型光纤包括中心光纤和环绕光纤；所述梅花型光纤固接在引导孔中并与第二反射层相连接，所述的中心光纤与第一反射层中心对准，所述的环绕光纤与第二反射层相连接，所述第二反射层设在引导孔底部和干涉腔本体构成的孔肩上，所述干涉腔本体设在引导孔的底部且与引导孔的中心同轴，所述敏感膜片制作在干涉腔本体的底部并与支撑框架连接，所述第一反射层设在敏感膜片上。与现有技术相比，本发明具有工艺流程少、加工难度低、结构设计灵活、制作成本低等优点。
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公开(公告)号：CN119004226B
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411488442.5
申请日：2024-10-24
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/2433 , G06F18/2131 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06Q10/20 , G06Q10/04
Abstract: 本发明一种航空压气机故障预测方法及系统，属于航空压气机故障预测领域；方法步骤包括：多周期多传感器数据构造；周期性特征提取与数据解耦：对多周期多传感器二维样本数据进行傅里叶变换，提取周期性特征；基于周期性特征将多周期多传感器二维样本解耦为短期和长期的多周期序列，将解耦后的多周期序列重构为二维张量；多模式特征提取与融合：使用二维卷积神经网络CNN和Transformer结构进行并行特征提取，再使用门控循环单元GRU进行多模式特征的高阶融合；二维卷积神经网络优化与故障预测。本发明通过周期性特征的全面解耦合高效融合，提高了航空压气机故障预测的精确性和实时性。
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公开(公告)号：CN117146878A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311094244.6
申请日：2023-08-28
Applicant: 西北工业大学
IPC: G01D18/00 , G06F18/10 , G06F18/2431 , G06N3/045 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机传感器的故障诊断方法及系统，涉及故障诊断技术领域，具体步骤为：获取无人机上多个传感器的原始信号；对任一传感器的原始信号进行预处理，获得第一信号；将第一信号输入预先训练好的故障诊断模型获得故障类型。其中，预处理的具体步骤为：对原始信号进行中值滤波获得初步去噪信号；选取小波滤波算法的参数，并对初步去噪信号进行分解；根据分解后的初步去噪信号进行筛选和重构，获得第一信号。本发明对传感器信号进行处理，减少噪音的存在，从而提高诊断的准确性；同时采取双结构的诊断模型，优化分析性能，提高了故障类型诊断的准确性，为故障去除提供了支持。
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公开(公告)号：CN113885577B
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202111275746.X
申请日：2021-10-29
Applicant: 西北工业大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明公开了一种飞机多机密集编队防碰撞控制方法、系统及装置，包括：编队中飞机各自扫描周围飞机，获取周围飞机的三维点云数据；构建机间组网通信系统，实时共享编队飞机的GPS位置信息和三维点云数据；对比飞机预设线路和实时GPS位置信息，匹配被遮挡飞机的位置信息，获取各飞机之间的相对位置；对三维点云数据进行处理，获取各飞机之间的欧式距离；判断各飞机之间的欧式距离与安全距离之间的关系，调节各飞机位置，实现飞机多机密集飞行。实现了在飞机多机密集编队飞行过程中实时机间协同定位，监测和调节飞机位置，从而保证飞机飞行安全和稳定。
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公开(公告)号：CN115951710A
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202310071908.0
申请日：2023-01-17
Applicant: 西北工业大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明公开了一种基于双目视觉的无人机自主起降方法及系统，首先消除无人机拍摄图像进行运动补偿，消除图像的抖动，提高图像质量以便进行障碍物识别、测距和平整度计算；然后通过拍摄的环境图像获取障碍物的位置信息以及着陆区的平整度，最后根据将障碍物的位置信息与无人机的起降路径和无人机尺寸数据进行对比，并输出无人机起降安全系数，根据安全系数控制无人机舵机转速从而实现平稳着陆。该方法在同时完成测距、地面平整度检测等方面具有较好的处理效果，且利用超声波测距辅助测量，能够满足无人机在常规以及较为恶劣环境中做出起飞和降落决策。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115268414A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202211003297.8
申请日：2022-08-19
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种飞机飞行控制系统的故障预测方法及系统，能够实时实现高精度的故障预测，保证更准确的故障预测效果。包括如下步骤：连续监测飞机飞行控制系统的多个监测参数；从多个监测参数中筛选主要退化特征；根据主要退化特征构建长短期记忆网络模型；基于长短期记忆网络模型，预测主要退化特征的退化趋势；构建主要退化特征与剩余有效性能的映射关系；根据构建的映射关系将主要退化特征的退化趋势转化为剩余有效性能轨迹，并计算故障发生时间，完成故障预测。
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公开(公告)号：CN114545972A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210182314.2
申请日：2022-02-25
Applicant: 西北工业大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明公开了一种飞机多机密集编队队形控制方法及系统，首先对无人机的飞行位置进行定位；选定无人机的编队飞行模式，发送编队飞行指令；建立非线性系统模型，基于非线性系统模型引入自适应控制律，建立自适应动态逆控制律模型，得到对飞行误差的补偿数据，并将飞行误差的补偿数据输送至无人机，无人机将实时的飞行数据反馈至自适应动态逆控制律模型，得到无人机飞行的实时补偿数据，实时精确调整飞行中的补偿误差，保持无人机飞行过程中编队队形的稳定性，解决了无人机在飞行过程中由于单机偏差引起的连锁反应影响整体的编队队形的技术问题。
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公开(公告)号：CN113885577A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111275746.X
申请日：2021-10-29
Applicant: 西北工业大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明公开了一种飞机多机密集编队防碰撞控制方法、系统及装置，包括：编队中飞机各自扫描周围飞机，获取周围飞机的三维点云数据；构建机间组网通信系统，实时共享编队飞机的GPS位置信息和三维点云数据；对比飞机预设线路和实时GPS位置信息，匹配被遮挡飞机的位置信息，获取各飞机之间的相对位置；对三维点云数据进行处理，获取各飞机之间的欧式距离；判断各飞机之间的欧式距离与安全距离之间的关系，调节各飞机位置，实现飞机多机密集飞行。实现了在飞机多机密集编队飞行过程中实时机间协同定位，监测和调节飞机位置，从而保证飞机飞行安全和稳定。
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公开(公告)号：CN111397515A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010152756.3
申请日：2020-03-06
Applicant: 国网上海市电力公司 , 西北工业大学 , 国网宁夏电力有限公司电力科学研究院 , 国网山西省电力公司 , 全球能源互联网研究院有限公司 , 西安茂荣电力设备有限公司
Inventor： 司文荣 , 虞益挺 , 傅晨钊 , 李浩勇 , 吴旭涛 , 陆启宇 , 黄华 , 王谢君 , 徐梦飞 , 黄昊 , 李秀广 , 梁基重 , 药炜 , 何宁辉 , 周秀 , 马飞越 , 陈川 , 刘昕 , 袁鹏
Abstract: 本发明涉及一种基于梅花型光纤的MEMS多光束干涉腔及其制作方法，包括梅花型光纤、引导孔、支撑框架、孔肩、干涉腔本体、敏感膜片、第一反射层和第二反射层；所述梅花型光纤包括中心光纤和环绕光纤；所述梅花型光纤固接在引导孔中并与第二反射层相连接，所述的中心光纤与第一反射层中心对准，所述的环绕光纤与第二反射层相连接，所述第二反射层设在引导孔底部和干涉腔本体构成的孔肩上，所述干涉腔本体设在引导孔的底部且与引导孔的中心同轴，所述敏感膜片制作在干涉腔本体的底部并与支撑框架连接，所述第一反射层设在敏感膜片上。与现有技术相比，本发明具有工艺流程少、加工难度低、结构设计灵活、制作成本低等优点。
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公开(公告)号：CN115328090B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202211000652.6
申请日：2022-08-19
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种飞机飞行控制系统的加速度计故障监测方法，属于加速度计故障监测领域。本发明通过对加速度计故障进行数学模型搭建，通过模型分析，选取残差序列作为监测信号，通过对残差序列的对比来检测故障是否发生。本发明通过支持向量机的机器学习方法，可以对加速度计的三种故障进行具体监测，可以在故障信号出现的第一时间判断该故障属于恒增益，恒偏差还是卡死故障，本发明采用支持向量机对采集的训练集数据进行训练学习，提高了加速度计故障监测大量样本的处理能力，提高了加速度计故障监测精确度。
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