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公开(公告)号：CN119810952A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202510278603.6
申请日：2025-03-10
Applicant: 西北工业大学 , 西北工业大学深圳研究院
IPC: G07C5/08 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06F18/15 , G06F18/21 , G06F18/241 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于熵值的无人机飞行参数预测可靠性评估方法，采集在同一时间段同一飞机的多源多模态飞行数据；将采集到的数据用自编码器网络进行数据清洗以及归一化处理；将清洁数据输入到长短时记忆网络（LSTM）飞行参数预测网络中，得到预测结果矩阵；用熵值将得到的预测矩阵与降维后的原始数据进行计算进行可靠性评估；最终通过熵值计算结果得到预测结果可靠性。本发明可以给予飞行参数的预测结果一定的可靠性评估，评判预测的合理性进而对飞行参数合理调整，对不合理数据进行规避，对飞行器的健康运行具有重要意义。
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公开(公告)号：CN119987404A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510146991.2
申请日：2025-02-10
Applicant: 西北工业大学
IPC: G05D1/46 , G05D1/695 , G05D109/20
Abstract: 本发明公开了一种具备热隐身功能的无人机飞行任务规划方法，方法包括：无人机状态采集，获取集群内无人机任务权重、初始资源、速度等信息，分别计算各无人机的飞行时间，无人机的任务负载，无人机的路径成本，最终通过遗传算法优化集群中各无人机的路径。本发明提供的方法综合考虑了无人机的自身资源、隐身性能，可能被敌方探测发现等风险，且计算方便，参数便于测量或估计，能够快速优化无人机的任务规划，为无人机执行各种复杂任务节约能源、提高运行寿命及工作效率提供技术保障。
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公开(公告)号：CN119399263A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411646614.7
申请日：2024-11-18
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图像分析的对中度计算方法，通过摄像头获取的图像信息，结合先进的图像处理技术，包括中值滤波、图像差分和阈值化处理，精确提取关键特征并计算对中度。该方法能够有效提升对中精度，为设备的稳定运行和生产效率提供可靠的技术支持。
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公开(公告)号：CN119128498A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411625069.3
申请日：2024-11-14
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06F18/213 , G06T3/04 , G06F17/14 , G06F17/16 , G06F17/18 , G06F18/10 , G01M13/028
Abstract: 本发明公开了一种捏合机减速器故障的时频特征提取方法，包括：获取捏合机减速器的原始振动信号，利用第一滑动窗口在原始振动信号上进行滑动，计算每个滑动位置处第一窗口内的信号频谱，构建原始振动信号的时频分布矩阵；将所述时频域分布矩阵每一行的数据作为一个子信号，对子信号进行滑动时域同步平均处理，包括：首先对子信号进行去均值处理，在此基础上通过第二滑动窗口进行时域同步平均计算；针对经过滑动时域同步平均处理后的时频分布矩阵中的每个子信号进行自相关操作，基于自相关操作后的时频分布矩阵确定故障脉冲的频率。本发明方法能显著提高振动信号处理的准确性和效率，尤其适用于复杂和多变的信号环境。
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公开(公告)号：CN115993248A
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN202310126869.X
申请日：2023-02-17
Applicant: 西北工业大学
IPC: G01M13/045
Abstract: 本发明涉及轴承故障检测技术领域，具体涉及一种基于脉冲神经网络的轴承故障检测方法、系统、设备和存储介质。本发明的目的在于克服现有滚动轴承故障诊断的方法都具有一定的缺陷，无法满足多种型号以及多种运行工况，例如不同转速、负载的轴承检测或需要大量的样本数据来训练故障诊断模型，无法适用于小样本情况的问题。本发明提供了一种基于脉冲神经网络的轴承故障检测方法，该方法基于脉冲神经网络对滚动轴承进行故障检测，使用变分模态分解作为样本数据的分解方法，并且选择了10个特征指标描述对应样本数据的特征信息，同时使用Tempotron学习算法学习本申请中的脉冲神经网络模型，从而解决了上述问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114563189A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210189173.7
申请日：2022-02-28
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明涉及基于瞬时转速的无人机发动机故障诊断方法，该方法包括以下步骤：获取发动机输出轴的转速信号；对转速信号进行降噪得到提纯后的高信噪比转速信号；根据提纯后的转速信号计算得到发动机输出轴的瞬时转速；根据瞬时转速计算输出轴一个工作周期内的瞬时转速波动率；根据瞬时转速波动率计算得出各气缸的瞬时转速平均波动率；根据发动机处于不同状态下的瞬时转速平均波动率计算发动机属于不同状态的隶属度值，根据隶属度值判断发动机气缸是否故障，本发明使用发动机飞轮端测得的转速信号进行处理获得发动机输出轴的瞬时转速，能够适用于非平稳非线性的信号分析，从而使得发动机的故障诊断更加准确。
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公开(公告)号：CN114111764A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202110963812.6
申请日：2021-08-21
Applicant: 西北工业大学
IPC: G01C21/16 , G01C21/00 , G01C25/00 , G01S19/20 , G01S19/23 , G01S19/47 , G06F16/36 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06N7/00
Abstract: 本发明提出一种导航知识图谱构建及推理应用方法，先对结构化导航数据进行预处理、时域转频域变换、幅值积分值分段获取带宽、带宽信息换算，得到异常检测所需的特征值；采用神经网络模型提取视觉导航数据中的环境信息特征；采用双向长短时记忆循环神经网络模型和条件随机场模型识别历史、文本资料中的目标实体，采用基于文本的卷积神经网络模型抽取目标实体之间的关系。在提取组合导航数据后，根据提取出的联合特征和实体关系信息构建导航知识图谱；借助图卷积神经网络模型对知识图谱进行关系学习、迭代更新，让知识图谱得到更全面的特征表示。根据组合导航知识图谱和组合导航解算的当前状态特征，对组合导航当前状态进行认知推理与决策。
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公开(公告)号：CN113469281A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110830749.9
申请日：2021-07-22
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明提供一种工业齿轮箱多源信息融合故障诊断方法，提取多组正常及故障状态下的红外图像和振动信号，并进行预处理和尺度划分；打上故障对应的标签，将其构建故障数据样本集，并将其分割为训练集和测试集；通过CNN对训练集的红外图像特征提取，通过CNN‑BILSTM对训练集中的振动信号特征提取，并进行特征层融合；构建分类器，获取该批次的初始预测概率；将预测概率和标签的交叉熵作为损失函数，通过随机梯度下降优化器更新网络参数；共迭代若干次得到训练后的分类器预测概率；通过测试测试集的样本验证模型有效性。本文通过CNN网络实现对红外图像的特征提取，通过CNN与双向LSTM网络实现对振动信号的特征提取，将不同来源的特征进行融合，以提高诊断的准确性。
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公开(公告)号：CN119269638B
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411785064.7
申请日：2024-12-06
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Lamb波编码超材料界面的单通道壁板损伤定位方法，包括：构建壁板损伤检测的先验数据库；所述先验数据库中存储有壁板上损伤监测区域的布置形式、编码单元的布置参数、损伤检测时所施加激励信号的Lamb波参数、壁板健康状态下的回波信号以及用于进行损伤方位辨识的神经网络模型；针对待进行损伤定位的壁板，按照先验数据库中的信息布置编码单元以及激励器，并施加激励信号后采集回波信号；基于神经网络模型得到损伤对应的极角区域，实现损伤的方位辨识；基于信号处理得到Lamb波的飞行时间，从而确定损伤部位到损伤监测区域中心的距离，实现损伤距离确定；最终，实现单通道数据采集下的壁板损伤定位。
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