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[发明专利]一种局部数据缺失条件下的系统运行工况识别与切割方法-CN202011404579.X有效
发明人：陶来发;苏铉元;宋登巍;吕琛 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2020-12-03 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G01S19/23 文献下载
摘要：本申请公开一种局部数据缺失条件下的系统运行工况识别与切割方法，其包括：第一步，对系统的每个工况敏感遥参序列作时间标定处理；第二步，对每个经时间标定的工况敏感遥参序列进行目标工况识别与切割，得到目标工况时刻序列集合；第三步，对所述目标工况时刻序列集合中的每个目标工况时刻序列的相邻时刻点进行差分处理，得到该目标工况时刻序列的目标工况时间间隔特征序列；第四步，生成时间间隔‑频次统计矩阵；第五步，利用所述时间间隔‑频次统计矩阵生成跨周期工况判定阈值；第六步，利用工况判定阈值修正存在跨周期混叠的目标工况时段，并以此对待分析的遥测参数数据进行准确分割，切割为对应的目标工况短数据段，以提升相关数据分析的效果。
一种局部数据缺失条件下系统运行工况识别切割方法

[发明专利]一种大数据条件下的关联性健康基线无监督自主构建方法-CN202011410492.3有效
发明人：陶来发;宋登巍;马剑;吕琛;苏铉元;程玉杰 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2020-12-03 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G01S19/23 文献下载
摘要：本申请公开一种大数据条件下的关联性健康基线无监督自主构建方法，其包括：第一步，时间标定处理；第二步，关联遥参阵列变换处理；第三步，相关度阵列的生成；第四步，关联遥参阵列‑强相关遥测参选处理；第五步，关联性健康基线构建；由此得到关联性健康基线。本申请的大数据条件下的关联性健康基线无监督自主构建方法，结合定量关联变量挖掘和非线性数据处理方法，将非线性遥参数据转化为线性遥参数据，实现卫星线性、非线性关联变量的自主挖掘，在现有基础上有效扩大关联遥参挖掘覆盖的类别范围。并结合后续健康基线构建技术，在大数据条件下完成对卫星健康状态的批量、自动表征。
一种数据条件下关联性健康基线监督自主构建方法

[发明专利]一种基于图正则化网络的故障诊断方法及装置-CN202211250601.9有效
发明人： 宋登巍;程玉杰;吕琛;武锐鹏;周安 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2022-10-13 - 公布日： 2023-04-14 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图正则化网络的故障诊断方法及装置，其方法包括：获取包含N个有标签训练样本和M个无标签训练样本的弱监督训练样本集，并构建所述弱监督训练样本集的关联图；从所构建的所述弱监督训练样本集的关联图中分别抽取包含每个有标签训练样本的N个关联子图；建立基于图正则化网络的故障诊断模型，并利用所述N个关联子图对所述基于图正则化网络的故障诊断模型进行训练，得到训练后的基于图正则化网络的故障诊断模型；利用所述训练后的基于图正则化网络的故障诊断模型对弱监督测试样本集进行故障诊断，识别出所述弱监督测试样本集的故障模式。
一种基于正则网络故障诊断方法装置

[发明专利]一种知识与孪生模型驱动的作动器关键故障注入与诊断方法-CN202211514037.7在审
发明人：陶来发;赵芹;靳凯新;苏铉元;宋登巍;李商羽;吕琛 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2022-11-29 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G05B23/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种知识与孪生模型驱动的作动器关键故障注入与诊断方法，具体步骤如下：步骤一：作动器数据预处理；步骤二：基于LSTM的作动器深度观测器构建；步骤三：作动器深度观测器训练；步骤四：基于CNN的故障识别模型构建；步骤五：故障识别模型训练；步骤六：作动器故障诊断方法测试。本发明通过数字孪生模型进行作动器故障注入实验，获取支持故障诊断方法研究的数据，这种作动器故障注入方法具有灵活、快速的优势。本发明通过长短周期记忆网络及卷积神经网络的双级深度学习网络耦合，由孪生数据驱动基于长短周期记忆网络构建作动器深度观测器运行，无需任何先验知识即可估计出作动器在不同健康状态下目标参数的残差变化情况，进一步基于卷积神经网络实现作动器的故障诊断。
一种知识孪生模型驱动作动器关键故障注入诊断方法

[发明专利]一种基于循环生成对抗网络的电机故障增强诊断方法及装置-CN202211434136.4在审
发明人：程玉杰;顾昊鑫;马梁;宋登巍;丁宇;吕琛 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2022-11-16 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G01R31/34 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于循环生成对抗网络的电机故障增强诊断方法及装置，其方法包括构建基于循环生成对抗网络的电机故障样本迁移生成模型，实现由相似样本域到目标样本域的迁移，增广目标样本，进而实现电机故障的增强诊断，其中目标样本域为需要进行故障诊断的工况条件下的电机故障样本域，相似样本域即相同故障模式其他工况条件下该电机的故障样本域。
一种基于循环生成对抗网络电机故障增强诊断方法装置

[发明专利]一种面向典型功能结构的风险健康度计算方法-CN202010300910.7有效
发明人：陶来发;张统;宋登巍;吕琛 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2020-04-16 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向典型功能结构的风险健康度计算方法，所述方法包括：确定装备系统需要执行的各个任务；确定所述装备系统执行每个任务时的装备层级的功能结构框图，所述装备层级的功能结构框图包括多个分系统；利用所述装备系统执行每个任务时的装备层级的功能结构框图，对每个任务的装备层级的风险健康度进行评估；对每个任务的装备层级的风险健康度进行加权和累加处理，得到装备系统风险健康度。本发明从风险层面对装备系统的健康状态进行评估，装备系统的风险健康度表示评估对象承受各项任务执行过程中的风险的综合能力，达到对潜在风险进行提前预警的目的，支撑任务制定、维修维护等决策。
一种面向典型功能结构风险健康计算方法

[发明专利]一种基于健康状态变权重的发动机剩余寿命集成预测方法-CN202211569560.X在审
发明人：程玉杰;曾继炎;宋登巍;吕琛;王自力 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2022-12-08 - 公布日： 2023-03-10 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开一种基于健康状态变权重的发动机剩余寿命集成预测方法，包括：将多台航空发动机退化数据划分为训练集、验证集以及测试集，并将所述训练集、所述验证集以及所述测试集分别进行健康阶段的划分处理，得到多个训练集健康阶段、验证集健康阶段以及测试集健康阶段；选取多种算法模型作为成员算法，并利用所述每个训练集健康阶段的航空发动机退化数据分别训练每个成员算法，得到训练好的成员算法；利用所述训练好的成员算法和所述多个验证集健康阶段的航空发动机退化数据，计算每个成员算法的权重；利用所述每个成员算法的权重和所述多个测试集健康阶段的航空发动机退化数据，得到航空发动机剩余寿命的集成预测结果。
一种基于健康状态权重发动机剩余寿命集成预测方法

[发明专利]一种基于多源域层级迁移的设备寿命预测方法及装置-CN202211334946.2在审
发明人：马剑;刘学;徐沛洋;宋登巍;吕琛 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2022-10-28 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多源域层级迁移的设备寿命预测方法及装置，涉及航空航天技术领域，其方法包括：利用大量同型号设备样本预训练预测模型，通过模型前几层识别设备通用衰退特征；然后利用高可迁移样本微调模型剩余层，以识别目标设备个体退化特征；最后在微调迭代过程中，对样本不同序列位置赋予不等权重，以增加高可迁移序列区间样本权重。
一种基于多源域层级迁移设备寿命预测方法装置

[发明专利]面向故障诊断算法推荐的可诊断性层级要素信息提取方法-CN202211598017.2在审
发明人：陶来发;赵正铎;邹新宇;宋登巍;索明亮;马剑;刘红梅;吕琛 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2022-12-14 - 公布日： 2023-01-24 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本申请提供了一种面向故障诊断算法推荐的可诊断性层级要素信息提取方法，其中，该方法包括：获取包含有故障诊断案例的电子文章；故障诊断案例中包含有被诊断对象的信息和用于诊断所述被诊断对象的故障诊断算法的信息；根据预设的目标可诊断性层级，针对所述目标可诊断性层级中的各个可诊断性要素，从电子文章中提取出与可诊断性要素相匹配的要素信息；所述目标可诊断性层级为预设的可诊断性层级中的最外层。通过该方法，有利于减少研发人员的工作量，提高信息提取效率。并且，该方法中提出了一种可诊断性层级要素构建方法，全方位覆盖故障诊断任务的可诊断性要素信息，具有通用性，为故障诊断算法推荐提供了依据。
面向故障诊断算法推荐诊断层级要素信息提取方法

[发明专利]基于恒星年时序匹配的太阳同步轨道卫星一致性分析方法-CN202010374693.6有效
发明人：陶来发;张统;宋登巍;杨帆;郝杰;吕琛 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2020-05-06 - 公布日： 2023-01-13 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于恒星年时序匹配的太阳同步轨道卫星一致性分析方法，涉及卫星在轨运行期间的异常状态检测技术，所述方法包括：根据太阳同步轨道卫星的一个恒星年周期的与日历日期相关的历史遥测数据，构建太阳同步轨道卫星的一个恒星年周期内的正常遥测数据集；根据太阳同步轨道卫星的待检测遥测数据的日历日期，从所述正常遥测数据集中获取所述日历日期对应的正常遥测数据；根据所述待检测遥测数据和所述正常遥测数据，确定两组数据的DTW距离和时域特征偏差；根据所述DTW距离和所述时域特征偏差，确定所述待检测遥测数据是否为一致性异常数据。
基于恒星年时序匹配太阳同步轨道卫星一致性分析方法

[发明专利]一种基于星载关联性健康基线卫星在轨实时监测方法-CN202011411327.X有效
发明人：陶来发;宋登巍;王超;程玉杰;吕琛 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2020-12-03 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： B64G1/10 文献下载
摘要：本申请提出一种基于星载关联性健康基线卫星在轨实时监测方法，其包括：第一步，健康基线配置；第二步，数据缓存与计算触发；第三步，工况判断；第四步，基线搜索与调用；第五步，关联性计算；第六步，异常判定。本方法采用基于解析方程的健康基线，实时在轨关联性监测，凸显其计算资源占用少、计算时间消耗少的优势；采用缓存池定时触发计算的方法，降低了对数据存储的要求，同时提升响应速度。
一种基于关联性健康基线卫星实时监测方法

[发明专利]一种卫星遥测参数长周期数据的趋势分析方法-CN202011404799.2有效
发明人：陶来发;宋登巍;王超;程玉杰;吕琛 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2020-12-03 - 公布日： 2022-08-12 - 主分类号： G06F30/15 文献下载
摘要：本申请公开一种卫星遥测参数长周期数据的趋势分析方法，其包括：第一步，多工况关联性健康基线配置；第二步，遥测参数获取；第三步，工况切割；第四步，日关联性计算；第五步，日监测结果判定；第六步，长周期多尺度特征提取；第七步，结果分析与决策。本申请的卫星遥测参数长周期数据的趋势分析方法，在日关联关系监测基础上，完成月/年/选定周期的分析，实现长时间跨度的健康状态监控，把握卫星及典型分系统健康状态演化趋势；使用长期监测数据进行分级分阶段计算，以日为单位输出单日监测结果，使之作为长周期运算的输入进行长周期健康状态监测，合理分配计算量，获得更加合理的监测结果和趋势分析。
一种卫星遥测参数周期数据趋势分析方法

[发明专利]一种面向卫星典型功能结构的任务健康度计算方法-CN202010300252.1有效
发明人：吕琛;许庶;陶来发;王自力;宋登巍 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2020-04-16 - 公布日： 2022-08-02 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向卫星典型功能结构的任务健康度计算方法，所述方法包括：确定卫星需要执行的各个任务；确定卫星执行每个任务时的卫星层级的功能结构框图，所述卫星层级的功能结构框图包括多个分系统；利用卫星执行每个任务时的卫星层级的功能结构框图，对每个任务的卫星层级的任务健康度进行评估；对每个任务的卫星层级的任务健康度进行加权和累加处理，得到卫星任务健康度。本发明通过任务健康度，实现对卫星完成不同既定任务的综合能力的度量。
一种面向卫星典型功能结构任务健康计算方法

[发明专利]正常数据条件下直升机尾桨轴健康基线构建与异常检测方法-CN202110048011.7在审
发明人：程玉杰;宋登巍;苏铉元;陶来发;马剑;吕琛 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2021-01-14 - 公布日： 2022-07-19 - 主分类号： G06F17/14 文献下载
摘要：正常数据条件下直升机尾桨轴健康基线构建与异常检测方法，包括如下步骤，1、利用快速傅里叶变换(FFT)对历史正常振动数据进行频域特征预提取；2、针对历史正常振动数据的频域特征向量，利用滑窗分割进而提取均方根(RMS)特征，实现高维振动数据的快速压缩表征；3、针对历史正常振动数据的RMS特征，利用其训练堆叠自编码器(SAE)模型，实现直升机尾桨轴的健康状态无监督自表征和健康基线构建；4、利用历史正常振动数据的健康状态表征向量构建健康空间，结合马氏距离的统计分布参数生成异常检测阈值；5、针对实时监测的直升机尾桨轴的振动数据，进行频域特征预提取并提取RMS特征，送入健康基线模型获取健康状态表征向量，计算与健康空间的马氏距离，结合阈值实现异常状态检测。该方法利用直升机尾桨轴历史正常振动数据，实现直升机尾桨轴健康基线构建及阈值生成，进而针对实时监测数据完成异常检测。
正常数据条件下直升机尾桨轴健康基线构建异常检测方法

[发明专利]一种基于历史遥测数据的关键分系统及单机关联性健康基线构建方法-CN202011404591.0有效
发明人：吕琛;宋登巍;陶来发;王自力 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2020-12-03 - 公布日： 2022-06-07 - 主分类号： G06F17/11 文献下载
摘要：本申请公开一种基于历史遥测数据的关键分系统及单机关联性健康基线构建方法，其包括：选取一组呈线性关联或呈非线性关联的二元遥参序列组合；第一步，对所选取的二元遥参序列组合进行时间标定；第二步，对经时间标定的二元遥参序列进行目标工况识别与切割，得到目标工况时段下的二元遥参序列；第三步，利用正常状态目标工况二元遥参序列数据拟合得到二元线性关联性健康基线，或采用基于离散积分的方法，作非线性关系到线性关系的转换，并拟合得到二元非线性关联性健康基线；该二元线性关联性健康基线和二元非线性关联性健康基线一起构成关联性健康基线库。通过构建的关联性健康基线库，对卫星关键分系统及单机健康状态实现量化的稳定表征。
一种基于历史遥测数据关键分系统单机关联性健康基线构建方法

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