专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]基于LSTM-AE深度学习框架的民机系统故障监测与识别方法-CN201810900995.5有效
  • 孙见忠;刘翠;王芳圆;宁顺刚 - 南京航空航天大学
  • 2018-08-08 - 2022-01-04 - G06K9/62
  • 本发明公开了基于LSTM‑AE深度学习框架的民机系统故障监测与识别方法,涉及民机复杂系统状态监控与故障诊断技术领域,能够充实现飞行故障的监测和识别。本发明包括:选取飞机飞行中某稳定工况下系统多状态参数时间序列数据,并根据监测对象的特点,选取合适的工况下的状态参数时间序列数据用于系统重构模型的训练,然后充分利用LSTM模型所具有长时间序列依赖的记忆能力,对民机系统无故障状态进行建模与重构,通过进一步分析其状态参数重构误差实现故障的监测和识别。本发明解决了民机系统故障监测手段不足的问题,利用深度学习在大数据分析方面的优势,挖掘民机海量运营和维修数据,为民机系统故障监测与航线故障隔离提供了重要支持。
  • 基于lstmae深度学习框架系统故障监测识别方法
  • [发明专利]一种民用飞机APU性能评估及故障预警方法-CN201810901114.1有效
  • 孙见忠;王芳圆;刘翠;雷世英 - 南京航空航天大学
  • 2018-08-08 - 2021-06-22 - G07C5/00
  • 本发明公开一种民用飞机APU性能评估及故障预警方法,涉及设备状态监控技术领域。本发明在飞机QAR数据的基础上,利用机器学习技术挖掘出APU中重要参数的健康状态模型;接着由APU状态参数的实际测量值减去健康状态模型预测值,得到状态参数的偏差值;然后将几个关键参数的偏差值利用回归模型融合成一个健康指数,表征APU性能退化的严重程度,并根据设定的警戒值及时发出故障预警。本发明应用在民用飞机APU上,特别是对于因性能退化导致故障的APU,解决了飞机APU的性能评估手段不足问题,可以准确评估APU的性能状态并在APU故障早期就及时发出预警,减少非计划下发事件;同时,性能评估的数据来自现有民机QAR数据,具有较强的实用性和可操作性。
  • 一种民用飞机apu性能评估故障预警方法

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