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[发明专利]一种卫星星座智能状态异常检测方法、监测系统及其监测方法-CN202110202113.X在审
发明人：彭喜元;杨林;王媛;庞景月;刘大同 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2021-02-23 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种卫星星座智能状态异常检测方法、监测系统及其监测方法。步骤1：训练数据预处理；步骤2：基于步骤1预处理的训练数据，建立预测模型；步骤3：基于步骤2的预测模型进行基于动态阈值的异常检测。本发明面向卫星星座(多颗组网在轨卫星)的关键遥测参数，开展针对连续型遥测参数的隐藏在门限之内的故障征兆的检测与报警，实现卫星在轨运行故障提前预警的功能。
一种卫星星座智能状态异常检测方法监测系统及其

[发明专利]一种基于修正的ELM预测模型多维遥测数据智能判读方法-CN201810631871.1有效
发明人：刘大同;彭宇;史欣田;庞景月;彭喜元 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2018-06-19 - 公布日： 2021-09-07 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：一种基于修正的ELM预测模型多维遥测数据智能判读方法，本发明涉及基于修正的ELM预测模型多维遥测数据智能判读方法。本发明的目的是为了解决现有未超过阈值门限的异常数据导致卫星部件异常漏检；以及传统方法中判据规则一旦输入就无法更改，灵活性较差，无法跟踪数据的缓变趋势，一旦数据超过预设阈值，将会产生大量的虚警的问题。具体过程为：一、构建A个ELM单步预测模型，A个ELM单步预测模型输出当前时间点的A个目标参数；二、基于历史真实目标参数预测当前时间点的目标参数预测值；三、得到A个修正后的当前时间点的目标参数值；四、判断样本是否正常。本发明用于多维遥测数据智能判读方法领域。
一种基于修正 elm 预测模型多维遥测数据智能判读方法

[发明专利]基于ELM的单维遥测数据异常判读方法-CN201810631444.3有效
发明人：彭宇;刘大同;史欣田;庞景月;彭喜元 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2018-06-19 - 公布日： 2021-06-01 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：基于ELM的单维遥测数据异常判读方法，涉及卫星遥测数据检测技术领域。本发明是为了解决在遥测数据的异常检测中，人工判读及专家经验在复杂及未知异常检测中存在局限性的问题。为了实现单维遥测数据的异常判读，本发明从航天器实际运行过程中可监测的遥测数据参数时间序列出发，离线训练基于优化的极限学习机算法的异常判读预测模型，构建遥测数据规则库。实时遥测数据被解析及预处理后，经过判读模型形成的判据规则对数据进行判读，将判读结果输出。本发明更适合于在轨卫星数据进行自动判读。
基于 elm 遥测数据异常判读方法

[发明专利]一种基于集成LSTM的航天器遥测数据异常的检测方法-CN201910194332.0有效
发明人：刘大同;董静怡;庞景月;彭喜元 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2019-03-14 - 公布日： 2020-12-25 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：一种基于集成LSTM的航天器遥测数据异常的检测方法，它属于遥测数据异常的检测技术领域。本发明解决了现有方法对遥测数据上下文异常的检测的准确率低的问题。本发明对训练数据进行预处理，将训练数据分为训练集A和训练集B两个类别，再将训练集A和训练集B分别基于LSTM模型进行训练，能有效减少长期依赖对检测结果的影响，提升整体异常的检测的正确率；LSTM模型的预测结果按一定权重集成，得到最终的遥测数据预测值，利用预测结果与实际值的误差做差，即将误差进行平滑处理，并根据动态阈值检测出遥测数据的异常区间，与现有方法相比，本发明方法可以将航天器遥测数据上下文异常检测的准确率提升11％以上。本发明可以应用于遥测数据异常的检测技术领域。
一种基于集成 lstm 航天器遥测数据异常检测方法

[发明专利]基于DTW的卫星遥测数据异常检测方法-CN201510351199.7有效
发明人：彭宇;刘大同;陈静;庞景月;彭喜元 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2015-06-24 - 公布日： 2017-09-29 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：基于DTW的卫星遥测数据异常检测方法，涉及卫星遥测数据异常检领域。本发明为了解决现有的检测方法存在的异常参数未超过报警门限导致的卫星部件异常漏检的问题、以固定点数对具有周期特性的卫星遥测数据进行分段存在较大偏差的问题和时间序列存在微小偏移而使度量结果不够准确进而导致异常检测结果不够准确的问题。本发明以幅角突变点为标识对卫星遥测数据进行分段，然后计算出含有类别标签的时间序列中各类别类内的DTW距离均值，并获取待进行异常检测的时间序列x'；计算x'与含有类别标签的时间序列X之间的DTW距离，确定x'与准所属类别l'之间的最小DTW距离dmin，根据dmin与之间的大小关系从而确定x'是否为异常序列。本发明适用卫星遥测数据异常检测。
基于 dtw 卫星遥测数据异常检测方法

[发明专利]面向无线数据传输设备的间接健康因子获得方法-CN201410418596.7有效
发明人： 庞景月;刘大同;郭力萌;李祺;彭宇;彭喜元 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2014-08-22 - 公布日： 2017-08-25 - 主分类号： H04W24/00 文献下载
摘要：面向无线数据传输设备的间接健康因子获得方法，属于复杂系统诊断和预测领域。本发明是为了解决现有处于工作状态的数据传输设备，响应的维持能力较差，从而导致功率调整准确度下降的问题。本发明所述的面向无线数据传输设备的间接健康因子获得方法，从测试数据的角度出发，利用统计学理论，结合功率及自动控制增益参数提取出了能够反映数据传输设备健康状态的间接健康因子，有效地提高了功率调整准确度，为电子设备的故障预测与健康管理提供了切实可行的指导思路。适用于实际的某机载无线数据通讯中继单元中，进行了应用验证，为无线数据传输系统的退化状态识别工作提供了切实可行的参考思路。
面向无线数据传输设备间接健康因子获得方法

[发明专利]基于改进高斯过程回归模型的状态监测数据流异常检测方法-CN201410216320.0有效
发明人：彭宇;庞景月;宋歌;刘大同;彭喜元 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2014-05-21 - 公布日： 2017-06-20 - 主分类号： H04W24/04 文献下载
摘要：基于改进高斯过程回归方法的状态监测数据流异常检测方法，本发明涉及状态监测数据流异常检测方法。本发明是要解决现有方法处理监测数据流的异常检测效果低的问题。一、确定历史数据滑动窗口尺寸；二、确定均值函数与协方差函数的类型；三、设定超参数初始值为[0‑1]之间的随机数；四、提取与当前时刻t最近的q个数据；五、确定高斯过程回归模型；六、利用高斯过程回归模型的性质进行预测；七、计算t+1时刻的正常数据的PI；八、将监测数据与PI比较；九、判断是否将真实的监测数据标记为异常；十、计算对应于t+1时刻监测值的β(xt+1)；十一、将真实值或者预测均值与t+1添加到DT；十二、创建新的DT。本发明应用于网络通信领域。
基于改进过程回归模型状态监测数据流异常检测方法

[发明专利]机载无线数据通讯中继单元剩余寿命预测方法与预测装置-CN201410588957.2有效
发明人：刘大同;庞景月;陈静;郭力萌;李祺;彭宇 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2014-10-28 - 公布日： 2017-06-16 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：机载无线数据通讯中继单元剩余寿命预测方法与预测装置，涉及一种中继单元剩余寿命预测的方法与装置，本发明为解决现有对机载无线数据通讯中继单元的健康状态进行诊断和预测的过程中健康因子的变化复杂，并且存在噪声干扰，因而不能对其健康状态进行快速准确预测，同时，机载无线数据通讯中继单元原始测试数据文件规格不严整，不能直接进行处理的问题。本发明所述机载无线数据通讯中继单元剩余寿命预测方法包括对测试数据进行预处理；进行机载无线数据通讯中继单元健康状态趋势预测，根据故障阈值获取故障发生的预测时间，即中继单元剩余寿命；健康状态趋势预测包括直接健康因子预测和间接健康因子预测；本发明用于数传系统中。
机载无线数据通讯中继单元剩余寿命预测方法装置

[发明专利]一种基于LS‑SVM的传感器检测数据异常片段检测方法-CN201410422006.8有效
发明人：刘大同;彭宇;宋歌;庞景月;彭喜元 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2014-08-25 - 公布日： 2017-05-03 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：一种基于LS‑SVM的传感器检测数据异常片段检测方法，涉及航天器监测数据异常检测领域。本发明是为了解决现有的单个测试点的异常检测方式难以判断时间序列中出现的短期趋势或模式出现的变化或异常的问题。该方法包括1、设置所需检测置信概率p，检测片段长度n，片段内异常点最小个数m，2、从t0时刻起对时间序列长度n内的数据进行点异常检测置信概率为p的LS‑SVM点异常检测，获得时间序列长度n内的预测残差和数据的异常点的个数，3、根据残差和数据的异常点的个数确定异常点存在的位置。它可应用在航空航天飞行器监控领域。
一种基于 ls svm 传感器检测数据异常片段方法

[发明专利]一种基于LabVIEW与Matlab混合编程的无线数传设备测试数据挖掘系统及方法-CN201410471713.6有效
发明人：彭宇;庞景月;陈静;赵天意;刘大同 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2014-09-16 - 公布日： 2017-05-03 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：一种基于LabVIEW与Matlab混合编程的无线数传设备测试数据挖掘系统及方法，本发明涉及测试数据挖掘系统及方法，本发明要解决人工辨识方法很难对测试数据之间的关联性进行准确识别与提取且工作量较大、使用LabVIEW困难以及Matlab的图形用户界面操作简便、图形美观不如LabVIEW的问题，该系统包括数据预处理模块、参量序列提取模块、波形显示模块、灰色关联分析模块和模糊关联规则挖掘模块；该系统按照以下步骤进行的1得到精简数组；2对双精度数值型数据进行图形化显示；3计算改进灰色关联度r*i；4将强关联规则数组表达规则进行整理；5得出参量序列之间的关联关系；本发明应用于测试数据挖掘领域。
一种基于 labview matlab 混合编程无线设备测试数据挖掘系统方法

[发明专利]一种基于AdaBoost算法的卫星故障诊断方法-CN201410471743.7有效
发明人：彭宇;刘大同;贺思捷;庞景月;彭喜元 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2014-09-16 - 公布日： 2017-03-29 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：一种基于AdaBoost算法的卫星故障诊断方法，属于卫星故障诊断技术领域。本发明为了现有的朴素贝叶斯系统的故障诊断方法对数目较少的故障状态诊断能力较弱的问题，提出了一种基于AdaBoost算法的卫星故障诊断方法将集成算法AdaBoost算法合理的应用于现有的朴素贝叶斯故障诊断系统；每次训练后，改变样本的权值，即改变错分样本的事件型特征的数值，提升故障诊断系统对该特征的关注程度；再建立新的状态与事件特征的对应关系矩阵，重新训练分类器，将所训练的分类器集成为新的故障诊断分类器。本发明适用于卫星故障诊断领域。
一种基于 adaboost 算法卫星故障诊断方法

[发明专利]一种基于朴素贝叶斯算法面向离散型数据的卫星故障诊断方法-CN201410395173.8有效
发明人：彭宇;刘大同;贺思捷;庞景月;彭喜元 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2014-08-12 - 公布日： 2017-02-15 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：一种基于朴素贝叶斯算法面向离散型数据的卫星故障诊断方法，属于卫星故障诊断技术领域。解决了现有的故障与非故障状态样本不平衡，致使卫星故障诊断准确率低，稳定性不高，故障分类效率低的问题。技术要点为卫星事件型状态监测数据的统计及预处理；事件特征的后验概率确定，并且根据事件特征的后验概率计算卫星每种状态的后验概率，将统计矩阵转化为概率矩阵；卫星状态的后验概率确定；故障的先验概率的确定；调整各故障类型的先验概率，至故障诊断方法的误检率与漏检率达到合理平衡；故障的后验概率确定，其中后验概率最大的故障类型则为该状态被诊断出的故障类型。本发明面向离散型数据，适用于卫星等复杂系统的故障诊断。
一种基于朴素贝叶斯算法面向离散数据卫星故障诊断方法

[发明专利]基于概率集成的锂离子电池剩余寿命间接预测方法-CN201410208662.8有效
发明人：刘大同;彭宇;庞景月;贺思捷;彭喜元 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2014-05-16 - 公布日： 2017-02-01 - 主分类号： G01R31/36 文献下载
摘要：基于概率集成的锂离子电池剩余寿命间接预测方法，涉及锂离子电池剩余寿命预测技术领域。它为了解决在线工作条件下锂离子电池容量不可测量、以及传统MONESN方法的不稳定性的问题。本发明首先构建健康因子HI；根据HI构建HI相关性模型GLRM；利用GLRM估计HI失效阈值；利用失效阈值进行锂离子电池剩余寿命预测；对预测结果进行不确定性表达。本发明克服绝大部分锂离子电池剩余寿命预测依赖最大容量的限制，并解决了构建的HI的失效阈值作为寿命终止的判断条件难以确定的问题，有效克服传统MONESN方法的不稳定性的问题。同时，能够实现不确定性的表达和管理。本发明适用于容量不可测时锂离子电池剩余寿命的预测。
基于概率集成锂离子电池剩余寿命间接预测方法

[发明专利]面向无线数据传输设备的直接健康因子构建方法-CN201410419297.5有效
发明人：李祺;王坤明;李鸿飞;刘海丰;庞景月;刘大同 -专利权人：北京机电工程研究所
申请日： 2014-08-22 - 公布日： 2017-01-25 - 主分类号： G08C17/02 文献下载
摘要：面向无线数据传输设备的直接健康因子构建方法，涉及无线数据通信领域。实现了识别无线数据传输模块的健康情况。本发明分为以加电次数为变量的健康因子的构建方法和以时间为变量的健康因子的构建方法；本发明于数传设备而言，具有时序的量最直观的表现为加电次数，即加电测试的编号序列，构建的健康因子可用于反应数传设备在使用过程中，可重复加电工作的次数；以时间量为变量构建的健康因子由于在一段时间内数传设备并未使用，所以存在缺失数据，此时利用统计规律生成，获得了面向无线数据传输设备的直接健康因子，实现对无线数据传输模块的健康情况的识别。本发明适用于为面向无线数据传输设备构建健康因子。
面向无线数据传输设备直接健康因子构建方法

[发明专利]一种锂离子电池容量估计及剩余循环寿命预测方法-CN201310317219.X有效
发明人：刘大同;周建宝;王红;庞景月;彭宇;彭喜元 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2013-07-25 - 公布日： 2013-11-20 - 主分类号： G01R31/36 文献下载
摘要：一种锂离子电池容量估计及剩余循环寿命预测方法，涉及一种电池容量估计及寿命的预测方法。本发明解决了无法实现锂电池的容量估计及剩余寿命的预测的问题，本发明将采集到的电池的充放电周期次数x、每个充放电周期的放电电压及电池容量和每次充放电后的电池的剩余容量数据z的a/n和剩余的（n-a）/n的数据作为测试数据，利用分段三次Hermite插值法对训练数据进行扩展，利用扩展后获得的不同插值点的训练数据进行建模，利用获得具有不同参数的GPR模型进行外推预测，对锂电池的下N次充放电循环周期后的电池剩余容量预测，获得N次充放电周期后的电池剩余容量；本发明适用于电池容量估计及寿命的预测。
一种锂离子电池容量估计剩余循环寿命预测方法

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