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[发明专利]一种模拟电路状态评估方法和装置-CN202111055075.6有效
发明人： 陈锡禹;曹凯;王哲;陈微;陶艳玲;李萌婕;王靖尧;高建;臧驰;白庆坤 -专利权人：北京无线电计量测试研究所
申请日： 2021-09-09 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： G01R31/316 文献下载
摘要：本发明公开一种模拟电路状态评估方法和装置，解决现有方法和装置无法辨识元件参数的问题。所述方法，包含：向模拟电路注入脉冲信号使得元件参数从标称值开始变化，采集任一元件参数变化时刻的输出响应信号、进行归一化处理，得到该元件对应的归一化响应信号；对每一元件分别建立特征提取模型；将归一化响应信号作为输入与输出参数，构建自编码网络，对特征提取模型进行训练，得到元件特征值；对每一元件构建最大映射关系和最小映射关系；根据所述最大映射关系和最小映射关系、计算每一元件的映射差值，找到最小的映射差值对应的元件，计算元件评估值、与该元件标称值对比，判断模拟电路状态。本发明实现模拟电路状态的准确、快速评估。
一种模拟电路状态评估方法装置

[发明专利]一种航空发动机剩余寿命预估方法和装置-CN202211476132.2在审
发明人： 陈锡禹;王威;刘丹丹;王哲;陈微;陶艳玲;李萌婕;冯雅晴;贾苑;曹凯;高建;臧驰;白庆坤;王诗语 -专利权人：北京无线电计量测试研究所;北京电子工程总体研究所
申请日： 2022-11-23 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本申请公开了一种航空发动机剩余寿命预估方法，包括以下步骤：采集航空发动机传感器输出，建立劣化数据集，在所述劣化数据集中包含从正常状态到故障状态的监测数据、故障发生时间、根据所述故障时间逆推的各时间点剩余寿命；构建特征提取模型，用所述劣化数据集对所述特征提取模型进行训练，提取变化最大特征值；构建剩余寿命预估模型，用所述变化最大特征值作为输入、真实剩余寿命为输出，对所述剩余寿命预估模型进行训练；将采集的航空发动机监测参数输入训练好的所述特征提取模型和剩余寿命预估模型，得到预估的剩余寿命值。本申请还包含实现所述方法的装置。
一种航空发动机剩余寿命预估方法装置

[发明专利]一种任务备件种类确定方法和装置-CN202211501866.1在审
发明人：李萌婕;孙长军;李尧尧;王哲;王威;曹凯;陈微;陶艳玲;陈锡禹;冯雅晴;贾苑;高建;臧驰;白庆坤;王诗语 -专利权人：北京无线电计量测试研究所;中国人民解放军63921部队
申请日： 2022-11-28 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： G06F18/241 文献下载
摘要：本申请公开了一种任务备件种类确定方法，包括：建立备件指标体系，用综合评价法确定备件的评价向量；采集备件评价向量的历史数据和备件使用集合的历史数据作为训练数据，建立神经网络模型，对设定的一组候选的备件种类，以评价矩阵为输入、以备件使用集合为输出，进行训练，使预测的备件种类准确度达到设定的第一阈值；以任意一组备件的评价矩阵为输入，通过所述神经网络模型生成备件使用集合，包含任务备件种类。本申请还包含用于实现所述方法的装置。本申请解决现有技术无法确定备件携行种类的问题，提出基于改进的综合评价备件种类确定方法，利用备件历史数据，采用神经网络的方法不断优化权重，获得最终备件携行种类。
一种任务备件种类确定方法装置

[发明专利]一种数字孪生故障诊断方法和装置-CN202211501837.5在审
发明人：冯雅晴;孙长军;董平;王哲;曹凯;于雯;陈微;陶艳玲;陈锡禹;李萌婕;贾苑;高建;臧驰;白庆坤;王诗语 -专利权人：北京无线电计量测试研究所;中国人民解放军63921部队
申请日： 2022-11-28 - 公布日： 2023-03-17 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本申请公开了一种数字孪生故障诊断方法，包括以下步骤：采用数字孪生技术建立物理设备的孪生模型；运行所述孪生模型生成所述物理设备运行状态的仿真数据；用所述仿真数据对神经网络进行训练，生成故障诊断模型；运行所述物理设备生成所述物理设备运行状态的传感数据；用所述故障诊断模型对所述传感数据进行处理，识别物理设备故障。本申请还包含实施所述方法的装置。本发明能根据构建的数字孪生模型获得更加均衡的训练数据，从而使故障诊断模型得到更好的训练，极大的提高了设备故障诊断的准确率。
一种数字孪生故障诊断方法装置

[发明专利]一种备件携行量确定方法和装置-CN202111097609.1在审
发明人：李萌婕;曹凯;王哲;陈微;陶艳玲;陈锡禹;王靖尧;冯雅晴;高建;臧驰;白庆坤 -专利权人：北京无线电计量测试研究所
申请日： 2021-09-18 - 公布日： 2022-02-01 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本申请公开了一种备件携行量确定方法，包括以下步骤：根据可携带容量确定每一个重要备件的携行量上限；根据设定的保障概率确定每一个重要备件的携行量下限；在所述携行量上限和下限范围内，采用改进的遗传算法遍历该范围内所有重要备件携行量，通过二项式概率计算方法得到每一个重要备件携行量方案的任务完成度，获得最高任务完成度对应的备件携行量最优方案。本发明还包含实现上述方法的装置。本申请解决解决当前对备件携行量方法研究不够全面导致任务完成度不佳的问题。
一种备件携行量确定方法装置

[发明专利]一种基于深度学习的模拟电路故障诊断方法-CN202010827662.1在审
发明人： 陈锡禹;曹凯;杨丽娜;陈微;陶艳玲;丁扬;张文谦;高建 -专利权人：北京无线电计量测试研究所
申请日： 2020-08-17 - 公布日： 2020-12-18 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明的一个实施例公开一种基于深度学习的模拟电路故障诊断方法，该方法包括：S10、搭建深度学习故障诊断模型中的深度学习网络；S20、采集模拟电路的输出时域脉冲响应信号，包括训练集和测试集；S30、对所述训练集和测试集分别作归一化处理，获得所述训练集和测试集的归一化脉冲响应信号；S40、将所述训练集的归一化脉冲响应信号作为输入，将采集所述训练集时设置的故障标签作为输出，训练所述深度学习故障诊断模型，得到所述模拟电路的故障诊断模型；S50、将所述测试集的归一化脉冲响应信号作为所述模拟电路的故障诊断模型的输入，得到所述测试集的诊断状态。
一种基于深度学习模拟电路故障诊断方法