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[发明专利]基于鲸鱼优化和时序超图神经网络的航空数据分类方法-CN202310910237.2在审
发明人：邓武;刘慕桐;赵慧敏;李伟含;党香俊;徐俊洁 -专利权人：中国民航大学
申请日： 2023-07-24 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了基于鲸鱼优化和时序超图神经网络的航空数据分类方法，涉及航空领域数据分类技术领域，该方法包括以下步骤：首先，对航空领域异构数据进行标准化处理，分解为时间和空间两个维度数据，通过搜索欧式空间中的邻近数据分别构建航空领域异构数据之间的空间和时间关联关系；然后，利用具有全局优化能力的鲸鱼优化算法对时序超图神经网络参数进行优化，用于建立航空领域异构数据内部之间的稳固关联关系，实现航空领域数据的精确分类。
基于鲸鱼优化时序超图神经网络航空数据分类方法

[发明专利]一种传递路径下的滚动轴承滚动体微弱故障特征提取方法-CN202110427887.2在审
发明人：邓武;赵慧敏;李伟含;党香俊 -专利权人：中国民航大学
申请日： 2021-04-21 - 公布日： 2021-07-23 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种传递路径下的滚动轴承滚动体微弱故障特征提取方法，本发明首先采用VMD信号分解方法将故障信号分解成一系列的IMF模态分量，从中剔除掉包含转频分量的IMF后，在剩余的模态分量中选取包含故障信息较多的IMF进行信号重构，以此来限制转频分量以及其他干扰成分对于故障特征的影响；而对于轴承滚动体信号本身在传递过程中故障特征微弱的问题，则采取参数优化的MCKD方法增强其周期性的故障特征；最后将1.5维谱作为本发明方法的后处理，充分突出信号的故障频率及其倍频。本发明利用了参数优化的MCKD算法与1.5维谱结合的方法充分增强了微弱故障信号的周期性故障特征，结合后的方法相比于传统的MCKD算法和1.5维谱有着更好的特征提取效果。
一种传递路径滚动轴承滚动微弱故障特征提取方法

[发明专利]基于小波神经网络的退化数据缺失插补方法-CN201310415076.6有效
发明人： 党香俊;范晔;孙富强;姜同敏 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2013-09-12 - 公布日： 2014-01-01 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于小波神经网络的退化数据缺失插补方法，包括以下几个步骤：步骤一、缺失退化数据趋势回归建模，估计残差序列；步骤二、对残差序列进行小波分解；步骤三、分解子序列预处理；步骤四、采用小波神经网络插补模型插补缺失残差序列；步骤五、将缺失处的趋势项及残差序列插补结果合成为退化数据插补结果。本发明对退化数据的趋势进行回归建模，保证了缺失数据趋势与整体数据的统一。本发明对残差序列采用小波神经网络模型进行插补，避免了退化数据细节的丢失。本发明在插补过程中不存在对数据统计特性的假设，使得本方法对退化数据具有广泛的适用性。
基于神经网络退化数据缺失方法

[发明专利]基于经验加速模型的退化量分布参数建模外推方法-CN201310415072.8有效
发明人： 党香俊;姜同敏;封雷;孙富强 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2013-09-12 - 公布日： 2014-01-01 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于经验加速模型的退化量分布参数建模外推方法，包括以下几个步骤：步骤一、选择对应加速寿命试验的经验加速模型；步骤二、建立退化量分布参数与应力关系的退化量分布参数加速模型；步骤三、利用所得退化量分布参数加速模型外推目标应力下的退化量分布参数值。本发明采用已经在加速寿命试验领域被大量研究和应用证明的经验加速模型进行建模，可以有效利用产品研究过程中的相关试验信息和相关产品的试验信息，提高了试验结果的可信性。本发明以模型推导为基础，避免了小样本情况下，单纯采用回归方法描述分布参数与应力关系时，准确性难以保证的问题。
基于经验加速模型退化分布参数建模方法