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[发明专利]一种基于ASUM格式的控制用超燃冲压发动机建模方法-CN202211315026.6在审
发明人： 孙希明;王晨;杜宪;仇小杰;王智民;刘玮呈 -专利权人：大连理工大学;中国航发控制系统研究所
申请日： 2022-10-26 - 公布日： 2023-01-17 - 主分类号： G06F30/28 文献下载
摘要：本发明属于高超声速飞行器的数值计算领域，一种基于ASUM格式的控制用超燃冲压发动机建模方法。基于零维模型思想建立前体/进气道、燃烧室、尾喷管模型，基于ASUM格式的偏微分方程求解燃烧室准一维流动，保证了燃烧仿真的精确性的同时有效提高超燃冲压发动机模型的计算速度；计算时间项采用一阶TVD Runge‑Kutta格式，通量项用AUSM格式求解，创新性地将两种方法结合应用到燃烧室求解中，使准一维燃烧室计算能够适应控制用稳态模型计算；采用集中参数的思想建立小偏离动态模型，显著提高了动态模型的实时性，扩宽了模型在控制系统设计中的使用价值，并提高了其运行稳定性。
一种基于 asum 格式控制用超燃冲压发动机建模方法

[发明专利]一种起动-发电系统持续驻留时间下的模糊切换自抗扰控制方法-CN202211395282.0在审
发明人：费中阳;吴桢;孙希明;赵旭东;李昕泽 -专利权人：大连理工大学
申请日： 2022-11-09 - 公布日： 2023-01-13 - 主分类号： H02P23/00 文献下载
摘要：本发明属于起动‑发电系统控制技术领域，公开了一种起动‑发电系统持续驻留时间下的模糊切换自抗扰控制方法。本发明考虑起动‑发电系统存在负载切换导致的多模态工作情况，针对切换系统的扰动抑制控制分析，提出一种模糊切换自抗扰控制器的设计方法。本发明在分析起动‑发电系统对扰动抑制能力的基础上，通过设计模糊切换自抗扰控制器，进一步保证了起动‑发电系统在负载切换情况下的主动抑制扰动的能力，有效提升了起动‑发电系统的鲁棒性，具有一定的工程价值。
一种起动发电系统持续驻留时间模糊切换控制方法

[发明专利]一种针对航空发动机传感器故障诊断的容错软硬混杂控制方法-CN202211093004.X在审
发明人： 孙希明;杨航;李岩;孙涛;杜宪 -专利权人：大连理工大学;北京动力机械研究所
申请日： 2022-09-08 - 公布日： 2023-01-06 - 主分类号： G05B23/02 文献下载
摘要：本发明属于航空发动机故障诊断领域，提出一种针对航空发动机传感器故障诊断的容错软硬混杂控制方法。该方法通过软/硬故障诊断系统中的卡尔曼滤波器组，实现对航空发动机传感器软/硬故障的检测和对系统真实状态的估计。其中所设计的软故障诊断系统通过对传感器测量值和一组卡尔曼滤波器估计值进行残差处理并对其加权平方求和，以比较已知阈值来进一步检测是否存在故障；所设计的硬故障诊断系统通过将传感器测量值和卡尔曼滤波器估计值的残差绝对值与已知阈值进行比较，以进一步检测是否存在故障。经验证，该方法能够有效去除航空发动机传感器故障对系统总体性能产生的负面影响，使得系统更加稳定，各项性能指标更能满足要求。
一种针对航空发动机传感器故障诊断容错软硬混杂控制方法

[实用新型]数控异形特种幕布升降装置-CN202222505925.4有效
发明人： 孙希明 -专利权人：北京中联智合国际文化传播有限公司
申请日： 2022-09-21 - 公布日： 2023-01-03 - 主分类号： A63J1/02 文献下载
摘要：本实用新型涉及幕布升降装置技术领域，且公开了数控异形特种幕布升降装置，包括固定异形吊杆、固定卡扣件、固定连接螺丝架、滑轮轴承、万向节传动轴、传动轴连接卡销件、对插连接头管件、对插连接管卡销键子、固定卡销键子螺丝、撞停开关、双向传动杆轴一、双向传动杆轴二、蜗轮蜗杆变速器、交流数控伺候电机、升降线收纳圆槽、同步传动杆、升降线本体、圆形幕布、底部配重圆管、备用220V电源、主电源220V、控制柜刹车控制线、控制柜电机电源线。该数控异形特种幕布升降装置，此装置是异形升降幕布装置，可以组成任意曲线或圆形升级使用，电机连接变速器蜗轮蜗杆输出动力给传动对接杆，卷动线绳完成升降动作，便于对异形幕布进行安装。
数控异形特种幕布升降装置

[发明专利]一种基于CARLA神经网络的故障诊断方法、装置和计算机可读存储介质-CN202211332843.2在审
发明人：吴玉虎;郝崟霖;孙希明;吕宗阳 -专利权人：大连理工大学
申请日： 2022-10-28 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明属于机械装备故障诊断领域，提出一种基于CARLA神经网络的故障诊断方法、装置和计算机可读存储介质。根据CARLA对神经网络的参数进行设定；每一个CARLA负责一个神经网络参数，维持一个神经网络参数的概率密度函数。不同连续动作强化学习机之间并行运行；通过对概率密度函数积分计算等于某个随机数值，得到本次训练的神经网络参数，使用训练集进行训练神经网络；通过结果计算评估函数得到每次训练的迭代函数；每一次训练所产生的函数迭代至对应神经网络参数的概率密度函数中，最后根据概率密度的分布选取最重要神经网络参数值。通过本发明的方法可以有效的避免采用梯度进行参数更新时可能出现的梯度消失等问题。
一种基于 carla 神经网络故障诊断方法装置计算机可读存储介质

[发明专利]一种针对混杂自动机系统的新型显式解析数学建模方法-CN202211108436.3在审
发明人： 孙希明;孙涛 -专利权人：大连理工大学
申请日： 2022-09-13 - 公布日： 2022-12-27 - 主分类号： G06F17/13 文献下载
摘要：本发明提供一种针对混杂自动机系统的新型显式解析数学建模方法，首先，将具有微分形式的连续时间切换系统模型的切换模式转化为一种依赖于切换时刻下指标的常值切换信号。然后，将确定性有限自动机逻辑演化图中的离散状态节点和离散输入事件分别由它们自己的逻辑向量形式表示。此外，利用矩阵计算的半张量积工具，给出基于自动机的切换信号动力学的代数刻画形式，即设计一种基于确定性有限自动机演化模式的受限自动机依赖切换机制。最后，通过有机的融合连续切换系统与离散确定性有限自动机，给出具有混杂形式的混杂自动机显式化数学模型。本发明构建的模型能够直接表示与描述计算机与控制领域中有关离散事件驱动与连续动态过程的混杂特性问题。
一种针对混杂自动机系统新型解析数学建模方法

[发明专利]基于快速积分终端滑模及干扰估计的永磁同步电机有限时间调速控制方法-CN202110489638.6有效
发明人： 孙希明;张建一 -专利权人：大连理工大学
申请日： 2021-05-06 - 公布日： 2022-12-20 - 主分类号： H02P21/00 文献下载
摘要：一种基于快速积分终端滑模及干扰估计的永磁同步电机有限时间调速控制方法，首先，确定受系统参数不确定性以及未知负载转矩影响下的永磁同步电机速度环数学模型。其次，基于终端滑模控制的思想设计改进型快速积分终端滑模面。然后，针对永磁同步电机系统中存在的干扰，提出基于自适应模糊系统的干扰估计方法；在此基础上设计永磁同步电机速度控制器。最后，完成整个技术方案的具体实现。本发明通过设计快速积分终端滑模面及滑模控制律，保证电机速度跟踪误差在有限时间内收敛到零，提高永磁同步电机调速系统的快速性，同时使用自适应模糊算法对系统内、外干扰进行在线估计并实时补偿，增强调速系统的鲁棒性和抗干扰能力，且有效降低滑模控制项切换增益，进而削弱抖振现象。
基于快速积分终端干扰估计永磁同步电机有限时间调速控制方法

[发明专利]一种针对航空发动机故障预测的脉冲回声状态网络模型-CN202211052012.X在审
发明人： 孙希明;刘墨燃;孙涛 -专利权人：大连理工大学
申请日： 2022-08-30 - 公布日： 2022-12-16 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：一种针对航空发动机故障预测的脉冲回声状态网络模型，属于航空发动机故障诊断技术领域。1)获取飞机飞行各架次的各种传感器信号，选择数据的适当样本特征；对各状态数据进行预处理，根据故障标签划分数据段组成样本集；2)构建包含脉冲输入层、脉冲储备池、训练输出层的脉冲回声状态网络；3)利用航空发动机数据样本集训练脉冲回声状态网络模型，利用训练好的脉冲回声状态网络模型计算训练集和测试集的预测结果；4)将预测结果提供给航空发动机检测预警设备使用。本发明能够自动根据航空发动机运行规律给出运行状态的未来发展趋势，准确预测出航空发动机短期内各性能参数指标变化情况，用于辅助机组判断航空发动机是否会发生故障，使故障预警更加智能化。
一种针对航空发动机故障预测脉冲回声状态网络模型

[发明专利]数控异形特种幕布升降装置-CN202211150156.9在审
发明人： 孙希明 -专利权人：北京中联智合国际文化传播有限公司
申请日： 2022-09-21 - 公布日： 2022-12-13 - 主分类号： A63J1/02 文献下载
摘要：本发明涉及幕布升降装置技术领域，且公开了数控异形特种幕布升降装置，包括固定异形吊杆、固定卡扣件、固定连接螺丝架、滑轮轴承、万向节传动轴、传动轴连接卡销件、对插连接头管件、对插连接管卡销键子、固定卡销键子螺丝、撞停开关、双向传动杆轴一、双向传动杆轴二、蜗轮蜗杆变速器、交流数控伺候电机、升降线收纳圆槽、同步传动杆、升降线本体、圆形幕布、底部配重圆管、备用220V电源、主电源220V、控制柜刹车控制线、控制柜电机电源线。该数控异形特种幕布升降装置，此装置是异形升降幕布装置，可以组成任意曲线或圆形升级使用，电机连接变速器蜗轮蜗杆输出动力给传动对接杆，卷动线绳完成升降动作，便于对异形幕布进行安装。
数控异形特种幕布升降装置

[发明专利]航空发动机分布式控制系统传感器故障估计方法-CN202211207370.3在审
发明人：费中阳;马永康;孙希明;林鑫 -专利权人：大连理工大学
申请日： 2022-09-30 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G05B23/02 文献下载
摘要：本发明属于航空发动机故障诊断技术领域，提出了一种航空发动机分布式控制系统传感器故障估计方法。将事件触发机制与T‑N‑L故障观测器相结合，在求解基于事件触发机制的T‑N‑L故障观测器增益矩阵的基础上，设计事件触发参数；采用航空发动机控制系统模型验证基于事件触发机制的T‑N‑L故障观测器的故障估计方法。本发明可以在保障传感器故障估计精度的基础上有效地降低控制系统中的网络通讯负载。与基于时间触发机制的T‑N‑L观测器的故障估计方法相比，采用基于事件触发机制的T‑N‑L观测器的故障估计方法能够在对传感器不同类型偏置故障进行有效估计的同时还可以进一步减少网络通信资源的占用。
航空发动机分布式控制系统传感器故障估计方法

[发明专利]一种基于扩张故障检测观测器和集员估计的鲁棒故障检测方法-CN202211171531.8在审
发明人： 孙希明;付水;汤文涛;汪锐 -专利权人：大连理工大学
申请日： 2022-09-26 - 公布日： 2022-11-29 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：一种基于扩张故障检测观测器和集员估计的鲁棒故障检测方法，属于自动控制领域，为了解决航空发动机系统的故障检测生成残差鲁棒性低和阈值保守性大影响故障检测速度和准确度的问题，要点是根据离散的系统状态空间模型和扩张故障检测观测器获得动态误差系统，所述动态误差系统包括第一动态误差子系统和第二动态误差子系统，所述第一动态误差子系统使残差对扰动和噪声具有鲁棒性，所述第二动态误差子系统使残差对故障具有敏感性，所述残差包括输出观测误差，效果是分别使残差对扰动和噪声具有鲁棒性，使残差对故障具有敏感性，能够更准确输出鲁棒故障检测的残差信号，针对现有方法故障检测精度能够提高。
一种基于扩张故障检测观测器估计方法

[发明专利]一种能源监管系统传感器缺失数据的实时重构和在线修补方法-CN202211016709.1在审
发明人：王鹏;赵亮;石岩;孙希明;李英顺 -专利权人：大连理工大学
申请日： 2022-08-24 - 公布日： 2022-11-29 - 主分类号： G06F16/215 文献下载
摘要：本发明属于能耗监管系统底层传感器数据处理技术领域，提供了一种能源监管系统传感器缺失数据的实时重构和在线修补方法，包括以下步骤：S1、基于能源监测系统的设计原理和运行机制，对其进行系统模型和数字模型的建立；S2、对数据进行相似性分析；S3、基于最大期望方法和极大似然估计算法的填充数据集构建；S4、基于MCMC算法的贝叶斯数据重构。本发明的有益效果：本发明基于数据和模型，实时重构和在线修补出能源监测系统中多种类型传感器某一或同时发生的数据缺失，能够保证预估值的准确性，且填补效率高、填补维度大，同时实现了历史数据的准确性和数据库的完整性，这对完善智能化的能源监测系统具有十分重要的意义。
一种能源监管系统传感器缺失数据实时在线修补方法

[发明专利]一种针对图像识别的最小二乘支持三阶张量机建模方法-CN202010013260.8有效
发明人：孙涛;孙希明 -专利权人：大连理工大学
申请日： 2020-01-07 - 公布日： 2022-11-18 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明属于人工智能中的图像识别技术领域，提供一种针对图像识别的最小二乘支持三阶张量机建模方法，首先在图片预处理的三阶张量数据结构下建立原始的最小二乘支持三阶张量机模型；其次通过利用拉格朗日乘子方法与张量‑Tucker分解方法获得具有Tucker分解形式的线性方程组；最后通过求解该线性方程组并获得具有Tucker分解形式的最小二乘支持三阶张量机识别模型。Tucker分解形式的最小二乘支持三阶张量机识别模型充分考虑了图像数据内部的自然空间关系。一方面避免了图像数据本身在向量化训练的过程中可能遇到的维度灾难和误差庞大等问题。另一方面保留了图像数据的大部分核心信息，并能够精准识别出未知标记的图像数据。
一种针对图像识别最小支持张量建模方法

[发明专利]一种用于剩余寿命预测的特征增强方法-CN202011432003.4有效
发明人： 孙希明;王哲夫;王天诚;郭迪 -专利权人：大连理工大学
申请日： 2020-12-10 - 公布日： 2022-11-18 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：一种用于剩余寿命预测的特征增强方法，属于航空发动机故障预测与健康管理领域。首先，对发动机传感器数据归一化处理，计算训练集数据和测试集数据的剩余寿命值。其次，对训练数据集和测试数据集进行降维处理，以滑动窗口的方式来提取训练数据集样本和测试数据集样本。再次，对训练集样本和测试及样本进行数据特征增强，确定数据特征增强后的样本。最后，设置深度学习神经网络长短期记忆结构，加入样本进行训练，利用神经网络模型对测试数据进行预测。本发明本基于数据驱动的形式建立深度神经网络模型，与实际的发动机型号无关，通过训练不同数据集既可将模型迁移到不同型号发动机上使用，具有一定的普适性。
一种用于剩余寿命预测特征增强方法

[发明专利]一种基于混合预测模型的复杂装备电源组故障预测方法-CN202110029485.7有效
发明人： 孙希明;王嫒娜;李英顺;仲崇权 -专利权人：大连理工大学
申请日： 2021-01-11 - 公布日： 2022-11-18 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明属于复杂装备的故障预测技术领域，提供了一种基于混合预测模型的复杂装备电源组故障预测方法。首先分析复杂装备电源组的典型故障，并提取其中的核心属性集，将电源模块的时间序列分为线性部分和非线性部分，利用差分整合移动平均自回归模型对线性部分进行预测，对得到的残差利用人工神经网络模型进行预测，并将非线性部分的预测结果与线性部分的预测结果进行加和得到电源组的预测结果。并通过混合模型对核心属性并行参数进行监测，结合上、下限预警的状态监测方式，得到电源组的运行状态信息。本发明的基于混合预测模型复杂装备电源组故障预测方法，能有效实现对复杂装备电源组核心属性时间序列的准确预测，并有效降低电源组的虚警率。
一种基于混合预测模型复杂装备电源故障方法