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[发明专利]多元时序异常检测方法及装置、计算机设备和存储介质-CN202211507784.8在审
发明人：郭晓辉;赵赢;牟许东;王瑞 -专利权人：北京航空航天大学杭州创新研究院
申请日： 2022-11-25 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本申请提供一种多元时序异常检测方法及装置、计算机设备和存储介质，涉及信息技术领域。本申请通过对目标工业场景下的待检测时间序列组进行数据预处理，并针对处理出的每个待检测归一化时序组，根据其包括的多种工业传感器各自在对应数据采集时间段内的归一化工业时序片段，提取多种工业传感器的数据关联关系，接着将对应的归一化工业时序片段及数据关联关系输入到多元时序重构模型中进行时序重构，然后将该待检测归一化时序组与对应重构出的待匹配归一化时序组进行时序比对，得到待检测时间序列组的时序异常检测结果，从而在多元时间序列场景下结合多种信息变量之间的数据相关性从时间维度层面实现对复杂信息异常的精准检测效果。
多元时序异常检测方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]数字孪生模型的修正方法、装置、电子设备和存储介质-CN202210776233.5有效
发明人： 牟许东;王瑞;刘重伟;郭晓辉 -专利权人：北京航空航天大学杭州创新研究院
申请日： 2022-07-04 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本申请实施例提出一种数字孪生模型的修正方法、装置、电子设备和存储介质，涉及数字孪生技术领域。通过按照预设时序长度，对当前时刻以及在当前时刻之前获得的物理空间数据、虚拟空间数据进行截取，获得目标物理空间数据以及目标虚拟空间数据；将目标虚拟空间数据输入到事先训练好的重构模型中，利用重构模型对目标虚拟空间数据进行重构，获得目标虚拟空间数据对应的物理空间下的重构数据；根据重构数据和目标物理空间数据确定误差指数，并在误差指数满足修正条件的情况下，对数字孪生模型进行修正，从而提高了误差精度，进而可及时对数字孪生模型进行修正，提升数字孪生模型的准确性。
数字孪生模型修正方法装置电子设备存储介质

[发明专利]故障诊断图谱构建方法及相关装置-CN202210805955.9在审
发明人：郭晓辉;刘玉昕;张存旺;牟许东;王瑞;刘旭东 -专利权人：北京航空航天大学杭州创新研究院
申请日： 2022-07-08 - 公布日： 2022-10-04 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本申请提供一种应用于数据处理设备的故障诊断图谱构建方法及相关装置中，基于维护人员的维护信息进行构建的第一诊断图谱以及通过对工业设备工作时的状态时序数据进行挖掘获得的第二诊断图谱，然后，将第一诊断图谱与第二诊断图谱通过故障实体节点进行融合，以获得故障诊断图谱。由于第一诊断图谱中记录有易于被维护人员发现的显式故障关系，而第二诊断图谱则记录有不易于被维护人员发现的隐式故障关系，因此，将两者进行融合构建了显式故障关系与隐式故障关系之间的逻辑关系，使得该故障诊断图谱更为准确、全面。
故障诊断图谱构建方法相关装置

[发明专利]时间序列数据增强方法、装置和电子设备-CN202210827192.8有效
发明人：郭晓辉;刘品;张以宁;王瑞;牟许东;刘旭东 -专利权人：北京航空航天大学杭州创新研究院
申请日： 2022-06-30 - 公布日： 2022-09-27 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本申请提供一种时间序列数据增强方法、装置和电子设备，通过获取原始数据集，原始数据集中包含多个时间序列数据，每个时间序列数据包括多个时间点数据。针对每个时间序列数据，利用分类模型得到时间序列数据对应的类激活映射分数，类激活映射分数包含与时间点数据相同个数的子分数，每个子分数表征对应的时间点数据的显著性程度。再根据各个时间点数据对应的子分数确定待擦除时间点数据，将待擦除时间点数据进行擦除处理，以对时间序列数据进行增强。本方案通过计算类激活映射分数的方式以得到各个时间点数据的显著性程度，从而针对性地对部分时间点数据进行擦除，在有效时间数据增强的同时，可以避免损失掉其中关键信息的缺陷。
时间序列数据增强方法装置电子设备

[发明专利]基于单类对比学习时序异常检测方法及相关装置-CN202210483167.2有效
发明人：郭晓辉;牟许东;王瑞;刘重伟 -专利权人：北京航空航天大学杭州创新研究院
申请日： 2022-05-06 - 公布日： 2022-08-12 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本申请提供的一种基于单类对比学习时序异常检测方法及相关装置中，通过将目标设备的待检测序列以对比学习的方式经第一自编码以及第二自编码器进行处理；然后，根据第一自编码器以及第二自编码器输入以及输出的特征向量计算与单类中心之间的相似度；最后，根据计算出的相似度获得相应的目标异常得分，用于判断目标设备是否发生异常。由此，不仅增强了单类方法与对比学习之间的结合深度，而且通过自编码器提取了待检序列中的时序依赖信息，从而提升对目标设备进行异常检测时的精度。
基于对比学习时序异常检测方法相关装置

[发明专利]基于健康状态指数的工业设备预测性维护方法、装置和电子设备-CN202210200518.4有效
发明人：郭晓辉;牟许东;王瑞;刘旭东 -专利权人：北京航空航天大学杭州创新研究院
申请日： 2022-03-03 - 公布日： 2022-06-14 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本申请提供一种基于健康状态指数的工业设备预测性维护方法、装置和电子设备，通过获取待测设备运行过程中各个时间点的运行数据，将运行数据导入预先训练得到的重构模型，得到运行数据对应的重构数据，根据重构数据和运行数据得到健康状态指数，并根据健康状态指数确定退化点。再将退化点之后的时间点对应的健康状态指数导入预先训练得到的预测模型进行拟合并得到延伸曲线，将延伸曲线上各个时间点的预测健康状态数据和预设阈值进行比较，将两者一致的时间点确定为失效时间点。该方案中，利用预先训练的重构模型和预测模型，可以通过学习运行数据的特征从而准确实现退化点的确定和数据的预测，可以适用于基于少量数据情况下的预测性维护。
基于健康状态指数工业设备预测维护方法装置电子设备

[发明专利]PCB缺陷检测模型训练方法、装置、电子设备和存储介质-CN202210123688.7在审
发明人： 牟许东;余建波;程训 -专利权人：北京航空航天大学杭州创新研究院
申请日： 2022-02-10 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请提供一种PCB缺陷检测模型训练方法、装置、电子设备和存储介质，通过采集PCB的表面图像，对表面图像进行预处理得到表面缺陷图像，对表面缺陷图像中的缺陷进行标注，得到标注信息。将携带标注信息的表面缺陷图像划分为训练图像和测试图像，利用携带标注信息的训练图像对构建的神经网络模型进行训练，并利用测试图像队训练得到的神经网络模型进行测试，在测试结果满足预设要求时，停止训练并得到用于进行PCB表面缺陷检测的检测模型。该方法利用标注的表面缺陷图像训练得到模型，得到的模型可以用于后续的缺陷检测应用中，可以提高检测准确度的同时，提高检测方案的泛化性。
pcb 缺陷检测模型训练方法装置电子设备存储介质

[发明专利]设备状态检测方法及相关装置-CN202111035618.8有效
发明人：郭晓辉;牟许东;王瑞;刘重伟;刘品 -专利权人：北京航空航天大学杭州创新研究院
申请日： 2021-09-06 - 公布日： 2021-12-07 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请提供的设备状态检测方法及相关装置中，数据处理设备将自编码器与多个循环神经网络相结合，通过自编码器将待检测设备的多个状态特征集分别进行重构，并依据多个状态特征集与各自重构特征集之间的差异，确定待检测设备的健康状态；由于该自编码器的待重构特征由多个循环神经网络对不同特征尺度的多个编码序列分别进行特征发掘获得，因此，能够充分发掘设备状态序列中蕴藏的与设备健康状态相关的信息，以达到提高检测精度的目的。
设备状态检测方法相关装置

[发明专利]一种基于多控制器协商的SDN一致性更新方法-CN202010984345.0有效
发明人：刘旭东;牟许东;郭晓辉;孙杰;王瑞;刘品 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2020-09-18 - 公布日： 2021-11-12 - 主分类号： H04L12/721 文献下载
摘要：本发明公开了一种多控制器协商的SDN一致性更新方法，采用多控制器布局方式的层次控制器的部署模式，对多个域中每个均设置自己的局部控制器，并在其中一个域内设置一个掌控全局状态的全局控制器，控制器中设置网络监控模块、本地决策模块、更新协调模块，在全局和本地更新模块中完成对流表的修改等。本发明考虑到涉及的网络设备之间的异构性，结合常用的通用场景下的一致性更新算法，通过层次控制器和策略协商机制避免更新冲突；通过考虑网络中的设备异构性、跨域网络时延等因素选择合适的算法，针对应用特点和网络能力选择最合适的一致性更新算法，提升一致性更新的灵活性，更有效地满足应用需求。
一种基于控制器协商 sdn 一致性更新方法

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