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公开(公告)号：CN117032145A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311176228.1
申请日：2023-09-13
Applicant: 贵州大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明涉及模糊灵活作业车间调度技术领域，尤其涉及一种基于改进NSGA‑Ⅲ的航空航天部件模糊车间调度方法。通过提出了结合三种初始化策略的组合初始化方法，以提高算法初始种群的多样性；其次，加入了五种变量邻域搜索方法，以提高算法跳出局部最优的能力；最后，引入了模拟退火算法，以提高NSGA‑III算法的探索能力。本发明提出的算法在性能上具有一定的优势，其makespan和TCE的收敛性也相对较低，可以有效地解决所考虑的航空航天部件的模糊柔性车间排程问题。
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公开(公告)号：CN119691533A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202510222117.2
申请日：2025-02-27
Applicant: 贵州大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06F18/27 , G06F17/18 , G06F18/22 , G06N3/048
Abstract: 本发明涉及低空飞行器传感器异常检测技术领域，具体为一种基于CLKAN‑RF框架的低空飞行器传感器异常检测方法，包括：获取低空飞行器正常飞行状态下的多变量传感器的数据，进行预处理和特征选择，划分训练集和测试集；采用1D CNN、LSTM和KAN，构建CLKAN多元回归模型；根据预设的目标函数，训练并获取最优的模型；采用包含异常样本的测试集测试模型，并根据预测值和实际值计算训练残差和测试残差；采用双向自适应指数加权移动平均法平滑残差序列；根据平滑后的残差计算动态阈值，并通过比较测试残差和动态阈值，进行传感器异常检测。本方案能够在无异常训练样本的情况下，实现低空飞行器传感器多种异常的高精度检测。
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公开(公告)号：CN117520950A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202410011767.8
申请日：2024-01-04
Applicant: 贵州大学
IPC: G06F18/2415 , G06N3/0442
Abstract: 本发明涉及无人机故障诊断技术领域，公开了一种基于注意力知识共享网络的多目标UAV故障诊断方法，包括以下步骤：步骤1，采集无人机飞行数据；步骤2，搭建AKSN网络以用于进行故障诊断；AKSN网络为基于注意力的知识共享网络；AKSN网络包括用于学习的全局特征的任务共享网络、用于完成UAV故障类型识别任务的FTI任务特制网络和用于完成故障程度识别任务的FLI任务特制网络；FTI任务特制网络和FLI任务特制网络通过任务共享网络共享特征信息；并且，FTI任务特制网络和FLI任务特制网络中均设有SE注意力模块；步骤3，由AKSN网络输出故障诊断结果。本发明能够在小样本条件下，并行完成UAV故障类型识别任务和故障程度识别任务，获取更加全面的故障信息且诊断精准。
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公开(公告)号：CN117381851A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311573373.3
申请日：2023-11-22
Applicant: 贵州大学
Abstract: 本发明涉及智能设备技术领域，公开了一种基于人工智能的可报警机械臂及其方法，所述机械臂上设置有吸附机构；所述机械臂，包括依次连接的机械臂主体、第一转动臂、第二转动臂和安装机构；所述吸附机构，包括设置在安装机构底面的多个吸盘，所有吸盘通过软管与真空泵连接；所述智能报警机构，包括中央处理器以及分别与中央处理器连接的图像识别仪、距离传感器和蜂鸣器；所述图像识别仪用来识别吸盘吸附物品形状；所述距离传感器，设置在吸盘之间用来检测与目标物品距离。本发明吸附物品不易滑落，具有可报警功能，能够满足无尘、精度高的要求，具有一定的通用性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117349712B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311642261.9
申请日：2023-12-04
Applicant: 贵州大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及无人机故障诊断技术领域，公开了一种基于时空特征自适应共享网络的无人机故障诊断方法，包括以下步骤：步骤1，采集无人机飞行数据；步骤2，将无人机飞行数据输入到预设的STASN网络中；所述STASN网络中设有用于提取空间特征的空间网络通道和用于提取时间特征的时间网络通道；并且，空间网络通道与时间网络通道中的特征信息经过自适应交叉共享单元（ACSU）数次共享，实现知识互补；步骤3，由STASN网络输出故障诊断结果。本发明能够从有限的样本中获取丰富的故障诊断知识，能够达到较高的诊断精准度和完善度。
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公开(公告)号：CN117349712A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311642261.9
申请日：2023-12-04
Applicant: 贵州大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及无人机故障诊断技术领域，公开了一种基于时空特征自适应共享网络的无人机故障诊断方法，包括以下步骤：步骤1，采集无人机飞行数据；步骤2，将无人机飞行数据输入到预设的STASN网络中；所述STASN网络中设有用于提取空间特征的空间网络通道和用于提取时间特征的时间网络通道；并且，空间网络通道与时间网络通道中的特征信息经过自适应交叉共享单元（ACSU）数次共享，实现知识互补；步骤3，由STASN网络输出故障诊断结果。本发明能够从有限的样本中获取丰富的故障诊断知识，能够达到较高的诊断精准度和完善度。
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公开(公告)号：CN118627370A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202311840972.7
申请日：2023-12-28
Applicant: 贵州大学 , 中航贵州飞机有限责任公司
IPC: G06F30/27 , G06N5/022 , G06N3/0455 , G06N3/084
Abstract: 本发明设计航空装备大数据技术领域，具体涉及了一种大数据航空装备设计制造知识构建方法。包括以下步骤：S100：获取航空装备设计数据以及航空装备制造数据，对航空装备设计与航空装备制造中的多模态数据的实体以及关系进行识别；S200：对多模态数据中的公共知识以及私有知识进行挖掘，建立航空装备设计与航空装备制造中的多模态数据与实体之间的统一关系；S300：航空装备设计与航空装备制造中的多模态数据与实体之间的统一关系，将多模态数据中的实体和关系表示为向量，建立航空装备设计与制造知识图通过知识图谱；S400：通过知识图谱将航空装备，将航空装备制造数据与航空装备设计数据形成关联。
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公开(公告)号：CN117667511A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311609552.8
申请日：2023-11-28
Applicant: 贵州大学
IPC: G06F11/14 , G06F18/25 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/096
Abstract: 本发明涉及无人机异常检测技术领域，公开了一种基于多源数据融合知识迁移的飞行数据异常检测恢复方法，包括以下步骤：步骤1，对无人机飞行数据集进行非标化处理和参数选择；步骤2，将处理后的无人机飞行数据集划分为多个源域和一个目标域；将多个源域融合为一个新的参考源域，基于参考源域对预设的检测模型进行预训练，以获得目标域的初始化参数；步骤3，使用目标域中的有限数据对检测模型进行微调，并使用目标域作为测试集进行测试；步骤4，获取检测模型的训练残差和测试残差；对检测模型的训练残差进行平滑处理，以获得异常检测阈值。本发明能够在有限样本下，达到较优的异常检测和预测恢复效果。
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公开(公告)号：CN117421672A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311393740.1
申请日：2023-10-25
Applicant: 贵州大学
IPC: G06F18/243 , G06F18/21 , G06F18/2132 , G06N3/0442 , G06N3/098
Abstract: 本发明涉及无人机故障诊断技术领域，公开了一种小样本下基于多任务学习的多级FW‑UAV故障诊断方法，包括以下步骤：S1：自飞行数据中提取与故障相关的上下游特征作为基础数据；S2：建立十字绣单元，并基于基础数据进行FCD任务特制网络和FLD任务特制网络之间的特征共享；S3：联合训练FCD任务特制网络和FLD任务特制网络，并进行整体网络优化；并获得优化后的十字绣单元；S4：分别输出FCD任务和FLD任务的故障诊断结果。本发明能够在小样本的条件下同时完成故障部件诊断任务和故障程度检测任务，任务处理精准度较高。
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