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公开(公告)号：CN119204354B
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411707222.7
申请日：2024-11-27
Applicant: 中国人民解放军火箭军工程大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0639 , G06Q10/067 , G06F18/22
Abstract: 本申请公开了一种基于任务剖面的惯导系统质量态势预测方法，涉及质量态势预测领域，方法包括：在置信规则库框架下，从惯导系统执行任务时各个监测指标对应的监测数据中提取监测指标方差以计算优化前提属性权重、提取信息熵特征值并基于信息熵特征值计算优化规则权重、提取峭度特征值并基于峭度特征值计算优化个体匹配度，进而建立惯导系统质量态势预测模型；采集惯导系统的待处理监测数据并输入至惯导系统质量态势预测模型中，以得到对应的质量态势划分等级。本申请可有效准确地预测惯导系统的质量态势。
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公开(公告)号：CN111460692B
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202010339759.8
申请日：2020-04-26
Applicant: 中国人民解放军火箭军工程大学
IPC: G06F30/20 , G06F119/04
Abstract: 本发明涉及一种考虑退化速率相互影响的设备剩余寿命预测方法及系统。该方法包括：建立关于考虑退化速率相互影响的退化模型；根据所述退化模型考虑退化速率相互影响进行剩余寿命分布推导，得到剩余寿命预测模型；估计所述退化模型中的固定参数和随机参数；根据所述固定参数、所述随机参数和所述剩余寿命预测模型，预测设备部件剩余寿命。本发明能够有效解决当前假设设备内部各部件退化相互独立的问题，使剩余寿命预测方法更符合工程实际。
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公开(公告)号：CN119438917A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202510038993.X
申请日：2025-01-10
Applicant: 中国人民解放军火箭军工程大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/385 , G01R31/392 , G06F18/2415 , G06N3/0442 , G06F18/15
Abstract: 本发明涉及考虑小样本的两阶段电池剩余寿命智能预测方法及系统，属于可靠性工程技术领域，包括：基于电池容量循环老化的原始数据，寻找出膝点，通过膝点将退化阶段划分为两个阶段；其中，电池容量循环老化的原始数据包括充放电循环次数与对应的实际容量；分别选择独立的归一化流模型作为两个阶段的生成器，生成训练数据样本；将训练数据样本这种非正态分布的数据转换为近似正态分布的数据，得到数据扩充后的数据集；基于数据扩充后的数据集训练RUL预测模型，并通过训练好的RUL预测模型进行电池剩余寿命预测。本发明在电池生产测试的寿命分析中具有实际应用价值，有利于电池的全寿命周期测试及健康管理，具有一定的工程应用价值。
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公开(公告)号：CN111259551B
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202010052689.8
申请日：2020-01-17
Applicant: 中国人民解放军火箭军工程大学
Abstract: 一种基于置信规则库的惯组故障预测方法，属于惯性导航器件的故障预测领域，其特征在于：通过对激光惯组的静态测试，建立以单位时间累计脉冲量为输入，以导航误差为输出的置信规则库模型；然后用单位时间的导航误差反映激光惯组故障状态，设定导航精度的故障阈值，反映激光惯组故障状态，实现对激光惯组的故障预测。本发明所述基于置信规则库的惯组故障预测方法利用激光惯组的脉冲数据实现了导航误差预测；基于置信规则库的专家系统能够有效处理各种带有不确定性的信息，能够处理在复杂环境下的惯组故障预测问题；本方法通过对导航误差的预测，设定导航误差阈值判断故障状态，对激光惯组的故障预测提供了一种有效的途径。
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公开(公告)号：CN119066550A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411066970.1
申请日：2024-08-05
Applicant: 中国人民解放军火箭军工程大学
IPC: G06F18/2431 , G06F18/22 , G06F18/213 , G06F18/10 , G06Q10/0637 , G06Q10/20 , G06Q50/04 , G06N20/00 , G16Y20/20 , G16Y20/10 , G16Y40/20
Abstract: 本发明公开了一种基于物联网的装备健康管理方法及装置，涉及装备健康管理技术领域，具体包括以下步骤：S1、装备健康监测感知；S2、装备健康状态监测数据预处理；S3、装备故障智能预警；S4、装备故障诊断；S5、装备故障分析优化：通过S4定位到故障部位，判断故障类型，提供应急方案和相应的后续维修方案，分析故障关键因素，总结故障特征规律；S6、装备预测性维护；本发明利用机器学习建模的方法，将装备实时运行数据和历史数据融合，能够以可视化的方式实现对装备健康度的整体监测，及时发现装备的非健康态，改变了以往需要人工检查判断装备异常状况，从而给出装备预测维护策略，有利于降低维护成本，提高装备的运行安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118521123A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410969979.7
申请日：2024-07-19
Applicant: 中国人民解放军火箭军工程大学
IPC: G06Q10/0631 , G06N20/00 , G06N5/04
Abstract: 本发明公开一种考虑健康退化的工业设备作业调度方法、系统及电子设备，涉及作业调度技术领域，所述方法包括：建立基于置信规则库的初始调度策略决策模型；获取多个历史作业任务和各历史作业任务对应的各调度策略下的各设备的健康评估数据；将任一调度策略确定为当前策略；基于当前策略下的各设备的健康评估数据，计算当前策略的可靠性；计算当前策略的性能得分；对初始调度策略决策模型进行训练，得到作业调度模型；利用作业调度模型进行工业设备的作业调度。本发明提高了考虑健康退化的工业设备作业调度的准确性和可靠性。
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公开(公告)号：CN117741310A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311763865.9
申请日：2023-12-20
Applicant: 中国人民解放军火箭军工程大学
Abstract: 本发明公开一种电力电子变换器故障诊断系统及方法，涉及变换器诊断技术领域；而本发明包括故障诊断系统，故障诊断系统包括数据采集模块、故障诊断模块及控制模块，数据采集模块分别连接有模型建立单元及特征提取单元；本发明中，通过电力传感单元读取电子变换器的运行情况，信号发生单元产生电压或电流激励，模型建立单元建立电子变换器的电流、电压仿真模型，特征提取单元提取仿真模型中的异常特征，信号接收单元接收数据采集模块采集的模型信号及异常特征信号，模型诊断单元对接收的信号进行分析并作出故障类型的诊断，故障诊断模块还连接有报告生成单元，从而方便的实现了电子变换器的故障诊断，进而有效的提高了诊断的便捷性。
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公开(公告)号：CN113269356B
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202110539040.3
申请日：2021-05-18
Applicant: 中国人民解放军火箭军工程大学
IPC: G06Q10/04 , G06N3/0442 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明涉及一种面向缺失数据的设备剩余寿命预测方法及系统。该方法包括：获取待预测设备的退化数据；退化数据为对待预测设备运行过程采样得到的存在缺失的数据；基于退化数据，采用退化数据生成模型生成待预测设备的完整数据；退化数据生成模型为包括生成器和判别器的生成对抗网络模型；根据完整数据，采用双向长短期记忆网络对待预测设备的剩余寿命进行预测，得到待预测设备的剩余使用寿命估计值。本发明可以提高设备剩余寿命预测的准确度，提高后续维修决策的质量。
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公开(公告)号：CN112101797B
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202010984442.X
申请日：2020-09-18
Applicant: 中国人民解放军火箭军工程大学
IPC: G06F18/2433 , G06F18/22 , G06F18/213 , G06F18/25
Abstract: 本发明公开了一种复杂工业系统动态故障诊断方法及系统。方法包括：确定复杂工业系统的关键特征指标；基于所述关键特征指标计算关键特征指标相对于BRB中每条规则的匹配度；基于所述关键特征指标相对于BRB中每条规则的匹配度，计算每条规则的激活权重；根据所述每条规则的激活权重，计算故障诊断模型的输出故障特征向量；根据所述输出故障特征向量以及每种故障的标准特征向量进行故障诊断。本发明能够提高复杂工业系统动态故障诊断的精度和效率。
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公开(公告)号：CN114034332B
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202111394862.3
申请日：2021-11-23
Applicant: 中国人民解放军火箭军工程大学
IPC: G01D18/00
Abstract: 本发明公开了一种用于武器装备系统的故障监测方法，包括以下步骤：S1、采集武器装备系统的传感数据，并对传感数据进行线性标准化处理，得到输入标准传感数据集和输出标准传感数据集；S2、对输入标准传感数据集和输出标准传感数据集进行高维映射和非线性处理，得到非线性输入矩阵、非线性输出矩阵、输入参数矩阵和输出参数矩阵；S3、计算输入得分矩阵、输出得分矩阵、输入负载矩阵和输出负载矩阵；S4、采集待测武器装备系统的传感数据，得到待测传感数据，根据输入得分矩阵、输出得分矩阵、输入负载矩阵和输出负载矩阵，对待测传感数据进行故障监测；本发明解决了现有对武器装备系统的故障监测的方法存在故障判断不准确的问题。
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