领军人才-吕琛-201903

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成果单位: 北京航空航天大学
合作方式: 自行实施技术转让技术许可合作开发技术入股
所处阶段: 概念
关键词: 无人机群载人航天新型发动机空间站地面测控PHM技术时序识别深度语义迁移学习
总得分 (满分100)
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资本强度 (满分0)
该成果得分:0

核心问题

该成果针对无人机群健康状态监测中的痛点问题,包括PHM(Prediction, Health and Management)基础支撑知识冲突、多维度时序工况识别不足、健康状态感知模型构建困难等,这些问题限制了无人机群的自主健康管理能力,影响了任务执行效率和安全性。

解决方案

该成果提出基于混合增强智能新架构的无人机群健康状态协同感知技术,通过PHM基础支撑知识冲突消减、多维度时序工况自主识别、关联知识挖掘与深度语义推理、迁移学习等技术,实现多源异构知识的统一建模与表达、健康状态感知模型的知识协同与共享,以及面向任务与维修决策的剩余能力预测。研发了机载嵌入式传感原型装置,构建了无人机健康状态感知演示系统,为新一代无人机PHM系统研制提供了重要技术支撑。

竞争优势

该成果在无人机健康状态协同感知技术领域具有显著的创新性和竞争优势,初步形成了完整的技术方法体系,并成功应用于演示系统。研究工作取得了丰富的学术成果和专利,荣获多项国家级和省部级奖项。此外,该成果在载人航天、新型发动机、空间站地面测控等领域具有广阔的推广应用前景,通过技术转让等方式,推动了科研成果的工程转化和推广应用,为提升我国无人机群的自主健康管理能力和任务执行效率提供了有力支持。

成果公开日期

20230219

所属产业领域

科学研究和技术服务业

转化现有基础

团队通过技术转让的方式推动科研成果的工程转化和推广应用,共签订了3项技术交易合同,向北京恒兴易康科技有限公司进行了故障预测与健康管理技术、产品机内测试建模与诊断方法、以及故障检测与隔离技术的转让。转让成果的类型覆盖专利和软件著作权。转让技术包括测试性设计分析、PHM算法和系统的设计开发、PHM算法和系统的验证等方面;覆盖的产品类型包括:旋转机械、轴承部件、泵类设备、航空发动机、控制系统、锂电池、电子系统等。目前已完成全部转化工作,北京恒兴易康科技有限公司正在推广应用上述成果,已实现以下推广应用:面向航发集团总部及下设606所、608所、624所、商发等航发集团下设各研究所研发了标准化、一站式、便捷化的EHM协同开发环境,促进航空发动机研制单位质量特性工程能力的提升,保证发动机安全运行与自主保障能力的有效实现;研制了航空601所无人机指挥控制站故障监控与健康管理系统,通过精准的监控保证了指挥系统稳定和可靠的运行;服务于电子十所,研制了空间站测控站天伺馈系统故障检测诊断系统,有力支撑了预测性维护和精准可靠的测控跟踪任务。航天四院17所综合诊断推理与性能评估系统,支撑了及时有效的维修保障和设备选型等。

转化合作需求

团队的转化合作需求的形式主要包括:合作方提供PHM软硬件及定制化服务等成果转化及推广应用所需的项目资金、科研人员、产品及服务的市场销售人力、产品及服务推广的市场渠道、产品及服务的售后支持及多领域工程化深度推广应用等。 需要转化的团队技术成果包括但不限于之前已向北京恒兴易康科技有限公司转化的科技成果,目前及未来可以转化合作的成果包括以下三个方面:1)PHM设计与验证相关软硬件系统:测试性设计与分析工具软件、PHM系统系统化设计平台、PHM算法模型二次开发环境、PHM算法和系统的验证软硬件系统、测试性验证软硬件系统、面向PHM验证的电子系统故障注入与模拟系统、故障样本发生器、多种总线故障注入设备等。2)PHM应用系统。针对航空、航天、船舶等领域的典型设备或系统(如:旋转机械、轴承部件、泵类设备、航空发动机、控制系统、锂电池、电子系统、柴油机、供电系统、作动系统、管路系统、热交换系统、液压泵系统、传动系统、电控系统等)所开发的故障检测与诊断、健康评估与性能衰退预测、健康管理等的算法模型及应用系统。3)针对各领域设备或系统特定需求的定制化故障预测与健康管理服务,包括:PHM方案设计、解决方案设计、算法模型定制开发、软硬件系统的设计及定制开发、测试试验及PHM验证等。

转化意向范围

可国(境)内外转让

转化预期效益

团队预期可转化的故障预测与健康管理相关技术成果可实现以下预期效益。在技术的领域推广方面,团队在旋转机械、轴承部件、泵类设备、航空发动机、控制系统、锂电池、电子系统等产品的测试性设计分析、PHM算法和系统的设计开发、PHM算法和系统的验证等方面的前期技术成果,经过二次研究和领域定制化研究,可推广应用于先进制造、民用航空、民用航天、船舶航运、轨道交通、地面车辆、新能源装备、化工能源、电力系统、工程机械、智慧城市、通信网络、矿山机械等领域的复杂装备系统的故障诊断、预测与健康管理工作中,为实时在线状态监测、故障快速定位、健康状态精确评估与预测提供技术支撑,提升各领域装备的使用安全和任务达成、高费效比的维修保障、装备故障状态的快速恢复。具体支持的方面包括:各领域PHM设计验证能力提升和研发效率加速、各领域装备PHM系统及算法模型的功能实现和性能提升、各领域装备使用和维修保障方面暴露问题的针对性和及时精准突破等。在市场占领方面,团队技术成果具有较强的技术推广应用和跨领域快速适配能力,可实现技术成果向交通运输、民用航空航天、电力通信、能源化工、工程机械等多个民用领域的推广,实现市场占有率的快速高效提升,具有较强的市场应用前景。

项目课题来源

北京市科学技术委员会;中关村科技园区管理委员会

摘要

科研方面,领军人才及团队围绕“基于混合增强智能新架构的无人机群健康状态协同感知技术”,突破了PHM基础支撑知识冲突消减、健康基线构建的多维度时序工况自主识别、基于关联知识挖掘与深度语义推理的知识认知、基于迁移学习的健康状态感知模型构建等核心关键技术,提出多源异构知识统一建模与表达、健康状态感知模型知识协同与共享、面向任务与维修决策的剩余能力预测等方法,初步形成无人机健康状态协同感知技术方法体系,研发机载嵌入式传感原型装置,构建基于混合增强智能架构的无人机健康状态感知演示系统,可为新一代无人机PHM系统研制提供重要支撑,成果可推广应用在载人航天、新型发动机、空间站地面测控等领域。研究工作共发表SCI论文73篇,申请专利135项,授权专利46项,出版专著3部;荣获国防科技创新团队奖、中国航空学会创新团队奖、教育部科技进步一等奖、国防科技进步一等奖,以及3项国家一级学会二等奖。上述成果来源于团队主持承担的60项科研项目,包括大型工业软件研制、装备重大预先研究等国家级项目33项,项目来源包括工信部、科技部、军科委、装备发展部、国防科工局、国家自然科学基金委等。此外,工程技术服务类项目27项,服务对象包括29基地、航空618所、航发606所、航天六院11所、电子54所等。服务于北京市所在科研单位的工程技术服务类项目共6项,服务对象包括中国运载火箭技术研究院、中国航天科工集团第四研究院十七所、中国科学院空间科学中心等。团队还通过技术转让的方式推动科研成果的工程转化和推广应用,共签订了3项技术交易合同。

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