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公开(公告)号：CN106446320B
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201610538773.4
申请日：2016-07-08
Applicant: 燕山大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种基于IMF瞬时能量曲率差值的井架钢结构损伤识别方法，包括以下步骤：对井架钢结构进行模态分析确定其低阶振动模态，对井架钢结构进行瞬态动力学分析提取其不同部位的振动响应；利用带通滤波方法提取井架钢结构不同部位的低阶振动信号，对其进行EMD分解选取主要的IMF分量，采用中央差分法计算IMF瞬时能量曲率；将井架钢结构损伤前后IMF瞬时能量曲率差值作为损伤敏感性指标，从而实现井架钢结构损伤位置及程度的识别与分析。本发明仅利用井架钢结构的低阶振动信息，即可实现损伤位置的识别，且识别准确率高，解决了大型复杂钢结构高阶振动信息难获取从而无法准确识别损伤的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114881879A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210541384.2
申请日：2022-05-17
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明公开了一种基于亮度补偿残差网络的水下图像增强方法，包括获取数据集；数据预处理：将图片裁剪为相同尺寸的大小，将RGB类型的图片转换为HSV类型，提取V通道并单独保存；模型训练：将RGB类型的训练集放入RGB多尺度残差子网络进行训练，得到增强网络1和输出结果；将V类型的训练集放入V通道亮度补偿子网络进行训练，得到增强网络2和输出结果；将两个的输出结果送入增强重构子网络得到最终的输出结果；模型测试：将测试集分别放入训练好的增强网络1和增强网络2，将输出结果一起送入增强重构子网络即可得到增强后的水下图片，本发明能够解决水下图像颜色失真、模糊、低对比度问题，通过亮度补偿进一步提高图像的细节信息。
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公开(公告)号：CN107917798A
公开(公告)日：2018-04-17
申请号：CN201711089748.3
申请日：2017-11-08
Applicant: 燕山大学
IPC: G01M13/00
CPC classification number: G01M13/00
Abstract: 本发明公开了一种气动比例压力阀的测试系统及测试方法，所述测试系统包括气源系统、气动控制阀系统、信号采集及信号处理系统、工控机、上位机软件系统。所述测试方法，其内容包括：系统参数设置；根据要测试气动比例压力阀的规格，在工控机系统测试软件上设置需要输出信号的类型、规格；在工控机上设置流量传感器、压力传感器的量纲转换关系，使测试系统所采集到的数据量为所需要的工程单位；启动气泵，通过气动三联件上的减压阀设置系统所需的压力值；流量特性测试；压力特性测试；测试实验完成后选择停止实验，然后停止气泵，关闭相应的截止阀；记录数据曲线。本发明实现了测试系统的高自动化和高精度的测试，且测试操作简便。
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公开(公告)号：CN106934463A
公开(公告)日：2017-07-07
申请号：CN201710124338.1
申请日：2017-03-03
Applicant: 燕山大学
IPC: G06N99/00
Abstract: 本发明公开了一种用于间接式胎压监测系统智能标定的自学习方法，包括行驶过程中轮胎磨损量的修正、修补后轮胎充放气的修正、一定行驶距离后的轮胎换位的修正以及更换新轮胎的修正；行驶过程中轮胎的磨损的修正，用于解决长距离行驶轮胎磨损量的积累导致的间接式胎压监测系统的误判；修补后轮胎充放气的修正，用于解决轮胎破损修补后胎压变动引起的系统误判；一定行驶距离后的轮胎换位的修正，用于解决为均衡轮胎磨损量而做出轮胎位置调换所导致的系统误判；更换新轮胎的修正，用于解决更换新轮胎导致的系统误判。本发明的自学习方法使得间接式胎压监测系统可自动识别上述场景，在无人员干预情况下自动更正系统参数，提高系统准确率，同时大幅提升系统用户体验。
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公开(公告)号：CN114881879B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202210541384.2
申请日：2022-05-17
Applicant: 燕山大学
IPC: G06T5/90 , G06T5/60 , G06N3/0464 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于亮度补偿残差网络的水下图像增强方法，包括获取数据集；数据预处理：将图片裁剪为相同尺寸的大小，将RGB类型的图片转换为HSV类型，提取V通道并单独保存；模型训练：将RGB类型的训练集放入RGB多尺度残差子网络进行训练，得到增强网络1和输出结果；将V类型的训练集放入V通道亮度补偿子网络进行训练，得到增强网络2和输出结果；将两个的输出结果送入增强重构子网络得到最终的输出结果；模型测试：将测试集分别放入训练好的增强网络1和增强网络2，将输出结果一起送入增强重构子网络即可得到增强后的水下图片，本发明能够解决水下图像颜色失真、模糊、低对比度问题，通过亮度补偿进一步提高图像的细节信息。
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公开(公告)号：CN106446320A
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201610538773.4
申请日：2016-07-08
Applicant: 燕山大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种基于IMF瞬时能量曲率差值的井架钢结构损伤识别方法，包括以下步骤：对井架钢结构进行模态分析确定其低阶振动模态，对井架钢结构进行瞬态动力学分析提取其不同部位的振动响应；利用带通滤波方法提取井架钢结构不同部位的低阶振动信号，对其进行EMD分解选取主要的IMF分量，采用中央差分法计算IMF瞬时能量曲率；将井架钢结构损伤前后IMF瞬时能量曲率差值作为损伤敏感性指标，从而实现井架钢结构损伤位置及程度的识别与分析。本发明仅利用井架钢结构的低阶振动信息，即可实现损伤位置的识别，且识别准确率高，解决了大型复杂钢结构高阶振动信息难获取从而无法准确识别损伤的问题。
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