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公开(公告)号：CN102968573A
公开(公告)日：2013-03-13
申请号：CN201210543701.0
申请日：2012-12-14
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 基于相关向量回归的在线预测锂离子电池剩余寿命的方法，属于锂离子电池寿命预测技术领域。它解决了现有锂离子电池采用离线方法预测剩余寿命，预测精度低的问题。它首先选取原始样本，然后进行相空间重构构造训练样本集；再初始化相关向量机RVM模型参数；RVM训练，得到RVM预测模型；得到预测值将与ynew进行比较，若则构造新的训练集WS＝WS∪INS，重新训练RVM，更新RVM预测模型；否则保持RVM预测模型不变；进行递推预测，直到预测值小于失效阈值U时预测完成，从而实现待预测锂离子电池剩余寿命的在线预测。本发明适用于锂离子电池剩余寿命的预测。
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公开(公告)号：CN101808027B
公开(公告)日：2011-11-23
申请号：CN201010136948.1
申请日：2010-03-31
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 适用于多种端口的数据接收存储转发装置，属于通信电子领域，本发明为解决现有数据接收存储转发装置不具有通用性的问题。本发明装置的接收端口电路的输出端连接端口选择电路，端口选择电路的RS232串行端口通过RS-232单元与FPGA的RS232串行端口相连，端口选择电路的RS422串行端口通过RS-422单元与FPGA的RS422串行端口相连，端口选择电路的RS485串行端口通过RS-485单元与FPGA的RS485串行端口相连，FPGA的控制输出端连接端口选择电路的受控端，FPGA的数据存储输入输出端连接存储单元的输入输出端，FPGA的转发或存储控制信号输出端与转发单元的转发或存储控制信号输入端相连。
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公开(公告)号：CN101806559A
公开(公告)日：2010-08-18
申请号：CN201010136946.2
申请日：2010-03-31
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: F41G7/00
Abstract: 半实物仿真模拟器的遥测数据接收转发方法及装置，属于航空航天领域，本发明为解决现有半实物仿真导弹遥测系统进行振动试验测试时，通过无线方式接收到的易受干扰、误码率高的问题。本发明半实物仿真模拟器的遥测数据接收转发方法为：将所述遥测数据接收转发装置通过定位孔固定在弹上信息处理器上，遥测数据接收转发装置包括FPGA、遥测数据接收端口电路、数据转发端口电路和存储单元，遥测数据接收端口电路接收弹上信息处理器的遥测数据，并传输给FPGA处理，FPGA处理后的数据存储在存储单元中，当接收完数据，且转台静止后，数据转发端口电路在地面接收装置的控制下将存储单元中的数据转发给地面接收装置，完成遥测数据接收和转发。
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公开(公告)号：CN117782070A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311717206.1
申请日：2023-12-14
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01C21/16
Abstract: 基于公里标信息辅助的铁路列车视觉惯性定位方法和系统，涉及铁路列车定位技术领域。解决了目前现有技术中“车‑地协作”式列车定位技术在实际应用中存在成本高、维护困难且现有铁路列车智能定位在缺少回环检测情况下，无法消除累计误差的问题。所述定位方法包括采用视觉惯性里程计获取铁路列车运行前方的RGB图像、公里标数字语义信息和IMU的多源信息；基于VINS Fusion框架构建公里标检测模块，获取公里标像素位置；基于OCR文字识别器在公里标像素位置区域识别公里标数字语义信息，获得所述公里标在电子地图的位置信息；提取公里标顶点以及顶点坐标；根据公里标顶点坐标建立含有公里标位置信息约束的全局优化目标函数，完成定位。还适用于轨道交通领域中。
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公开(公告)号：CN116029978A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202211405145.0
申请日：2022-11-10
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种工业长方体提取方法、装置、计算机及存储介质，解决了需要一种适用于工业领域的长方体高精度提取方法的问题。方法包括：基于目标检测的长方体粗提取和基于筛选区域线段重组的长方体精提取；基于目标检测的长方体粗提取包括：将基于并行的残差卷积神经网络作为长方体目标检测的主干网络并与并行残差块融合，获取融合的多维特征；根据多维特征与反卷积模块融合，获取目标检测网络模型；长方体精提取包括：根据目标检测网络模型进行线段特征聚类，获取线段集；根据线段集进行线段连接，获取直线集；根据直线集进行边界动态筛选，获取长方体边缘；根据长方体边缘获取长方体所在的图像区域并建立坐标系，获取长方体顶点，完成工业长方体提取。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102788955B
公开(公告)日：2015-02-11
申请号：CN201210246132.3
申请日：2012-07-17
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于Kalman滤波的ESN的涡轮发电机的分类子模型的剩余寿命预测方法，涉及基于Kalman滤波的ESN的涡轮发电机的分类子模型的剩余寿命预测方法。它为了解决现有预测方法选择合适的网络拓扑困难，训练时需训练网络的全部的权值，计算时容易陷入局部最优的问题。本发明对100个测试数据单元进行分类，得到k个测试数据集合；每个测试数据集合对应一个ESN的涡轮发电机的分类子模型，每个ESN的涡轮发电机分类子模型的参数不同，k个ESN的涡轮发电机的分类子模型组成分类子模型库；将每个测试数据输入与该数据集合对应ESN的涡轮发电机的分类子模型进行运算得到该测试数据的剩余寿命预测值。本发明适用于涡轮发动机等领域。
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公开(公告)号：CN103346804A
公开(公告)日：2013-10-09
申请号：CN201310325158.1
申请日：2013-07-30
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H03M13/11
Abstract: 基于FPGA的IRIG-B码编码译码系统及其编码译码方法，属于通信技术领域。本发明解决了现有的IRIG-B码的处理系统需要外部的IRIG-B码的信号源才能完成对译码系统的自检，译码功能的准确性无法得到检验的问题。基于FPGA的IRIG-B码编码译码系统包括GPS/北斗双系统模块、FPGA、单片机、DAC芯片、比较器芯片、上位机和PCI转接卡，GPS/北斗双系统模块、FPGA、单片机、DAC芯片和比较器芯片集成在板卡上，该板卡通过PCI转接卡与上位机相连，方法为：单片机将接收到的时间信息进行译码，然后输入到FPGA的DC码编码控制逻辑模块和AC码编码控制逻辑模块进行DC码和AC码的编码，编码完成之后通过外部环回把DC码和AC码分别输入到FPGA的进行译码，译码的结果上传到上位机。本发明适用于IRIG-B码编码译码系统。
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公开(公告)号：CN103336877A
公开(公告)日：2013-10-02
申请号：CN201310317179.9
申请日：2013-07-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 一种基于RVM动态可重构的卫星锂离子电池剩余寿命预测系统及方法，涉及锂离子电池剩余寿命预测系统及方法。为了实现锂离子电池预测的不确定性表达、使锂离子电池剩余寿命预测方法更适用于资源有限的卫星系统环境。预测系统的动态可重构模块包括重构单元A和重构单元B，二者分时复用动态可重构模块的逻辑资源实现RVM训练和预测；通过多级流水的分段线性逼近法及并行计算结构实现高斯核函数流水计算，确保计算效率的充分提升。通过改进Cholesky分解方法实现对称正定阵的求逆计算，利用乘累减器减少了计算资源消耗，降低了计算延迟。实验表明：本发明利用FPGA有限的计算资源实现了与PC平台相近水平的计算精度，获得相对PC平台4倍的计算效率提升，动态重构的策略有效提高了硬件资源利用率。
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公开(公告)号：CN103336248A
公开(公告)日：2013-10-02
申请号：CN201310317282.3
申请日：2013-07-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于电池退化状态模型的锂离子电池循环寿命预测方法，本发明涉及基于电池退化状态模型的锂离子电池循环寿命预测方法。它为了解决现有的锂离子电池循环寿命预测过程中存在建模难的问题。基于电池退化状态模型的锂离子电池循环寿命预测方法包括的步骤为：步骤一、采集电池监测数据，并对该数据进行预处理；步骤二、根据电池退化状态模型训练获得电池退化状态模型；步骤三、根据步骤二获得电池退化状态模型对锂离子电池循环寿命进行预测，获得锂离子电池循环寿命值，实现基于电池退化状态模型的锂离子电池循环寿命预测。本发明适用于电池领域。
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公开(公告)号：CN102788955A
公开(公告)日：2012-11-21
申请号：CN201210246132.3
申请日：2012-07-17
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于Kalman滤波的ESN的涡轮发电机的分类子模型的剩余寿命预测方法，涉及基于Kalman滤波的ESN的涡轮发电机的分类子模型的剩余寿命预测方法。它为了解决现有预测方法选择合适的网络拓扑困难，训练时需训练网络的全部的权值，计算时容易陷入局部最优的问题。本发明对100个测试数据单元进行分类，得到k个测试数据集合；每个测试数据集合对应一个ESN的涡轮发电机的分类子模型，每个ESN的涡轮发电机分类子模型的参数不同，k个ESN的涡轮发电机的分类子模型组成分类子模型库；将每个测试数据输入与该数据集合对应ESN的涡轮发电机的分类子模型进行运算得到该测试数据的剩余寿命预测值。本发明适用于涡轮发动机等领域。
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