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公开(公告)号：CN117237305A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311228570.1
申请日：2023-09-21
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明提供了一种基于改进YOLOv5的轻量级输电线路小目标缺陷检测方法，属于计算机视觉领域，其特征在于：首先对YOLOv5的Input部分进行优化，提出高速自适应中值滤波算法(HSMF)，对从无人机系统下载的图像进行预处理，大幅降低了噪声对目标检测造成的影响。其次对Ghost原有backbone结构进行优化，添加了DFC注意力机制，平衡目标检测的精度和速度。原有CIOUL Loss损失函数优化为Poly Loss，通过针对不同数据集调整参数来解决小目标正负样本不平衡的问题，抑制背景正样本，提升检测的精度。最后,利用最终得到的模型,对待测绝缘子图像进行检测。本发明较好的平衡了算法的检测精度和检测速度,能解决绝缘子缺陷漏检、误检等问题,对运维人员的绝缘子设备检查有重要的参考意义。
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公开(公告)号：CN116881792A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310908074.4
申请日：2023-07-23
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/15 , G06F18/2131 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06Q50/06 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开一种用于电能质量扰动识别的深度学习方法，属于电能质量分析领域。本发明利用经验模态分解(MEEMD)使未知电能质量扰动分解成数据集已有的扰动类型并进行识别，实现对数据集里不存在的电能质量扰动类型分类。本发明包括获得电能质量扰动数据作为输入；数据经过MEEMD，得到若干本征模态分量(IMF)；构建卷积‑双向长短期记忆网络模型(CNN‑BiLSTM)，输入IMF；数据经过CNN卷积层和池化层，提取IMF特征提取；经过BiLSTM，关注IMF未来与当前相关关系；经过注意力机制层(ATT)，突显特征向量权重；经过全连接层和Softmax分类器输出IMF类别；对所有IMF类别叠加实现信号识别。本发明提出的电能质量信号分类的深度学习方法能以较高精度实现对未知复合电能质量信号分类。
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公开(公告)号：CN116782442A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310720038.5
申请日：2023-06-17
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明公开发表一种对异形工件电磁加热的装置，包括矩阵式线圈，耐高温线圈保温层，耐高温涂层，电流表，电源控制器，PCB板，金属散热片，PCB支撑架，屏蔽箱，按键控制器；PCB板依靠PCB支撑架固定在屏蔽箱之中避免外界对PCB板的电磁干扰，PCB板下层装有金属散热片，用来对易发热电子元器件如整流桥和IGBT进行降温，以保证装置的工作效率，线圈保温层包裹矩阵式加热线圈，保温层为柔软材料，保温层与金属工件之间紧密贴合，可以对不同大小的工件进行覆盖加热。本发明应用在对金属工件感应加热之中，解决了升温速度慢、对大型工件不能加热的问题，具有能量利用率高、无污染、适用性强、加热均匀性好的特点。
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公开(公告)号：CN119808316A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202510024475.2
申请日：2025-01-07
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06F30/17 , G06F30/23 , G06F17/11 , G06F17/16 , G06F119/14
Abstract: 本发明一种基于高斯函数表征的相互接触装配面的变形控制及误差计算方法，属于装配误差控制及计算领域；步骤包括：获取接触表面的点云数据，计算表面的高度参数与空间参数；修正高度参数将非高斯表面转化为便于分析计算的高斯表面，建立包含制造误差的装配体模型；对上述模型进行有限元仿真分析计算，求解结合面应力，对比感压膜片测量所得应力，修正空间参数，建立修正高斯表面的装配体模型；进行参数化仿真优化表面的接触变形；建立基于差异化最优参数的装配体模型并进行有限元仿真分析计算，求解结合面装配变形，根据数据计算出装配变形误差旋量；利用雅可比‑旋量理论计算改进后装配面变形的两表面的传递误差，获取封闭环的尺寸变动范围。
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公开(公告)号：CN119741584A
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411733061.9
申请日：2024-11-29
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06V10/82 , G06V10/766 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/082 , G06V10/25
Abstract: 一种基于CDC‑YOLOv8的绝缘子缺陷检测模型的构建方法、计算机设备及存储介质，涉及绝缘子缺陷检测领域。所述构建方法为：S1、采用HetConv设计一个轻量化CSPHet模块替换YOLOv8主干网络的部分C2f模块；S2、在所述主干网络的输出层引入CAFM模块；S3、将DWR融合到YOLOv8颈部的C2f模块中，取代所述YOLOv8颈部C2f中的瓶颈组件，完成模型的构建。本发明的检测模型构建了一个跨阶段局部异构卷积替换主干的部分C2f模块，实现了模型轻量化与检测精度的双重提升；在主干网络的输出层引入卷积和注意力混合模块，抑制背景和噪声等因素的干扰，提高小目标的关注度；设计了一种基于扩张残差注意力模块的C2f‑DWR替换颈部的部分C2f模块，以增强模型的多尺度特征提取能力，降低小目标的漏检率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116908619A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310908090.3
申请日：2023-07-23
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G01R31/08 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06F18/214 , G01R23/16 , G01R23/163
Abstract: 本发明公开了一种基于时空图注意力卷积网络的谐波源定位方法，属于电力大数据处理技术领域。本发明用以解决现有技术中谐波源定位依靠传统数学公式方程方法不易建立，适应新型电网环境困难的问题。本发明可以集成节点信息和拓扑结构空间信息的特点，通过模型的时空图注意力模块可以有效提取节点间强时空耦合关系并进行全网谐波状态估计，精准估计全网谐波状态，并引入统计学中的皮尔逊相关系数计算每个节点谐波电流与谐波电压的相关性，有效区分谐波源节点。本发明完全基于数据驱动，克服了复杂电网环境下仅依靠基于机理的单一公式或方程无法精确求解的局限性。
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公开(公告)号：CN116756491A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310720037.0
申请日：2023-06-17
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明提供了一种基于蜣螂优化算法(Dung beetle optimizer，DBO)优化小波阈值的信号降噪方法，属于信号处理技术领域。其特征在于：包括以下步骤：首先对信号进行CEEMDAN分解，得到若干个IMF分量；采用蜣螂优化算法(DBO)对小波阈值去噪方法选定最优阈值；针对CEEMDAN分解的相关系数较小的IMF分量采用蜣螂优化算法选定的阈值进行小波阈值去噪；将去噪后的IMF分量与其他IMF分量进行信号重构，得到去噪后的信号。本发明具有适用性，能有效解决阈值选取困难和信号的噪声去除问题，保留信号中的有用信息，提高信号的有效性。
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公开(公告)号：CN114977410A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210643159.X
申请日：2022-06-09
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于PSO‑GA‑FCM聚类的动力锂电池主动均衡控制策略及方法，其特征在于：包括以下步骤：首先，根据SOC‑OCV曲线查找各个锂电池单元的实时荷电状态SOC；在得到SOC值后，采用PSO和GA优化的FCM聚类算法对各个单体锂电池进行数据聚类优化分析，判断各单体锂电池的状态；最后通过单片机传递聚类结果，判断均衡状态，发送均衡命令，控制MOSFET管的导通和截止对各锂电池进行充电和放电均衡。本发明具有适用性，能解决离散电池组中电量不一致的问题，减小电池组内各单体电池间的能量差异，提高电池组SOC一致性。
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公开(公告)号：CN114861504A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210637096.7
申请日：2022-06-07
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06F30/23 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了一种感应加热磁路设计方法及装置，所述方法包括:确认目标加热物体对感应加热线圈的设计指标；根据所述设计指标，建立感应加热模型；设定所述感应加热模型的外观尺寸结构参数、感应加热工作电气参数、材料属性；根据所述感应加热模型进行3D计算，得到3D设计云图。采用本发明实施例，得到感应加热器3D设计云图，利用该云图可以准确的设计出符合目标加热物体的感应加热线圈，满足感应加热线圈设计对效率、精度和通用性的要求。
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公开(公告)号：CN119295738A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411430281.4
申请日：2024-10-14
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/0455
Abstract: 针对变电站地下设施的探地雷达小目标B‑scan识别方法和系统，涉及探地雷达数据处理领域。解决了电网中地下设施探地雷达检测中小目标样本较多导致的误检和漏检率高的问题和传统的图像处理方法依赖于人工识别及标注，数据处理的准确度和处理速度难以提升的问题。方法包括：根据UWB超宽带雷达系统对地下设施沿着运动方向扫描，得到B‑scan图；采用LableImage对B‑scan图进行标识，获取B‑scan图中特征波形；构建GPR‑Bfnet识别模型，并根据训练集训练GPR‑Bfnet识别模型；利用训练后的GPR‑Bfnet识别模型对B‑scan图中特征波形进行识别分类。应用于工程、地质勘探、军事等领域。
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