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公开(公告)号:CN114754988A
公开(公告)日:2022-07-15
申请号:CN202111606607.0
申请日:2021-12-26
Applicant: 中国船舶工业综合技术经济研究院
Abstract: 本发明提供了一种基于堆栈形态卷积网络的机械旋转部件故障诊断方法。该方法包括接收额定数量机械旋转部件故障时的振动加速度信号,其中,对所述振动加速度信号对应的不同故障类型进行标识;对额定数量的所述振动加速度信号进行随机选取得到随机振动加速度信号样本;对所述随机振动加速度信号样本通过堆叠形态卷积模块进行脉冲增强和降噪并提取故障特征样本;根据所述故障特征样本训练得到故障诊断模型用以故障诊断。通过堆叠形态卷积模块进行脉冲增强和降噪并提取故障特征样本,以训练出故障诊断模型,有助于解决现有技术中缺乏一种机械部件故障诊断方法的技术问题。
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公开(公告)号:CN111650573A
公开(公告)日:2020-09-11
申请号:CN202010731391.X
申请日:2020-07-27
Applicant: 中国船舶工业综合技术经济研究院 , 北京理工大学
IPC: G01S7/497
Abstract: 本发明公开了一种固态面阵激光三维成像动态一体化标定系统。该系统包括:嵌入式信号控制及处理模块、激光调制模块、激光驱动模块、激光器、TOF面阵传感器、延迟锁相环模块、暗箱以及设置在暗箱中的可变反射率标定板和测距机。其中,可变反射率标定板与激光器之间的距离可调,根据测距机测得的其与可变反射率标定板之间的距离能够确定可变反射率标定板与激光器之间的距离,嵌入式信号控制及处理模块控制激光发射频率和波形的调制、延时时间设置、可变反射率标定板的反射率设定及位置调整,并计算不同反射率目标、不同延时下测量距离与实际距离之间的误差标定。本发明提供的标定系统效率高、能够减少人为干扰、且能够适用于不同反射率目标的标定。
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公开(公告)号:CN109635738A
公开(公告)日:2019-04-16
申请号:CN201811525051.0
申请日:2018-12-13
Applicant: 中国船舶工业综合技术经济研究院
CPC classification number: G06K9/0063 , G06K9/6256 , G06K9/6267
Abstract: 本发明公开了一种图像特征提取方法及系统。该方法包括:构建深度多核映射学习模型,所述学习模型的每个单元均为一个基础核,所述学习模型层间各基础核为全连接结构,层内各基础核相互独立;采用样本数据对所述深度多核映射学习模型进行训练,所述样本数据为图像的多维特征数据;获取待识别图像;采用训练后的深度多核映射学习模型对所述待识别图像进行特征提取。本发明提供的图像特征提取方法及系统具有特征提取准确度高、效率高的特点。
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