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公开(公告)号：CN105223275A
公开(公告)日：2016-01-06
申请号：CN201510816462.5
申请日：2015-11-23
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于稀疏矩阵的焊接缺陷诊断方法，其步骤：按照焊接工艺制作焊接标准试件，在部分试件的焊缝内部预置焊接缺陷；对预置焊接缺陷的试件和无焊接缺陷的焊接标准试件做弯曲变形实验取得声发射信号；对声发射信号进行时差滤波方法处理，获得声发射数据中的所有缺陷信号；获得无缺陷焊接试件、试件气孔焊接缺陷、夹渣焊接缺陷、焊接裂纹缺陷的时间、幅值历程图；通过时间、幅值历程图获得无缺陷稀疏矩阵、气孔缺陷稀疏矩阵、夹渣缺陷稀疏矩阵、裂纹缺陷稀疏矩阵；通过稀疏矩阵组成焊接缺陷类型库；根据焊接缺陷类型数据库对待诊断结构件进行焊接缺陷类型的诊断。本发明简便易行，能有效提高诊断的准确性，可以广泛在机械结构件在焊接加工领域中应用。
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公开(公告)号：CN101727107B
公开(公告)日：2011-10-05
申请号：CN200910238106.4
申请日：2009-11-13
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明提供了一种太阳能采集装置中柔性太阳跟踪方法，包括：太阳方位监测模块实时监测太阳方位并发送太阳方位角及高度角参数给参数计算模块；参数计算模块计算该参数，换算得到与太阳方位角及高度角对应的两个驱动转角参数；驱动装置根据太阳方位角与高度角参数的变化，驱动太阳能采集板进行两个角方位的实时联动；自方位误差测定模块实时监测太阳能采集板方位误差并发送参数；反馈控制模块根据太阳能采集板方位误差修正实时联动的频率与步幅。本发明还提供了一种采用上述方法的系统。本发明中太阳方位确定为方位角及高度角两个角参数，对两个角参数进行换算，驱动太阳能采集板进行两个角参数的联动，跟踪太阳精度高、时间间隔小，且结构简单、造价低。
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公开(公告)号：CN101799368B
公开(公告)日：2011-05-25
申请号：CN201010101329.9
申请日：2010-01-27
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明涉及一种机电设备非线性故障预测方法，1、获取能代表设备运行状况的数据，选取一段长历程的对故障敏感的连续振动信号进行分析；2、利用3σ方法和插值方法对振动数据分别进行异常值剔除和缺失数据填补；3、采用提升小波方法对振动信号中进行降噪；4、将降噪后的振动信号分解到相应的特征频带内；5、利用某一典型预测特征频带，采用非线性流形学习方法通过拓扑映射与非故障能量信息解耦，得到低维流形特征；6、利用具有动态自适应特点的递归神经网络，及低维流形特征的第一维作为神经网络输入，在时域进行长历程趋势的智能故障预测。本发明由于采用提升小波方法，算法简单、运算速度高、占用内存少，适合故障特征的特征频带提取。本发明可广泛应用于各种机电设备的故障预测中。
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公开(公告)号：CN101901289A
公开(公告)日：2010-12-01
申请号：CN201010232139.0
申请日：2010-07-15
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明提供一种图像生成方法，所述方法适用于包括案例库的图像生成系统，其中案例库存储有多个案例电路，每个电路的特征信息分别由包括至少一个信息实体的集合来描述；其中方法包括：根据用户对待生成电路的描述信息，生成待生成电路的第一信息实体集合；将该第一信息实体集合作为搜索关键字，从案例库中查找到具有第一信息实体集合中全部或部分信息实体的案例电路；根据预先设置的信息实体与每个案例电路的相关度，获取所述第一信息实体集合与查找到的案例电路的相关度；从所述查找到的案例电路中，选择相关度大于相关度阈值的案例电路作为目标电路；输出目标电路；通过接受用户对目标电路的修改，得到待生成电路。
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公开(公告)号：CN101799368A
公开(公告)日：2010-08-11
申请号：CN201010101329.9
申请日：2010-01-27
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明涉及一种机电设备非线性故障预测方法，1、获取能代表设备运行状况的数据，选取一段长历程的对故障敏感的连续振动信号进行分析；2、利用3σ方法和插值方法对振动数据分别进行异常值剔除和缺失数据填补；3、采用提升小波方法对振动信号中进行降噪；4、将降噪后的振动信号分解到相应的特征频带内；5、利用某一典型预测特征频带，采用非线性流形学习方法通过拓扑映射与非故障能量信息解耦，得到低维流形特征；6、利用具有动态自适应特点的递归神经网络，及低维流形特征的第一维作为神经网络输入，在时域进行长历程趋势的智能故障预测。本发明由于采用提升小波方法，算法简单、运算速度高、占用内存少，适合故障特征的特征频带提取。本发明可广泛应用于各种机电设备的故障预测中。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101799320A
公开(公告)日：2010-08-11
申请号：CN201010101274.1
申请日：2010-01-27
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G01H17/00
Abstract: 本发明涉及一种旋转设备故障预测方法及其装置，(1)设置一包括供电模块、传感器、数据采集模块、数据归类模块、时间序列预测模块、灰色预测模块、组合预测模块、频率分量幅值预测模块、自适应优化选择模块、显示模块和系统控制模块的测试装置；(2)数据采集模块采集适合四种预测模块的振动信号作历史数据；(3)由数据采集模块实时在线采集各种情况下的振动信号，作当前数据；(3)利用趋势预测方法对保存的数据分析；(4)将下一时刻采集的振动信号分析处理后，与前一时刻由趋势预测方法得到的结果比较；(5)比较后得到的最优预测模型。本发明采用模块化结构的故障预测装置，能适应不同旋转设备需要，实现对旋转设备状态进行实时在线预测。本发明可广泛应用于各种旋转设备的故障预测检测分析中。
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公开(公告)号：CN118519440A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410650052.7
申请日：2024-05-24
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明涉及一种柔性环境下的改进AGV路径规划方法、系统及存储介质，其包括：获取柔性环境下地图信息，通过改进JPS算法进行全局路径规划，并提取全局关键点；通过全局关键点更新柔性环境下的地图信息，在所有全局关键点上采用人工势场法进行局部路径规划，重新提取全局关键点，实现动态避障；判断当前的重新提取的全局关键点是否为目标点，若否则将当前的重新提取的全局关键点设为起点，下一个关键点为终点，重新利用人工势场法进行局部路径规划，若是目标点则完成路径规划。本发明能实现在复杂环境中快速地规划出到制定目标地的最优路径，并在导航运动中实时躲避未知障碍物。
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公开(公告)号：CN116090655A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310143960.2
申请日：2023-02-09
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/087 , G06Q50/04 , G06N3/126
Abstract: 本发明涉及一种面向智能仪器仪表生产任务的运行预测方法及系统，其包括：基于遗传算法优化企业的零件库存状态；根据企业的零件库存状态、库存零件总的加工时间、加工后零件能够装配成部件的部件装配时间和部件能够组装成系统的调试检验时间因素，计算现有库存能够满足生产的最长时间，以确定第二批零件的允许采购时间，完成运行预测。本发明能计算现有库存能够满足生产的最长时间，定量确定允许的第二批零件的采购时间。本发明可以在智能生产制造领域中应用。
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公开(公告)号：CN112668125A
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN202110010711.7
申请日：2021-01-06
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明涉及一种提高非完整小圆弧评价精度的方法、系统、介质及设备，其包括：确定预先建立的三次指数平滑预测模型的第一个最佳平滑系数；进一步确定其余最佳平滑系数；将最佳平滑系数拟合出平滑系数的变化趋势曲线，根据拟合公式获取数据点集外预测期数的平滑系数；利用数据点集外预测期数的平滑系数计算预测实测数据点集外的数据点；判断是否达到预先设定的预测期数，达到则将数据点集逆序；将原实测数据点集与预测数据点集合并形成新数据点集，将该新数据点集利用评价方法进行曲率参数评价，提高了非完整小圆弧评价精度。本发明能提高曲率半径参数评价的准确性，有效提高了非完整小圆弧曲率半径参数评价的稳定性和准确性。
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