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公开(公告)号:CN117740377A
公开(公告)日:2024-03-22
申请号:CN202311749834.8
申请日:2023-12-19
Applicant: 济南大学
IPC: G01M13/045 , G06F18/2131 , G06F18/213
Abstract: 本发明公开了一种基于幅值谱二阶瞬态提取变换的轴承故障诊断方法,涉及基于信号处理的机械故障诊断技术领域。具体包括:建立轴承强频变信号模型;构建二阶群延迟算子,得到信号的二阶瞬态提取变换结果及信号的重构公式;利用二阶瞬态提取变换公式对采集的轴承振动信号进行分析,构建特征提取算子,并对分析结果沿频率方向进行特征提取;将提取的特征频率与轴承故障特征频率做对比,判断当前轴承是否处于故障状态,并利用信号重构公式实现复合故障信号中单一故障信号源的恢复。本发明能准确估计强频变信号的实际群延迟,更好地表征群延迟调制规律,提高了时频分布的能量聚集性和时频分辨率,在检测轴承复合故障及提取单一故障信号源方面效果显著。
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公开(公告)号:CN108960155A
公开(公告)日:2018-12-07
申请号:CN201810743859.X
申请日:2018-07-09
CPC classification number: G06K9/00348 , G06K9/4671
Abstract: 一种基于Kinect的成人步态提取与异常分析方法,主要包括以下步骤:(1)采集成人行走视频,基于足端轨迹分析和下肢逆运动学解算获取成人行走的步态时空参数;(2)基于下肢逆运动学推导,计算成人髋关节、膝关节和踝关节的Z‑Y‑X欧拉角和步长;(3)计算每组数据中下肢各关节角的最大值、最小值、均值和方差,获得包括上述关节角、步长和步态时间参数在内的数据;(4)利用K‑S单样本检验得到各参数的分布情况,结合拉伊达准则得到各参数的正常范围。本发明在采集成人步态参数的基础上,基于概率论与数理统计的相关知识对小样本进行分析,得到了各参数的正常范围,可为医生的临床分析提供参考。
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公开(公告)号:CN108388887A
公开(公告)日:2018-08-10
申请号:CN201810229954.8
申请日:2018-03-20
Applicant: 济南大学
CPC classification number: G06K9/00348 , G06F17/5009 , G06F2217/16
Abstract: 一种基于学步期幼儿步态提取的双足机器人运动学分析方法,包括以下步骤:(1)采集学步期幼儿不同月龄的行走视频,提取相应的支撑相、摆动相、单足或双足支撑相、步态周期和步频;(2)基于D-H位姿转换方法建立人体下肢坐标系,将大腿、小腿和脚掌的骨骼视为连杆,驱动这些骨骼运动的部分视为将各连杆联接起来的关节,求解相应的D-H参数表;(3)求解下肢的正运动学模型和逆运动学模型;(4)将各关节角的变化值进行曲线拟合以分析幼儿行走步态的空间特性。本发明在采集学步期幼儿行走数据和提取步态时间参数的基础上,基于D-H位姿转换方法推导下肢的正运动学和逆运动学模型,以获取学步期幼儿步态发育的空间参数变化规律,可为双足机器人的步态规划提供理论支撑。
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公开(公告)号:CN105115507B
公开(公告)日:2018-01-02
申请号:CN201510486767.4
申请日:2015-08-10
Applicant: 济南大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明公开了一种基于双IMU的双模式室内个人导航系统及方法,包括:参考系统和行人导航系统;所述参考系统包括:码盘和固定于码盘的IMU;所述行人导航系统包括:足部IMU、肩部电子罗盘和控制器;足部IMU与肩部电子罗盘连接,参考系统、足部IMU和肩部电子罗盘分别与控制器连接;本发明有益效果:通过双模式导航算法,能够在整个行走环节中实现对IMU解算的误差漂移进行限制,从而提高IMU的解算精度。
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公开(公告)号:CN105225253A
公开(公告)日:2016-01-06
申请号:CN201510606707.1
申请日:2015-09-22
Applicant: 济南大学
IPC: G06T7/20
CPC classification number: G06T2207/10016
Abstract: 本发明公开了一种基于贝叶斯框架和快速傅里叶变换的目标跟踪方法,步骤:生成模板核函数并归一化;计算目标置信度图模板的快速傅里叶变换;获取被跟踪目标在第一帧图像中的初始位置;获取目标的空间上下文图像;求取当前帧图像中置信度最大的点;求取新位置目标的空间上下文图像;更新时空上下文模型并计算其傅里叶变换的相位;预测下一帧图像中目标空间上下文图像的相位。本发明中的模板核函数,减小了目标周围的背景图像对目标模板的干扰。将目标上下文图像的分辨率统一为设定的像素大小和快速傅里叶变换的应用相结合,提高了目标跟踪方法的实时性。上下文图像的选取,对背景变化不大并且目标在一定程度上存在遮挡的情况具有较好的跟踪效果。
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