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公开(公告)号：CN119322976A
公开(公告)日：2025-01-17
申请号：CN202411338153.7
申请日：2024-09-24
Applicant: 清华大学
IPC: G06F18/2411 , G01R31/00 , G01D21/02 , G01M13/00 , G06F18/214 , G06N3/0464
Abstract: 本公开涉及机电系统的异常检测技术领域，尤其涉及一种基于领域自适应因果解耦网络的复杂机电系统异常检测方法及装置。所述方法包括：获取机电系统的训练数据集和因果信息，训练数据集包括系统监测数据和对应的系统故障标签数据，因果信息用于指示机电系统的多个部件之间的作用关系；根据训练数据集和因果信息，训练得到基于领域自适应因果解耦网络的异常检测模型，领域自适应因果解耦网络用于指示系统监测数据与部件级健康状态表征之间的对应关系，异常检测模型用于对机电系统进行异常检测。本公开实施例通过结合领域自适应和因果解耦技术，训练得到领域自适应的异常检测模型，使得模型能够适应变化的系统运行环境。
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公开(公告)号：CN118673846A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202310259898.3
申请日：2023-03-13
Applicant: 国家高速列车青岛技术创新中心 , 清华大学
Abstract: 本公开涉及一种电路仿真方法及装置、电子设备和存储介质，所述方法包括：在第一仿真过程中，将第一电路中的各个动态元件等效为并联的电阻和电流源，并获取每个动态元件的第一等效电流源值，第一等效电流源值表示动态元件的等效电流源的电流值；将第一电路切割为多个子电路；确定每个子电路的电压向量；根据每个子电路的电压向量，确定每个动态元件两端的电压；针对任意一个动态元件，根据动态元件两端的电压，对动态元件的第一等效电流源值进行更新，得到动态元件的第二等效电流源值，重复第一仿真过程，直至满足仿真结束条件。本公开实施例可以对非线性时变电力系统进行分网并行仿真，节省了算力资源，保证了仿真精度，提高了电路的仿真速度。
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公开(公告)号：CN115545363A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202110654764.2
申请日：2021-06-11
Applicant: 清华大学
Abstract: 本公开涉及一种区域轨道交通站点维修调度方法、系统及电子设备，该方法包括：在目标区域的轨道交通站点中存在多个故障站点时，确定针对多个故障站点的维修调度集合，该维修调度集合中包括维修队对多个故障站点进行维修的多个调度顺序，目标区域中还包括维修队待命的应急站点；根据各个调度顺序所导致的目标区域的运能风险信息，从维修调度集合中确定出针对多个故障站点的目标调度顺序；向应急站点的调度设备发送目标调度顺序，以使所述维修队根据目标调度顺序前往多个故障站点进行维修。根据本公开实施例，能够实现在多站点事故并发且救援资源不足的情况下，对路网并发事故应急维修顺序的优化决策，大大降低了事故后路网运能风险。
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公开(公告)号：CN109784782B
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN201910164383.9
申请日：2019-03-05
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明涉及一种基于模糊推理的地铁供电系统动态风险分析评估方法，至少包括：S1、依据目标列车所在轨道位置的供电区段，确定目标直流变电所的直流馈出电缆和回流电缆；S2、建立地铁供电系统的直流电缆击穿的风险传播链条，并确定所述风险传播链条中直流馈出电缆的关键特征量；S3、以获取的直流馈出电缆的关键特征量数值为数值向量，通过模糊推理方法进行模糊集合计算，获得对应数值向量的隶属度函数图；S4、根据各个数值向量的所述隶属度函数图推理得到直流电缆击穿的可能性观测图。该方法能够合理评估系统风险水平，阻断风险传播链条的传播演化，从而尽可能避免重大事故的发生。
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公开(公告)号：CN111861219A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010711200.3
申请日：2020-07-22
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明涉及一种区域轨道交通全局结构风险瓶颈识别方法，包括如下步骤：数据获取步骤：获取路网结构风险数据、通道通行能力数据；灵敏度数据处理步骤；风险瓶颈结果输出：输出优化灵敏度和失效灵敏度，即完成风险瓶颈识别。本发明的有益效果在于，提供了一种基于灵敏度分析的区域轨道交通全局结构风险瓶颈识别方法及系统。建立路网全局结构风险评估指标后，通过灵敏度分析，评估路网的站内通道/区间失效及优化对路网全局结构风险的影响，从而为路网风险瓶颈的防护和优化提供决策支持。并且以成渝地区区域轨道交通为实例，验证了方法的有效性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109766927A
公开(公告)日：2019-05-17
申请号：CN201811574962.2
申请日：2018-12-21
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提供一种基于混合深度学习的高铁道岔智能故障检测方法，该方法将结合深度学习自动特征提取及传统机器学习异常点检测的混合深度学习方法运用到道岔故障检测方法研究中，利用深度学习进行自动特征提取，形成了维度更小且更加抽象的特征数据，解决了特征提取过程依赖人工经验及聚类算法在高维数据下的计算困难问题；然后使用聚类算法结合专家知识选取正常数据簇，解决无法获得大量有标签数据问题；最后使用标注为正常的数据训练单分类支持向量机进行异常点检测并解决了道岔故障检测过程中无标签或标签不足的问题。
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公开(公告)号：CN104182200B
公开(公告)日：2018-08-03
申请号：CN201410438595.9
申请日：2014-08-29
Applicant: 清华大学
IPC: G06F7/10
Abstract: 本发明公开了种圆柱面二维码识别方法,包括以下步骤:使所述探头触及圆柱面上的二维码;绕着所述圆柱面的轴线以预设速率转动所述探头,其中,所述图像传感器在预设时间采集图像,以获取多个二维码的部分平面图像;融合所述多个二维码的部分平面图像以生成所述二维码的完整平面图像,并对所述完整平面图像进行解码。本发明实施例的方法通过探头绕着圆柱面的轴线以预设速率转动探头以获取多个二维码的部分平面图像,从而融合多个二维码的部分平面图像以生成二维码的完整平面图像进行解码,实现读取和识别圆柱面上二维码功能,扩展了二维码的应用场合,简单方便,提高了用户的使用体验。本发明还公开了种圆柱面二维码识别装置。
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公开(公告)号：CN104977908A
公开(公告)日：2015-10-14
申请号：CN201510220629.1
申请日：2015-05-04
Applicant: 清华大学
IPC: G05B19/418
CPC classification number: G05B19/41855
Abstract: 本发明公开了一种工业现场指示灯状态的视频监控方法，为工业现场每个或几个指示灯，安装一台网络摄像机；若指示灯所在机器固定，则安装单目网络摄像机，若指示灯所在机器可动，则安装双目网络摄像机；在控制室部署一台计算机和网络通信设备，连接计算机和网络通信设备；将现场中所有网络摄像机连接到网络通信设备。为计算机开发指示灯视频集中监控软件，通过相机标定、背景学习、前景检测、状态检测、状态分析、状态描述等步骤实时显示指示灯状态监测的结果，并分析存在的故障模式、入侵行为及其上述事件发生时指示灯所处的位置。本发明可以实现用户通过计算机就可获取各网络摄像机拍摄得到的包含所有指示灯状态信息的多路视频。
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公开(公告)号：CN104182200A
公开(公告)日：2014-12-03
申请号：CN201410438595.9
申请日：2014-08-29
Applicant: 清华大学
IPC: G06F7/10
Abstract: 本发明公开了一种圆柱面二维码识别方法，包括以下步骤：使所述探头触及圆柱面上的二维码；绕着所述圆柱面的轴线以预设速率转动所述探头，其中，所述图像传感器在预设时间采集图像，以获取多个二维码的部分平面图像；融合所述多个二维码的部分平面图像以生成所述二维码的完整平面图像，并对所述完整平面图像进行解码。本发明实施例的方法通过探头绕着圆柱面的轴线以预设速率转动探头以获取多个二维码的部分平面图像，从而融合多个二维码的部分平面图像以生成二维码的完整平面图像进行解码，实现读取和识别圆柱面上二维码功能，扩展了二维码的应用场合，简单方便，提高了用户的使用体验。本发明还公开了一种圆柱面二维码识别装置。
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公开(公告)号：CN102075523B
公开(公告)日：2013-06-19
申请号：CN201010605546.1
申请日：2010-12-24
Applicant: 清华大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明涉及一种用于动车组网络控制逻辑验证的仿真装置，属于交通控制技术领域。包括第一和第二主控制器、绞线式列车总线仿真器、司机操作界面主机、第一和第二协议转换器、第一仿和第二仿真计算机。本装置的主控制单元采用TI的高性能浮点DSP实现，分别挂载两条多功能车辆总线；绞线式列车总线通过一个仿真器实现，以连接两条多功能车辆总线，并在内部实现绞线式列车总线协议下的数据收发功能；主控制单元和动车组设备的交互采用以太网实现，进而将PC机通过以太网卡接入本地以太网，在PC机内部实现多功能车辆总线协议与以太网协议的转换；最后将仿真动车组设备的PC机接入以太网。本装置验证效率高、可重用性强、维护方便，且成本较低。
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