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公开(公告)号：CN113722130B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202110936029.0
申请日：2021-08-16
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明提供一种磁盘故障预测方法及系统，其中方法包括：收集磁盘状态数据；所述磁盘状态数据为磁盘S.M.A.R.T.数据；将磁盘状态数据输入到训练好的磁盘故障预测器，以预测磁盘发生故障的概率；磁盘故障预测器包括具有两种不同视图的分类器，一个视图使用所述磁盘状态数据对应的特征进行磁盘故障预测，另外一个视图使用磁盘状态数据特征的差值进行磁盘故障预测；将两种不同视图的分类器预测得到的磁盘故障概率值进行加权平均，并将加权平均值作为磁盘故障预测器预测得到的磁盘发生故障的概率值。本发明结合半监督算法和主动学习算法选择的健康盘和故障盘对分类器进行训练，在不需要明确标记的情况下优先挑选有价值的样例，降低了计算开销。
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公开(公告)号：CN114995751A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210576451.4
申请日：2022-05-25
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明提供一种通用缓存替换方法及系统，包括：收集当前各种相关请求至缓存的I/O序列；将I/O序列输入到训练好的缓存分布预测器，以预测当前序列下应该采用何种缓存替换策略的概率；缓存分布预测器主要是以深度强化学习算法DDPG为基础，内部的神经网络在输入阶段对I/O序列在时序特征和统计特征上的分析；时序特征的提取主要是采用LSTM来实现，统计特征的提取主要是通过分析I/O序列本身反映出诸如最大最小以及均值等统计信息。本发明结合I/O序列的多维特征分析和深度强化学习算法来指导缓存应该选择何种缓存替换策略来完成缓存的替换过程，在无需应用层信息的情况下高效完成缓存的替换过程，降低了系统在复杂环境下部署的难度。
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公开(公告)号：CN114226753A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111527156.1
申请日：2021-12-14
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明属于增材制造技术领域，具体涉及一种氮化硼原位复合增强的金属增材一体化制造方法。本发明将金属粉末打印成型的过程中，在熔融的金属粉末表面催化含硼粉末与含氮原料原位反应生成氮化硼纳米结构阵列，打印金属件的同时在金属件中包埋氮化硼纳米结构阵列，获得一体化成型的氮化硼原位复合增强的金属成形件。本发明以金属粉末为催化剂，打印热源产生的高温使得含硼粉末和保护气中的含氮气体发生反应，实时在结构件表面生成氮化硼纳米结构，强化后的成形件有更强的力学性能和辐射吸收能力，实现3D打印金属件减重、机械增强、辐射吸收功能增强的目的，可应用于航天航空、结构材料增强和防辐射材料等领域中。
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公开(公告)号：CN112057080B
公开(公告)日：2021-07-02
申请号：CN202010798417.2
申请日：2020-08-10
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于分阶段特征提取的冻结步态检测系统，属于机器学习领域。包括：基于用户行走过程中采集到的原始加速度数据，构建有标签的样本集，样本为加窗处理后的加速度数据序列，标签表示样本属于正常步态还是冻结步态；对每个样本进行分阶段特征提取；使用PCA对步态特征集进行特征变换，得到低维新步态特征集，对低维新步态特征集进行特征选择，得到最优步态特征子集；使用最优步态特征子集训练基于机器学习的冻结步态检测模型；提取待测样本的分阶段特征，输入至训练好的冻结步态检测模型，得到冻结步态检测结果。本发明提取加速度信号中运动分量及冻结带，并对运动信号进行合成与分解，以充分发挥原始数据的潜在特征。
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公开(公告)号：CN112057080A
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN202010798417.2
申请日：2020-08-10
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于分阶段特征提取的冻结步态检测方法和系统，属于机器学习领域。包括：基于用户行走过程中采集到的原始加速度数据，构建有标签的样本集，样本为加窗处理后的加速度数据序列，标签表示样本属于正常步态还是冻结步态；对每个样本进行分阶段特征提取；使用PCA对步态特征集进行特征变换，得到低维新步态特征集，对低维新步态特征集进行特征选择，得到最优步态特征子集；使用最优步态特征子集训练基于机器学习的冻结步态检测模型；提取待测样本的分阶段特征，输入至训练好的冻结步态检测模型，得到冻结步态检测结果。本发明提取加速度信号中运动分量及冻结带，并对运动信号进行合成与分解，以充分发挥原始数据的潜在特征。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105471647B
公开(公告)日：2018-09-21
申请号：CN201510881512.8
申请日：2015-12-03
Applicant: 国网江西省电力公司信息通信分公司 , 国家电网公司 , 华中科技大学
IPC: H04L12/24
Abstract: 本发明公开了一种电力通信网故障定位方法，包括：首先预处理历史告警数据，得到多个重要告警属性，并分配影响因子；建立基分类器作为子预测模型，分别对历史告警数据进行预测，并将预测准确率作为基分类器权重；其次，将多个基分类器分为基分类器集合，估计得到每一组的平均权重和平均影响因子，继而得到每一组的综合权重，选取综合权重最大值，其所对应的故障类别即为最终预测结果，至此建立组合预测模型；利用组合预测模型对现有告警数据进行预测，得到最终的故障定位预测结果。本发明不仅解决了故障定位技术存在的准确低、反应慢的问题，同时通过构建的组合预测模型进行故障定位，显著提高了故障定位的准确性，大大缩短了故障定位的时间。
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公开(公告)号：CN113722130A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202110936029.0
申请日：2021-08-16
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明提供一种磁盘故障预测方法及系统，其中方法包括：收集磁盘状态数据；所述磁盘状态数据为磁盘S.M.A.R.T.数据；将磁盘状态数据输入到训练好的磁盘故障预测器，以预测磁盘发生故障的概率；磁盘故障预测器包括具有两种不同视图的分类器，一个视图使用所述磁盘状态数据对应的特征进行磁盘故障预测，另外一个视图使用磁盘状态数据特征的差值进行磁盘故障预测；将两种不同视图的分类器预测得到的磁盘故障概率值进行加权平均，并将加权平均值作为磁盘故障预测器预测得到的磁盘发生故障的概率值。本发明结合半监督算法和主动学习算法选择的健康盘和故障盘对分类器进行训练，在不需要明确标记的情况下优先挑选有价值的样例，降低了计算开销。
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公开(公告)号：CN111381188B
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN202010192597.X
申请日：2020-03-18
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种两电平三相电压源逆变器桥臂开路故障诊断方法，属于在线诊断技术领域，该方法包括：采集当前时刻逆变器输出的三相电流数据，并更新三相电流向量；根据三相电流向量构建每两相电流向量间的格拉姆矩阵；计算各格拉姆矩阵的特征值、特征向量，获得特征向量矩阵，根据特征向量矩阵中最小元素与最大元素的绝对值之比得到相电流间相似性；比较相电流间相似性与设定阈值的大小，获得当前时刻表征故障的特征量，根据特征量得到当前时刻开路故障诊断结果。本发明适用于两电平三相电压源逆变器的桥臂开路故障诊断，具有成本低、计算量小，检测速度快、鲁棒性强的优点，为电机驱动系统容错控制提供基础，提高系统的可靠性。
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公开(公告)号：CN111445079A
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN202010245660.1
申请日：2020-03-31
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明属于生产控制技术领域，具体涉及一种应用于车间计划投产的多保真仿真优化方法及设备。该方法通过使用两个保真级别的仿真模型配合使用优化车间计划投产问题：首先根据实际生产系统建立高保真与低保真仿真模型；然后使用低保真仿真模型，结合GA算法的寻优迭代特性对投产计划问题的解空间进行搜索；根据低保真模型运行得到的结果使用具有序数变换和最佳抽样的抽样方法进行抽样，得到最佳抽样集；最后通过高保真仿真模型运行最佳抽样集，由于高保真模型与车间实际生产系统相似度极高，使用高保真模型运行最佳抽样集中的投产方案可获得相对精确的结果，故可此结果作为依据选择最优投产方案。
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公开(公告)号：CN111413646A
公开(公告)日：2020-07-14
申请号：CN202010282948.6
申请日：2020-04-10
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种三相电压源逆变器桥臂开路故障实时检测方法，包括以下步骤：S1、采集当前时刻的a、b、c三相电流数据；S2、根据所得当前时刻的a、b、c三相电流数据，更新三相电流向量；S3、根据所得三相电流向量，构建每两相电流向量间的Gram矩阵；S4、计算各Gram矩阵的行列式以及各电流向量的模，并根据所得各Gram矩阵的行列式以及各电流向量的模，计算每两相电流间的无关性系数；S5、通过比较每两相电流间的无关性系数与阈值th的大小，得到各相桥臂的故障检测结果。该方法不需要对电流信号进行滤波、降噪等数据处理过程，计算量较小，实时性好，具有较好的鲁棒性，有利于快速定位到故障桥臂，为逆变器的快速检修或容错控制提供基础。
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