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公开(公告)号：CN1312910C
公开(公告)日：2007-04-25
申请号：CN200510023277.7
申请日：2005-01-13
Applicant: 上海交通大学 , PENTAX株式会社
Abstract: 一种摄影器材领域的具有自拍跟踪、定位与提示功能的数码相机，包括：数码相机、机构部分与控制部分，机构部分为一具有二自由度的云台机构，控制部分包括步进电机、辅助电源、步进电机控制系统、自拍指示灯、数码相机内DSP与通信接口。机构部分固定在照相机三脚支架上，数码相机固定在机构部分上，步进电机、辅助电源、步进电机控制系统设置在机构部分内部，自拍指示灯设置在机构部分外壁，步进电机控制系统及步进电机与辅助电源连接，由辅助电源供电，步进电机控制系统及步进电机通过通信接口与数码相机内DSP连接。本发明实现数码相机自拍时的自动跟踪、准确定位，并在自拍时给予提示。自拍过程快速简单，自拍图像质量得到大大提高。
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公开(公告)号：CN1366450A
公开(公告)日：2002-08-28
申请号：CN01139134.0
申请日：2001-12-20
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种基于CAN总线的贴片机控制系统,采用分布式结构,将贴片机的控制功能分解成现场模块,通过CAN总线与PC机相连,PC机上插有图像卡和CAN总线适配卡,贴片机X－Y运动平台驱动电机、贴片头驱动电机等各部件分别与各自的CAN控制模块相连,并通过CAN总线与CAN总线适配卡相连。本发明的总线结构大大减少了连线,提高了可靠性,系统易于扩展和修改,有利于实现网络化,增强抗干扰性。
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公开(公告)号：CN115617010B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202211074831.4
申请日：2022-09-02
Applicant: 上海交通大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明涉及一种基于视觉增强的燃气轮机传感器故障诊断方法及系统，方法包括：获取原始信号时间序列和故障信号时间序列；使用格拉姆角场变换把时间序列转换成二维图像；使用定向梯度直方图提取二维图像中的特征描述子，得到信号数据集；建立多分类支持向量机作为故障诊断模型，并使用信号数据集对故障诊断模型进行训练；使用训练好的故障诊断模型进行故障诊断。与现有技术相比，本发明采用格拉姆角场对传感器时间序列信号进行变换，使用定向梯度直方图提取特征描述子，改变了故障信号特征的提取方式，放大了微小信号的特征，增强了故障信号的表征能力，提升了燃气轮机的多传感器故障信号分类结果的准确性和可靠性。
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公开(公告)号：CN111752259B
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202010489253.5
申请日：2020-06-02
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明涉及一种燃气轮机传感器信号的故障识别方法，具体包括以下步骤：步骤S1：获取燃气轮机控制系统的传感器运行数据和故障信号数据并叠加，标注故障类型标签，形成传感器故障信号数据库；步骤S2：逐个数据库里的传感器信号，利用小波分解进行处理，构成多维度的信号特征向量作为本体特征；步骤S3：带有故障类型标签的传感器信号按比例分成训练集和测试集，输入故障分类器进行训练，当训练集的回归输出的故障结果与其故障类型标签之间的准确率小于设定阈值时，输出训练完成的故障分类器，对测试集进行识别，记录分类结果、分类准确率和识别用时。与现有技术相比，本发明具有提高传感器信号故障识别的准确率、同时识别故障类型等优点。
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公开(公告)号：CN114046816B
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202111327195.7
申请日：2021-11-10
Applicant: 上海交通大学
IPC: G01D18/00 , G06F18/2431
Abstract: 本发明涉及一种基于轻量级梯度提升决策树的传感器信号故障诊断方法，具体包括以下步骤：S1、获取传感器信号的历史数据，利用梯度直方图分布提取传感器信号的故障特征并形成信号特征向量；S2、根据提取出的特征向量，利用轻量级梯度提升决策树的方法构造传感器故障分类器；S3、将需要检测的传感器数据输入训练好的传感器故障分类器，输出传感器信号故障的诊断结果。与现有技术相比，本发明具有能够诊断传感器信号是否存在故障，且能够诊断故障类型，故障诊断的准确率可达到90％以上，以及诊断时间缩短、诊断效率提高，能够满足综合能源系统中在线检测的需求等优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115617010A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211074831.4
申请日：2022-09-02
Applicant: 上海交通大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明涉及一种基于视觉增强的燃气轮机传感器故障诊断方法及系统，方法包括：获取原始信号时间序列和故障信号时间序列；使用格拉姆角场变换把时间序列转换成二维图像；使用定向梯度直方图提取二维图像中的特征描述子，得到信号数据集；建立多分类支持向量机作为故障诊断模型，并使用信号数据集对故障诊断模型进行训练；使用训练好的故障诊断模型进行故障诊断。与现有技术相比，本发明采用格拉姆角场对传感器时间序列信号进行变换，使用定向梯度直方图提取特征描述子，改变了故障信号特征的提取方式，放大了微小信号的特征，增强了故障信号的表征能力，提升了燃气轮机的多传感器故障信号分类结果的准确性和可靠性。
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公开(公告)号：CN107894834B
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN201711100432.X
申请日：2017-11-09
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种增强现实环境下控制手势识别方法，包含以下步骤：数据获取步骤：根据通过深度摄像头跟踪获取人手部的深度数据，计算手部关键点的三维坐标，来获取手部关键点的运动特征序列；神经网络处理步骤：对手部关键点的运动特征序列进行跟踪与识别，获得手势的特征序列；手势识别步骤：根据手势的特征序列，获得手势识别结果。相应地，本发明还提供了一种增强现实环境下控制手势识别系统。本发明可以对手势进行准确并快速的识别，减少了资源占用，提高了鲁棒性和实时性。
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公开(公告)号：CN111752259A
公开(公告)日：2020-10-09
申请号：CN202010489253.5
申请日：2020-06-02
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明涉及一种燃气轮机传感器信号的故障识别方法，具体包括以下步骤：步骤S1：获取燃气轮机控制系统的传感器运行数据和故障信号数据并叠加，标注故障类型标签，形成传感器故障信号数据库；步骤S2：逐个数据库里的传感器信号，利用小波分解进行处理，构成多维度的信号特征向量作为本体特征；步骤S3：带有故障类型标签的传感器信号按比例分成训练集和测试集，输入故障分类器进行训练，当训练集的回归输出的故障结果与其故障类型标签之间的准确率小于设定阈值时，输出训练完成的故障分类器，对测试集进行识别，记录分类结果、分类准确率和识别用时。与现有技术相比，本发明具有提高传感器信号故障识别的准确率、同时识别故障类型等优点。
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公开(公告)号：CN109358585A
公开(公告)日：2019-02-19
申请号：CN201811278860.6
申请日：2018-10-30
Applicant: 上海交通大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明涉及一种级联流浆箱纸机全局优化控制方法，包括以下步骤：1)建立双流浆箱级联模型；2)对双流浆箱级联模型在流浆箱工作点处进行线性化；3)上位机采用卡尔曼滤波获取在线性最小方差意义下的最优状态估计；4)根据最优状态估计采用模型预测控制方法预测后续时刻流浆箱气垫压力和纸浆液位值，并根据全局级给出的流浆箱气垫压力和纸浆液位给定值计算泵机电流和原浆输入最优控制序列，发送给下位泵机控制单元，实现对纸张生产品质的优化控制。与现有技术相比，本发明具有控制精度高、稳定性好、精准和快速最佳折中等优点。
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公开(公告)号：CN105786798B
公开(公告)日：2018-11-02
申请号：CN201610102111.2
申请日：2016-02-25
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明公开了一种人机交互中自然语言意图理解的方法，首先对文本自然语言指令数据进行意图标注，将每句文本标注一个意图；然后将文本向量化，这里在传统的文本向量空间模型的基础上，融合了文本指令的词性信息，定义了一种新的文本表示模型——词性向量空间模型；然后，将堆栈式去噪自编码器应用于自然语言指令意图理解，提取指令的高阶特征；最后，用支持向量机进行训练和预测，实现自然语言指令的意图理解。本发明能够挖掘自然语言指令中更多的语义信息，提高意图理解的识别率，还采用了堆栈式去噪自编码器，在训练时加入随机噪声，更贴近实际应用场景，使得训练得到的模型具有更强的泛化能力。
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