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公开(公告)号：CN113878613B
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202111062843.0
申请日：2021-09-10
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: B25J19/00 , G01M13/028 , G06F18/213 , G06F18/2411 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于WLCTD与OMA‑VMD的工业机器人谐波减速器早期故障检测方法。步骤1：获得谐波减速器振动状态的数据集；步骤2：对步骤1的数据集使用WLCTD算法去除其中的噪声；步骤3：对去除噪声的数据集使用OMA‑VMD方法进行数据处理；步骤4：对步骤3进行OMA‑VMD方法数据处理后的数据集进行分类与故障检测。本发明用以解决谐波减速器发生故障带来的停机损失。
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公开(公告)号：CN115550589A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202210971766.9
申请日：2022-08-12
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明是一种基于FPGA的CoaXPress接口数据到CameraLink接口数据的高速实时转换装置及方法。本发明涉及星载高速数据传输技术技术领域，所述装置包括：FPGA、CoaXpress接口和CameraLink接口；CoaXpress接收通路的接口连接器能够接收两路信号，分别通过两个CoaXpress接口芯片与FPGA通信；CameraLink 80bit发送通路使用三片接口芯片连接到两个CameraLink接口连接器。本发明采用基于BlockRAM的乒乓缓存的读写方式，相比片外缓存传输延时更低，保障了高速数据传输的实时性。
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公开(公告)号：CN115357181A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202210921522.X
申请日：2022-08-02
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于FPGA实现波形采集与记录中的多类型触发系统，包括：存储记录仪、数字触发模块和触发输出模块，其中，存储记录仪用于对模拟信号进行采集，将模拟信号转化为数字信号，以进入数字触发模块；数字触发模块包括电平滤波检测模块、触发事件处理模块和选择通道模块，用于对八个触发通道中的任一路通道选打开或关闭，并选择任一种预设触发类型；触发输出模块用于将八路通道种设置为on的通道的触发输出进行or或者and的逻辑组合后进行最终触发输出。该系统能够对需要采集的各种信号设置不同触发方式，从而对信号进行不同特征的提取，以此对信号进行更加准确的捕捉和存储记录。
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公开(公告)号：CN115328835A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202210916281.X
申请日：2022-08-01
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明是一种支持多种采集功能的多通道之间隔离的PXIe数据采集模块。本发明涉及PXIe数据采集技术领域，通过多个通道间隔离的模拟信号通道连接待测端口，分别通过信号调理和模数转换的操作，将端口信号转换生成模拟量信号；通过FPGA对输出的模拟量信号进行信号处理和存储的操作，通过PCIe接口将处理好的信号输出至数据传输接口；在FPGA做相应的片上数字信号处理，存入DDR中，主控制器通过PXIe总线够读取DDR中存储的数据；主控制器通过访问FPGA中的寄存器配置，实现各个通道的不同测量功能的配置。本发明采用的PXIe接口通过PCIe2.0x4总线能够实现最高16Gbps的数据传输速率。
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公开(公告)号：CN115114770A
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202210627845.8
申请日：2022-06-06
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F30/20 , G06K9/62 , G06F17/18 , G06F111/16 , G06F111/10 , G06F119/04
Abstract: 本发明提出了一种基线自适应的辅助动力装置性能趋势分析方法，首先，构建可以用来度量不同退化特征样本之间相似性的特征，以此为基础，在整个机队搜索与之相似的轨迹以完成退化轨迹的个性化匹配工作，进而对匹配出的轨迹进行回归，以构建其个性化标准回归模型，计算样本与它的个性化回归模型之间的距离来衡量其性能偏离情况，实现APU性能趋势的有效分析；本发明抑制了个体差异及实际工作环境因素对于APU性能趋势分析的影响；分析的APU性能趋势更能反映APU健康状态的变化特性；提高了APU性能趋势分析的有效性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114359634A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111672404.1
申请日：2021-12-31
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明是一种串级CNN细粒度目标分类方法。本发明涉及深度学习和硬件加速计算技术领域，本发明由第一级CNN分类网络对目标进行第一次粗分类，进行宏观目标特征的提取，实现基于明显特征的目标粗分类；根据第一级CNN分类得到的结果，再由第二级CNN分类网络进行细粒度分类，进行深层目标特征提取，实现基于高维特征的目标分类。本发明以经典骨干卷积神经网络模型为基础，设计串级模型结构进行图像目标的细粒度分类，并基于FPGA设计资源与架构可复用的加速器，实现有限资源条件下的模型高能效部署和应用。
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公开(公告)号：CN111814393B
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202010603549.5
申请日：2020-06-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F111/08 , G06F119/02 , G06F119/08
Abstract: 基于生成对抗网络的APU退化参数生成方法，涉及飞机辅助动力装置在翼性能退化领域。本发明是为了解决现有APU故障预测准确性不高的问题。本发明所述的方法包括：通过飞机通信寻址与报告系统得到APU的在翼感知参数中的EGT数据，将EGT数据修正到国际标准大气条件下；构建生成对抗网络GAN，基于APU的在翼感知参数中的EGT训练生成对抗网络GAN；利用训练好的生成对抗网络GAN对输入数据进行样本生成，获得APU退化参数。属于飞机辅助动力装置在翼性能退化领域。
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公开(公告)号：CN113887702A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111062865.7
申请日：2021-09-10
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06N3/04 , G06K9/00 , G01M13/028 , B25J19/00
Abstract: 本发明公开了一种基于WLCTD与CNN‑LSTM的工业机器人谐波减速器早期故障检测方法。步骤1：获得谐波减速器振动状态的数据集；步骤2：对步骤1的数据集使用WLCTD算法去除其中的噪声；步骤3：对去除噪声的数据集使用CNN‑LSTM网络进行数据处理；步骤4：对步骤3进行CNN‑LSTM网络数据处理后的数据集进行约束优化；步骤5：对步骤4的约束优化后的数据集进行分类与故障检测。本发明用以解决谐波减速器发生故障带来的停机损失。
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公开(公告)号：CN111814393A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010603549.5
申请日：2020-06-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F111/08 , G06F119/02 , G06F119/08
Abstract: 基于生成对抗网络的APU退化参数生成方法，涉及飞机辅助动力装置在翼性能退化领域。本发明是为了解决现有APU故障预测准确性不高的问题。本发明所述的方法包括：通过飞机通信寻址与报告系统得到APU的在翼感知参数中的EGT数据，将EGT数据修正到国际标准大气条件下；构建生成对抗网络GAN，基于APU的在翼感知参数中的EGT训练生成对抗网络GAN；利用训练好的生成对抗网络GAN对输入数据进行样本生成，获得APU退化参数。属于飞机辅助动力装置在翼性能退化领域。
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公开(公告)号：CN110362933A
公开(公告)日：2019-10-22
申请号：CN201910647366.0
申请日：2019-07-17
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 基于迁移学习的飞机辅助动力装置寿命预测方法，涉及飞机辅助动力装置寿命预测领域。本发明是为了解决目前飞机辅助动力装置在翼状态监测数据少，维度低，使用在翼监测数据难以获得准确度高的寿命预测结果的问题。采集飞机辅助动力装置的试车测试仿真数据作为源域数据；采集任意一个飞机辅助动力装置的在翼监测数据作为目标域数据，将该数据分为训练集和测试集；采用源域数据训练高斯过程回归预测模型得到含有特征提取方法的高斯过程回归预测模型；使用训练集对得到的模型进行训练得到训练好的基于迁移学习的高斯过程回归预测模型；采用训练好的该模型对测试集进行寿命预测得到的预测值作为寿命预测结果。用于对飞机辅助动力装置进行寿命预测。
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