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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113533962B
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202110861756.5
申请日：2021-07-29
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种基于多物理信号传感器决策融合的感应电机健康故障诊断系统，包括：传感器模块、数据采集模块、故障诊断模块和决策融合模块，数据采集模块通过传感器模块采集感应电机的定子电流模拟信号、振动模拟信号、磁漏模拟信号和声音模拟信号，经模数处理后输出至故障诊断模块，故障诊断模块对数字信号进行数据预处理后使用平行的去噪神经网络分别从定子电流、振动、磁漏和声音角度进行故障诊断得到对应的健康状态类别概率分布，决策融合模块根据记忆化可信度和健康状态类别概率分布，基于D‑S证据理论和记忆化可信度的决策算法计算出最终诊断结果。本发明采用平行的去噪神经网络对各个物理信号分别进行故障诊断，得到电机所有健康状态的各个概率，通过基于记忆化可信度的决策融合得到最终的诊断结果。
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公开(公告)号：CN108536939A
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201810268376.9
申请日：2018-03-29
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明公开了一种起重机车桥系统寿命预测方法及系统，该方法包括：建立深度学习的寿命预测循环神经网络结构；基于寿命预测循环神经网络结构训练得到寿命预测模型；利用寿命预测模型对起重机车桥系统的寿命进行预测。该装置包括依次连接的：寿命预测循环神经网络结构建立单元、寿命预测模型建立单元以及寿命预测单元。本发明的起重机车桥系统寿命预测方法及系统，采用深度学习循环神经网络对车桥寿命进行预测，将循环神经网络运用在有时序因素的寿命预测上，样本需求大，预测结果更准确。
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公开(公告)号：CN113533962A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110861756.5
申请日：2021-07-29
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种基于多物理信号传感器决策融合的感应电机健康故障诊断系统，包括：传感器模块、数据采集模块、故障诊断模块和决策融合模块，数据采集模块通过传感器模块采集感应电机的定子电流模拟信号、振动模拟信号、磁漏模拟信号和声音模拟信号，经模数处理后输出至故障诊断模块，故障诊断模块对数字信号进行数据预处理后使用平行的去噪神经网络分别从定子电流、振动、磁漏和声音角度进行故障诊断得到对应的健康状态类别概率分布，决策融合模块根据记忆化可信度和健康状态类别概率分布，基于D‑S证据理论和记忆化可信度的决策算法计算出最终诊断结果。本发明采用平行的去噪神经网络对各个物理信号分别进行故障诊断，得到电机所有健康状态的各个概率，通过基于记忆化可信度的决策融合得到最终的诊断结果。
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公开(公告)号：CN105710045B
公开(公告)日：2019-01-25
申请号：CN201610147392.3
申请日：2016-03-15
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种绿色植株表型与分选的系统和方法，包括光扫描表型模块、叶绿素测量模块、PLC控制模块、上位机控制模块、分拣机械手模块以及支撑平台；光扫描表型模块，用于监测绿色植株的生长情况，采集植株数据和图片；叶绿素测量模块，用于对绿色植株不同生长周期的叶绿素相对含量进行测量；PLC控制模块，用于接受上位机控制模块的指令，并根据指令执行对光扫描表型模块、叶绿素测量模块以及分拣机械手模块的控制；上位机控制模块，用于建立绿色植株生物信息学表型模型；分拣机械手模块，用于根据PLC控制模块的控制指令实现对绿色植株的自动抓取和移植。本发明实现了主动测量，建立了植株表型模型并具有分选功能，自动化程度高，应用前景广阔。
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公开(公告)号：CN105710045A
公开(公告)日：2016-06-29
申请号：CN201610147392.3
申请日：2016-03-15
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种绿色植株表型与分选的系统和方法，包括光扫描表型模块、叶绿素测量模块、PLC控制模块、上位机控制模块、分拣机械手模块以及支撑平台；光扫描表型模块，用于监测绿色植株的生长情况，采集植株数据和图片；叶绿素测量模块，用于对绿色植株不同生长周期的叶绿素相对含量进行测量；PLC控制模块，用于接受上位机控制模块的指令，并根据指令执行对光扫描表型模块、叶绿素测量模块以及分拣机械手模块的控制；上位机控制模块，用于建立绿色植株生物信息学表型模型；分拣机械手模块，用于根据PLC控制模块的控制指令实现对绿色植株的自动抓取和移植。本发明实现了主动测量，建立了植株表型模型并具有分选功能，自动化程度高，应用前景广阔。
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