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公开(公告)号：CN118296297A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410355199.3
申请日：2024-03-27
IPC: G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/21 , G01D21/02
Abstract: 本发明公开了一种针对冲击信号的解耦方法和系统，涉及信号处理技术领域，包括收集冲击信号数据并进行预处理；对预处理后的冲击信号数据进行量子编码并分析冲击信号的频谱成分；提取频谱成分中的关键特征并进行解耦；进行量子态测量并解码冲击信号数据；评估解耦后的冲击信号。本发明通过对冲击信号数据进行量子编码以及基于量子编码进行的频谱分析和解耦算法，可以有效识别和提取冲击信号中的关键特征，在处理大规模、复杂的数据集时更加高效，能够揭示传统方法难以捕捉的细微特征，在复杂环境中更准确地进行信号解耦，因此，本发明不仅显著提高了解耦的精度和效率，而且具有良好的适应性和可扩展性，可以广泛应用于不同的冲击信号处理场景。
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公开(公告)号：CN118296297B
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202410355199.3
申请日：2024-03-27
IPC: G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/21 , G01D21/02
Abstract: 本发明公开了一种针对冲击信号的解耦方法和系统，涉及信号处理技术领域，包括收集冲击信号数据并进行预处理；对预处理后的冲击信号数据进行量子编码并分析冲击信号的频谱成分；提取频谱成分中的关键特征并进行解耦；进行量子态测量并解码冲击信号数据；评估解耦后的冲击信号。本发明通过对冲击信号数据进行量子编码以及基于量子编码进行的频谱分析和解耦算法，可以有效识别和提取冲击信号中的关键特征，在处理大规模、复杂的数据集时更加高效，能够揭示传统方法难以捕捉的细微特征，在复杂环境中更准确地进行信号解耦，因此，本发明不仅显著提高了解耦的精度和效率，而且具有良好的适应性和可扩展性，可以广泛应用于不同的冲击信号处理场景。
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公开(公告)号：CN118468971A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410377763.1
申请日：2024-03-29
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06N3/084 , G06N3/0499 , G06F18/2113 , G06F18/21 , G06F18/27 , G01H17/00
Abstract: 本申请提供一种基于激励载荷参数筛选的网络结构优化方法、介质及设备，应用于履带车辆的神经网络拓扑结构中，所述方法包括：分别构建总体运行状态和总体工况参数之间的第一层级关联模型，总体工况参数和局部激励载荷之间的第二层级关联模型，以及局部激励载荷与车辆振动状态参数之间的第三层级关联模型；基于车辆振动状态预测结果和实际振动测量参数对第二层级关联模型获取的局部激励载荷进行筛选，得到优化的局部激励载荷；基于优化的局部激励载荷训练更新第二层级关联模型，和第三层级关联模型，形成履带车辆的最终神经网络拓扑结构。本申请有效优化履带车辆振动传递关联模型的网络拓扑结构，降低网络冗余，提高模型预测精度。
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公开(公告)号：CN118245762A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410355115.6
申请日：2024-03-27
Abstract: 本发明公开了一种信号经验模态分解方法和系统，涉及信号分解技术领域，包括收集信号并进行预处理；采用顺序统计滤波器获取信号上下包络线；对信号进行逐层分解，获取不同频率信号分量，并进行质量评估，根据评估结果实施措施；对数据进行存储，设置数据安全保护。本发明通过收集信号进行预处理，采用顺序统计滤波器获取信号的上下包络线，采取自循环的方法对信号逐层分解，获取不同频率信号分量，抑制了传统经验模态分解方法的端点效应与模态混叠问题，从而提高整体分析准确性和分解效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118260559A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410355371.5
申请日：2024-03-27
Abstract: 本发明公开了一种非平稳信号时频聚集性增强方法和系统，涉及信号时频聚集性增强技术领域，包括，收集非平稳信号进行预处理；对非平稳信号进行时频分析，定义权重算子；优化时频分析和权重算子目标函数，构建调幅和调频复合信号模型进行非平稳信号时频聚集性优化；评估优化后非平稳信号的时频聚集性并输出，将数据进行存储。本发明通过提出高阶加权时频稀疏表示，定义权重算子，并采用快速迭代收缩阈值算法进行优化，建立调幅和调频复合信号模型，针对快变信号具有更高的时频聚集性与鲁棒性，时频结果相对于理论瞬时频率准确性更高，相较于其他时频方法，时频聚集性与解耦性能均有所提升。
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公开(公告)号：CN118260559B
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202410355371.5
申请日：2024-03-27
Abstract: 本发明公开了一种非平稳信号时频聚集性增强方法和系统，涉及信号时频聚集性增强技术领域，包括，收集非平稳信号进行预处理；对非平稳信号进行时频分析，定义权重算子；优化时频分析和权重算子目标函数，构建调幅和调频复合信号模型进行非平稳信号时频聚集性优化；评估优化后非平稳信号的时频聚集性并输出，将数据进行存储。本发明通过提出高阶加权时频稀疏表示，定义权重算子，并采用快速迭代收缩阈值算法进行优化，建立调幅和调频复合信号模型，针对快变信号具有更高的时频聚集性与鲁棒性，时频结果相对于理论瞬时频率准确性更高，相较于其他时频方法，时频聚集性与解耦性能均有所提升。
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公开(公告)号：CN118245762B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410355115.6
申请日：2024-03-27
Abstract: 本发明公开了一种信号经验模态分解方法和系统，涉及信号分解技术领域，包括收集信号并进行预处理；采用顺序统计滤波器获取信号上下包络线；对信号进行逐层分解，获取不同频率信号分量，并进行质量评估，根据评估结果实施措施；对数据进行存储，设置数据安全保护。本发明通过收集信号进行预处理，采用顺序统计滤波器获取信号的上下包络线，采取自循环的方法对信号逐层分解，获取不同频率信号分量，抑制了传统经验模态分解方法的端点效应与模态混叠问题，从而提高整体分析准确性和分解效率。
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公开(公告)号：CN118596761A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410394461.5
申请日：2024-04-02
Applicant: 上海交通大学
IPC: B60G17/0165 , B60G17/018 , B62D55/116
Abstract: 本申请提供一种履带车辆悬架控制参数匹配方法、存储介质及电子设备。所述方法包括：为控制悬架阻尼系统建立动力学模型，并基于所述动力学模型确定悬架系统的控制参数；基于路面随机激励模拟不同路面工况；建立履带车辆的悬架系统性能评价指标，并基于所述悬架系统性能评价指标对不同的路面工况的悬架系统的控制参数进行评价，并获取性能评价结果；基于所述评价结果调整悬架系统的器件，使得悬架系统的控制参数与路面工况匹配。本申请实现了对履带车辆的悬架系统控制参数实现不同路面工况条件下的参数匹配，有效提升了履带车辆的平顺性。
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公开(公告)号：CN118502501A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410377753.8
申请日：2024-03-29
Applicant: 上海交通大学
IPC: G05D19/02 , G06N3/0499 , G06N3/091 , G06N3/048
Abstract: 本申请提供一种履带车辆多层次关联模型构建方法、存储介质及电子设备。所述方法包括：构建总体运行状态和总体工况参数之间的第一层级关联模型，并通过所述第一层级关联模型确定每种运行状态下工况参数映射集；构建总体工况参数和局部激励载荷之间的第二层级关联模型，并通过第二层级关联模型获取局部激励载荷；根据获取的局部激励载荷构建局部激励载荷与车辆振动状态参数之间的第三层级关联模型，并通过第三层级关联模型获取车辆振动状态预测结果。本申请基于履带车辆在复杂工况下运行时振动的传递路径，构建了总体运行状态‑总体工况参数‑局部激励载荷‑系统振动状态参数的多层次关联模型，能够实现对履带车辆振动的高效率、高精度预测。
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