-
公开(公告)号：CN113761674A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202110832214.5
申请日：2021-07-22
Applicant: 东北大学
IPC: G06F30/17 , G06F30/20 , G06F119/02
Abstract: 一种基于数据驱动NRSF的转子系统故障辨识方法，该方法通过多谐波信号建立转子系统的数据驱动模型，并利用NRSF以及相应指标对数据驱动模型进行评估。将数据驱动的频域分析方法有效应用于转子系统领域，同时无需考虑频率响应截断阶数的影响，操作方便，鲁棒性好，为转子系统故障辨识提供了一条有效途径。利用多谐波输入输出信号建立NARX模型表征转子系统在监测频率范围内的频域特征，实现了数据驱动的频域分析方法在转子系统领域的应用。时域平均数据处理过程依据周期起始零点对数据分段，保证叠加后各段数据相位的一致性，同时有利于多谐波信号的时域拼接，拼接结果光滑且展现信号的统一规律，为NARX模型对转子系统的表征能力提供保障。
-
公开(公告)号：CN109540493B
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201811568015.2
申请日：2018-12-21
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供了一种准零刚度隔振器的试验装置，属于隔振器振动响应试验技术领域。该装置包括负刚度调节机构、正刚度调节机构、梁‑阻尼块机构。所述的负刚度调节模块、正刚度调节模块依次相连，并安装在梁‑质量块系统上。所述的一种准零刚度隔振器的试验装置，既可实现被测系统平稳的纵向振动，又可对整体机构的正刚度与负刚度值进行灵活调整；本发明适用于准零刚度隔振器的振动模型试验，解决了现准零刚度隔振器装置使用方法复杂、无法灵活调整体机构刚度、刚度元件替换过程复杂等问题。
-
公开(公告)号：CN113552804B
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202110866624.1
申请日：2021-07-29
Applicant: 东北大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供一种基于QR‑FROLS算法的转子系统NARX建模方法，包括：采集用于表征转子系统动力学特性的振动响应信号，并将其作为建立NARX模型的输入和输出；基于输入和输出的时滞变量，构建模型项候选集；对模型项候选集中的每一个模型项对应列做归一化处理，得到模型项矩阵；对归一化处理后的模型项矩阵做列主元QR分解；基于R矩阵对角线值的累计占比，对模型项进行筛选，形成新的模型项候选集；基于新的模型项候选集，采用FROLS算法建立NARX模型。本发明的技术方案能够有效降低转子系统谐波信号时滞变量组成的模型项候选集的多重共线性，进而解决了利用FROLS算法对转子系统谐波信号建模结果不稳定以及预测输出易发散的问题。
-
公开(公告)号：CN113552804A
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202110866624.1
申请日：2021-07-29
Applicant: 东北大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供一种基于QR‑FROLS算法的转子系统NARX建模方法，包括：采集用于表征转子系统动力学特性的振动响应信号，并将其作为建立NARX模型的输入和输出；基于输入和输出的时滞变量，构建模型项候选集；对模型项候选集中的每一个模型项对应列做归一化处理，得到模型项矩阵；对归一化处理后的模型项矩阵做列主元QR分解；基于R矩阵对角线值的累计占比，对模型项进行筛选，形成新的模型项候选集；基于新的模型项候选集，采用FROLS算法建立NARX模型。本发明的技术方案能够有效降低转子系统谐波信号时滞变量组成的模型项候选集的多重共线性，进而解决了利用FROLS算法对转子系统谐波信号建模结果不稳定以及预测输出易发散的问题。
-
公开(公告)号：CN110000347A
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201910392571.7
申请日：2019-05-13
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供了一种体积可调的锰块浇注系统及浇注方法，属于锰块浇注领域。该锰块浇注系统包括动力模块、传动模块、成型模块和生产模块。所述的动力模块、传动模块、成型模块和生产模块依次相连，其中，动力模块驱动传动模块转动，成型模块调节生成锰块的体积，生产模块进行锰块生产、冷却和收集；本发明锰块浇注系统的功能全面、加工精度高；不仅能改变生成锰块的体积，而且通过主动轮和从动轮来控制锰块浇注系统的间歇浇注，从而防止锰液浪费；本发明还能通过成型模块内的冷却管对锰液有效地降温，从而防止浇注过程中因冷却较差造成生成的锰块质量差等现象的发生。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111429485B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202010263626.7
申请日：2020-04-07
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种基于自适应正则化和高信度更新的跨模态滤波跟踪方法，涉及视觉跟踪技术领域。首先，从输入的可见光和红外图像序列中确定搜索区域，并提取CN与HOG特征；其次，构建跨模态相关滤波模型并对模型进行优化，生成可见光模态下的相关滤波器和热模态下的相关滤波器；并对相关滤波器和提取的特征进行交叉相关计算得到可见光和热模态的响应图；融合响应图，得到较强的响应图；最后，设置高信度反馈更新机制对跨模态相关滤波模型进行判别更新，避免跟踪模型的失真与退化。本发明方法能够适应不同视频的特性，根据不同视频自适应地调整正则化权值，从而获得稳健的相关滤波器，进而有效提高在遮挡与恶劣天气下目标跟踪的准确性和鲁棒性。
-
公开(公告)号：CN113761674B
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202110832214.5
申请日：2021-07-22
Applicant: 东北大学
IPC: G06F30/17 , G06F30/20 , G06F119/02
Abstract: 一种基于数据驱动NRSF的转子系统故障辨识方法，该方法通过多谐波信号建立转子系统的数据驱动模型，并利用NRSF以及相应指标对数据驱动模型进行评估。将数据驱动的频域分析方法有效应用于转子系统领域，同时无需考虑频率响应截断阶数的影响，操作方便，鲁棒性好，为转子系统故障辨识提供了一条有效途径。利用多谐波输入输出信号建立NARX模型表征转子系统在监测频率范围内的频域特征，实现了数据驱动的频域分析方法在转子系统领域的应用。时域平均数据处理过程依据周期起始零点对数据分段，保证叠加后各段数据相位的一致性，同时有利于多谐波信号的时域拼接，拼接结果光滑且展现信号的统一规律，为NARX模型对转子系统的表征能力提供保障。
-
公开(公告)号：CN111429485A
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN202010263626.7
申请日：2020-04-07
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种基于自适应正则化和高信度更新的跨模态滤波跟踪方法，涉及视觉跟踪技术领域。首先，从输入的可见光和红外图像序列中确定搜索区域，并提取CN与HOG特征；其次，构建跨模态相关滤波模型并对模型进行优化，生成可见光模态下的相关滤波器和热模态下的相关滤波器；并对相关滤波器和提取的特征进行交叉相关计算得到可见光和热模态的响应图；融合响应图，得到较强的响应图；最后，设置高信度反馈更新机制对跨模态相关滤波模型进行判别更新，避免跟踪模型的失真与退化。本发明方法能够适应不同视频的特性，根据不同视频自适应地调整正则化权值，从而获得稳健的相关滤波器，进而有效提高在遮挡与恶劣天气下目标跟踪的准确性和鲁棒性。
-
公开(公告)号：CN109540493A
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201811568015.2
申请日：2018-12-21
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供了一种准零刚度隔振器的试验装置，属于隔振器振动响应试验技术领域。该装置包括负刚度调节机构、正刚度调节机构、梁-阻尼块机构。所述的负刚度调节模块、正刚度调节模块依次相连，并安装在梁-质量块系统上。所述的一种准零刚度隔振器的试验装置，既可实现被测系统平稳的纵向振动，又可对整体机构的正刚度与负刚度值进行灵活调整；本发明适用于准零刚度隔振器的振动模型试验，解决了现准零刚度隔振器装置使用方法复杂、无法灵活调整体机构刚度、刚度元件替换过程复杂等问题。
-
公开(公告)号：CN110154012A
公开(公告)日：2019-08-23
申请号：CN201910440141.8
申请日：2019-05-24
Applicant: 东北大学
IPC: B25J9/08 , B62D57/032
Abstract: 本发明提供一种四足仿生机器人及其控制方法，属于机器人设计领域。该机器人包括支撑驱动模块、行走机构模块和执行机构模块；所述支撑驱动模块、行走机构模块和执行机构模块依次相连。本发明中行走机构模块采用金属带传动，保证中心距不变且耐磨损；采用曲面的前进脚有效减缓冲击震动且环境适应能力强；所述的支撑驱动模块采用柔性体可以根据不同工作环境改变刚度，保证机器人运动时的精度较高。本发明四足仿生机器人能在复杂地形下避障行走，能够敲击、抓取岩石标本，传动简单，运动可靠；本发明适用于复杂环境下的巡逻、资源勘探、资料搜集等工作，解决了目前电机驱动机器人存在的续航能力差、环境适应能力差、连杆传动运动精度较低等问题。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
12
records
(took 0.018 seconds)
