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公开(公告)号：CN117951489A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202311574719.1
申请日：2023-11-23
Applicant: 中国电子产品可靠性与环境试验研究所((工业和信息化部电子第五研究所)(中国赛宝实验室)) , 中国长江电力股份有限公司
IPC: G06F18/21 , G06F18/2135 , G06F18/2415 , G06N3/088
Abstract: 本申请涉及一种水轮机组故障发生度测度方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。方法包括：获取待评估水轮机组的实时运行数据；对待评估水轮机组的实时运行数据进行数据筛选处理，得到故障征兆参数数据集；对故障征兆参数数据集进行特征提取处理，得到测度特征数据；基于预设自组织映射网络对测度特征数据进行故障发生度映射处理，得到水轮机组故障发生度。本申请充分利用水轮机组的历史和实时监测数据进行故障风险评估，降低了主观因素的影响，从而有效实现水轮机组故障发生度的实时、准确、高效测度。
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公开(公告)号：CN117875691A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202311647268.X
申请日：2023-12-04
Applicant: 中国长江电力股份有限公司 , 工业和信息化部电子第五研究所
IPC: G06Q10/0635 , G06Q10/20 , G06Q50/06 , G06F18/241 , G06F18/243 , G06F18/2415 , G06N5/01 , G06N5/022
Abstract: 本发明涉及水电行业设备潜在故障模式及影响分析方法，包括：确定故障模式及影响分析对象与边界，收集分析对象相关基础数据；根据分析对象的结构层级关系，建立设备故障模式及影响分析结构树层次模型；建立功能与设备结构间的相互关系，形成设备功能网；分析导致故障模式的故障原因和故障模式产生的影响，建立故障原因‑故障模式‑故障影响的故障链模型，形成设备故障网；对设备故障模式及影响分析结构树每个节点要素的故障模式的严酷度S、发生度O、不可探测度D进行量化评估，综合评估设备的风险，计算风险优先数RPN；根据风险优先数RPN，确定设备的维护策略。本发明形成了基于RPN的水电设备潜在故障维护决策模型，实现了水电设备分级分类维护。
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公开(公告)号：CN115146823A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202210599876.7
申请日：2022-05-27
Applicant: 中国电子产品可靠性与环境试验研究所((工业和信息化部电子第五研究所)(中国赛宝实验室))
Abstract: 本申请涉及一种刀具剩余寿命预测方法、装置、设备、介质和程序产品。所述方法包括：在数控机床加工过程中，获取该数控机床中刀具的信号样本，该信号样本包括多种类型的刀具信号，各刀具信号包括多个数据点；对该信号样本进行预处理，得到预测信号；将该预测信号输入至预先建立的剩余寿命预测模型中，得到该剩余寿命预测模型输出的该刀具的剩余寿命值。采用本方法能够提升数控机床的刀具的剩余寿命预测的准确性。
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公开(公告)号：CN114352485A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111562794.7
申请日：2021-12-20
Applicant: 中国电子产品可靠性与环境试验研究所((工业和信息化部电子第五研究所)(中国赛宝实验室))
Abstract: 本申请涉及一种风力发电机风速的预测方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。该方法包括：通过对待处理风速序列进行集合经验模态分解，得到各个模式分量分别对应的模式分量数据。获取与历史时间段对应的电网有功功率和环境温度，并对电网有功功率、环境温度、以及模式分量数据进行组合，得到聚合特征。对模式分量数据进行时间平移处理，得到时间特征，并对聚合特征和时间特征进行拼接组合，得到特征子集。基于特征子集中的各组合特征进行特征交叉处理，得到交叉特征。通过预测模型对交叉特征和特征子集进行风速预测，得到在目标时间段内风力发电机的风速预测值。这样，大大增加了对风力发电机风速预测的准确性。
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公开(公告)号：CN113269413B
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202110500843.8
申请日：2021-05-08
Applicant: 中国电子产品可靠性与环境试验研究所((工业和信息化部电子第五研究所)(中国赛宝实验室))
IPC: G06Q10/0639 , G06Q10/20 , G06F17/16 , G06F17/14
Abstract: 本公开涉及一种压合机故障预警方法、设备和存储介质，方法包括：实时监测压合机运行状态，并采集压合机的特征参数；将所述特征参数输入构建的故障检测模型，得到所述压合机是否存在故障的输出结果，并在所述压合机存在故障时输出故障模式信息；将所述故障模式输入构建的故障模式影响评估模型，得到所述故障模式对压合机的影响度。本公开通过输出压合机的故障模式及其对压合机整机的影响度使得故障模式对压合机整机的影响度量化，提升了技术人员后续对压合机的维修维护决策能力，同时也为压合机后续预警模式提供了分级应对的基础，有助于进一步提高压合机故障预警的及时性、可记录性、决策参考性，降低产品的不良率，延长压合机的使用寿命。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111105069A
公开(公告)日：2020-05-05
申请号：CN201911127544.3
申请日：2019-11-18
Applicant: 中国电子产品可靠性与环境试验研究所((工业和信息化部电子第五研究所)(中国赛宝实验室))
Abstract: 本发明涉及数控加工工艺技术领域，公开了一种数控加工工艺参数优化方法、装置、系统及计算机设备。其中，方法包括根据走刀次数建立以切削时间为优化目标的目标函数；建立约束条件；根据所述目标函数和所述约束条件建立加工工艺参数优化模型；对所述加工工艺参数优化模型进行求解，确定最小切削时间及对应的工艺参数集合。本申请在建立目标函数时考虑到了多工步以及切削速度随工件尺寸变化的情况，工艺参数优化模型也是基于多工步的工艺步骤而建立的，根据实际加工过程建立切削时间计算方式，这更符合实际切削加工过程，最后确定的最小切削时间及对应的工艺参数集合也更贴合实际加工过程，提高了优化效果。
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公开(公告)号：CN113269413A
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN202110500843.8
申请日：2021-05-08
Applicant: 中国电子产品可靠性与环境试验研究所((工业和信息化部电子第五研究所)(中国赛宝实验室))
Abstract: 本公开涉及一种压合机故障预警方法、设备和存储介质，方法包括：实时监测压合机运行状态，并采集压合机的特征参数；将所述特征参数输入构建的故障检测模型，得到所述压合机是否存在故障的输出结果，并在所述压合机存在故障时输出故障模式信息；将所述故障模式输入构建的故障模式影响评估模型，得到所述故障模式对压合机的影响度。本公开通过输出压合机的故障模式及其对压合机整机的影响度使得故障模式对压合机整机的影响度量化，提升了技术人员后续对压合机的维修维护决策能力，同时也为压合机后续预警模式提供了分级应对的基础，有助于进一步提高压合机故障预警的及时性、可记录性、决策参考性，降低产品的不良率，延长压合机的使用寿命。
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公开(公告)号：CN117557538A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311601865.9
申请日：2023-11-28
Applicant: 中国电子产品可靠性与环境试验研究所((工业和信息化部电子第五研究所)(中国赛宝实验室))
IPC: G06T7/00 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/40
Abstract: 本申请涉及一种PCB表面缺陷检测方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。方法包括：根据第一缺陷图像样本集以及每一缺陷图像样本的标注缺陷类型，对预设目标检测模型训练，直至预设目标检测模型收敛；将待检测PCB产品的待检测图像输入至收敛后的预设目标检测模型中，得到每一待检测图像对应的预测缺陷类型；将每一待检测图像以及对应的预测缺陷类型发送至云端，根据接收到的云端反馈的新权重值，更新预设目标检测模型。本申请通过构建边云协同系统，实现边云协同的模型训练机制，能够在实时检测系统的环境中实现模型参数的同步训练优化和模型权重的更新，实现模型性能在检测过程中的不断提升。
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公开(公告)号：CN112232370A
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN202010971532.5
申请日：2020-09-16
Applicant: 中国电子产品可靠性与环境试验研究所((工业和信息化部电子第五研究所)(中国赛宝实验室))
Abstract: 本发明涉及发动机质量与数据分析模型技术领域，公开了一种发动机的故障分析预测方法。对发动机的状态监测参数和故障种类进行分析，获取各故障种类的关键影响因素。建立SOM神经网络模型，使用历史故障数据中的关键影响参数对所述SOM神经网络模型进行训练，并基于待预测发动机的关键影响参数预测获取所述待预测发动机的预测故障种类。建立小波神经网络模型，使用历史故障数据中所述预测故障种类的状态监测参数对所述小波神经网络模型进行训练，并基于所述待预测发动机的预测故障种类预测获取所述待预测发动机的预测故障时间。本发明综合运用SOM神经网络和小波神经网络建立起故障分析模型，对待预测发动机进行准确的故障诊断和故障时间预测。
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公开(公告)号：CN117253109A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311333430.0
申请日：2023-10-13
Applicant: 中国电子产品可靠性与环境试验研究所((工业和信息化部电子第五研究所)(中国赛宝实验室))
IPC: G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及一种图像样本生成方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：基于网络模型完成缺陷图像样本集中图像样本的特征的提取，形成图像特征向量。然后根据产品缺陷的判定规则，制定基于语义的判别规范，形成产品缺陷的语义描述特征向量，并与图像特征向量进行融合，通过判别器和生成器对特征数据进行训练，实现目标缺陷类型的图像样本的生成。基于缺陷类型的语义描述特征的提取和融合，提高缺陷图像的缺陷特征识别精确度；通过融合语义描述特征，训练生成器以及判别器模型，对小样本产品的缺陷图像样本进行扩充，能够提高缺陷实时识别的效率以及准确性。
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