公开(公告)号：CN115372462A

公开(公告)日：2022-11-22

申请号：CN202110556002.9

申请日：2021-05-20

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 王强 ,  顾磊 ,  李雪 ,  张赛男

IPC: G01N29/04 ,  G01N29/22

Abstract: 本发明公开一种应用于多芯线缆损伤检测的超声导波两点激励方法，步骤是：在多芯线缆表面上布置一个传感器和两个激励器，两个激励器在线缆的上下表面对称分布，传感器与第一激励器相邻设置；将激励信号通过两个激励器一起加载，此即两点同相激励，采集传感器接收到的回波信号；在时域中给激励信号的幅值取负，获得其反相信号；将反相信号通过某一激励器加载，将原始信号通过另一个激励器加载，此即两点反相激励，采集传感器接收到的回波信号。该方法可以实现回波信号中的模态选择，增强所需模态幅值，抑制无关模态与其他噪音，大幅提高信噪比，降低信号处理难度，延长导波传播距离。

公开(公告)号：CN115713670A

公开(公告)日：2023-02-24

申请号：CN202211377858.0

申请日：2022-11-04

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 顾磊 ,  张孚容

IPC: G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/74 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于图预测网络和自动编码器的异常检测方法及系统，所述方法包括：对收集到的时间序列数据进行预处理，构建数据集；对构建的数据集进行时间依赖性处理；经过时间依赖性处理的时间序列数据集，通过图形结构学习传感器节点依赖性，得到重构时间序列数据集；将重构数据集送入图预测网络进行训练，得到预测重构数据；利用预测重构数据与观测数据误差计算异常分数，并基于异常分数计算各滑动窗口对应的阈值；将滑动窗口异常分数与对应的阈值来进行异常判别。本发明能够快速有效的学习时间序列中各个传感器的依赖性，同时能够学习时间序列数据对时间的依赖性，共同有效提高时间序列数据异常检测的性能。