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公开(公告)号：CN117216565A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311186227.5
申请日：2023-09-14
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/213 , G06F18/22 , G06F18/24
Abstract: 多通道特性编码的多余物定位特征数据集构建方法，属于航天电子设备检测技术领域。为了解决目前航天电子设备检测技术中基于单通道特征提取构建数据集的方式，忽视自身属性和彼此之间的相关性存在的影响数据集质量的问题。本发明利用设置在航天设备模型上的N个传感器采集多余物信号，进行有用脉冲提取和脉冲匹配；在有用脉冲提取时识别N个通道多余物信号中距离多余物由近及远的N个传感器采集所对应的多余物信号，得到顺序特征数值；针对经过脉冲匹配的有用脉冲，依次在每组N个有用脉冲上计算M个信号特征值；基于M个信号特征值以及N个顺序特征数值构建多维特征向量，并根据多余物所处的密闭空间添加对应编号的标签，进而构建特征数据集。
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公开(公告)号：CN116756482B
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202310421746.9
申请日：2023-04-19
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习与置信率的密封继电器重叠信号识别方法，首先，以密封继电器样本集一为研究对象，通过数据获取、信号预处理、特征提取、数据集构建、模型训练、参数优化等步骤，训练一个最优识别模型。其次，以密封继电器样本集二为研究对象，通过数据获取、信号预处理、特征提取、重叠集合构建、置信率计算等步骤，得到一个标准置信率。最后，以待测密封继电器为研究对象，通过数据获取、信号预处理、特征提取等步骤，构建多个待测集合，利用最优识别模型分别进行预测。根据预测结果，计算多个待测集合的置信率，与标准置信率进行对比，综合分析后得到重叠信号识别结果。本发明有效提升了密封继电器多余物检测的可靠性。
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公开(公告)号：CN117216565B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202311186227.5
申请日：2023-09-14
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/213 , G06F18/22 , G06F18/24
Abstract: 多通道特性编码的多余物定位特征数据集构建方法，属于航天电子设备检测技术领域。为了解决目前航天电子设备检测技术中基于单通道特征提取构建数据集的方式，忽视自身属性和彼此之间的相关性存在的影响数据集质量的问题。本发明利用设置在航天设备模型上的N个传感器采集多余物信号，进行有用脉冲提取和脉冲匹配；在有用脉冲提取时识别N个通道多余物信号中距离多余物由近及远的N个传感器采集所对应的多余物信号，得到顺序特征数值；针对经过脉冲匹配的有用脉冲，依次在每组N个有用脉冲上计算M个信号特征值；基于M个信号特征值以及N个顺序特征数值构建多维特征向量，并根据多余物所处的密闭空间添加对应编号的标签，进而构建特征数据集。
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公开(公告)号：CN116956745B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202311022152.7
申请日：2023-08-14
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F30/27 , G06F18/241 , G06F18/213 , G06F119/02
Abstract: 密封电子设备多余物定位确信可靠性分析方法，属于密封电子设备多余物定位检测技术领域。为了目前还没有一种密封电子设备多余物定位确信可靠性分析方法的问题，本发明提基于多余物定位性能分析，构建关键性能参数与其泛化性能退化机制、确信性能阈值的因果关系；量化脉冲提取、脉冲匹配、特征提取、特征处理、特征选择、分类器训练及参数优化对定位模型分类性能的不确定性影响，构建确信可靠性模型，在确定确定确信性能阈值之后，根据七个参数指标各自对应的裕量和分类精度提升幅度作为密封电子设备多余物定位确信可靠性分析指标进行可靠性分析。
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公开(公告)号：CN116956745A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202311022152.7
申请日：2023-08-14
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F30/27 , G06F18/241 , G06F18/213 , G06F119/02
Abstract: 密封电子设备多余物定位确信可靠性分析方法，属于密封电子设备多余物定位检测技术领域。为了目前还没有一种密封电子设备多余物定位确信可靠性分析方法的问题，本发明提基于多余物定位性能分析，构建关键性能参数与其泛化性能退化机制、确信性能阈值的因果关系；量化脉冲提取、脉冲匹配、特征提取、特征处理、特征选择、分类器训练及参数优化对定位模型分类性能的不确定性影响，构建确信可靠性模型，在确定确定确信性能阈值之后，根据七个参数指标各自对应的裕量和分类精度提升幅度作为密封电子设备多余物定位确信可靠性分析指标进行可靠性分析。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116930325A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310918829.9
申请日：2023-07-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 用于金属管道缺陷成像的电磁超声复合式换能器，涉及一种电磁超声复合式换能器。本发明为了解决利用现有技术进行缺陷检测成像时存在体积大成本高的问题。本发明包括弯曲线圈、磁铁阵列、磁致伸缩材料和接收线圈；在使用状态下，弯曲线圈在长度方向上形成多个弯曲单元，每个弯曲单元包括直线段部和弯曲段部，直线段部和弯曲段部交替设置；磁铁阵列放置在弯曲线圈轴向直线段上方，充磁方向垂直于管道表面；磁铁阵列包括多组磁铁组合单元，每组磁铁组合单元包括多个直于管道表面并行设置的磁铁，且并行设置的磁铁中的相邻两个磁铁的磁极方向相反，相邻组的磁铁组合单元对应的磁极顺序相反；每组接收线圈设置于相邻的两组磁铁组合单元之间。
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公开(公告)号：CN116756482A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310421746.9
申请日：2023-04-19
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习与置信率的密封继电器重叠信号识别方法，首先，以密封继电器样本集一为研究对象，通过数据获取、信号预处理、特征提取、数据集构建、模型训练、参数优化等步骤，训练一个最优识别模型。其次，以密封继电器样本集二为研究对象，通过数据获取、信号预处理、特征提取、重叠集合构建、置信率计算等步骤，得到一个标准置信率。最后，以待测密封继电器为研究对象，通过数据获取、信号预处理、特征提取等步骤，构建多个待测集合，利用最优识别模型分别进行预测。根据预测结果，计算多个待测集合的置信率，与标准置信率进行对比，综合分析后得到重叠信号识别结果。本发明有效提升了密封继电器多余物检测的可靠性。
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公开(公告)号：CN117912487B
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202410074529.1
申请日：2024-01-18
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 用于多余物检测的两级自适应多门限脉冲提取方法，属于密封电子设备多余物监测技术领域。为了解决现有的针对多余物检测的限脉冲提取方法因为门限缺少自适应性而导致提取到的脉冲信号准确性有待于进一步提高的问题。本发明首先计算声音信号包含的所有采样点的平均能量和平均过零率，根据3σ分布准则，设置峰值能量阈值、端点能量阈值和端点过零率阈值；通过峰值能量阈值先快速寻找有用脉冲的最高点，通过端点能量阈值先寻找一轮有用脉冲的起始点和结束点，然后再次根据3σ分布准则，重新设置端点能量阈值和端点过零率阈值两个新的门限，寻找第二轮有用脉冲的起始点和结束点，并最终根据两轮脉冲的持续时间确定最终的起始点和结束点。
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公开(公告)号：CN117912487A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410074529.1
申请日：2024-01-18
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 用于多余物检测的两级自适应多门限脉冲提取方法，属于密封电子设备多余物监测技术领域。为了解决现有的针对多余物检测的限脉冲提取方法因为门限缺少自适应性而导致提取到的脉冲信号准确性有待于进一步提高的问题。本发明首先计算声音信号包含的所有采样点的平均能量和平均过零率，根据3σ分布准则，设置峰值能量阈值、端点能量阈值和端点过零率阈值；通过峰值能量阈值先快速寻找有用脉冲的最高点，通过端点能量阈值先寻找一轮有用脉冲的起始点和结束点，然后再次根据3σ分布准则，重新设置端点能量阈值和端点过零率阈值两个新的门限，寻找第二轮有用脉冲的起始点和结束点，并最终根据两轮脉冲的持续时间确定最终的起始点和结束点。
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公开(公告)号：CN117454236B
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202310792244.7
申请日：2023-06-30
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/214 , G06F18/213
Abstract: 基于重叠信号的航天继电器多余物检测与材质识别方法，属于航天检测技术领域。为了解决现有的识别方法在真实应用场景下的识别准确率有待于提高的问题，本发明针对只包含松动组件的样本只包含一种材质的多余物样本的样本集一，通过信号采集、特征计算、数据集构建、分类器训练等步骤，得到组件识别模型与材质识别模型；然后针对同时包含松动组件与一种材质的多余物样本的样本集二，通过信号采集、特征计算、数据集构建、分类器预测、置信度计算等步骤，得到组件置信度与多余物置信度。针对待测信号数据集，借助组件识别模型、材质识别模型、组件置信度与多余物置信度，依次给出待测航天继电器的多余物检测结果以及多余物材质识别结果。
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