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公开(公告)号：CN112881520A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110048185.3
申请日：2021-01-14
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于小波变换模极大值法的地下管道缺陷定位方法，包括以下步骤：建立焊疤周期噪声数学模型，并根据焊疤周期噪声数学模型求得碰撞噪声功率；采用小波变换模极大值法WTMM和碰撞噪声功率识别焊疤位置；利用拉依达准则对焊疤位置进行判断，确定结构性缺陷位置。该方法利用焊疤噪声的周期性对传感器获得信号里所有的突变噪声进行分析和辨识，在有焊疤信号干扰的管道中识别出管道结构性缺陷的准确位置，进而实现管道无伤探测，减小管道维修的成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118468024B
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202410595401.X
申请日：2024-05-14
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/21 , G06N3/044 , G06N3/084
Abstract: 基于神经网络的船舶运动姿态预测装置，属于航海电子设备技术领域，尤其涉及船舶运动姿态的预测；解决了现有技术所存在的选择并构建一个合适的网络模型的问题，以及在提高了船舶运动姿态预测精度的同时难以保证数据的时效性、神经网络的训练速度并不确定、无法保证预测实时性的问题；所述装置包括以下模块：所述EMD处理模块，用于对输入的船舶运动姿态时间序列数据进行EMD处理，将船舶运动姿态时间序列数据分解为多个IMF分量序列；所述GGNNs模块，用于采用最佳的GGNNs模型根据图结构，获得每个IMF分量序列的预测结果。所述的基于神经网络的船舶运动姿态预测装置，适用于船舶运动姿态的预测。
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公开(公告)号：CN112881520B
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202110048185.3
申请日：2021-01-14
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于小波变换模极大值法的地下管道缺陷定位方法，包括以下步骤：建立焊疤周期噪声数学模型，并根据焊疤周期噪声数学模型求得碰撞噪声功率；采用小波变换模极大值法WTMM和碰撞噪声功率识别焊疤位置；利用拉依达准则对焊疤位置进行判断，确定结构性缺陷位置。该方法利用焊疤噪声的周期性对传感器获得信号里所有的突变噪声进行分析和辨识，在有焊疤信号干扰的管道中识别出管道结构性缺陷的准确位置，进而实现管道无伤探测，减小管道维修的成本。
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公开(公告)号：CN118468024A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410595401.X
申请日：2024-05-14
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/21 , G06N3/044 , G06N3/084
Abstract: 基于神经网络的船舶运动姿态预测装置，属于航海电子设备技术领域，尤其涉及船舶运动姿态的预测；解决了现有技术所存在的选择并构建一个合适的网络模型的问题，以及在提高了船舶运动姿态预测精度的同时难以保证数据的时效性、神经网络的训练速度并不确定、无法保证预测实时性的问题；所述装置包括以下模块：所述EMD处理模块，用于对输入的船舶运动姿态时间序列数据进行EMD处理，将船舶运动姿态时间序列数据分解为多个IMF分量序列；所述GGNNs模块，用于采用最佳的GGNNs模型根据图结构，获得每个IMF分量序列的预测结果。所述的基于神经网络的船舶运动姿态预测装置，适用于船舶运动姿态的预测。
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公开(公告)号：CN112880670B
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202110048183.4
申请日：2021-01-14
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于特征位置辨识的地下管道轨迹测绘方法，包括：获取IMU数据；采用小波变换模极大值法WTMM对IMU数据识别，得到周期噪声位置作为特征位置CPR；利用拉伊达准则筛选特征位置CPR中的弯道位置信息；根据弯道位置信息在量测方程中更新量测矩阵；通过更新后的量测矩阵建立基于特征位置识别的SINS/DR优化算法；获取IMU信号，并将IMU信号输入SINS/DR优化算法中，得到优化后的IMU信号。该方法减小管道测绘过程中因焊疤引入的位置误差，并且利用焊疤的周期性提出改进的定位方法，进而提高工程应用中管道测绘的精度。
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公开(公告)号：CN112880670A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110048183.4
申请日：2021-01-14
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于特征位置辨识的地下管道轨迹测绘方法，包括：获取IMU数据；采用小波变换模极大值法WTMM对IMU数据识别，得到周期噪声位置作为特征位置CPR；利用拉伊达准则筛选特征位置CPR中的弯道位置信息；根据弯道位置信息在量测方程中更新量测矩阵；通过更新后的量测矩阵建立基于特征位置识别的SINS/DR优化算法；获取IMU信号，并将IMU信号输入SINS/DR优化算法中，得到优化后的IMU信号。该方法减小管道测绘过程中因焊疤引入的位置误差，并且利用焊疤的周期性提出改进的定位方法，进而提高工程应用中管道测绘的精度。
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