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公开(公告)号：CN117629637A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202410098091.0
申请日：2024-01-24
申请人： 哈尔滨师范大学
IPC分类号： G01M13/045 , G01M15/14 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/24
摘要： 本发明提供一种航空发动机轴承故障诊断方法及诊断系统，涉及故障诊断技术领域，通过构建双层置信规则分类器，双层置信规则分类器的第一层分类器使用证据推理方法完成规则的融合和初步的故障诊断，第二层分类器基于第一层分类器的初步诊断结果分别构建多个附属置信规则库，每个规则库分别应用证据推理方法完成推理，最后通过优化迭代，得到综合故障诊断结果；本发明使用第一层分类器利用区间结构解决组合规则爆炸问题，第二层分类器利用多个附属置信规则库完成最终的故障诊断，将多分类问题转换为各附属置信规则库的二分类问题，在优化过程中添加了可解释性约束，保证优化后的参数符合专家知识和实际情况；实现对航空发动机轴承的故障诊断。
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公开(公告)号：CN105759281A
公开(公告)日：2016-07-13
申请号：CN201610318217.6
申请日：2016-05-13
申请人： 哈尔滨师范大学
CPC分类号： G01S17/58 , G01S7/4818
摘要： 双边缘相位调制激光多普勒测速系统及测速方法，涉及多普勒测速技术。本发明是为了解决现有的相位调制激光多普勒测速系统，无法同时利用信号光一倍调制频率拍频信号相位中的多普勒频移信息以及无法充分利用全部回波信号光中的多普勒频移信息的问题。本发明利用偏振分光棱镜，将回波信号光按照偏正分成两束，对每一束信号光都进行相同的正弦相位调制，并分别利用光电倍增管进行探测。通过两个电流值i1和i2进而获得两个鉴频参量lA1(ω)和lA2(ω)，再利用两个鉴频参量lA1(ω)和lA2(ω)构造一个新的鉴频参量sA(ω)＝lA1(ω)?lA2(ω)，作为此双边缘结构的鉴频参量。本发明适用于双边缘相位调制激光多普勒测速场合。
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公开(公告)号：CN115451820B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202211297987.9
申请日：2022-10-21
申请人： 哈尔滨师范大学
IPC分类号： G01B11/00
摘要： 本发明公开了三通道偏振信息采集系统，包括以下步骤：步骤一、设计偏振信息采集系统；步骤二、光学追迹和仿真；步骤三、建立光路模型，本发明通过三通道偏振信息采集系统对被测物体进行偏振信息采集，通过求解Stokes矢量可以得到原始光强，配合高感光度CMOS传感器，可以在黑暗区域获得高质量的光栅图像，消除偏振片的衰减效果；通过三个不同角度偏振片获得的偏振信息可以选择饱和像素和该像素的最佳非饱和通道，完成高亮区域的精确测量，该系统不仅能够大大提高测量的动态范围，还能够同时精确测量黑暗区域和高亮区域，在工业测量，缺陷检测，逆向工程，文物保护的领域有着巨大的应用潜力。
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公开(公告)号：CN117629637B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410098091.0
申请日：2024-01-24
申请人： 哈尔滨师范大学
IPC分类号： G01M13/045 , G01M15/14 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/24
摘要： 本发明提供一种航空发动机轴承故障诊断方法及诊断系统，涉及故障诊断技术领域，通过构建双层置信规则分类器，双层置信规则分类器的第一层分类器使用证据推理方法完成规则的融合和初步的故障诊断，第二层分类器基于第一层分类器的初步诊断结果分别构建多个附属置信规则库，每个规则库分别应用证据推理方法完成推理，最后通过优化迭代，得到综合故障诊断结果；本发明使用第一层分类器利用区间结构解决组合规则爆炸问题，第二层分类器利用多个附属置信规则库完成最终的故障诊断，将多分类问题转换为各附属置信规则库的二分类问题，在优化过程中添加了可解释性约束，保证优化后的参数符合专家知识和实际情况；实现对航空发动机轴承的故障诊断。
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公开(公告)号：CN117786356A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311815000.2
申请日：2023-12-26
申请人： 哈尔滨师范大学
IPC分类号： G06F18/20 , G06F18/2113 , G06F18/2111 , G06F18/213 , G06N5/04 , G06N5/01 , G06Q50/06
摘要： 本发明涉及锅炉机组性能评估领域，一种考虑扰动的锅炉机组性能评估方法，包括如下步骤，步骤1：获取锅炉机组数据集；步骤2：锅炉机组性能评估的多层次特征指标分析；步骤3：基于优化高斯分布信息转换方法获得指标置信分布；步骤4：确定模型证据参数，构建考虑扰动的基于优化高斯分布信息转换分层证据推理规则的性能评估模型；步骤5：对指标信息进行融合，获得锅炉机组的性能评估结果；步骤6：对锅炉机组进行灵敏度分析，本发明创新利用考虑可靠度扰动的基于优化高斯分布信息转换的分层证据推理规则，通过融合多层次指标信息，对锅炉机组进行性能评估，具有较高的工程应用价值。
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公开(公告)号：CN115451820A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211297987.9
申请日：2022-10-21
申请人： 哈尔滨师范大学
IPC分类号： G01B11/00
摘要： 本发明公开了三通道偏振信息采集系统，包括以下步骤：步骤一、设计偏振信息采集系统；步骤二、光学追迹和仿真；步骤三、建立光路模型，本发明通过三通道偏振信息采集系统对被测物体进行偏振信息采集，通过求解Stokes矢量可以得到原始光强，配合高感光度CMOS传感器，可以在黑暗区域获得高质量的光栅图像，消除偏振片的衰减效果；通过三个不同角度偏振片获得的偏振信息可以选择饱和像素和该像素的最佳非饱和通道，完成高亮区域的精确测量，该系统不仅能够大大提高测量的动态范围，还能够同时精确测量黑暗区域和高亮区域，在工业测量，缺陷检测，逆向工程，文物保护的领域有着巨大的应用潜力。
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公开(公告)号：CN104100892A
公开(公告)日：2014-10-15
申请号：CN201410353532.3
申请日：2014-07-17
申请人： 哈尔滨师范大学
发明人： 孙惠杰 , 周国辉 , 段喜萍 , 魏洪伟 , 付佳兴 , 张军 , 李英梅 , 于延 , 王建华 , 韩贤东 , 肖鑫 , 张明宇 , 赵微 , 赵丽 , 黄亮 , 贺裕 , 王金江 , 吴雪 , 丁金凤 , 崔艳玲 , 朱海龙 , 邵晶波 , 王明华 , 季伟东 , 魏英智 , 戴家树 , 龙怡彤 , 谢巍 , 董天祯
IPC分类号： F21S8/06 , F21V29/02 , F21V5/08 , F21V14/00 , F21V23/04 , F21V21/14 , F21W131/205 , F21Y101/02
摘要： 本发明公开了一种医用手术无影照明系统，本发明中灯体会根据检测到的信号自动调整位置，无需医生手动调整，使得操作医生不用发指令让助手调整灯体或自己调整灯体，减少了操作步骤，增加医生的手术效率，保持医生在手术过程中心理平静，减少手术失误，并且也减小了感染风险，同时内侧设置增透膜，可以提高光线透过率，提高照明亮度。增透膜设计为厚度从边缘到中心逐渐变薄，可以产生凹透镜的效果，使光线产生散射，增大发光角度，可使发光角度大于270°，在风扇和转球的带动下，气流从散热孔进入，通过通孔和底座，从风扇处吹出，形成了一个气流通道，提高了散热效果。
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公开(公告)号：CN118445577A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410553493.5
申请日：2024-05-07
申请人： 哈尔滨师范大学
IPC分类号： G06F18/21 , G06F18/26 , G06F18/23213 , G06F18/214 , G06N5/04
摘要： 本发明公开了基于D‑BRB的复杂系统健康状态评估模型，包括以下步骤：步骤一，获取复杂系统实测数据集；步骤二，基于数据挖掘获取特征分布；步骤三，动态构建置信规则库模型集合；步骤四，动态优化置信规则库集合；步骤五，使用定制的赤池信息准则综合评估模型的复杂度与精度，得到最优模型；本发明利用置信规则库有效联合多项不确定性特征指标，综合完整信息，实现对复杂系统健康状态的全方位评估，同时，通过数据挖掘获取特征分布，动态构建模型集合，有效的覆盖复杂系统的多样状态及动态变化；此外，动态优化方法和动态优化策略有效的提高了模型精度和优化模型集的效率；最后对模型进行综合评估以获得一个准确性和复杂性兼顾的模型。
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公开(公告)号：CN117762019A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202410000800.7
申请日：2024-01-02
申请人： 哈尔滨师范大学
IPC分类号： G05B13/04 , G06F18/23213 , G06F18/24 , G06F16/2458
摘要： 本发明公开了一种考虑环境干扰和自适应的铣削故障诊断方法，包括以下步骤：步骤一，参考值挖掘；步骤二，求取指标不确定度；步骤三，构建初始模型；步骤四，模型推理；步骤五，模型优化；步骤六，案例检验；本发明能有效应对先验信息缺失时给建模带来的困难，采用K‑means聚类算法对铣削过程中的历史数据进行挖掘，得到可行的参考值，针对环境干扰引起的不确定性，该模型对其进行了量化，将指标不确定性融入了推理模型中，提高了模型对于不确定性的处理能力，降低了干扰因素对故障诊断的影响，有利于准确地捕捉到合理的故障信息，提高了诊断的精确性，在先验信息缺失的条件下依然能够展现优秀的性能，并在面对干扰时保持其诊断稳健性。
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公开(公告)号：CN117744800A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311814984.2
申请日：2023-12-26
申请人： 哈尔滨师范大学
IPC分类号： G06N5/04 , G06N5/022 , G06N7/08 , G06N3/006 , G06N5/01 , G06F18/25 , G06F18/243 , G06F18/2113
摘要： 本发明涉及故障检测领域，一种深度结构的可信特种智能装备故障诊断方法，包括以下步骤：步骤一，获取特种智能装备的实测数据集；步骤二，对故障特征进行特征重要性排序和特征选择；步骤三，采用一种深度结构构建故障诊断初始BRB模型；步骤四，基于证据推理解析算法进行融合推理；步骤五，通过优化算法优化模型，本发明通过特征重要程度分析和构建层进式模型，解决了规则爆炸问题，提高了模型诊断的合理性和逻辑性；同时，针对不同的特种智能装备设计相应的可解释性约束，增强了决策推理过程的清晰度、透明度，使决策者更容易理解模型的基础原理和决策依据。
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