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公开(公告)号：CN115560983A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211214916.8
申请日：2022-09-30
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G01M13/04 , G01M13/045 , G06N3/04 , G06N20/00
Abstract: 本发明提出一种基于联邦特征迁移学习的不同工况下滚动轴承故障诊断方法及系统，涉及滚动轴承故障诊断技术领域。本发明的技术要点包括：对滚动轴承时域振动数据做小波变换得到时频谱图，将先验的有标签公共数据作为源域，多用户无标签孤岛隐私数据作为目标域；引入多表示特征提取结构对原始残差网络进行改进，提取源域和目标域的多表示特征，分别构建多用户本地模型；使用深度神经网络的模型压缩思想改进联邦迁移学习框架中的参数传递策略，增强联邦框架的安全性并降低通信开销；在服务器端构建可用于不同工况下滚动轴承故障诊断的联邦全局模型。本发明无需多用户共享数据即可整合孤岛数据知识，具有较高的准确率和较强的泛化性。
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公开(公告)号：CN110887562A
公开(公告)日：2020-03-17
申请号：CN201911241676.9
申请日：2019-12-06
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G01J1/42
Abstract: 一种蓝光检测仪及其检测方法，属于蓝光检测装置领域，本发明提供一种能够直观数值显示膜片防蓝光效果、结构简单、操作便捷的蓝光检测仪及其检测方法。本发明中，一号探测器和二号探测器均与控制电路的输入端连接，控制电路与显示屏连接，开关连接在电源与控制电路之间；接通电源，一号光电探测器和二号光电探测器分别将接收到的蓝光形成参考电流和检测电流传输至放大模块，放大模块将放大后的参考电流和放入待测膜片前的检测电流传输至运算模块进行运算从而对检测电流进行补偿；放大模块将放大后的参考电流和放入待测膜片后的检测电流传输至运算模块进行运算，将膜片防蓝光效果输出至显示屏进行数值显示。本发明主要用于膜片的蓝光检测。
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公开(公告)号：CN111879242B
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202010435495.6
申请日：2020-05-21
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G01B11/06 , G01B11/02 , G01N21/552
Abstract: 本发明涉及一种用于微位移平台的纳米定位控制系统。将扫描探头和扫描平台在控制器控制下向待测材料表面移动到1微米以内时，定位传感器的SPR信号将发生变化，通过SPR信号实时计算两个平面之间的距离d,当d达到扫描距离要求时，传感器发出反馈信号，反馈信号传给上位机，上位机再将信号传给控制器，此信号控制扫描平台停止移动，从而实现根据扫描探头到待测材料表面之间的距离进行的纳米定位的目的。本发明可实扫描探头与待测材料之间距离的纳米级定位闭环控制，从而实现扫描探头的非接触式扫描测量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111879242A
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN202010435495.6
申请日：2020-05-21
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G01B11/06 , G01B11/02 , G01N21/552
Abstract: 本发明涉及一种用于微位移平台的纳米定位控制系统。将扫描探头和扫描平台在控制器控制下向待测材料表面移动到1微米以内时，定位传感器的SPR信号将发生变化，通过SPR信号实时计算两个平面之间的距离d,当d达到扫描距离要求时，传感器发出反馈信号，反馈信号传给上位机，上位机再将信号传给控制器，此信号控制扫描平台停止移动，从而实现根据扫描探头到待测材料表面之间的距离进行的纳米定位的目的。本发明可实扫描探头与待测材料之间距离的纳米级定位闭环控制，从而实现扫描探头的非接触式扫描测量。
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公开(公告)号：CN115481665A
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN202211210685.3
申请日：2022-09-30
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明提出一种用于不同规格滚动轴承故障诊断的联邦模型迁移学习方法及系统，涉及滚动轴承故障诊断技术领域，用以解决现有联邦学习方法对于不同规格的滚动轴承的故障诊断效果不佳的问题。本发明方法的技术要点包括：对多个用户振动数据做短时傅里叶变换，构建时频图数据集；各用户训练本地模型并将模型参数上传至服务器，同时引入差值更新和参数稀疏化算法改进联邦学习中本地模型参数传递策略；服务器采用联邦平均算法聚合模型参数并更新本地模型，迭代后建立用于迁移学习的共享模型；提出逐层解冻策略保留共享模型部分参数并发送给每个用户，利用本地数据微调共享模型，获得适用于每个用户的个性化模型。本发明具有较高准确率和良好的泛化性能。
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公开(公告)号：CN106799041A
公开(公告)日：2017-06-06
申请号：CN201710043828.9
申请日：2017-01-19
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 虚拟运动场地标识投射系统，属于投影标识指引技术领域。本发明为了解决现有运动场地标识更换困难、产生的经济费用大的问题。本发明包括运动场地、支架和标识投影装置，支架通过升降支撑杆支撑，支架悬空设置于运动场地的上方，所述的支架上设置有多个标识投影装置，标识投影装置的镜头朝向运动场地，所述的标识投影装置包括控制器、恒压电源和至少一个投影灯，恒压电源与控制器相连，控制器输出电流驱动投影灯，所述的投影灯里内置有用于运动场地标识的LOGO灯片。本发明不受时间及地点限制，可在室内及户外随时使用，应用范围广，极大缩减传统场地划线的时间及资金投入，绿色环保，投射出的场地对地面无任何损坏。
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公开(公告)号：CN106405427A
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201610768859.6
申请日：2016-08-29
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G01R31/36
CPC classification number: G01R31/392 , G01R31/367
Abstract: 本发明提供了一种基于神经网络与Maternard核函数GPR的锂电池健康状态预测方法，该方法包括：基于神经网络核函数以及Maternard核函数确定协方差函数，以构建GPR预测模型；对GPR预测模型中的均值函数和协方差函数中的超参数进行初始化；利用对数极大似然估计函数对超参数进行最优化；将训练数据和测试数据输入到GPR预测模型中，以获得测试数据的值。本发明的上述锂电池健康状态预测方法，能够使得对电池SOH值的预测的准确度和精度较高，不确定度较低。
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公开(公告)号：CN106125004A
公开(公告)日：2016-11-16
申请号：CN201610768962.0
申请日：2016-08-29
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G01R31/36
CPC classification number: G01R31/367
Abstract: 本发明提供了一种基于神经网络核函数GPR的锂电池健康状态预测方法，该方法包括：基于神经网络核函数确定协方差函数，以构建GPR预测模型；对GPR预测模型中的均值函数和协方差函数中的超参数进行初始化；利用对数极大似然估计函数对超参数进行最优化；将训练数据和测试数据输入到GPR预测模型中，以获得测试数据的值。本发明的上述锂电池健康状态预测方法，能够使得对电池SOH值的预测的准确度和精度较高，不确定度较低。
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