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公开(公告)号：CN107036817A
公开(公告)日：2017-08-11
申请号：CN201710219477.2
申请日：2017-04-05
Applicant: 哈尔滨理工大学
CPC classification number: G01M13/045 , G06N3/006
Abstract: 基于磷虾群算法的SVR滚动轴承性能衰退预测方法，属于泛函逼近的旋转机械预测方法领域。首先分析时域、频域、时频域特征指标，提出基于CEEMD和小波包半软阈值降噪相结合的特征提取方法，对滚动轴承进行故障诊断。又针对多特征参数对滚动轴承故障衰退特征进行综合评价，提出LLE非线性特征降维方法与模糊C均值结合的方法，最后介绍了支持向量回归机基本理论，以此基础提出基于磷虾群算法的多变量支持向量回归机的预测模型，对SVR中的参数进行优化，选取最优C、σ参数。本发明具有预测精度高，计算用时短，聚类后的特征值预测效果好的特点。通过以上三个步骤可以进行滚动轴承的衰退过程精确预测。
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公开(公告)号：CN106445981A
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201610085831.2
申请日：2016-02-15
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种基于小波变换的STL网格模型切片数据自适应压缩方法，读取ASCII格式的STL网格模型，提取出STL网格模型中三角形的点、边和面信息，并建立拓扑关系；根据读取的STL网格模型大小及所需要的切片的位置，确定STL网格模型中每一层的切片厚度；求取切片与STL网格模型的一层交点坐标，并利用小波变换对切片后的数据进行自适应性压缩和优化；切完一层后进入下一层进行切片，直至遍历所有的切片片段，切完后生成轮廓环。本发明中小波系数的峰值能够自适应性地探测数据的特征点，通过对交点数据的小波分解，完成小波重构并得到低频和高频的系数，通过对系数分析输入信号，并进行定量化的分析结果，完成对错误数据的剔除和点云稀疏性的调整。
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公开(公告)号：CN106445981B
公开(公告)日：2020-03-27
申请号：CN201610085831.2
申请日：2016-02-15
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06F16/174
Abstract: 本发明公开了一种基于小波变换的STL网格模型切片数据自适应压缩方法，读取ASCII格式的STL网格模型，提取出STL网格模型中三角形的点、边和面信息，并建立拓扑关系；根据读取的STL网格模型大小及所需要的切片的位置，确定STL网格模型中每一层的切片厚度；求取切片与STL网格模型的一层交点坐标，并利用小波变换对切片后的数据进行自适应性压缩和优化；切完一层后进入下一层进行切片，直至遍历所有的切片片段，切完后生成轮廓环。本发明中小波系数的峰值能够自适应性地探测数据的特征点，通过对交点数据的小波分解，完成小波重构并得到低频和高频的系数，通过对系数分析输入信号，并进行定量化的分析结果，完成对错误数据的剔除和点云稀疏性的调整。
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公开(公告)号：CN107036817B
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201710219477.2
申请日：2017-04-05
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G01M13/045 , G06N3/00
Abstract: 基于磷虾群算法的SVR滚动轴承性能衰退预测方法，属于泛函逼近的旋转机械预测方法领域。首先分析时域、频域、时频域特征指标，提出基于CEEMD和小波包半软阈值降噪相结合的特征提取方法，对滚动轴承进行故障诊断。又针对多特征参数对滚动轴承故障衰退特征进行综合评价，提出LLE非线性特征降维方法与模糊C均值结合的方法，最后介绍了支持向量回归机基本理论，以此基础提出基于磷虾群算法的多变量支持向量回归机的预测模型，对SVR中的参数进行优化，选取最优C、σ参数。本发明具有预测精度高，计算用时短，聚类后的特征值预测效果好的特点。通过以上三个步骤可以进行滚动轴承的衰退过程精确预测。
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公开(公告)号：CN107300856B
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201710524963.5
申请日：2017-06-30
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于FDA和SVDD的旋转机械剩余寿命预测方法，所述方法使用函数型数据分析(FDA)方法把采集到的离散数据转化为光滑函数来解决信息量的丢失或模型估计失真等问题，使用SVDD来识别机械运行状况以减小采集样本的需求和提供预测的准确性，计算测试样本的SVDD模型半径并与全生命周期的时间半径轨迹比较以得到预测结果。本发明有效地降低了旋转机械剩余寿命预测所需的采集样本时间，提高了预测的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119068299A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411154232.2
申请日：2024-08-22
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06V10/80 , G06V10/26 , G06T7/13 , G06N3/0464 , G06V10/82 , G06V10/774
Abstract: 本发明提出一种考虑透明物体影响的无人车视觉检测方法，旨在将不同阶段获得的边缘特征进行融合，生成更准确的边缘特征，并与多尺度特征相结合以提高透明物体检测的鲁棒性和稳定性。首先基于无人车实际的工作场景制作数据集；其次，输入网络的图像首先进行特征提取，提取的特征输入到边缘检测模块和初步分割模块。在边缘检测模块中引入置信度因子关注更多的边缘特征。初步分割模块用来获取初步分割图的边缘特征并与边缘检测模块数据融合，使用融合后的边缘特征与多尺度图进行融合；最后融合数据输入到基于Transformer的结构中，省略再次结合操作生成预测图。本发明mIoU和像素准确率分别为74.43％和96.35％，能更稳定、鲁棒地应用于无人车中进行透明物体检测。
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公开(公告)号：CN107300856A
公开(公告)日：2017-10-27
申请号：CN201710524963.5
申请日：2017-06-30
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于FDA和SVDD的旋转机械剩余寿命预测方法，所述方法使用函数型数据分析(FDA)方法把采集到的离散数据转化为光滑函数来解决信息量的丢失或模型估计失真等问题，使用SVDD来识别机械运行状况以减小采集样本的需求和提供预测的准确性，计算测试样本的SVDD模型半径并与全生命周期的时间半径轨迹比较以得到预测结果。本发明有效地降低了旋转机械剩余寿命预测所需的采集样本时间，提高了预测的准确性。
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公开(公告)号：CN118279210A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410380926.1
申请日：2024-03-31
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明涉及一种盾构机内不均匀光照下的刀盘图像检测校正方法。所述方法包括：首先，输入低照度下的光照不均匀图像，将图像从RGB转换到HSV空间，使用小尺度的高斯卷积核对提取的光照分量进行连续卷积操作，得到场景的光照分量分布情况；其次，结合局部对比度和梯度大小确定每个像素位置的伽马值，根据图像的局部特征动态调整伽马值，将校正后的图像从HSV转换到RGB空间；最后，对图像进行加权自适应直方图均衡化算法，进行引导滤波得到增强并输出图像。本方法在盾构机内部昏暗空间下的光照不均匀区域刀盘图像矫正效果显著，提高了局部对比度，兼顾刀盘图像的全局特性和局部细节信息，抑制噪声影响，使得刀盘图像增强结果更加清晰和准确。
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公开(公告)号：CN204472586U
公开(公告)日：2015-07-15
申请号：CN201520168147.1
申请日：2015-03-24
Applicant: 哈尔滨理工大学
CPC classification number: Y02T10/7005 , Y02T10/7022 , Y02T90/16
Abstract: 基于自主失压保护的电动汽车电源控制装置，涉及一种电动汽车电源控制装置，避免了电动汽车电池组突然失压而造成汽车的稳定性和安全性能差的问题。本实用新型的采样电路用于采集电动汽车主电池组和辅助电池组的电流、电压和温度信号，采样电路通过A/D转换电路连接单片机控制电路，开关驱动电路的驱动信号输出端连接电池切换电路的开关控制信号输入端，电池切换电路的主电池组电源信号输入端连接电动汽车主电池组的电源信号输出端，电池切换电路的辅助电源信号输入端连接辅助电池组的电源信号输出端，电池切换电路的正负电源信号输出端之间并联有超级电容。本实用新型适用于电动汽车电源控制。
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公开(公告)号：CN204506595U
公开(公告)日：2015-07-29
申请号：CN201520216285.2
申请日：2015-04-10
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: B60L11/18
CPC classification number: Y02T10/7005 , Y02T10/7022 , Y02T10/7216
Abstract: 复合储能型电动汽车驱动系统，涉及一种电动汽车驱动系统。本实用新型为了解决现有的电动汽车驱动系统能量利用效率低的问题。复合储能系统包括双向DC/DC变换器、超级电容和电池组；微控制单元MCU输出的PWM信号通过第一驱动隔离电路连接变流电路，微控制单元MCU输出的PWM信号还通过第二驱动隔离电路与双向DC/DC变换器连接，变流电路驱动无刷直流电机，双向DC/DC变换器连接超级电容，电池组连接变流电路和双向DC/DC变换器；复合储能系统连接变流电路为无刷直流电机提供动力源。本实用新型提高了驱动系统的整体能量利用效率，改善了电动汽车的性能。
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