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公开(公告)号：CN118447122B
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410850431.0
申请日：2024-06-28
Applicant: 山东科技大学
IPC: G06T11/00
Abstract: 本发明属于静电层析成像技术EST中的图像重建技术领域，具体公开了一种基于Tukey函数的EST图像重建方法、系统及介质。针对EST图像重建时易受异常值的影响从而导致成像不精确的问题，本发明方法引入了Tukey函数作为M估计器，以增强图像重建方法的鲁棒性，并通过加入正则化项减轻病态性，求解目标函数进行成像。本发明所提基于Tukey函数的EST图像重建方法在气固两相流流型图像重建时，不仅能够有效地消除数据中异常值的影响，而且具有处理病态问题等优势，使得流型的图像重建结果更准确和稳健。
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公开(公告)号：CN118277837A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410702443.9
申请日：2024-06-03
Applicant: 山东科技大学
IPC: G06F18/24 , G01M13/04 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/09 , G06N3/094
Abstract: 本发明属于带式输送机轴承故障诊断技术领域，公开了一种数据增强方法、轴承故障分类方法以及系统。本发明方法在传统的DCGAN模型的基础上将空间金字塔池化SPP加入判别器，并使用Wasserstein距离来提高训练的稳定性，之后对WDCGAN模型使用双时间尺度更新规则TTUR与梯度惩罚GP继续优化算法改进为TTUR‑WDCGAN‑GP模型，并进行改进后的算法推导以及模型网络参数的选择。最后使用MNIST数据集作为训练集对TTUR‑WDCGAN‑GP与WDCGAN模型的性能进行验证，采用FID定量评价指标对两种模型所生成的数据进行质量评估，经过实验对比，本发明TTUR‑WDCGAN‑GP的数据增强方法具有更好的稳定性与生成效果。
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公开(公告)号：CN113916536A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111033557.1
申请日：2021-09-03
Applicant: 山东科技大学
IPC: G01M13/045
Abstract: 本发明提供一种正弦滚轴筛联轴器故障诊断方法及系统，通过振动传感器监测正弦滚轴筛联轴器的振动信号；振动信号经过I/V转换模块和A/D转换模块输入给处理器；处理器通过通信模块将振动信号传输给上位机；上位机对传输的振动信号进行特征提取和分析；基于多分辨率的小波分解与重构对振动信号进行去噪；基于振荡能量对正弦滚轴筛联轴器的故障特征进行提取分析。方法可以避免在对联轴器的监测过程中受到其他信号的干扰，造成误报故障，能够准确的辨识出真实的故障，避免导致故障扩大影响生产。将测试集在优化后的C‑SVC故障诊断模型中进行测试，得到故障诊断率为95％，表明C‑SVC故障诊断模型适合正弦滚轴筛联轴器的故障诊断。
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公开(公告)号：CN110082283B
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN201910435938.9
申请日：2019-05-23
Applicant: 山东科技大学
IPC: G01N15/14
Abstract: 本发明公开了一种大气颗粒物SEM图像识别方法及系统，属于大气环境技术领域，其特征在于：所述大气颗粒物SEM图像识别方法至少包括：S1、采集含有PM2.5的大气颗粒物，并将大气颗粒物附着到滤膜上；S2、进行大气颗粒物SEM成像；S3、识别并分析大气颗粒物SEM图像；具体为：获得大量的PM2.5的SEM图像后，对颗粒物的形貌特征进行观察，并根据EDX能谱分析报告分析颗粒物的化学成分；S4、基于卷积神经网络的方法对大气颗粒物的形状进行识别与分类；通过采用上述技术方案：本发明将传统技术与图像处理技术相结合对大气颗粒物进行分类识别，可以为大气污染的源解析以及进行科学的控制防治提供有力的支持。
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公开(公告)号：CN113049249A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202011640103.6
申请日：2020-12-31
Applicant: 山东科技大学
IPC: G01M13/045 , G06K9/62
Abstract: 本发明提供一种电机轴承故障诊断方法及系统，均能够：对采集到的连续振动故障信号进行预处理，得到对应的故障特征信息向量；对故障特征信息向量进行训练得到故障分类模型；利用故障分类模型，对实测的轴承振动信号进行在线分类，并将输出的每一个分类按照预先设定的标签化规则进行数字标签化；对数字标签化得到的标签进行分析，输出代表发生故障的标签；基于CLPSO‑FPN网络搭建电机轴承的故障诊断模型；对所搭建的故障诊断模型进行训练；根据输出的标签激活训练好的故障诊断模型中的对应库所，之后根据训练好的电机故障诊断模型进行故障诊断推理。本发明用于抑制复杂系统故障诊断模型空间爆炸问题，用于提高轴承故障诊断模型故障诊断的适应性和准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118350513B
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410772254.9
申请日：2024-06-17
Applicant: 山东科技大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/086
Abstract: 本发明属于碳排放预测技术领域，公开了一种基于ISWO‑LSTM模型的碳排放量预测方法及系统，该方法利用LSTM对碳排放进行预测，同时引入蜘蛛蜂算法SWO并且针对SWO算法进行了改进，首先通过引入Tent混沌映射进行种群初始化，提升了解的初始分布的均衡性与探索性，丰富种群多样性；其次引入自适应惯性权重，以平衡算法的全局搜索能力和局部开发能力，提高算法的收敛速度和收敛精度；最后采用柯西变异策略，对蜘蛛蜂的位置信息进行全局搜索阶段的变异处理，避免算法陷入局部最优，通过以上改进得到ISWO算法，本发明基于ISWO算法对LSTM模型的超参数寻优，利于提高LSTM模型预测碳排放量的准确性。
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公开(公告)号：CN113777000B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202111176735.6
申请日：2021-10-09
Applicant: 山东科技大学
IPC: G01N15/06
Abstract: 本发明提供一种基于神经网络的粉尘浓度检测方法，涉及粉尘浓度检测技术领域，方法包括配置粉尘浓度检测系统；通过粉尘浓度传感器获取粉尘浓度数据；基于小波阈值对粉尘浓度数据进行去噪处理，并提取粉尘浓度数据的特征值；把提取的特征值作为输入量，通过BP神经网络模型对粉尘浓度数据进行融合分析，输出分析结果。方法在粉尘浓度检测中减少了融合误差，提高了融合精度，收敛性能得到有效改善，在粉尘浓度准确检测工程中具有一定的实际意义。
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公开(公告)号：CN113556701B
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202110623825.9
申请日：2021-06-04
Applicant: 山东科技大学
Abstract: 本发明提供了一种基于物联网的井下智能监控系统，包括显示器、井上控制模块、井下控制模块、井上通信模块、井下通信模块、粉尘浓度传感器、CO浓度传感器、风机变频控制机构和喷淋装置；井下控制模块通过粉尘浓度传感器和CO浓度传感器获取井下的粉尘和CO浓度，在井下的粉尘和CO浓度超过阈值时，井下控制模块启动喷淋装置和风机变频控制机构进行除尘降尘和通风操作，井下控制模块通过井下通信模块和井上通信模块将粉尘和CO浓度信息传输给井上控制模块，井上控制模块将有关数据呈现在显示器上；本发明实现了矿井生产作业中降低粉尘和CO浓度的全自动化操作，从源头上抑制了井下生产作业时的粉尘和CO的产生，减轻了工人负担、保障了工人健康。
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公开(公告)号：CN110826503B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN201911089339.2
申请日：2019-11-08
Applicant: 山东科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多传感器信息融合的密闭管道人体探测方法及系统，属于检测技术领域，基于多传感器信息融合的密闭管道人体探测方法包括以下步骤：S1、原始参数的获取，具体为：获取密闭管道内的红外图像；获取密闭管道内的电容数据；S2、通过对原始参数的分析进而对管道内是否有人进行预判，具体为：通过对红外图像的分析得出第一人体探测结果；通过对电容数据的分析得出第二人体探测结果；S3、采用数据级与决策级的信息融合，将第一人体探测结果和第二人体探测结果作为融合的对象，最终作出管道内是否有人的判定结果。本发明将两个传感器的基本概率分布进行比较，根据两个传感器基本概率分布的相关性检测人体探测系统是否发生异常。
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公开(公告)号：CN113556701A
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202110623825.9
申请日：2021-06-04
Applicant: 山东科技大学
Abstract: 本发明提供了一种基于物联网的井下智能监控系统，包括显示器、井上控制模块、井下控制模块、井上通信模块、井下通信模块、粉尘浓度传感器、CO浓度传感器、风机变频控制机构和喷淋装置；井下控制模块通过粉尘浓度传感器和CO浓度传感器获取井下的粉尘和CO浓度，在井下的粉尘和CO浓度超过阈值时，井下控制模块启动喷淋装置和风机变频控制机构进行除尘降尘和通风操作，井下控制模块通过井下通信模块和井上通信模块将粉尘和CO浓度信息传输给井上控制模块，井上控制模块将有关数据呈现在显示器上；本发明实现了矿井生产作业中降低粉尘和CO浓度的全自动化操作，从源头上抑制了井下生产作业时的粉尘和CO的产生，减轻了工人负担、保障了工人健康。
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