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公开(公告)号：CN116164784B
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202310069083.9
申请日：2023-01-18
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请涉及一种自动驾驶汽车上传感器的检测信号校正方法、装置和设备。所述方法包括：首先获取传感器采集的检测信号，并对检测信号进行特征提取得到第一特征，对第一特征进行离散小波变换处理得到第一高频特征和第一低频特征，利用自适应频率加权算法对第一低频特征进行处理得到第二特征，根据第二特征、离散小波变换算法以及逆离散小波变换算法，确定目标低频特征，根据第一高频特征、目标低频特征以及逆离散小波变换算法，对检测信号进行校正，其中，第一高频特征的频率大于等于预设频率阈值，第一低频特征的频率小于预设频率阈值。本申请考虑到检测信号中的频率混叠情况，提高了对检测信号进行校正的准确性，从而保证自动驾驶汽车的安全行驶。
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公开(公告)号：CN118856654A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410763265.0
申请日：2024-06-13
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明涉及空调技术领域，尤其涉及一种水氟互联空调系统。本发明提供的一种水氟互联空调系统，由若干个空调机组组成，每个所述空调机组至少包括一个室外换热器、一个室内换热器、压缩机、膨胀阀和四通换向阀，每个所述空调机组的室内换热器至少有一个为三介质换热器，可以仅使用一个泵送装置对载冷循环介质提供定向移动的动力，减少了泵送装置的使用，相较于现有技术，简化了管路结构，降低了系统整体造价；还解决了供水和回水在进入水泵前掺混的现象，从而导致进入末端的换热器的水存在能源品位损失，系统能效降低的问题。
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公开(公告)号：CN118521295A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410674584.4
申请日：2024-05-28
Applicant: 清华大学
IPC: G06Q10/20 , G06V20/70 , G06V20/52 , G06T7/00 , G06N20/00 , G06N5/02 , G06N5/04 , G06F40/126 , G06F40/186 , G06F16/33 , G06F40/166
Abstract: 一种智能视觉监测和维护系统构建方法、装置和系统，所述构建方法包括：根据目标领域视觉监测信息，采用双阶段微调策略对预设图文理解模型进行优化，得到目标领域图文理解模型，所述双阶段微调策略包括第一阶段对比学习和第二阶段低秩适配；构建基于目标领域知识库和大语言模型的运维决策系统；根据所述目标领域图文理解模型和所述运维决策系统构建所述目标领域的智能视觉监测和维护系统，实现了对视觉图像的鲁棒性理解，目标领域知识库赋能大语言模型，使大语言模型掌握目标领域技术知识和运维决策信息，智能化生成运维决策建议，适应目标领域的运行环境，降低了维护成本，能够保障设备的安全性和可靠性，提高了目标领域智能化水平和运维效率。
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公开(公告)号：CN118503690A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410613252.5
申请日：2024-05-16
Applicant: 清华大学
IPC: G06F18/2131 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06F18/241 , G06F18/27 , G06F123/02
Abstract: 本公开提供一种设备监测方法、装置、电子设备及存储介质，涉及神经网络技术领域。该方法包括：获取待监测设备的监测数据，所述监测数据包括至少一种在时间上连续的特征信号；对所述监测数据进行特征提取，得到第一特征图；将所述第一特征图输入频域特征提取网络，得到第二特征图；其中，所述频域特征提取网络用于对所述第一特征图进行频率分解，并提取所述第一特征图的频域特征；基于所述第二特征图，得到所述待监测设备的监测信息。本公开实施例提供的方案，可以通过频域特征提取网络，在复杂的特征信号中提取到与设备监测信息关联程度较高的频域特征，进而获得较为准确的监测信息。
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公开(公告)号：CN118408245A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410539577.3
申请日：2024-04-30
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提供一种利用自然能源的多级空气处理系统，包括：至少两级直膨式空调单元；空气流道，所述空气流道包括进风口、出风口和风机；至少两级盘管，各所述盘管通过第一管路与各所述直膨式空调单元一一对应地相连通，其中，各级盘管中的至少一者为三介质换热器，且其通过第二管路与自然能源采集装置相连通。该空气处理系统能够在有效利用自然能源的前提下，解决空气处理耗能较大，系统部分负荷性能较差的问题，以实现在自然能源温度合适时利用自然能源对空气进行处理，进而提升了空气处理系统在全年运行时的能效。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116624944A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310590208.2
申请日：2023-05-24
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提供一种多功能冷却设备、运行策略及空调系统，冷却设备包括空气流动主风道、风冷换热器、冷却塔、水体流动主管路和控制组件；风冷换热器设置于空气流动主管道的内部，空气流动主管道的出口与冷却塔的进风口连接，空气流动主管道内流通有空气，风冷换热器和冷却塔并联设置在水体流动主管路上，分别构成风冷换热器支路和冷却塔支路，水体流动主管路内流通有冷却水，控制组件设置在风冷换热器支路和冷却塔支路上，用于控制冷却设备的多种工作模式的切换。本发明的多功能冷却设备在不同环境温度下能够切换运行模式，实现各工况下的高能效运行，解决了冷却塔防冻问题，降低了空调系统的能耗和维护成本，实现节能低碳运行。
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公开(公告)号：CN116071289A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202111290470.2
申请日：2021-11-02
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提供一种基于点云修正的温度场信息获取方法、装置及系统，本发明提供的基于点云修正的温度场信息获取方法、装置及系统，通过测量被测物体的激光点云数据，获得被测物体的方向信息、距离信息及反射光线强度信息，根据反射光线强度信息获得被测物体的初步发射率，根据方向信息和距离信息确定被测物体的表面角度，通过被测物体的表面角度对初步发射率进行修正，根据被测物体表面各点的发射率结果、辐射强度数据以及距离信息，得到被测物体的温度场信息，由于温度场信息在计算时还考虑了发射率和距离这两个因素，且发射率和距离均是基于激光点云数据计算得到的，获得的发射率和距离更加准确，使得最终得到的温度场信息准确性更高。
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公开(公告)号：CN116066923A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202310069204.X
申请日：2023-01-13
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提供一种利用中深层地热的窗户系统，包括：地热能采集装置，地热能采集装置用于采集地热能；至少一个玻璃换热组件，每个玻璃换热组件包括间隔设置的两层玻璃和换热组件，两层玻璃之间形成风腔，换热组件包括换热器和风机，换热器和风机设置在风腔内，风机用于驱动风腔内的空气与换热器进行换热；循环回路，地热能采集装置设置在循环回路上，每个玻璃换热组件的所述换热器设置在循环回路上。通过地热能采集装置对中深层的地热能进行采集，采集到的地热能通过循环回路与玻璃换热组件中的换热器进行换热，从而直接对风腔中的空气进行加热，即本发明将中深层地热能应用于窗户结构，以高能效的方式拦截热负荷，降低空调能耗。
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公开(公告)号：CN115392107A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202210820171.3
申请日：2022-07-13
Applicant: 清华大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/15 , G06F16/2458 , G06F16/2455 , G06F16/215 , G06K9/62 , G06Q10/00 , G06F119/04 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供一种基于数据驱动的机车车辆轮轴全生命周期管理系统及方法，其中的系统包括：数据采集单元、云计算和数据分析单元、机车车辆轮轴全生命周期管理单元、机车车辆轮轴履历管理单元、机车车辆轮轴趋势分析与监控单元、机车车辆轮轴检修周期管理单元，以及机车车辆载重平衡管理单元；利用上述发明能够充分利用现有数据，结合云计算平台，开发基于机理模型和数据模型等多种车轴状态监测和全寿命周期管理模型，提高车轴故障诊断与预测的精度，在保证可靠性的基础上实现检修周期的优化。
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公开(公告)号：CN114662219A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210287633.X
申请日：2022-03-23
Applicant: 清华大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/27 , G06F119/02 , G06F119/04
Abstract: 本说明书涉及一种车轮磨损预测网络模型训练方法、装置。所述方法包括：预先构建小波网络模型，然后获取若干等时长的振动信号样本以及对应的真实车轮磨损值，其中振动信号样本包括多个时序相连的、车轮在运行中产生的振动信号点。然后将振动信号样本输入至预先构建的小波网络模型中，得到振动信号样本的预测车轮磨损值。利用振动信号样本的预测车轮磨损值与振动信号对应的真实车轮磨损值之间的误差，对小波网络模型中的参数进行调整，直至小波网络模型满足预设要求，最后将满足所述预设要求的小波网络模型作为车轮磨损预测网络模型。本说明书的方法，提到高了列车车轮磨损状况确定过程的效率。
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