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公开(公告)号：CN119380093A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411491710.9
申请日：2024-10-24
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06V10/764 , G01J5/60 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06T5/50 , G06F17/18 , G06N20/20 , G06N5/01
Abstract: 本发明公开了一种基于集成学习的双色和三色联合比色测温方法，考虑到CCD非线性响应区域的影响，提出了通道可靠性标定，考虑到噪声水平占据影响测温精度的主导，提出了噪声水平标定，通过采集一段时间均匀温度的黑体炉图像，利用空间域图像和时间域图像之间的关系拟合线性函数和二次函数，获取当前测量条件下引入的噪声大小统计学参数，作为集成学习的先验性知识。最后结合通道可靠性、噪声参数以及图像空间域和比色域的变异系数等构成特征域，利用随机森林学习并预测最优测温公式。在利用CCD图像进行测温时，首先利用训练好的随机森林判断当前图像适用的最优测温公式，之后再基于比色测温原理进行测温。该方法能够结合双色测温法和三色测温法的优势，保证测温动态范围的同时提升测温精度，提升测温系统整体性能。
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公开(公告)号：CN119167751A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411181699.6
申请日：2024-08-27
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F30/27 , G06F18/2415 , G06N3/0442 , G01R31/392 , G01R31/367 , G06F119/04
Abstract: 本发明公开了一种融合物理失效机理与不确定性表征的锂电池剩余寿命预测方法，通过加速历史锂电池样本的寿命实验，获取历史锂电池样本在不同环境应力条件下的容量数据；然后通过提取历史锂电池样本的寿命特征，计算目标锂电池的广义Eyring模型的先验参数；接着通过长短期记忆神经网络自适应拟合锂电池的退化趋势，并采用卡尔曼滤波算法对模型的漂移系数的均值和方差进行更新，并将更新后的参数用于计算目标锂电池样本在当前时刻下的剩余寿命概率密度函数，具有预测精度高、实时性好、自适应能力强等特点。
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公开(公告)号：CN118864787A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410813746.8
申请日：2024-06-21
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机械臂辅助的多视角航空构件三维点云全局拼接方法。第一步，粗拼接：根据手眼关系和机械臂位姿的坐标系转换，将多视角点云同一转换到机械臂基坐标系上得到初步粗拼接结果。基于同名尺度不变特征转换关键点的粗拼接方法对初步粗拼接结果进行位移补偿，得到了相对位置较好的粗拼接结果。第二步，精拼接：建立多视场点云的全局约束关系，并利用KD在重叠区域中匹配点对关系，并综合点云的点到点、点到面和面到面的几何属性将错误匹配的点对剔除，保证点对准确度的同时也将点对数量尽可能减小，保证点对数量足够进行配准。并且在ICP迭代过程中，建立多视场点云的权重自调整配准系统，将错误点对在配准过程中的影响降到最低，一次性得到所有点云的刚体转换参数即最优的点云转换参数，提高了多视场点云的拼接精度，使待测物的三维形貌得到良好的还原效果。
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公开(公告)号：CN118674859A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410675546.0
申请日：2024-05-28
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06T17/00 , G06V10/762 , G06V10/44
Abstract: 本发明公开了一种航空发动机叶片三维点云全自动特征提取及量化方法，在对涡轮叶片利用双目结构光系统进行批量化点云采集后，首先对涡轮叶片点云特征截面进行定向，利用非迭代的层次聚类算法P‑Link在点和点之间建立通往聚类中心的连接，实现快速将叶片点云进行部件分割，并提取出叶身部分点云，之后利用基于主成分分析的点云包围盒进行叶身定向并计算叶片叶高方向，获取特征截面法线，之后定位特征截面和截面宽度对叶身进行切片，从而自动获取叶片叶身的多组轮廓切片点云，避免人工截取误差，最后基于B样条的拟合被应用以提取叶身曲线特征，该方法能够实现叶片的快速批量化特征提取及量化。
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公开(公告)号：CN118566783A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410728593.7
申请日：2024-06-06
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01R31/54 , G01R31/56 , G06F18/214 , G06F18/241 , G06F18/2431 , G06N3/0455 , G06N3/0499 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于任务编码自适应网络的变流器开路故障诊断方法，先构建多种类型变流器的故障样本、故障编码和任务编码组成的故障样本集基，再构建任务编码自适应网络，提出任务编码自适应网络表征任务编码、故障特征与故障编码之间的函数映射关系，以实现无需模型重复训练的多种变流器类型故障定位，从而降低故障诊断模型的开发周期和训练成本；其次，在任务编码自适应网络中，通过网络结构的优化设计和统一的故障/任务编码，以促进不同类别变流器开路故障诊断，提高了故障诊断准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118067712A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410102371.4
申请日：2024-01-24
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种激光制造过程加工场实时面阵式深度成像装置，包括：相干光光源、主分光器、光谱仪、参考臂和测量臂；在参考臂和测量臂中通过设计多芯光纤探头起到了投影以及采集的作用，具体而言，多芯光纤探头的端面由矩阵式排列的纤芯组成，而面阵纤芯里的每一个纤芯均会投射出一束探针光，构成多束平行探针光束阵列，投射到被测区域处形成散射，散射光经过同样的光路回到对应的多芯光纤端面处被同步捕获，形成面阵式干涉；最后通过高频光谱仪捕获该面阵干涉图像并对其进行后处理，可实现被测区域的高频高精度同步成像。
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公开(公告)号：CN117792332B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410199925.7
申请日：2024-02-23
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于大应力加载结构的电调谐薄膜体声波谐振器，属于可调谐谐振器技术领域，由谐振结构和多个对称设置于谐振结构周围的应力加载结构构成；谐振结构由第一压电薄膜层和两个分别设置于第一压电薄膜层上下表面的激励电极层构成；应力加载结构由第二压电薄膜层和两个分别设置于第二压电薄膜层上下表面的调制电极层构成；第一压电薄膜层与第二压电薄膜层为一个整体，具有弹性软硬化效应；激励电极层与相邻调制电极层之间不相连；通过对两个调制电极层施加直流偏置信号，对两个激励电极层施加交流射频信号，实现直流偏置信号与交流射频信号的相互分离，以及谐振频率调节，更适合于集成电路中器件的谐振频率偏差较大的应用场景。
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公开(公告)号：CN117710391A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311724657.8
申请日：2023-12-14
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多目标优化算法的高温三维点云超体素分割方法，首先对于获取的高温点云利用统计滤波滤除噪声数据，然后分为特征明显区域和特征平坦区域分别进行均匀下采样，在不破坏点云整体特征的前提下减少点云数量并保留更多有价值的点云。之后建立多目标超体素分割模型并利用切比雪夫法分解原多目标优化问题，在种群进化过程中，利用基于权重向量的融合相异距离来指导超体素重分配过程将各个非代表性点分配给相异距离最小的代表点中并形成超体素。在完成多目标超体素分割后，基于PFH特征的相似性测度被用于相邻超体素之间的合并，利用区域生长算法将特征相似的超体素进行合并以完成最终的高温点云分割。这样提高了高温点云分割的精确性和准确性。
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公开(公告)号：CN117454155B
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311799335.X
申请日：2023-12-26
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F18/213 , G01R31/26 , G06F18/10
Abstract: 本发明公开了基于SSAF和EMD的IGBT声发射信号提取方法，属于声发射信号处理技术领域，包括：获取周期性产生的IGBT原始混合信号s1(t)；以产生AE信号的关断时刻为界限，基于SSAF提取s1(t)中的热形变信号s2(t)；从s1(t)中去除s2(t)后得到s3(t)，基于EMD分离AE信号和干扰噪声信号。本发明先利用SSAF有效滤除IGBT原始混合信号中的热形变信号，后利用EMD进行模态信息分解，保留混合信号的特征信息，通过依次叠加各模态分量，获得完整的AE信号，实现AE信号的精确提取，可适应不同类型的噪声环境和不同的AE信号特征，应用于实时信号处理系统中，更具有普遍性和适用性。
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公开(公告)号：CN117454155A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311799335.X
申请日：2023-12-26
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F18/213 , G01R31/26 , G06F18/10
Abstract: 本发明公开了基于SSAF和EMD的IGBT声发射信号提取方法，属于声发射信号处理技术领域，包括：获取周期性产生的IGBT原始混合信号s1(t)；以产生AE信号的关断时刻为界限，基于SSAF提取s1(t)中的热形变信号s2(t)；从s1(t)中去除s2(t)后得到s3(t)，基于EMD分离AE信号和干扰噪声信号。本发明先利用SSAF有效滤除IGBT原始混合信号中的热形变信号，后利用EMD进行模态信息分解，保留混合信号的特征信息，通过依次叠加各模态分量，获得完整的AE信号，实现AE信号的精确提取，可适应不同类型的噪声环境和不同的AE信号特征，应用于实时信号处理系统中，更具有普遍性和适用性。
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