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公开(公告)号：CN108176513A
公开(公告)日：2018-06-19
申请号：CN201810154204.9
申请日：2018-02-22
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 一种基于机动车的大气雾霾净化装置及使用方法，包括静电集尘器、供电系统及控制系统；所述静电集尘器包括壳体、电晕极、收尘极和纱网；壳体的相对的两侧开口，并且开口的两侧壁上设置有纱网，壳体内设置有收尘极和电晕极；供电系统及控制系统均与静电集尘器相连。本发基于静电吸附的原理，装于机动车车顶、前杠或后盖等处。当机动车行驶时，空气自然流过静电集尘器，静电集尘器电晕极周围的气体电离，产生电晕放电，空气中的PM10和PM2.5等颗粒物荷电后在电场力的作用下运动到收尘极被收集吸收，实现除霾的作用。由于汽车行驶过程中空气气流量非常大，因此本发明可达到很强的雾霾净化作用，且不需要额外的电能来驱动风机使空气流动。
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公开(公告)号：CN115200850A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210848831.9
申请日：2022-07-19
Applicant: 西安交通大学
IPC: G01M13/00 , G01M13/045 , G01M99/00 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种多测点样本结构信息显式表征下的机械设备异常检测方法，本发明构建了多测点状态检测样本结构信息表征模块以统计各测点检测样本之间的相关性，并采用多头注意力机制自适应加权集成多次相关性分析的结果，以此为基础显式表征多测点状态检测样本的结构信息，之后构建空域图卷积神经网络、多通道解码器并与多测点状态检测样本结构信息表征模块相结合作为异常检测模型计算得到多测点监测数据的重构损失，并基于指数加权移动平均的方法计算得到异常检测阈值，最终实现多测点无故障训练样本条件下的机械设备异常检测。本发明基于有监督学习框架，为多测点无故障训练样本条件下机械设备异常检测提供了一种有效方案。
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公开(公告)号：CN207667828U
公开(公告)日：2018-07-31
申请号：CN201820262250.6
申请日：2018-02-22
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 一种基于机动车的大气雾霾净化装置，包括静电集尘器、供电系统及控制系统；所述静电集尘器包括壳体、电晕极、收尘极和纱网；壳体的相对的两侧开口，并且开口的两侧壁上设置有纱网，壳体内设置有收尘极和电晕极；供电系统及控制系统均与静电集尘器相连。本发基于静电吸附的原理，装于机动车车顶、前杠或后盖等处。当机动车行驶时，空气自然流过静电集尘器，静电集尘器电晕极周围的气体电离，产生电晕放电，空气中的PM10和PM2.5等颗粒物荷电后在电场力的作用下运动到收尘极被收集吸收，实现除霾的作用。由于汽车行驶过程中空气气流量非常大，因此本实用新型可达到很强的雾霾净化作用，且不需要额外的电能来驱动风机使空气流动。(ESM)同样的发明创造已同日申请发明专利
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