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公开(公告)号：CN116467879B
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202310446838.2
申请日：2023-04-24
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F30/20 , G06F30/18 , G06F18/214 , G06F18/2411 , F17D5/06 , G01M3/24 , G06F113/08 , G06F113/14
Abstract: 本发明属于流体管道泄漏检测领域，涉及一种基于改进的模糊孪生支持向量机的流体管道泄漏检测方法，包括：获取流体管道在不同泄露程度的振动声信号；对发生不同泄露程度的振动声信号进行特征提取，并对提取后的特征数据进行归一化处理；将归一化处理后的数据输入到改进模糊孪生支持向量机模型，得到管道泄漏检测结果；本发明利用不同样本的空间相对距离比值，对样本空间进行了区域划分，并在噪声和支持向量混叠区域引入了模糊数据集理论以进行区分，正常和噪声数据区域也重新进行了隶属度赋值，其在降低噪声数据对辨识模型的影响下也解决了FTSVM无法区分支持向量和噪声数据而导致模型鲁棒性差的缺点。
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公开(公告)号：CN117744500A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202410068125.1
申请日：2024-01-17
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/0442 , G06N3/088 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06F119/02
Abstract: 本发明属于旋转机械监测领域，具体涉及一种基于STECAE网络的旋转机械HI构建方法，包括：获取旋转机械的振动信号，并对对采集的旋转机械的振动信号进行合适的尺寸变换、无关特征剔除、取绝对值、批标准化、归一化预处理；构建STECAE网络，并对其进行训练，得到最优的STECAE网络；通过将预处理后的旋转机械振动信号输入最优的STECAE网络进行HI构建。本发明设计了一种新的无监督HI构建网络STECAE，可以在无需任何先验知识下从时间和空间两个维度直接对原始数据加强特征挖掘，能够提高HI的趋势性表现，从而提高RUL的预测精度。
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公开(公告)号：CN116451098A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310443440.3
申请日：2023-04-23
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于流体管道流量预测领域，具体涉及一种基于自适应模糊谱聚类和混合核最小二乘支持向量机的流体管道流量预测方法，包括：获取非平稳流体管道流量序列，采用VMD模型对非平稳流体管道流量序列进行分解，得到平稳子序列；采用自适应模糊谱聚类对所有的平稳子序列进行聚类；将聚类后序列输入到混合核最小二乘支持向量机的流体管道流量预测模型，得到流体管道流量预测结果；本发明利用改进的谱聚类算法对子序列进行特征聚类，将其划分为三类具有不同幅频特性的分解分量，再根据高斯核、多项式核和线性核三种核函数对每一类分量进行预测，再将预测结果进行重构，提高了流量预测的准确性。
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公开(公告)号：CN115496103A
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202211171673.4
申请日：2022-09-26
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于流体管道泄漏检测领域，具体涉及一种压缩感知域下基于改进的PSO‑LSTSVM的流体管道泄漏识别方法，该方法包括：获取流体管道信号，对流体管道信号进行压缩感知处理，得到压缩信号；对压缩信号进行特征提取，得到特征数据集；采用改进的PSO‑LSTSVM模型对特征数据集中的特征数据进行处理，得到识别结果；本发明提出了一种衰减变幅策略，通过该策略对惯性权重、学习因子等参数进行动态变化，以平衡粒子群优化算法在搜索过程中的全局搜索和局部搜索能力的关系，避免优化算法陷入局部最优解，提高其收敛效率，最终用其优化LSTSVM，以实现识别模型的性能提升。
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公开(公告)号：CN114756027A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210363527.5
申请日：2022-04-08
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明属于移动机器人路径规划领域，具体涉及一种基于改进蚁群算法与贝塞尔曲线的移动机器人路径规划方法，包括采用改进蚁群算法进行初次路径规划，获取成功到达目标节点的所有路径；对成功到达目标节点的所有路径进行二次路径规划，得到一条最优路径；采用贝塞尔曲线对最优路径中的转折点进行平滑处理，得到平滑的最优路径；本发明得到的路径安全性更高、更加平滑，使得机器人在工作环境中能够更加灵活地行使，提高了机器人的工作效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113076988B
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202110338343.9
申请日：2021-03-25
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于神经网络的移动机器人视觉SLAM关键帧自适应筛选方法，属于移动机器人领域，包括以下步骤：利用IMU信息计算出的移动机器人的相对位移和角度变化量筛选出候选关键帧；利用视觉传感器获得的图像信息对候选关键帧进行筛选，从候选关键帧中筛选出最终的关键帧；其中两次筛选关键帧的相关阈值和权重由神经网络自适应生成。本发明在保证了系统的定位精度和鲁棒性的前提下，减少了视觉信息处理数量，提高了系统实时性。
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公开(公告)号：CN113864665A
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202111174673.5
申请日：2021-10-09
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于自适应ICA和改进的RLS滤波器的流体管道泄漏定位方法，属于管道泄漏检测领域。该方法包括：采用自适应CEEMDAN算法将采集到的泄漏振动信号分解为有限个IMF分量，通过计算各分量与其对应泄漏振动信号的欧氏距离滤除不相关的IMF分量，并利用筛选得到的IMF分量构造ICA中的观测信号矩阵，通过自适应ICA的最大似然估计将实时泄漏振动信号与管道的脉冲响应卷积进行强去相关和分离，得到源泄漏振动信号；利用TOPSIS算法自适应确定RLS滤波器的滤波阶数和遗忘因子；最后利用优化后的RLS滤波器对源泄漏振动信号的时延进行迭代计算，从而实现管道泄漏的定位。
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公开(公告)号：CN111503527B
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN202010323569.7
申请日：2020-04-22
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于自适应多元变分模态分解的流体管道泄漏定位方法，属于管道泄漏检测领域。该方法包括：S1：采用AMVMD算法，根据两路泄漏信号的频率曲线相加后提取频率曲线的驼峰数，自适应确定多元变分模态的模态分解个数；S2：根据两路泄漏信号的模态分量的信号清晰度，利用最大微分法自适应提取模态分量；根据测量管道的长度和泄漏传播信号的速度确定泄漏信号的延时范围，选择提取两路泄漏信号模态分量的时间延迟在延时范围的模态分量作为有效模态分量，重构有效泄漏信号；S3：确定时间延迟，结合泄漏信号传播速度和两传感器的距离确定泄漏点位置。本发明能提高信噪比，有效减少泄漏定位误差。
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公开(公告)号：CN109340587B
公开(公告)日：2020-05-26
申请号：CN201811325976.0
申请日：2018-11-08
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: F17D5/06
Abstract: 本发明涉及一种基于经验模态分解的流体管道泄漏声发射相干定位方法，属于管道检测领域。该方法采用经验模态分解对泄漏声发射信号进行本征模态分解，对两路泄漏信号进行相干分析提取泄漏信号的相干频带，同时对本征模态进行相干分析，采用泄漏信号的相干频带来选取本征模态：即本征模态相干频带在泄漏信号相干频带范围内的可作为有效本征模态，将有效本征模态重构形成新的泄漏信号进行相关时延估计估计，同时根据相干频带确定泄漏信号的传播速度，从而根据时间延迟估计、传播速度及两传感器的距离即可确定泄漏点位置。本发明可提高泄漏信号的相关性和信噪比，减少时延估计误差，从而减少泄漏定位误差。
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公开(公告)号：CN108957080A
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201810480433.X
申请日：2018-05-18
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于LoRa通信技术的单相预付费电能表，属于智能电表领域。该电能表包括微处理器、电能计量模块、继电器控制模块、电源模块、通用模块、预付费模块和LoRa通信模块，其中LoRa通信模块包括主控模块、射频模块、通信接口以及电源管理模块。通过对射频模块的阻抗匹配网络和微带传输线进行优化设计，以降低射频链路路径损耗，提高能量传输效率。该电能表有效通信距离可达到6000米，通信距离远；可以实现穿过7堵墙和5层楼的有效通信，通信穿透能力强。本发明能够很好地满足智能抄表的通信需求，具有广阔的应用前景。
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