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公开(公告)号：CN112881244B
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202110051828.X
申请日：2021-01-15
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G01N15/02 , G01R33/022
Abstract: 本发明涉及机械设备状况监测领域，特别涉及一种基于高频高梯度磁场的金属颗粒检测传感器及其检测方法，所述传感器包括传感器壳体组件、磁场回路组件和油管检测组件；所述传感器壳体组件包括外壳、第一管接头、第二管接头，所述外壳的侧面设置有一个通孔，所述第一管接头、第二管接头分别设置外壳两侧的通孔口处；油管检测组件位于壳体中心，所述油管检测组件包括感应线圈以及油管，油管处于传感器内腔，且两端分别与第一管接头、第二管接头嵌合连接，油管管壁外侧设置有凹槽，所述感应线圈缠绕在油管凹槽内；所述磁场回路组件位于感应线圈外表面，磁场回路组件包括第一罐型磁极、第二罐型磁极和激励线圈。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112881244A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110051828.X
申请日：2021-01-15
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G01N15/02 , G01R33/022
Abstract: 本发明涉及机械设备状况监测领域，特别涉及一种基于高频高梯度磁场的金属颗粒检测传感器及其检测方法，所述传感器包括传感器壳体组件、磁场回路组件和油管检测组件；所述传感器壳体组件包括外壳、第一管接头、第二管接头，所述外壳的侧面设置有一个通孔，所述第一管接头、第二管接头分别设置外壳两侧的通孔口处；油管检测组件位于壳体中心，所述油管检测组件包括感应线圈以及油管，油管处于传感器内腔，且两端分别与第一管接头、第二管接头嵌合连接，油管管壁外侧设置有凹槽，所述感应线圈缠绕在油管凹槽内；所述磁场回路组件位于感应线圈外表面，磁路回路组件包括第一罐型磁极、第二罐型磁极和激励线圈。
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公开(公告)号：CN112697659A
公开(公告)日：2021-04-23
申请号：CN202011448946.6
申请日：2020-12-09
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于平面感应线圈的金属磨粒检测传感器结构，属于机械装备状态监测领域，包括管道、卡套、平面检测线圈、传感器，所述传感器包括激励线圈和磁极对，所述管道为中心含有凹槽的空心管道，所述卡套为含有凹槽及两个通孔的框架，所述激励线圈位于磁极对中间，所述磁极对设置在管道(外表面，磁极对间设置间隙，所述平面检测线圈设置在卡套内，所述卡套位于磁极上方的管道凹槽内；所述激励线圈与直流电源相连，平面感应线圈与电压信号采集装置相连。本发明提高了磨粒分辨率和检测精度，避免了油路抖动干扰影响，装取简单，结构紧凑，可适用于各种油路的检测环境。
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公开(公告)号：CN107948293A
公开(公告)日：2018-04-20
申请号：CN201711228176.2
申请日：2017-11-29
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L29/08
CPC classification number: H04L67/1002 , H04L67/1008 , H04L67/1097
Abstract: 本发明请求保护一种基于MongoDB负载均衡优化系统，包括MongoDB系统，所述MongoDB的数据存储在每个分片中，将数据划分为一定大小的数据块，然后放入各个服务器中，当各个服务器中的数据块个数不均衡时，通过balancer模块来实现负载均衡，其在所述MongoDB系统框架上增加一个负载监听器模块，负责周期性动态监听各个服务器的cpu利用率NCPU、内存memory利用率NMEMORY、带宽bandwidth利用率NBANDWIDTH，并分别设置cpu利用率权值k1、内存memory利用率权值k2、带宽bandwidth利用率权值k3，服务器根据实时判断是否超载和数据块的操作热度数综合考虑调节，实现MongoDB动态负载均衡。本发明将服务器资源利用率的最大化，实现了MongoDB动态负载均衡。
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公开(公告)号：CN106778079B
公开(公告)日：2019-07-19
申请号：CN201611033051.X
申请日：2016-11-22
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G16B40/00
Abstract: 本发明请求保护一种基于MapReduce的DNA序列k‑mer频次统计方法。该方法在运行MapReduce计算模型的分布式集群环境中对要处理的序列文件进行预处理，去除错误序列；将处理后的序列文件进行哈希处理后作为Map函数的输入，Map函数使用定义的算法计算出k变化范围内的所有k‑mer频次并作为Combine函数的输入；Combine函数对得到的中间结果进行本地合并并将结果作为Reduce函数的输入；Reduce对各Combine节点传送来的key相同的键值对进行合并输出最终结果。本方法能够有效的处理大规模序列数据集，降低处理设备性能要求；同时解决现有方法中I/O开销占总处理时间过大问题，显著提升处理速度。
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公开(公告)号：CN106778079A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611033051.X
申请日：2016-11-22
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F19/24
CPC classification number: G16B40/00
Abstract: 本发明请求保护一种基于MapReduce的DNA序列k‑mer频次统计方法。该方法在运行MapReduce计算模型的分布式集群环境中对要处理的序列文件进行预处理，去除错误序列；将处理后的序列文件进行哈希处理后作为Map函数的输入，Map函数使用定义的算法计算出k变化范围内的所有k‑mer频次并作为Combine函数的输入；Combine函数对得到的中间结果进行本地合并并将结果作为Reduce函数的输入；Reduce对各Combine节点传送来的key相同的键值对进行合并输出最终结果。本方法能够有效的处理大规模序列数据集，降低处理设备性能要求；同时解决现有方法中I/O开销占总处理时间过大问题，显著提升处理速度。
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