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公开(公告)号：CN111604911B
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202010596403.2
申请日：2020-06-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种辅助机械手臂，包括手臂底座、旋转座、机械臂和机械爪，以及控制器和与控制器连接的传感器芯片、控制开关、第一舵机、第二舵机、第三舵机；旋转座可转动设置在手臂底座上，在第一舵机带动下水平转动；机械臂采用机械连杆机构，其一端与旋转座上端通过销轴连接，在第二舵机带动下实现伸缩；机械爪设置在机械臂末端，在第三舵机带动下实现开合。传感器芯片实时采集用户手臂运动参数，并将采集结果信息传送至控制器；控制器控制第一舵机和第二舵机启停，并接收控制开关指令以控制第三舵机启停。还公开一种辅助机器人。本发明将用户小浮动手臂运动同步放大转换成机械臂的运动，结合机械爪开合，辅助行动不便人群完成所想完成的动作。
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公开(公告)号：CN113838089B
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202111102543.0
申请日：2021-09-20
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于计算机视觉技术领域，具体涉及一种基于特征匹配算法的气泡轨迹跟踪方法。本发明基于ORB特征匹配算法，针对气液两相流图像序列数据，提出了一种去离子水中形状发生变化的气泡轨迹跟踪方法。在模型结构上，首先进行图像预处理，包括：图像切割、信号亮度增强、图像去噪；其次，进行图像二值化，识别并输出只含有气泡轮廓的图像。再者，对相邻两帧图像中的同一气泡进行匹配。运用ORB算法对气泡轮廓特征进行提取和匹配，并根据特征匹配的结果找到气泡在下一帧图像中的位置(以气泡的几何中心坐标记录气泡的位置信息)。最后，将每一帧图像与其相邻两帧图像的匹配得到的结果进行综合，得到识别出气泡轨迹。
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公开(公告)号：CN112328588B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202011352099.3
申请日：2020-11-27
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F16/215 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种工业故障诊断非平衡时序数据扩充方法，步骤一：准备训练数据集；步骤二：构建GRU‑BEGAN的网络结构；步骤三：训练构建的GRU‑BEGAN网络模型；步骤四：根据训练好的GRU‑BEGAN生成对抗网络模型去生成小样本类型的人工数据，训练完成后的模型输入简单随机变量z|t，生成符合时间t的时序数据，将生成的数据集扩充至原始数据的小样本类型中，根据扩充后的数据集建立1D/2D‑CNN故障诊断模型。本发明在模型结构和损失函数上的改进使得模型收敛更快、数据质量更高，利用端到端的GRU‑BEGAN模型去训练故障数据中小样本时序数据集，得到生成的人工数据去增强原始数据集，提高故障诊断模型精确度。
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公开(公告)号：CN103617370A
公开(公告)日：2014-03-05
申请号：CN201310664406.5
申请日：2013-12-10
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明属于动态载荷识别领域，具体涉及一种基于二阶系统解耦的动载荷时域识别方法。本发明包括：解算机械系统参数矩阵；对原机械系统线性化，对原机械系统的块阵对角化：解算机械系统的非耦合形式；检测系统实时响应与载荷的关系；根据机械系统的实测响应信号，输出实际载荷，实测响应信号获取载荷。本发明提出了一种基于二阶系统解耦的动载荷时域识别方法，与现有的时域识别方法相比，此方法打破了时域识别方法在理论上只适用于比例阻尼的局限性，适用范围更加广泛。
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公开(公告)号：CN113591954A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110818499.7
申请日：2021-07-20
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种工业系统中缺失的时序数据的填充方法，包括步骤一：数据预处理；步骤二：针对缺失的多元时序数据，以边界平衡生成对抗网络BEGAN模型为基础，构建生成对抗网络模型BiGRU‑BEGAN；步骤三：训练BiGRU‑BEGAN网络模型；步骤四：用训练好的BiGRU‑BEGAN模型生成完整的人工数据并填充原始缺失数据。本发明通过生成对抗网络与双向循环神经网络结合的模型，最大化利用真实存在的数据信息，生成符合原始缺失数据特征分布规律的完整人工数据，再将缺失数据填充完整。利用填充好的完整数据进行后续的故障分类任务，增加缺失数据的分类准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104062635B
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201410317419.X
申请日：2014-07-04
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S7/02
Abstract: 本发明属于海杂波图像下海浪参数分析技术领域，具体涉及一种海杂波图像下基于最小区间思想的海浪主波周期反演方法。本发明包括：基于雷达采集32幅空间域的连续海杂波图像，选取分析区域构成子图像序列；对子图像序列进行3维傅里叶变换得到三维图像谱；根据色散关系构造带通滤波器，滤除三维波数频率图像谱中的非海浪信号，并积分获得二维海浪图像谱；利用调制传递函数，计算二维海浪波数谱：计算二维频率方向谱和一维频率谱；计算包含海浪一维频率谱总体能量的80％的最小频率估计区间；计算主波频率；计算主波周期。发明克服了现有主波周期反演算法当海浪一维频率谱为非单峰、不平滑时对频率区间估计不准确的不足。
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公开(公告)号：CN103617370B
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201310664406.5
申请日：2013-12-10
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明属于动态载荷识别领域，具体涉及一种基于二阶系统解耦的动载荷时域识别方法。本发明包括：解算机械系统参数矩阵；对原机械系统线性化，对原机械系统的块阵对角化：解算机械系统的非耦合形式；检测系统实时响应与载荷的关系；根据机械系统的实测响应信号，输出实际载荷，实测响应信号获取载荷。本发明提出了一种基于二阶系统解耦的动载荷时域识别方法，与现有的时域识别方法相比，此方法打破了时域识别方法在理论上只适用于比例阻尼的局限性，适用范围更加广泛。
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公开(公告)号：CN102621531A
公开(公告)日：2012-08-01
申请号：CN201210105517.8
申请日：2012-04-12
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于X波段雷达图像的降雨干扰抑制方法，属于遥感技术领域。所述的方法引入质量控制，确定存在问题的图像；接着引入三维表面参数来描述雷达回波图像的三维特性；然后结合信噪比及三维表面参数确定图像产生问题的原因，并确定降雨图像；最后利用频域滤波的方式处理被降雨影响较轻的图像。与现有降雨干扰抑制算法相比，本发明减少了需要进行识别判断的数据量，提高算法运行速度；比二维参数能提供更多的信息，描述更接近于真实表面，且能够给出所研究表面的直观图像以及与表面形态有关的足够信息；能更准确的确定雷达回波图像中受降雨影响的数据，以及影响的程度；能更准确地识别降雨资料；提高了海浪参数的反演精度。
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公开(公告)号：CN113591954B
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202110818499.7
申请日：2021-07-20
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F18/213 , G06F18/241 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种工业系统中缺失的时序数据的填充方法，包括步骤一：数据预处理；步骤二：针对缺失的多元时序数据，以边界平衡生成对抗网络BEGAN模型为基础，构建生成对抗网络模型BiGRU‑BEGAN；步骤三：训练BiGRU‑BEGAN网络模型；步骤四：用训练好的BiGRU‑BEGAN模型生成完整的人工数据并填充原始缺失数据。本发明通过生成对抗网络与双向循环神经网络结合的模型，最大化利用真实存在的数据信息，生成符合原始缺失数据特征分布规律的完整人工数据，再将缺失数据填充完整。利用填充好的完整数据进行后续的故障分类任务，增加缺失数据的分类准确率。
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公开(公告)号：CN116245918A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310236688.2
申请日：2023-03-13
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T7/277 , G06N3/08 , G06V10/74 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供一种液体中气泡的轨迹跟踪与检验方法，步骤一：获取气泡流数据；步骤二：训练YOLOv5检测算法模型；步骤三：训练DeepSort跟踪算法模型；步骤四：获得跟踪轨迹；基于YOLOv5算法训练所得检测模型，结合DeepSort算法训练所得跟踪模型，对气泡流数据进行跟踪，得到跟踪轨迹；步骤五：利用相似度指标，提升算法性能；本发明对液体中的运动气泡，运用基于目标检测算法的多目标跟踪算法，考虑目标外观及运动信息，实现对形状可能发生改变的气泡进行持续跟踪。此外，以轨迹相似度作为检验指标，优化多目标跟踪算法，得到一个跟踪性能更好的算法模型，为后续研究提供具有可靠性的轨迹数据。
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