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公开(公告)号：CN113989534B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202111204859.0
申请日：2021-10-15
Applicant: 厦门大学
IPC: G06V10/762 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06Q50/40 , G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于多源运行数据的公交车站间载重识别方法，包括如下步骤：获取公交车历史运行数据，对获取的公交车历史运行数据进行预处理；根构造预处理后数据的特征向量，再将特征向量归一化处理；将归一化处理后的特征向量生成数据集，并将数据集划分为训练样本集和测试样本集；基于训练样本集对径向基函数神经网络模型进行训练，生成公交车站间载重识别模型，再利用测试样本集进行精度验证；采集公交车不同站间的行驶数据，使用公交车站间载重识别模型对公交车站间载重进行识别。本发明方法有效解决了公交车频繁启停导致载重识别结果不准确的问题，同时也能够识别出不同站间公交车载重的变化，作为实时能量管理策略调整的依据。
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公开(公告)号：CN114036830B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202111293525.5
申请日：2021-11-03
Applicant: 厦门大学
IPC: G06F30/27 , G06F111/06 , G06F111/08 , G06F119/12
Abstract: 本发明公开了一种基于多视图集成学习的公交车载重预测方法及装置，该方法采集多种视图数据集，并分别根据载重视图数据集、时间视图数据集、站点视图数据集和视频视图数据集训练不同的基学习器，根据不同的基学习器预测得到多个载重预测值，对多个载重预测值进行加权平均处理，采用遗传算法对加权平均处理的加权系数进行优化，根据最优加权系数计算得到最终载重预测值。本发明能够在公交车行驶前预测下一站的整车载重，将预测值输入到整车控制系统中，为能量管理和安全驾驶提供依据，为公交车控制策略的计算提供足够时间。
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公开(公告)号：CN114357661B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202210058694.9
申请日：2022-01-19
Applicant: 厦门大学
IPC: G06F30/17 , G06F30/28 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 柱塞‑滑靴组件耦合动力学模型建立方法，应用于滑靴副油膜润滑特性仿真，包括：基于柱塞‑滑靴运动学和动力学分析，进行相互耦合的受力分析，得到作用在滑靴和柱塞上的周期作用力；使用控制容积法对雷诺方程进行离散化处理，得到滑靴底面油膜的厚度场，通过CTDMA算法求解压力场，从而求解出滑靴副油膜合力；通过油膜合力求解出流体阻尼和刚度，并用初始定阻尼刚度减去流体阻尼刚度，得到系统变阻尼‑刚度矩阵；将周期作用力作为系统激振力，使用Newmark‑β方法求解出系统响应，并将响应结果作为下一步进度数的初始响应。基于柱塞‑滑靴动力学方程、离散化雷诺方程，建立动态油膜计算模型，求解柱塞‑滑靴运动状态。
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公开(公告)号：CN116933180A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310991358.4
申请日：2023-08-08
Applicant: 厦门大学
IPC: G06F18/2415 , G06F18/25 , G06N20/00 , G06F18/2431
Abstract: 本发明提供一种基于信息融合和随机森林的挖掘机作业阶段识别方法及系统，方法包括：步骤1，采集挖掘机多个通道的运行数据；步骤2，对挖掘机运行数据进行预处理和特征筛选；步骤3，基于信息融合技术对数据特征和决策概率向量进行融合，构建融合特征向量；步骤4，构建并训练挖掘机作业阶段智能识别的多粒度级联森林模型；步骤5，将运行数据输入挖掘机作业阶段智能识别模型，输出识别结果。本发明基于信息融合方法利用多种运行数据和多分类器决策概率向量构建输入特征，基于信息融合和多粒度级联森林模型的识别方法相比于基于其他深度学习模型的识别方法，其识别效率和准确性更高，识别结果可应用于挖掘机分阶段功率匹配控制。
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公开(公告)号：CN113722991B
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202110976632.1
申请日：2021-08-24
Applicant: 厦门大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/17 , G06F111/06 , G06F119/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种用于激光直接沉积(Direct laser disposition，DLD)仿真的热源参数反向识别方法，包括：S1、正向DLD仿真分析：构建简单沉积件的DLD仿真模型，获取不同热源参数下的仿真误差；S2、热源参数反向识别：借助支持向量机构建热源参数与仿真误差的定量映射关系，再利用遗传算法反向识别热源参数，并在正向‑反向实施过程中，通过闭环迭代优化热源参数识别区间，达到参数精确识别目的；S3、最优参数的适用性分析：以实际DLD工件为对象，构建基于最优参数的热力仿真模型，并与实验对比验证最优参数的适用性。本发明能够准确识别DLD热源参数，从而实现DLD热力仿真模型的精确构建。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114165401B
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202111514012.2
申请日：2021-12-10
Applicant: 厦门大学
IPC: F04B1/22 , F04B1/2014 , F04B1/324
Abstract: 一种电磁力矩可调位姿自适应补偿的轴向柱塞泵缸体组件，包括缸套、定子盘、环形永磁体、电磁线圈；所述缸套设于轴向柱塞泵的缸体外周并与缸体固连，以使缸套随缸体同步旋转；所述环形永磁体嵌入缸套靠近斜盘的端面；所述定子盘设于环形永磁体的相对面并与配流盘排油高压区相对应；所述电磁线圈设于定子盘上并与环形永磁体相对应，以产生轴向电磁斥力。通过电磁斥力补偿配流盘高压区排油产生的倾覆力矩，根据外界参数如负载、转速、工况等调节电磁线圈中电流大小，以此改变补偿力矩的大小，实现缸体位姿的自适应补偿，增强缸体在高速旋转时的动态稳定性，改善轴向柱塞泵的工作性能，从而延长其使用寿命。
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公开(公告)号：CN113984282B
公开(公告)日：2022-07-19
申请号：CN202111188122.4
申请日：2021-10-12
Applicant: 厦门大学
IPC: G01M1/22
Abstract: 一种无键相变转速下转子动平衡故障特征提取方法，包括：对采集到的振动信号进行带通滤波降噪处理；通过短时傅里叶变换对降噪处理后的振动信号进行时频分析，得到时频能量分布；采用Sobel算子计算得到能量梯度，并采用动态规划算法搜索具有最小能量梯度的目标脊线，以调节噪声引起脊线变化的不连续性，实现变转速振动信号瞬时转频的精确估计；根据提取到的瞬时转频对降噪处理后振动信号进行阶次跟踪计算和离散频谱校正，并提取一阶谱对应的幅值和相位。本发明能够克服临近频率和强噪声干扰，在无键相信号情况下实现变转速转子动平衡故障特征精确提取，节省了硬件成本，提高了动平衡效率。
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公开(公告)号：CN114587917A
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202210264314.7
申请日：2022-03-17
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本申请涉及按摩椅的技术领域，尤其涉及一种用于按摩机芯的调节机构及其按摩机芯和按摩椅，包括按摩椅本体和按摩机芯，所述本体的底座上设有调节机构，所述按摩机芯固定在所述调节机构上，所述调节机构包括由底座向按摩机芯依次设置的螺旋传动机构、伸缩连杆机构和蜗轮蜗杆机构，所述蜗轮蜗杆机构与按摩机芯固定连接并控制其相对底座沿水平面旋转，所述伸缩连杆机构支撑固定蜗轮蜗杆机构并控制其相对底座沿竖直方向上下运动，所述螺旋传动机构分别连接底座和伸缩连杆机构，并控制伸缩连杆机构相对底座沿水平方向前后运动，本申请能够实现大行程、任意位置按摩，同时结构简单，易于操控。
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公开(公告)号：CN114004993A
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202111241720.3
申请日：2021-10-25
Applicant: 厦门大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/762 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于LSTM速度预测优化的IA‑SVM行驶工况识别方法及装置，通过获取车辆历史运行数据并进行预处理，构建运动学片段数据库并获取行驶工况在线识别训练数据；建立基于IA优化SVM算法的行驶工况在线识别模型，通过行驶工况在线识别训练数据对基于IA优化SVM算法的行驶工况在线识别模型进行训练，得到行驶工况在线识别模型；建立基于LSTM的速度预测模型，以车辆的历史行程作为速度预测训练数据对基于LSTM的速度预测模型进行训练，得到速度预测模型；获取实时采集到的车辆运行数据，输入速度预测模型实时预测得到未来速度序列，将未来速度序列与历史速度序列拼接构成识别序列，将识别序列输入行驶工况在线识别模型，识别出车辆行驶工况。
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公开(公告)号：CN113989534A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111204859.0
申请日：2021-10-15
Applicant: 厦门大学
IPC: G06V10/762 , G06V10/774 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q50/30
Abstract: 本发明公开了一种基于多源运行数据的公交车站间载重识别方法，包括如下步骤：获取公交车历史运行数据，对获取的公交车历史运行数据进行预处理；根构造预处理后数据的特征向量，再将特征向量归一化处理；将归一化处理后的特征向量生成数据集，并将数据集划分为训练样本集和测试样本集；基于训练样本集对径向基函数神经网络模型进行训练，生成公交车站间载重识别模型，再利用测试样本集进行精度验证；采集公交车不同站间的行驶数据，使用公交车站间载重识别模型对公交车站间载重进行识别。本发明方法有效解决了公交车频繁启停导致载重识别结果不准确的问题，同时也能够识别出不同站间公交车载重的变化，作为实时能量管理策略调整的依据。
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