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公开(公告)号：CN109783906B
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN201811633698.5
申请日：2018-12-29
Applicant: 东北大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G01N27/83 , F17D5/02
Abstract: 本发明提出一种管道内检测漏磁数据智能分析系统及方法，流程包括：在数据完备集构建模块中采用一种基于类时域稀疏采样和KNN‑softmax的数据完备集构建方法，得到完备漏磁数据集；在发现模块中采用一种基于选择性搜索与卷积神经网络相结合的管道连接组件发现方法，得到焊缝的精确位置；在发现模型中采用一种基于拉格朗日数乘框架和多源漏磁数据融合的异常候选区域搜索与识别方法，找出有缺陷的漏磁信号；在量化模块中采用一种基于随机森林的缺陷量化方法，得到缺陷尺寸；在解决方案模块中采用一种基于ASME B31G标准改进的管道解决方案，输出评估结果。本发明从整体角度提出了分析方法，实现了预处理，连接组件检测和异常检测，缺陷尺寸反演以及最终维修决策。
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公开(公告)号：CN110674915B
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN201910881235.9
申请日：2019-09-18
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进粒子群算法的不规则管道缺陷的反演方法，属于管道监测技术领域，本发明采用了改进的粒子群算法，引入个性化惯性权重的概念，分别对比每个粒子的适应度和种群的平均适应度来判断各个粒子当前所处位置的优劣，并以此为依据在基于BPSO的统一惯性权重的基础上减小位置较优粒子的惯性权重，增大位置较差粒子的惯性权重，使每个粒子的惯性权重与其当前位置更加匹配；在进行粒子的速度更新时，引入种群其他粒子的最优经验位置pbestc进行学习，调整学习因子c3使对应的pbestc随着迭代步数线性递减；并利用遗传算法的思想，通过继承与变异结合的方式，增加一个位置较优的粒子来跳出局部极小值并加速寻优进程。
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公开(公告)号：CN110492566B
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN201910783317.X
申请日：2019-08-23
Applicant: 东北大学
IPC: H02J7/00 , H02J7/14 , H01M10/44 , G01R31/3842
Abstract: 本发明涉及管道内检测器电源能量管理技术领域，提供一种管道内检测器电源能量管理系统及方法。本发明的系统包括均衡电路、充电电路、发电设备、采集模块、控制模块；均衡电路包括N组二极管、第二开关、第三开关；充电电路串联第三开关后与电池组并联；发电设备中发电机的转子与里程轮机械连接；采集模块包括电流传感器、电压传感器、温度传感器；控制模块为单片机，包括速度计算模块、SOC估计模块、距离预估模块、功率计算模块、充放电管理模块、能量优化模块，内置有脉冲接收器。本发明能够提高SOC值估计的精准度，能够对检测器多种工作模式下的电源能量进行优化控制，实现电能的自适应分配调度，提高电源能量管理的效率、质量及适应性。
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公开(公告)号：CN110646507B
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN201910917297.0
申请日：2019-09-26
Applicant: 东北大学
IPC: G01N27/9013 , G06K9/62
Abstract: 本发明提供一种基于锁相放大的多频旋转磁场的金属缺陷检测装置及方法，涉及电磁无损检测技术领域。该方法首先通过正弦激励信号发生模块产生正弦电流激励信号为检测探头提供激励，检测探头检测到电压信号并通过信号处理模块对信号数据处理后输入到缺陷数据识别模块，缺陷数据识别模块基于可扩展处理平台ZYNQ采用归一化动态阈值法对管道金属数据进行归一化，识别出管道缺陷特征，同时对异常数据进行滤波；将识别到的缺陷特征数据输入到基于随机森林的缺陷角度识别模块对缺陷的角度进行识别，得到最终的缺陷分类结果。该装置及方法能够实现非接触耦合检测及金属近表面的任意方向缺陷检测，同时可以实现缺陷任意角度的识别。
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公开(公告)号：CN114632773B
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210536103.4
申请日：2022-05-18
Applicant: 东北大学
Abstract: 本申请公开了一种基于复杂管道环境的柔性测径清管器及其使用方法，应用于管道检测领域，所述柔性测径清管器包括柔性壳体、电子舱体、测量装置和清洗管，电子舱体设置于柔性壳体的内部，测量装置包括无源射频标签阵列、测量模块和控制模块，测量模块和控制模块设置在所述电子舱体内，无源射频标签阵列设置于柔性壳体和电子舱体之间，清洗管设置于所述柔性壳体内的贯穿孔中。柔性壳体与清洗管配合对管道内壁污垢进行清理，控制模块通过测量模块发出射频信号使无源射频标签阵列产生电磁场，进而通过电磁场信号进行管道形变测量。所述柔性测径清管器可以将清管和形变测量的过程结合，更稳定省时地进行在役管道内检测工作，避免传统设备的卡堵风险。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114458868A
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202210290157.7
申请日：2022-03-23
Applicant: 东北大学
IPC: F16L55/32 , F16L55/40 , G05B11/42 , F16L101/30 , F16L101/12
Abstract: 本发明公开了一种履带式管道机器人及其运动控制方法，履带式管道机器人包括变径机构、履带机构、感知机构和控制机构，三个履带机构压紧管道内壁且呈120度夹角分布在变径机构外侧，变径机构与三个履带机构连接，运动控制方法通过控制机器人前端中心点与管道中心轴的偏向距离实现行走姿态稳定。本发明履带机构可相对于变径机构展开或收缩，使机器人可以适用于不同管径的管道中；履带机构采用平行四边形履带机构，使机器人可以在弯管、变径管等复杂管道内移动，并具有越过一定尺寸障碍的能力；其运动控制方法解决了现有管道机器人运动过程中行走姿态调整能力差，容易卡死的问题。
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公开(公告)号：CN108832630B
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN201810784823.6
申请日：2018-07-17
Applicant: 东北大学
IPC: H02J3/00
Abstract: 本发明提供一种基于预想事故场景的电网CPS预防控制方法，涉及电力系统自动化技术领域。该方法首先构建初始事故场景模型，基于特征相似度得到优化后的预想事故场景集；再分别从电网负荷的经济性损失指标、重载后果严重度指标、电压偏移严重度指标、频率偏移严重度指标、通信中断严重度指标综合分析计算其效益函数；然后基于灵敏度得到潮流转移控制策略、电压失稳调整策略、节点移除策略和通信可靠调节策略，进而构建求解模型，采用松弛法进行有限次数迭代得到混合预防控制措施。本发明提供的基于预想事故场景的电网CPS预防控制方法，得到针对不同预想事故场景的电网混合预防控制方法，实现电网的主动防御，保证电力系统的安全运行。
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公开(公告)号：CN112414466B
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202011320659.7
申请日：2020-11-23
Applicant: 东北大学
IPC: G01D21/02 , G01R31/367 , G01R31/3842 , H04W4/38 , H04W4/70 , H04B17/391 , H04B17/309 , H04W12/03 , F17D5/00 , H02J7/00
Abstract: 本发明提供一种管道内检测器实时监控系统及方法，涉及管道内检测器实时监控技术领域。本发明系统包括数据采集单元、SOC估计单元、控制单元、网络单元、上位机、选择单元；数据采集单元采集管道内检测器的检测数据，并与SOC估计单元、控制单元、网络单元依次串行连接，上位机管道内检测器通过无线通讯连接，网络单元同时与控制单元以及上位机双向连接，控制单元输出端连接所述选择单元输入端，选择单元输出端连接至管道内检测器；实时监控管道内检测器的工作状态并获取内检测器电池组的电流、电压、温度、SOC参数，可以得知内检测器的当前速度以及大概位置，在内检测器发生卡堵时，通过改变内检测器发电机工作方式，使其前进。
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公开(公告)号：CN113055114A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202110249876.X
申请日：2021-03-08
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明公开了一种基于动态补偿与分级传递式的输油管网时间同步方法，属于输油管网时间同步技术领域。按照时间同步顺序对输油管网上各时钟节点进行划分；将外部时间服务器作为授时节点，为整个输油管网的时钟节点提供初始的标准时间，将确定为最先进行时间同步的时钟节点作为待授时节点，待授时节点向授时节点获取标准时间信息，再按照所获取的标准时间对本地时钟进行动态补偿，完成第一级时钟节点的时间同步；再将第一级时钟节点作为授时节点，将确定为第二顺序进行时间同步的时钟节点作为待授时节点，完成第二级时钟节点的时间同步；依此类推，按照分级传递式的同步方式完成全部时钟节点的一次时间同步。提高了输油管网时间同步的精度与效率。
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公开(公告)号：CN113033396A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110316992.9
申请日：2021-03-24
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种基于特征融合的变频管道过球指示装置及过球检测方法，首先对采集的加速度信号通过卷积神经网络模型CNN提取信号的高级特征，对采集的声音信号通过深度神经网络模型DNN提取信号的高级特征，然后通过将卷积神经网络的全连接层和深度神经网络的全连接层进行拼接作为前馈神经网络的输入，实现加速度信号和声音信号的特征融合，最后利用前馈神经网络FNN输出过球检测的预测结果，同时提出一种变频控制方法控制传感器在下一时刻的采样频率，本发明可以提高检测信号抗干扰能力，精确地对内检测器进行过球检测，并且节约数据处理资源。
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