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公开(公告)号：CN108896296A
公开(公告)日：2018-11-27
申请号：CN201810351068.2
申请日：2018-04-18
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于卷积神经网络的风电齿轮箱故障诊断方法，其步骤：采集各种故障类型下的状态振动信号，并进行时频变换获取振动时频图，建立风电机组齿轮箱故障样本库；随机选取训练样本建立卷积神经网络模型；调整每类故障样本图像像素，作为训练样本输入卷积神经网络，进行迭代训练并优化训练全局参数使卷积神经网络输出softmax损失函数值下降并收敛，得到训练好的卷积神经网络；再次采集风电机组齿轮箱故障振动信号作为待诊断样本，将待诊断样本进行时频变换生成时频图，并调整像素，输入训练好的卷积神经网络进行识别分类，输出故障样本属于各类故障的概率值，将最大概率值对应的故障类别作为该待诊断样本的故障类型。
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公开(公告)号：CN104897277B
公开(公告)日：2018-05-11
申请号：CN201510295830.6
申请日：2015-06-02
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G01H17/00
Abstract: 本发明涉及一种基于双谱熵的风力发电机组故障诊断方法，其步骤：采集风力发电机组在正常运行状态、轻度故障、中度故障以及重度故障下的振动信号；计算所有振动信号的故障特征带；建立故障疏离度检测模型；采集待检测风力发电机组的振动信号，将待检测振动信号进行故障特征带计算，得到的故障特征输入故障疏离度检测模型中，计算该故障状态与四类故障状态的故障疏离度,得到的最小疏离度即为该风机的故障状态。本发明能有效提取非平稳信号的故障特征，并进行风力发电机组的故障诊断，提高故障诊断的精度，可以广泛在风电机组设备故障诊断中应用。
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公开(公告)号：CN104794455B
公开(公告)日：2017-11-14
申请号：CN201510220780.5
申请日：2015-05-04
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明涉及一种东巴象形文字识别方法，其包括步骤：采用投影法对东巴象形文字进行特征提取；根据提取的东巴象形文字特征，结合相似法和网络反馈法对东巴象形文字进行识别，针对于结构笔画简单，形态结构各异且很容易辨识的东巴象形文字采用相似法进行识别；对于结构笔画复杂，形态结构类似的东巴象形文字采用网络反馈方法进行识别。本发明可以将东巴文分类到较小的范围，达到较高的识别率，并且减少识别时间，可以广泛在文字识别领域中应用。
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公开(公告)号：CN104156591B
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201410384078.8
申请日：2014-08-06
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明涉及一种马尔可夫故障趋势预测方法，其步骤：(1)用转子实验台模拟旋转机械设备正常运行状态，采集正常运行状态下振动信号；故障程度、中度故障程度和重度故障程度，采集三种故障下振动信号；(3)计算所有振动信号中每组振动信号的1.5维谱；(4)计算振动信号的1.5维谱频带能量均值；(5)获得频带能量区间，并标记状态序列和状态空间；(6)采集实际旋转机械设备的振动信号，进行步骤(3)～(4)得到各组振动信号的1.5维谱频带能量均值，并获得实际旋转机械设备的状态序列；(7)利用马尔可夫链对实际旋转机械设备的状态进行趋势预测。本发明能广泛在旋转机械故障趋势预测中应用。(2)用转子实验台模拟旋转机械设备故障的轻度
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公开(公告)号：CN106370311A
公开(公告)日：2017-02-01
申请号：CN201610921802.5
申请日：2016-10-21
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G01J5/10
CPC classification number: G01J5/10
Abstract: 本发明涉及一种针对热分析仪的温度测量装置及测量方法，其步骤：在密闭加热炉内设置有吸收红外辐射能量的传感器阵列和图像传感器，传感器阵列将采集到的红外辐射信号传输至信号处理器，形成红外热像图信息并传输至计算机；在密闭加热炉内设置的图像传感器将采集到的加热炉内图像信息经采集卡传输至计算机；计算机将接收到的红外热像图信息和图像传感器采集的图像信息进行信息融合处理，获得新的温度数据，通过该新的温度数据显示出加热炉内的温度分布状况。本发明克服了接触式测温的缺点，能精确地计量整体的温度环境、扩大温度测量范围，可以广泛适用于测量密闭真空空间的整体温度场的温度测量，对于需精密测量整体环境温度的真空场合尤其适用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104866607A
公开(公告)日：2015-08-26
申请号：CN201510303392.3
申请日：2015-06-04
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30289 , G06F17/30292
Abstract: 本发明涉及一种东巴文释读数据库建立方法，包括以下步骤：对现有东巴文化资料进行采集并建立图形模板库、音频模板库和视频模板库；根据图形模板库、音频模板库和视频模板库建立释读数据库，释读数据库包括词意数据库、句意数据库和事件数据库；将词意数据库、句意数据库、事件数据库进行融合，融合后与释读知识库连接，释读知识库根据规则对三种释读数据库进行释读内容的组合，并利用推理引擎促进释读知识库与三种释读数据库的融合，完成释读数据库的建立。本发明有效解决了东巴象形文字释读数字化的难题，可以广泛在文字释读领域中应用。
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公开(公告)号：CN104794470A
公开(公告)日：2015-07-22
申请号：CN201510220591.8
申请日：2015-05-04
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明涉及一种面向东巴象形文的数字化获取与图像处理方法，其步骤：对东巴经典古籍经书进行数字图像采集；对采集到的数字图像进行去噪；对去噪后的数字图像信息进行笔划特征突出化处理，增强目标文字与背景的对比度；对特征突出化处理后的数字图像信息进行轮廓检测；对轮廓检测后的数字图像信息进行尺寸统一化处理，完成东巴象形文的数字化获取与图像处理。本发明能有效将模糊的纸质经书实现数字化提取，数据量压缩比高，去噪后得到的噪声与图像信号之间平滑弧线过渡，得到的图片清晰，便于文化的数字化传承与保护，可以广泛在文字图像处理领域中应用。
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公开(公告)号：CN104361238A
公开(公告)日：2015-02-18
申请号：CN201410654345.9
申请日：2014-11-17
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明涉及一种基于信息熵改进PCA的故障敏感特征提取方法，其包括步骤：采集往复压缩机的多项运行状态参数；计算故障敏感值，并构造故障敏感特征矩阵；计算故障敏感协方差矩阵；对故障敏感特征协方差矩阵进行分解，得到故障敏感特征协方差矩阵的特征值，得到各个特征值对应的单位化特征向量；计算第i个主成分的贡献p_i及前j个主成分累积贡献率p_lj，并选取前k个特征值对应的特征向量进行组合形成映射矩阵；对故障敏感特征矩阵进行映射变换，得到重构主故障特征矩阵；计算主故障特征矩阵携带的故障信息量及各主特征信息熵加权融合权系数，得到信息熵加权系数矩阵；利用信息熵加权系数矩阵对各主故障特征进行信息熵加权融合，得到融合故障敏感特征。
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公开(公告)号：CN103042436B
公开(公告)日：2014-12-24
申请号：CN201310021815.3
申请日：2013-01-21
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于轴心轨迹流形学习的主轴回转误差溯源方法，其包括以下步骤：1）在主轴外周向间隔设置两个电涡流传感器，由两个电涡流传感器采集主轴振动信号；2）对检测到的主轴振动信号进行处理对主轴的运行状态进行判断；3）主轴振动信号在同一平面坐标系内交于一点，连续采样后获得轴心轨迹；4）对主轴轴心轨迹进行误差分离获得主轴实际回转精度A；5）根据主轴的实际回转精度A和流形敏感特征Qij获得映射函数图谱数据库Q:{f(i)＝Qij|A}；6）若主轴的实际回转精度A≥ηE，η＝0.8~1,则调用映射函数图谱数据库Q，进行主轴回转误差的溯源，并对相应故障进行维修；若主轴的实际回转精度A≥ηE，η＝0.6~0.8，则对主轴回转误差进行溯源分析监控；其中E是该机床出厂时的主轴回转精度。
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公开(公告)号：CN104155134A
公开(公告)日：2014-11-19
申请号：CN201410384189.9
申请日：2014-08-06
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G01M99/00
Abstract: 本发明涉及一种高阶累积量特征提取方法适用性的判断方法，其包括以下步骤：(1)采用转子实验台模拟机械设备正常运行状态，采集转子实验台在正常运行状态下的振动信号；(2)利用转子实验台模拟机械设备在某一种故障下的轻度故障程度、中度故障程度和重度故障程度三种故障程度，并采集转子实验台在三种故障程度下的振动信号；(3)计算所有振动信号中每组振动信号1.5维谱；(4)判断1.5维谱特征提取方法对于机械设备故障劣化是否具有敏感性和趋势性，同时满足敏感性和趋势性的特征提取方法适用于该故障的机械设备故障趋势预测。本发明能准确的判断出1.5维谱特征提取方法适用于哪种故障类型，可以广泛在机械设备故障趋势预测中应用。
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