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公开(公告)号：CN118779781A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410747845.0
申请日：2024-06-11
Applicant: 北京建筑大学
IPC: G06F18/2433 , G06F18/214 , G06F18/213 , G06F18/10 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于自调节联合分布自适应的早期微弱故障诊断方法，涉及机械工程技术领域。该方法包括如下步骤，步骤1：采集对源域的一维振动信号和目标域的早期微弱故障信号。步骤2：搭建Gabor‑CNN主干网络。步骤3：对预处理之后的源域二维图像样本进行重划分。步骤4：统计伪标签相同的目标域样本分布，并求平均值以此作为分类的目标域样本的阈值。步骤5：计算每一轮经过主干网络分类之前的目标域样本数据对应的分布平均值，与步骤4中的阈值求比值，将比值作为条件分布损失和边缘分布损失在总损失函数中的系数；以此进行逐次迭代实现最终分类。本方法可以实现对机械设备退化阶段早期微弱故障的有效分类，防止后期严重故障造成的较高损失。
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公开(公告)号：CN118334482A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410611908.X
申请日：2024-05-17
Applicant: 北京建筑大学 , 中国特种设备检测研究院
IPC: G06V10/80 , G01N21/954 , G01N29/06 , G01N29/44 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06N3/0464 , G06T3/40 , G06T5/90 , G06T5/70 , G06T7/10 , G06N3/084 , G06T7/00
Abstract: 本发明提供了一种线阵相机图像与超声波B显图像的管道无损探伤方法，包括设计智能化的管道无损探伤方法；控制管道图像采集装置沿着管道行进，在行进过程中采集管道的线阵相机图像和超声波B显图像；对采集的线阵相机图像和超声波B显图像预处理；设计双主干网络的Vision Transformer模型，通过其中一个主干网络处理线阵相机图像，通过其中另一个主干网络处理超声波B显图像，进行多模态数据融合；将多模态数据融合后的数据导入3D‑CNN模型中，进行特征提取和训练；根据提取的特征判断管道状况，并对训练结果综合分析，评估所设计方法的有效性。这种方法提高了管道检测的准确性和可靠性，同时降低了对传统方法的依赖度，为管道的安全运行提供了有力保障。
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公开(公告)号：CN109160164B
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201811081396.1
申请日：2018-09-17
Applicant: 北京建筑大学
Abstract: 本发明公开了一种智能多层升降式货物存放智能控制系统，本发明公开了一种物品存放智能控制系统，该系统包括支撑模块、运输模块、驱动模块、显示模块、操作模块、控制模块、报警模块。支撑模块的四周圆周均匀发射状地设置有底层固定式轨道和上层升降式轨道，每个轨道内设置有一个存放仓，上层升降式轨道能够在中心柱上下升降，以及向下旋转折叠；通过输入编号选择操作的存放仓，识别存放仓在底层还是上层，若是上层，自动下降到预设的位置后，将存放仓倾斜下放，若是在底层，直接将存放仓倾斜下放，上层的存放仓复位到上层升降式轨道中后，自动上升至其设定的位置。本发明实现一键式控制，自行识别位置，执行相对应的动作，存放方便，上层升降式轨道能够旋转收纳。
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公开(公告)号：CN109160167B
公开(公告)日：2020-04-07
申请号：CN201811082815.3
申请日：2018-09-17
Applicant: 北京建筑大学
Abstract: 本发明公开了一种货物存放装置的驱动控制方法，该方法采用基于变分模态分解与非抽样提升双数复小波的电机控制算法，首先以分解后得到的主信号分量的所占整个信号能量比为目标函数，利用量子粒子群算法确定变分模态分解算法分解中心，对电流及转速信号进行二层分解，然后利用非抽样提升双数复小波算法对各分量信号进行降噪，最后进行信号还原以消除电信号中噪声，获取精确电机电流。本发明一键式操作，自动执行各动作，智能化程度高，存放方便，显示存放仓中的货物信息，方便查货和拿取货物。
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公开(公告)号：CN110826607A
公开(公告)日：2020-02-21
申请号：CN201911018641.9
申请日：2019-10-24
Applicant: 北京建筑大学
Abstract: 本发明实施例公开了一种滚动轴承的故障检测方法及装置，包括：获取目标滚动轴承在多种工况下的轴承振动信号，并选取预设比例的所述轴承振动信号作为训练集；分别按照第一预设占比、第二预设占比在所述训练集中选取第一训练数据、第二训练数据；分别基于所述第一训练数据及所述第二训练数据，对所述目标检测模型进行无监督训练及有监督训练，生成训练好的目标检测模型，以基于所述训练好的目标检测模型进行滚动轴承的故障检测。采用本发明可以有效提高滚动轴承故障检测的鲁棒性和准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109383975A
公开(公告)日：2019-02-26
申请号：CN201811082765.9
申请日：2018-09-17
Applicant: 北京建筑大学
Abstract: 本发明公开了一种多层升降式货物存放装置的控制方法，该装置包括中心柱，中心柱的四周圆周均匀发射状地设置有底层固定式轨道和上层升降式轨道，每个轨道内设置有一个存放仓，上层升降式轨道能够在中心柱上下升降，以及向下旋转折叠，该显示系统能够显示存放仓内的货物信息、重量和存放时间；该方法包括，通过输入编号选择操作的存放仓，识别存放仓在底层还是上层，若是上层，自动下降到预设的位置后，将存放仓倾斜下放，若是在底层，直接将存放仓倾斜下放，上层的存放仓复位到上层升降式轨道中后，自动上升至其设定的位置。本发明实现一键式控制，自行识别位置，执行相对应的动作，存放方便，上层升降式轨道能够旋转收纳。
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公开(公告)号：CN107886141A
公开(公告)日：2018-04-06
申请号：CN201711051856.1
申请日：2017-10-30
Applicant: 北京建筑大学
CPC classification number: G06K17/0029 , G06Q10/20
Abstract: 本发明提出了一种检修作业远端支持与引导系统及方法，其主要通过现实增强装备的检修作业优化技术，构建适应城市轨道交通车辆各级检修作业任务的高可靠性检修作业远端支持系统，采用人工电子标签进行人员及车辆信息的准确定位，将大数据处理后的结果通过智能终端及现实增强设备传输给检修人员，使得检修工作人员获得准确的数据支持及优化实施方案的引导，实现检修作业高效率、高可靠性、高准确性、全面的实施，从而减少维修过程中的一部分人为误差。
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公开(公告)号：CN119090839A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411189240.0
申请日：2024-08-28
Applicant: 北京建筑大学 , 北京智弘通达科技有限公司
IPC: G06T7/00 , G06T5/80 , G06V10/80 , G06V10/44 , G06V10/42 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/096
Abstract: 一种铁轨异常扣件多源信息融合的智能检测方法，包括设备准备；数据收集；对左右斜视角图像数据矫正；目标物检测框选；目标框选对齐；图像处理；异物检测；表面位置数据截取映射；数据整合；采用多源特征融合智能检测方法提取特征；轻量化部署；实时预警机制。本发明利用轨道扣件多视角采集设备采集到的多视角数据，应用多特征融合的智能算法对异常扣件进行检测，多源信息融合提高了异常扣件检出的准确性，并建立了针对异常情况的实时预警机制，从而可以及时通知维修工人进行紧急处理，保障铁路行车的安全性。
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公开(公告)号：CN114821183A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210499490.9
申请日：2022-05-09
Applicant: 北京建筑大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06F40/18
Abstract: 本发明公开了轨道图像智能分析系统，包括轨道图像自动分类模块、轨道表面伤损智能识别模块、模型迭代更新模块；所述轨道图像自动分类模块用于将输入的通过深度学习的图像分类模型分成有砟轨道、无砟轨道、道岔区域以及扣板型扣件轨道四种类型；所述轨道表面伤损智能识别模块用于在图像分类完成后，选择想要检测的区域，调用相应轨道区域训练好的深度学习目标检测模型，对选取区域进行识别，将损伤区间提取标记出来；所述模型迭代更新模块用于对深度学习目标检测模型进行迭代训练。本发明能够对收集到的轨道图像数据，通过深度学习模型进行检测，达到轨道图像自动分类，轨道表面伤损的智能识别，将伤损图像收集再训练，迭代更新深度学习模型功能。
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公开(公告)号：CN109799135B
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN201910121643.4
申请日：2019-02-19
Applicant: 北京建筑大学
Abstract: 一种铁路I型弹条高频疲劳测试夹具及系统。本发明提出了一整套完整的弹条三维模型构建系统，基于该系统构建待测试的弹条的三维模型，并依托有限元力学性能分析获得待测试的弹条下压直至正确安装位置所需的预压力Fn。由此，本发明在进行弹条高频疲劳试验测试时，能够更为真实的模拟测试出弹条实际性能，并且可以加快试验进度，为铁路关键设备的服役性能提供保障。
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