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公开(公告)号：CN107102637B
公开(公告)日：2019-07-16
申请号：CN201710487383.3
申请日：2017-06-23
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 一种基于CAN的总线信号故障模拟装置产生故障信号的方法，本发明涉及故障模拟装置产生故障信号的方法。本发明的目的是为了解决现有总线出现故障时无法判断总线各节点是否能够执行正确的错误处理机制以及现有CAN测试装置造价高、通用性不强的问题。过程为：将任意函数发生器连接到PC机，对上位机程序和上位机中的界面进行编写，打开PC机中上位机；上位机程序打开任意函数发生器，获取界面的控件参数；将获取的参数组装成帧，任意函数发生器输出信号；将输出信号传输给CAN总线收发器，得到故障信号。本发明用于故障信号领域。
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公开(公告)号：CN107024505A
公开(公告)日：2017-08-08
申请号：CN201710263347.9
申请日：2017-04-19
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于热量变化及微流控芯片技术的COD检测方法，涉及一种COD检测方法，具体涉及在微流控芯片上进行热量检测来实现COD检测的方法。本发明为了解决当前的COD检测方法存在的周期较长、易造成二次污染的问题。本发明首先基于微流控芯片进行热量变化检测，分别在微流控芯片中装载反应试剂和水样进行放热反应，采集温度数据峰值，并将采集到的温度数据峰值作为反应温度，根据反应温度得到反应电压数据及反应电压数据差值；根据反应电压数据差值与被测水样COD的线性关系实现对被测水样COD的检测。本发明适用于被测水样的COD检测。
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公开(公告)号：CN106886843A
公开(公告)日：2017-06-23
申请号：CN201710183533.1
申请日：2017-03-24
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于改进粒子群算法的数字微流控芯片故障检测方法及系统，属于微数字微流控芯片故障检测领域，为了解决现有技术的数字微流控芯片故障检测方法故障定位时间较长的缺点，而提出一种基于改进粒子群算法的数字微流控芯片故障检测方法，包括：获取测试液滴的起始位置和终点位置；构建禁忌表；构建至少一个粒子群，为每个粒子群构建与其对应的位置矩阵；确定粒子群算法中每个粒子的速度向量，直至所有相邻电极均被遍历；根据公式更新粒子的位置序列；计算每个粒子的位置向量的适应度，并分别确定每个种群当前最短路径以及全局最短路径；重复上述步骤，直至达到预定的迭代次数，输出全局最短路径。本发明适用于数字微流控芯片的故障检测。
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公开(公告)号：CN106126973A
公开(公告)日：2016-11-16
申请号：CN201610452114.9
申请日：2016-06-21
Applicant: 哈尔滨工业大学
CPC classification number: G06F19/18 , G06K9/6269
Abstract: 基于R‑SVM和TPR规则的基因功能预测方法，涉及一种基因功能的预测方法。本发明可以实现对基因功能的预测，能够解决采用分类算法实现基因功能预测时所存在的多标签问题以及层级约束问题。本发明首先将已知功能的基因作为训练样本，构成训练集；针对GO注释方案中的每个节点，构造正样本集和负样本集；针对GO注释方案中的每个节点，选择对该节点的功能进行分类时贡献较大的属性；通过训练得到一组R‑SVM分类器并对未知样本进行分类预测，得到一组初步R‑SVM分类结果；将分类结果转化为后验概率值，使用针对有向无环图层级结构的带权重的TPR集成算法，实现基因功能的预测。本发明适用于基因功能的预测。
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公开(公告)号：CN105490795A
公开(公告)日：2016-04-13
申请号：CN201510940017.X
申请日：2015-12-11
Applicant: 哈尔滨工业大学
CPC classification number: H04L5/0094 , H04B7/026 , H04W72/0453
Abstract: 基于协作传输技术的移动式无线网络节点一维部署方法，本发明涉及移动式无线网络节点一维部署方法。本发明是要解决传统的通讯网络都是基于二维的区域覆盖考量，但是二维的结果是无法直接应用到一维空间的问题。步骤一、根据无线通信的基本原理，构建基于协作传输的基本信号传输模型；步骤二、根据步骤一中的基本信号传输模型建立MS-DF模型；步骤三、选取MS-DF模型公式初始值，建立改进蚁群优化算法；步骤四、利用步骤三中的改进蚁群优化算法，搜索最优节点拓扑结构及部署位置。本发明应用于通讯领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102841543A
公开(公告)日：2012-12-26
申请号：CN201210243525.9
申请日：2012-07-13
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05B17/02
Abstract: FC-AE-1553接口传感器仿真设备，涉及一种接口传感器仿真设备。它是为了对FC-AE-1553仿真验证系统中的传感器NT终端进行仿真。其可编程逻辑器件内部构建有SOPC系统，NIOS II处理器、光纤接口模块和高速/低速接口控制模块均挂接在AVALON总线上。NIOS II处理器用于向光纤接口模块和高速/低速接口控制模块发送控制命令。高速/低速接口控制模块用于通过仿真设备内部总线与传感器进行数据交互。光纤接口模块用于将传感器传来的数据进行编码，并将编码后的数据通过光电/电光转换模块发送至其他FC-AE-1553设备；还用于通过光电/电光转换模块接收来自其他FC-AE-1553设备的数据，对该数据进行解码、CRC校验并传送给NIOS II处理器。本发明可广泛应用于航空电子系统中满足FC-AE-1553协议的传感器设备的研制与开发。
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公开(公告)号：CN1687913A
公开(公告)日：2005-10-26
申请号：CN200510009961.X
申请日：2005-04-30
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开一种VXI总线测试系统中的零槽控制器。具有通用串行总线接口的零槽控制器，它由零槽CPU电路1、零槽底板2、ISA/USB控制信号转换电路5和USB接口芯片6组成，1连接在2上的一号ISA总线插槽上以实现与2的信号往来，5的一个通信端连接在2上的二号ISA总线插槽2－2上，5的另一通信端连接6的一个通信端上，6的另一个通信端口连接在2－2的又一端口上以实现数据信号的传输，6的再一个端口连接在2－2的再一端上以实现中断请求信号的传输，5通过可编程逻辑器件EPLD实现。本发明采用标准接口USB直接同VXI系统的零槽控制器连接，解决了零槽控制器与外置控制器之间接口的速度瓶颈问题。
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公开(公告)号：CN115063352B
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202210569783.X
申请日：2022-05-24
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/46 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明是一种基于多图神经网络协同学习架构的显著性物体检测装置及方法。本发明涉及计算机视觉技术领域，确定显著性边缘特征与显著性区域特征，将显著性边缘特征与显著性区域特征分别通过图投影操作转化为边缘图节点与区域图节点；进行初始图交互，实现图间信息的传递；将交互之后的送入动态信息增强图卷积层，完成图节点信息的充分挖掘；将经过动态信息增强图卷积层处理之后的边缘图节点与区域图节点送入注意力感知融合模块，完成两种特征的互补融合，为显著性边缘特征与显著性区域特征的学习过程提供互补线索。本发明提升显著性物体检测性能，弥补传统卷积神经网络的关系学习能力不足的问题。
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公开(公告)号：CN113740736B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202111009944.1
申请日：2021-08-31
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/378 , G01R31/392
Abstract: 本发明提出一种基于深度网络自适应的电动汽车锂电池SOH估算方法，先对数据进行预处理，数据预处理后在原有的电压、电流、时间曲线的基础上构建SOC曲线和容量增量IC曲线，并根据这些曲线进行了特征提取；利用皮尔逊相关系数PCC计算提取出的特征与SOH的相关性，验证特征提取是否有效；再构建SOH估算模型；通过在深度网络中添加自适应层结合深度学习和领域自适应，实现迁移学习，建立出基于深度自适应网络的SOH估算模型；本发明能够有效的将电池老化信息从实验数据中迁移到工况数据下，有效的弥补了工况下电池老化信息不足的问题，提高了工况下SOH估算的精度，使其能够满足SOH估算的需求，可以应用于车载电池管理系统中。
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公开(公告)号：CN116859247A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310924511.1
申请日：2023-07-26
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01R31/36 , G01R31/378 , G01R31/367 , G01R31/382 , G01R31/3842 , G01R31/385 , G01R31/388 , G01R31/392 , G01R31/387
Abstract: 基于多源迁移学习的电动汽车锂电池SOH估算方法，它涉及一种电动汽车锂电池SOH估算方法。本发明为了解决现有估算方法难以满足工况下电动车SOH日常估算需求的问题。本发明的步骤包括步骤一、数据预处理及特征提取；步骤二、领域选择；步骤三、SOH估算模型训练；步骤四、构建基于多源对抗领域自适应网络的估算网络。本发明属于电池健康状态及迁移学习技术领域。
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