-
公开(公告)号：CN109668733A
公开(公告)日：2019-04-23
申请号：CN201811571587.6
申请日：2018-12-21
Applicant: 苏州大学
IPC: G01M13/045
Abstract: 本发明公开了一种变分非线性模式分解变转速轴承故障诊断方法。本发明一种变分非线性模式分解变转速轴承故障诊断方法，包括：利用振动信号传感器收集滚动轴承动态信号；从振动信号中分离出低频区域，并采用快速谱峭度方法识别出共振带，从而实现频带分离；采用脊线提取算法分别在低频区域提取转频曲线和在共振频带提取故障特征频率曲线，得到粗略的频率信息；以提取出的粗略频率信息作为初始值，通过变分非线性模式分解方法进行优化分析，以获取准确估计的转频和故障特征频率；对优化后的转频和故障特征频率进行特征阶次计算，并比对理论值判断故障类型。
-
公开(公告)号：CN103945091B
公开(公告)日：2017-03-29
申请号：CN201410162913.3
申请日：2014-04-22
Applicant: 苏州大学
IPC: H04N5/21
Abstract: 本发明公开了一种基于FPGA进化学习的数字图像滤波电路设计方法，利用基因表达式对电路编码和(2+ )ES进化策略的寻优特性，通过对样本图像滤波前后效果的学习，使用多目标模型进化一组合适的关系操作集合，设计出的滤波电路能够取得尽可能好的图像滤波效果，在学习阶段,滤波器在限定的进化代数后可得到优化的逻辑组成结构，通过VHDL转换和竞争与冒险消除设计,在FPGA芯片上实现图像滤波的硬件电路。本发明进化得到的非线性滤波电路，使得滤波后的图像清晰，边缘清楚。
-
公开(公告)号：CN104978582A
公开(公告)日：2015-10-14
申请号：CN201510246005.7
申请日：2015-05-15
Applicant: 苏州大学
IPC: G06K9/48
CPC classification number: G06K9/48 , G06K2209/21
Abstract: 本发明涉及一种基于轮廓弦角特征的遮挡目标识别方法，通过建立多个目标图像的局部特征的模板库；提取出目标边缘的轮廓特征；构造各轮廓点的弦角特征描述子；利用弦角特征描述子的自包含属性对存在遮挡的轮廓进行描述，获得轮廓段的弦角特征描述矩阵；采用L1度量方法计算目标图像轮廓点的弦角特征描述子与模板库中局部特征的轮廓点的弦角特征描述子之间的距离，获得匹配代价矩阵；利用积分图算法计算匹配代价矩阵的相似度，实现部分遮挡目标的识别。本发明可以对目标形状进行轮廓空间位置特征的提取，实现存在遮挡目标的识别，具有尺度不变性、旋转不变性和平移不变性，提高了目标识别和形状检索的准确率和鲁棒性。
-
公开(公告)号：CN104376143A
公开(公告)日：2015-02-25
申请号：CN201410372628.4
申请日：2014-07-31
Applicant: 苏州大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种基于近似逻辑电路的软错误屏蔽方法，以较低的面积/功耗代价换取与原电路功能接近的近似电路，并通过近似电路对原电路中的重要输出位或易错位进行屏蔽，忽略相对次要的输出位，达到高错误覆盖率且低代价的逻辑错误屏蔽系统。本发明能够实现高性价比的容错，相比于先前的容错方法，避免了传统的系统完全备份带来的高能耗/大面积开销，也没有自主容错的时钟能源过多消耗和数据路径亚稳态问题，无需回滚与修复，且对原电路具有无创性。
-
公开(公告)号：CN103295225A
公开(公告)日：2013-09-11
申请号：CN201310123686.9
申请日：2013-04-10
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明公开了一种弱光照条件下的列车转向架边缘检测方法，包括：基于中值滤波法对目标图像进行预处理；采用全局亮度调节函数，对目标图像中暗区细节区域的亮度进行非线性调节；使用局部多尺度Retinex算法增强目标图像的边缘特征；构造小波函数，对目标图像进行小波变换，生成模图和相角图；在模图中寻找沿相角方向模的极大值点，生成边缘图像，并将其它像素点标记为零；将模相近、相角相似的非零像素点联接，删除长度小于预设长度阈值的孤立链，利用数学形态学中的腐蚀运算，对所得到的边缘加以细化，得到单像素宽的边缘。本发明可以对在弱光源条件下拍摄的列车转向架图像的边缘提取，实现了提取图像最本质的特征的目的，有利于后续的故障识别。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102866010A
公开(公告)日：2013-01-09
申请号：CN201210371014.5
申请日：2012-09-28
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明实施例公开了一种信号的谱峭度滤波方法及相关装置，用于强背景噪声信号滤波，提取信号瞬态特征。本发明实施例包括：获取输入信号；建立以输入信号的信号特征频率为中心频率，不同带宽的Morlet小波滤波器组；根据Morlet小波滤波器组对输入信号滤波，并计算信号平方包络；根据信号平方包络计算谱峭度，并得出谱峭度阻尼比矩阵；根据谱峭度阻尼比矩阵自适应获取最优带宽Morlet小波滤波器；利用最优带宽Morlet小波滤波器对输入信号滤波，并提取输入信号的瞬态特征。
-
公开(公告)号：CN102103014B
公开(公告)日：2012-09-05
申请号：CN201010585236.8
申请日：2010-12-13
Applicant: 苏州大学
IPC: G01H11/06
Abstract: 本发明公开了一种信号中的周期瞬态成分的检测方法，利用传感装置输入并进行模/数转换，获得信号，检测信号中是否存在周期瞬态成分，其特征包括如下步骤：计算信号的时间平均函数；计算其相关系数；利用快速傅里叶变换计算的频谱，根据频谱确定信号的主要频率成分，分别按照周期建立极坐标映射，并将各映射表示在极坐标图上，当对应于周期极坐标图上出现增强的特征表示，判定待检测信号中存在有周期的瞬态成分。本发明方便地实现了瞬态成分特征参数及周期的自适应检测，提高周期判断的效率和准确性；特别适用于旋转机械设备故障自动识别，并能成功进行多故障并存时的诊断。
-
公开(公告)号：CN102103014A
公开(公告)日：2011-06-22
申请号：CN201010585236.8
申请日：2010-12-13
Applicant: 苏州大学
IPC: G01H11/06
Abstract: 本发明公开了一种信号中的周期瞬态成分的检测方法，利用传感装置输入并进行模/数转换，获得信号，检测信号中是否存在周期瞬态成分，其特征包括如下步骤：计算信号的时间平均函数；计算其相关系数；利用快速傅里叶变换计算的频谱，根据频谱确定信号的主要频率成分，分别按照周期建立极坐标映射，并将各映射表示在极坐标图上，当对应于周期极坐标图上出现增强的特征表示，判定待检测信号中存在有周期的瞬态成分。本发明方便地实现了瞬态成分特征参数及周期的自适应检测，提高周期判断的效率和准确性；特别适用于旋转机械设备故障自动识别，并能成功进行多故障并存时的诊断。
-
公开(公告)号：CN101886977A
公开(公告)日：2010-11-17
申请号：CN201010198866.X
申请日：2010-06-12
Applicant: 苏州大学
IPC: G01M13/02
Abstract: 本发明公开了一种信号中的周期瞬态成分的自适应检测方法，利用传感装置输入并进行模/数转换，获得信号x(t)，检测信号x(t)中是否存在周期瞬态成分，包括如下步骤：建立小波库，并参数化表示；根据相关系数最大的原则，选取与信号相似程度最高的基小波，并确定其对应的参数，记为构造周期小波将检测信号x(t)和周期小波计算相关系数kT(T)，根据相关系数最大原则，自适应选取周期选取的周期即为信号中存在的周期瞬态成分的周期。本发明方便地实现了瞬态成分特征参数及周期的自适应检测，提高周期判断的效率和准确性；特别适用于对机械设备的故障的自动识别。
-
公开(公告)号：CN118690276B
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411165214.4
申请日：2024-08-23
Applicant: 苏州大学
IPC: G06F18/2415 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/094 , G01M13/045 , B61K9/08
Abstract: 本发明公开了高铁轮轨运维技术领域的一种高铁轮轨感知对抗学习损伤识别方法，方法包括：获取待识别的振动信号；将所述振动信号输入预训练的高铁轮轨损伤识别模型，所述高铁轮轨损伤识别模型包括深度特征提取器和开放式损伤分类器；利用高铁轮轨损伤识别模型，通过深度特征提取器提取振动信号的高维特征，基于所述高维特征通过开放式损伤分类器得到对应多种损伤类型的多维预测概率数据，并根据对应多种损伤类型的多维预测概率数据确定损伤类型识别结果。本发明能够解决通过深度学习进行高铁轮轨系统损伤识别时，新型损伤会被错误识别为已有的损伤类型而导致准确率下降，难以保障高铁运行的安全性和效率的技术问题。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
192
records
(took 0.057 seconds)
