公开(公告)号：CN113033396B

公开(公告)日：2024-05-24

申请号：CN202110316992.9

申请日：2021-03-24

Applicant: 东北大学

Inventor： 马大中 ,  王晨阳 ,  胡旭光 ,  刘金海 ,  冯健 ,  贾文彬 ,  宋秦风 ,  王天彪 ,  汪刚

IPC: G06F18/213 ,  G06F18/24 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

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。

公开(公告)号：CN112184693B

公开(公告)日：2023-10-24

申请号：CN202011091643.3

申请日：2020-10-13

Applicant: 东北大学

Inventor： 刘金海 ,  左逢源 ,  吕慧莹 ,  张化光 ,  汪刚 ,  马大中 ,  卢森骧

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/11 ,  G06T5/20 ,  G06T5/10 ,  G06T5/00 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/774

Abstract: 本发明提供一种射线工业底片焊缝缺陷智能检测方法，涉及射线工业底片焊缝缺陷检测技术领域。该方法用两种数据预处理方式实现缺陷与背景的对比度增强，使缺陷特征更加明显。利用迭代检测与集成学习的思想，检测器对不同数据的检测效果不同，当该数据缺陷没有被检测器检测到时，用另外一组数据的检测结果去补充，以此得到一个更好更全面的检测模型。具体的检测过程为先迭代再集成；迭代时将前一次的检测结果采用三次样条插值方式将缺陷消除后重新放入检测器，每迭代一次将增强检测器对下一轮缺陷的感知。然后将两种处理方式迭代后的检测结果集成，运用非极大值抑制算法去除重叠的目标。最后再针对根部未熔合缺陷及夹层未熔合缺陷进行进一步检测。

公开(公告)号：CN110535121B

公开(公告)日：2022-12-27

申请号：CN201910795833.4

申请日：2019-08-27

Applicant: 东北大学

Inventor： 冯健 ,  程煌伦 ,  汪刚 ,  刘金海 ,  卢森骧 ,  马大中

IPC: H02J3/00 ,  H02J3/36 ,  H02J3/46

Abstract: 本发明公开一种交直流混联电网的两阶段多目标动态优化调度方法，属于电力调度技术领域，该方法包括获取交直流混联电网基础数据，建立含发电成本和环境成本的优化目标函数的第一阶段机组组合模型，建立以电压偏差为优化目标函数的交直流混联电网第二阶段最优潮流模型，将第一阶段所求各时间序列的优化结果给到对应第二阶段模型，使用教与学优化算法求解第二阶段模型，得到含交直流混联电网的动态优化调度方案。本发明将多目标动态优化调度解耦为两阶段优化过程，降低原始问题求解难度，提升了计算效率。此外在考虑了火电机组的最优组合和污染物排放量的基础上，还考虑了交直流混联电网的潮流约束，保证交直流混联电网安全、经济、稳定运行。

公开(公告)号：CN110288048B

公开(公告)日：2022-11-29

申请号：CN201910589274.1

申请日：2019-07-02

Applicant: 东北大学

Inventor： 刘金海 ,  魏红秋 ,  卢森骧 ,  张化光 ,  冯健 ,  马大中 ,  汪刚

IPC: G06K9/62

Abstract: 本发明公开一种SVM有向无环图的海底管道风险评估方法，步骤为：收集与管道风险相关的数据，并进行数据清洗；将清洗后的数据集中到一个数据库中形成特征矩阵，并利用互信息相关性分析方法进行特征选择，得出每个特征权值，找出与管道风险相关的主要影响因素作为特征子集；基于有向无环图的支持向量机DAG‑SVM对管道风险等级进行划分，得到L(L‑1)/2个支持向量机分类器，运用交叉验证及网格搜索法寻找最优参数，在测试阶段构造成有向无环图，每个节点对应一个二类分类器。本发明利用特征选择的方法解决了高维样本分类精度低的问题，利用有向无环图DAG方法的优点避免了一对一方法中存在的样本不可分的情况，同时减少了测试时间，提高了分类精度。

公开(公告)号：CN115355394A

公开(公告)日：2022-11-18

申请号：CN202211015982.2

申请日：2022-08-24

Applicant: 东北大学

Inventor： 冯彦宾 ,  汪刚 ,  刘昕琦 ,  王思元 ,  陈圣杰 ,  周琪明 ,  董炳谦 ,  吴振宁

IPC: F16L55/32 ,  F16L55/40 ,  F16L101/30

Abstract: 本发明设计一种基于螺旋扫描的管道检测机器人及其检测方法，包括履带式车体，螺旋检测系统，控制机构和感知机构；螺旋检测系统包括检测臂升降平台和交叉型检测臂，控制机构调节检测臂升降平台的高度并带动交叉型检测臂进行螺旋扫描；螺旋线信号的处理和矫正通过一套螺旋信号反演算法完成；轴中心控制方法通过感知机构的信息采集和控制机构的反馈控制检测臂升降平台的高度实现；本发明针对现有传感器密布式的PIG型管道机器人的检测方式造成的缺陷信号漏检的问题进行设计，轴中心控制方法保证了机器人行进检测的稳定性，螺旋检测方式及其信号反演算法可以实现对管道的无遗漏全方位扫描。

公开(公告)号：CN112345626B

公开(公告)日：2022-07-29

申请号：CN202011186863.4

申请日：2020-10-30

Applicant: 东北大学

Inventor： 张化光 ,  王雷 ,  刘金海 ,  冯健 ,  汪刚 ,  马大中 ,  卢森骧

IPC: G01N27/83 ,  G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  F17D5/06

Abstract: 本发明提供一种基于异构场信号的管道缺陷智能反演方法，涉及管道缺陷无损检测技术领域。该方法首先采集异构场信号，并进行异常判断，再利用改进的平均中值法对异构场信号进行基值校正，用小波分析方法进行去噪处理；然后对去噪处理后的管道缺陷对应的异构场信号进行填补操作，将不同尺寸的异构场信号统一成相同大小，并对信号幅值做非线性变换；设计具有轴对称结构的稀疏自编码器，得到管道缺陷对应的异构场信号的初级特征；对管道缺陷的长、宽、深度进行分类，得到各管道缺陷的类别标签；设计多分类神经网络，对管道缺陷对应的异构场信号进行分类，提取出含有缺陷尺寸信息的深层特征；构造随机森林回归模型，实现对管道缺陷尺寸的智能化反演。

公开(公告)号：CN109115868B

公开(公告)日：2022-03-25

申请号：CN201811147005.1

申请日：2018-09-29

Applicant: 东北大学

Inventor： 冯健 ,  李铨 ,  汪刚 ,  刘金海 ,  马大中 ,  张化光 ,  卢森骧 ,  吴振宁

IPC: G01N27/90 ,  G01B7/26

Abstract: 本发明提供一种基于脉冲涡流的缺陷深度检测装置及方法，涉及无损检测技术领域。具体方法如下：激励信号发生器产生周期脉冲信号，经过功率放大模块之后，加在激励线圈两端；检测线圈接收试件上方磁场信号，转换成模拟电压信号后输出给信号调理模块；信号调理模块对模拟电压信号进行滤波、放大后输出给A/D转换模块；A/D转换模块在采集触发模块控制下进行信号的模/数转换，转换后的数字信号送入特征参数辨识模块辨识得到特征参数，然后送入基于随机森林的缺陷深度检测模块，检测试件上缺陷的深度信息。本发明装置建立的脉冲涡流检测系统的物理模型，由于考虑了试件上感应涡流对特征参数的影响，提高了建模精度，减小了缺陷深度的检测误差。

公开(公告)号：CN109242115B

公开(公告)日：2021-11-09

申请号：CN201811082332.3

申请日：2018-09-17

Applicant: 东北大学

Inventor： 刘金海 ,  洪晓伟 ,  汪刚 ,  马大中 ,  卢森骧 ,  张化光 ,  冯健

IPC: G06Q10/00 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/00

Abstract: 本发明提供一种基于GAN的风机轮毂测风缺失数据的插补方法，涉及风机故障诊断技术领域。本发明通过从风场SCADA系统获取初始风速数据集，删除初始风速数据集中的异常数据，并按照风机编号构成风速数据集；在进行不同风机之间的风速数据相关性分析后，得出相关系数矩阵；采用蚁群算法对不同风机的风速数据进行排序；构建生成对抗网络训练时所需的训练样本、构建生成对抗网络的生成器模型及对抗器模型；将训练样本输入到生成器模型及对抗器模型中，进行迭代训练，完成数据的插补工作。本发明对风机场的数据进行了相关性分析，使得具有高相关性的数据能够聚集得更近，使得图片变得更为平滑，提高了模型训练的收敛速度；该方法能够进行较长时间的数据插补。

公开(公告)号：CN109063849B

公开(公告)日：2021-10-22

申请号：CN201810756993.3

申请日：2018-07-11

Applicant: 东北大学

Inventor： 张化光 ,  谢鹏飞 ,  马大中 ,  刘景姝 ,  刘金海 ,  胡旭光 ,  汪刚

IPC: G06F30/18 ,  G06F30/28 ,  G06F113/08 ,  G06F113/14 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明提供一种管道内检测器的实时跟踪与分级定位系统及方法，涉及管道检测技术领域。系统包括上位机、以太网通讯模块、下位机和低磁检测模块，在管道发球端和收球端各设有一组包括数据采集器、有源滤波器、A/D转换电路和中央控制模块的下位机；本发明的方法提出一种新的内检测器在管道运行时的稳态模型，根据该模型计算稳态运行时的理论流量，通过比较实际流量来检测内检测器是否发生旁通，根据旁通情况采用流量平衡法实时跟踪内检测器，采用压力波对内检测器卡堵定位，计算定位误差范围，在该范围内携带极低频磁传感器模块精确定位内检测器。本发明能提高内检测器跟踪精度，精确定位内检测器卡堵，直观、简单，且灵敏度高、定位精确，速度快。

公开(公告)号：CN109409594B

公开(公告)日：2021-06-29

申请号：CN201811213947.5

申请日：2018-10-18

Applicant: 东北大学

Inventor： 汪刚 ,  白洁 ,  杨珺 ,  张化光 ,  孙秋野 ,  刘鑫蕊 ,  黄博南 ,  王迎春 ,  杨东升 ,  王智良

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明具体涉及一种短期风电功率预测方法，属于风电预测技术领域。所述方法包括：1)对历史数据进行数据整理；2)对整理后的历史数据进行数据重组；3)将重组属性矩阵中的每一行按照重组属性矩阵的大小从小到大排序，得到排序属性矩阵；4)建立预测模型并进行风电功率预测。本发明通过处理历史数据而得到一组权重，然后对待预测时间段的数据进行处理，从而对其进行预测，和现有技术风电功率建模预测比较，本发明所述方法在不失准确度的情况下，减少了预测所耗的时间。