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公开(公告)号：CN105700125A
公开(公告)日：2016-06-22
申请号：CN201610175618.0
申请日：2016-03-26
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明公布公开了一种远程可控及数据传回式天文望远镜，该发明解决了电子目镜拍摄的图片如何传回到电脑接收端的问题，以及如何通过无线的方式控制天文望远镜的运动和定向的问题。在道布森式架子上架有主镜筒、电子目镜、步进电机。阿尔杜伊诺（Arduino）主控制板和传输模块彼此之间互相连接。使电子目镜连接镜筒，主控制板连接电子目镜、传输模块、步进电机和传感器，电脑端安装接受模块。获得的有益效果是：使用望远镜看星星时，可以克服环境带来的不便，直接通过无线或网络的方式进行控制，并传回所需的天空的图片。减少不利的影响，增加观看星空的时间。
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公开(公告)号：CN116358871A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310321870.8
申请日：2023-03-29
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G01M13/045 , G06F18/241 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种图卷积网络的滚动轴承微弱信号复合故障诊断方法，所述方法采用多尺度熵的方法，将信号通过滑窗分段为N段，再将每段的时域信号进行精细复合多尺度熵特征提取，应用高斯核函数对不同形式的邻接矩阵定义不同的权值。为了实现图级别的故障诊断，使用具有图池化层和读出层的GCN来获得整个图的表示，获得图表示后，可以在此表示上执行标准机器学习技术。通过实验验证表明，与时域或者频域的节点构建方法相比，精细复合多尺度熵考虑了所有熵值的互相关来评估故障检测中的动态条件，边连接方式使得故障信息只会在相同类型故障节点之间进行传递更新，能够有效识别滚动轴承的复合故障类型，提高故障诊断的效率。
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公开(公告)号：CN116223043A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310321868.0
申请日：2023-03-29
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G01M13/045 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06N3/006
Abstract: 基于VMD和级联随机共振联合的滚动轴承微弱信号检测方法，属于旋转机械故障诊断技术领域。通过获取滚动轴承的原始振动信号数据，经希尔伯特变换获得其S(t)包络谱，使信号通过高通滤波器，滤波后信号输入ACSRS进行增强。然后，采用量子粒子群算法对级联随机共振中的参数进行自适应寻优，对第一级级联随机共振系统的输出进行VMD分解，直至能量损失因子g以及相关性r满足条件，确定特征频率在IMF分量中的位置。最后根据提取到的特征信号，对增强后的信号进行分解与重构，实现多频微弱信号故障检测。本发明通过实验验证了该方法在减少VMD分解次数的基础上提高运算效率，使得重构后的滚动轴承微弱信号复合故障更易识别。
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公开(公告)号：CN115167294A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210642672.7
申请日：2022-06-08
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明提供了一种差异化订单交付的多目标并行机调度方法，包括：步骤S10：建立数学模型，根据面临的调度的实际问题生成对应原材料分配模型、型材排料模型、零件齐套模型，同时定义原材料分配问题的优化目标在泛化阶段的机器的最小化最大完工时间，泛化阶段的所需材料总量，和个性化阶段最小化最大齐套时间、最小化提前组件数量和最小化延迟组件数量这三个目标；步骤S20：设计处理大批量定制背景下的车间调度问题的相关参数；步骤S30：进行染色体编码和解码的工作；步骤S40：采用NSGA‑II算法对所述数学模型进行求解，到调度最优解。可以更加有效地优化原材料和资源配置，同时考虑齐套交付缩短了订单齐套交付时间，提高车间生产效率。
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公开(公告)号：CN114993680A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210608226.4
申请日：2022-05-31
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G01M13/045 , G06K9/00 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种滚动轴承剩余寿命预测方法，涉及滚动轴承寿命预测领域。本发明针对现有的轴承剩余预测方法存在预测精度低的问题。本发明将所述降噪后的信号进行分解重构为短时序列矩阵，通过多尺度融合排列熵方法提取特征；将提取的特征数据输入神经网络中，得到滚动轴承预测的剩余寿命趋势。能够反映出更多轴承剩余寿命随时间变化的趋势，具有良好的剩余寿命预测精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109827777B
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN201910259680.1
申请日：2019-04-01
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G01M13/045
Abstract: 本发明涉及偏最小二乘法极限学习机的滚动轴承故障预测方法。首先分析时域、频域、时频域等多个特征指标，提出基于半正态分布和经验小波降噪相结合的特征提取方法，对滚动轴承进行故障诊断，贴近原始信号，达到更好的降噪效果。又针对多特征参数对滚动轴承故障衰退特征综合评价，提出残差改进的ISOMAP非线性特征降维方法与模糊C均值结合的方法，提高滚动轴承在不同衰退阶段的变化趋势和分类精度。以极限学习机理论为基础提出基于偏最小二乘法极限学习机的数据预测模型，优化ELM中参数，选取最优隐含层节点数和连接层权值，并选取Softmax激活函数。这样，预测精度高，计算用时短，聚类后的特征值预测效果好。通过以上步骤进行滚动轴承的故障阶段精确预测。
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公开(公告)号：CN111839728A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010688990.8
申请日：2020-07-17
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: A61B34/10
Abstract: 本发明公布了一种鼻整形仿真方法，包括的步骤：(1)获取人脸三维点云数据，利用区域增长法将其拟合为曲面；(2)通过拟合的曲面测量鼻额角及鼻面角的角度，并求得其与公认美学标准之间的差值，得到鼻子需要增高的角度；(3)通过Bezier曲线选取鼻子需要增高的区域，确定控制点及变形点；(4)根据一种能保持细节特征的拉普拉斯网格变形方法进行变形计算，模拟鼻子整形后结果。本发明通过结合美学标准模拟鼻子整形之后的效果，能为个性化鼻子整形提供依据。
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公开(公告)号：CN111695521A
公开(公告)日：2020-09-22
申请号：CN202010539588.3
申请日：2020-06-15
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 基于Attention-LSTM的滚动轴承性能衰退预测方法，属于旋转机械性能监测领域。首先，针对设备性能衰退评估过程中缺乏性能衰退指标以及监测信号难以直观表征轴承性能衰退特性的问题，通过时域与频域分析生成多个备选特征指标并采用相关性、单调性和鲁棒性三个指标其进行评价筛选，将特征值曲线通过固定窗均值化处理得到HI曲线和残差曲线，并提出基于阶跃稳态的性能衰退评估方法，定量直观地反映轴承性能衰退程度。最后，针对传统方法过度依赖专家经验及处理复杂时间序列预测精度低的问题，提出基于Attention-LSTM的性能衰退预测方法，采用注意力机制提高对性能阶跃点前后数据的学习能力，加强了预测模型对衰退特征的反应敏感度。本发明通过实验验证了该预测方法具有更高的预测精度，鲁棒性和泛化能力。
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公开(公告)号：CN109993488A
公开(公告)日：2019-07-09
申请号：CN201910307977.0
申请日：2019-04-17
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 一种基于高架库的物料分拣及配送系统的调度方法。目前，物料分拣者分拣路径根据物料订单去进行分拣，分拣路径不合理且物料分拣者数量不合理，物料分拣效率较低。一种基于高架库的物料分拣及配送系统的调度方法，其包括高架库、物料、移动器具、物料超市及牵引车，获取物料订单，依据订单信息进行订单分拣、组合和订单次序优化获得分拣路径并依据分拣人员数量和效率关系确定分拣者数量，物料分拣者按照物料订单选取移动器具，按照优化路径依次拣选，拣选完毕后将移动器具推送至物料超市。本发明实现了分拣者路径优化和确定合理拣选人数，缩短分拣路线，减少分拣时间，提高分拣效率，从而支持混流装配线平稳运行具有重要意义。
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公开(公告)号：CN109647169A
公开(公告)日：2019-04-19
申请号：CN201910015112.7
申请日：2019-01-08
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明涉及一种喷漆房多环节油漆废气净化装置，主要用于机械加工领域；要包括喷淋室，过滤室，燃烧室三大部分;本发明的优点在于:1.本发明针对可溶性的油漆废气，使用喷淋室进行处理，旋转喷头可以使水或反应剂更充分的与废气接触。2.本发明针对难溶解的油漆废气使用过滤室进行处理，过滤装置中充满多孔状小球，小球内装有活性炭能够增大接触与废气的接触面积，提高废气吸附的效率。3.本发明针对可燃性或热反应油漆废气使用燃烧室进行反应，燃烧室装有分散桶能够对废气进行分散，使废气能够充分的燃烧或反应，顶端设有温度传感器，并通过可控硅控制加热棒温度。4.本发明在喷淋室下部设置废液收集箱，废液处理后排放。
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