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公开(公告)号：CN110111390A
公开(公告)日：2019-08-09
申请号：CN201910401816.8
申请日：2019-05-15
Applicant: 湖南科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双目视觉光流跟踪的薄壁件全向振动测量方法及系统，涉及薄壁件振动测量技术领域，包括：获取两个相机拍摄的薄壁件振动视频数据；对左相机所拍摄的第一帧图片进行特征点检测，选取待测振动特征点；将右相机的第一帧图片与左相机的第一帧图片进行特征匹配，获得对应待测振动特征点的像素坐标；使用光流跟踪算法获取左右相机拍摄的第二帧到最后一帧图片上待测振动特征点的像素坐标；根据像素坐标计算异面直线间最近距离，并将最近距离的中点坐标确定为待测振动特征点的空间三维坐标，进而计算薄壁件在每帧时间内的振动位移。本发明方法操作简单，测量精度高，实用性强，可以实现无负载效应的非接触式振动测量。
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公开(公告)号：CN107729706A
公开(公告)日：2018-02-23
申请号：CN201711232197.1
申请日：2017-11-29
Applicant: 湖南科技大学
Abstract: 本发明公开了一种非线性机械系统的动力学模型构建方法，包括以下步骤：构建包含不确定参数的振动微分方程；实测振动数据形成数据样本；对数据样本进行重新采样；应用粒子群算法辨识不确定参数，得到不确定参数估计样本；应用机器学习算法对不确定参数进行训练，不断修正不确定参数；考查所建模型的精度和准确性。本发明首先建立非线性振动微分方程，然后应用改进的粒子群算法，基于实测数据辨识得到非线性机械系统不确定参数估计样本，再通过在线学习算法训练不确定参数估计样本，通过神经网络学习算法训练方程误差修正函数样本，极大地提高了不确定参数的准确性，克服了所建模型精度不足的缺陷。
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公开(公告)号：CN105402114A
公开(公告)日：2016-03-16
申请号：CN201510930893.4
申请日：2015-12-07
Applicant: 湖南科技大学
IPC: F04B51/00
CPC classification number: F04B51/00
Abstract: 本发明涉及空压机性能测试技术，特别是一种空压机高温性能环境模拟试验装置。它是在底座上方一侧安装有保温箱，保温箱的内侧壁上安装有若干个贴片式温度传感器，保温箱内部安装有内装高温油的热油箱，底座上方另一侧安装有内装常温油液的冷却油箱，冷却油箱上安装有冷却器，热油箱上安装有加热器。通过检测温度，控制阀选择冷热油源，实现保温箱内高温环境模拟。与目前的现有技术比较，它具有可靠性高、保温箱内温度准确、冷热环境间隙产生的热损失低等特点。
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公开(公告)号：CN104331900A
公开(公告)日：2015-02-04
申请号：CN201410686095.7
申请日：2014-11-25
Applicant: 湖南科技大学
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T3/4069 , G06T7/80
Abstract: 本发明公开了一种CCD摄像机标定中角点亚像素定位方法，其步骤如下：(1)通过SV算子得到像素级的初定位角点坐标；(2)对以初定位角点坐标为中心的5×5窗口内像素灰度值进行双线性插值运算，即在x、y两个方向分别进行一次线性插值，得到插值运算后的细分图像；(3)对各角点邻域插值后的图像求取其质心坐标，再根据插值放大倍数，转换得到亚像素级角点坐标。本发明在保持SV方法原理简单、易于实现、计算量小、抗噪声性能好等优点的基础上大大提高了角点定位精度，可达到亚像素级，为CCD的高精度标定提供了保障。
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公开(公告)号：CN117892099A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410305743.3
申请日：2024-03-18
Applicant: 湖南科技大学
Abstract: 本申请公开了一种基于概率神经网络的风电机组服役效能评估方法和系统，应用于数据处理和数据预测领域。包括：选取SCADA系统中测得的风速、转速、叶片角度和功率数据，将SCADA数据按运行特性曲线和实际运行调控将风电机组划分为若干工况，并使用时序工况划分算法TICC算法将风电机组历史SCADA运行数据划分为若干工况训练数据集，使用基于威布尔分布的概率神经网络模型对各工况训练数据集进行拟合，之后将实际数据先进行时序工况划分，之后将拟合后的模型用于实际数据进行预测，将预测值与真实值相比进行评估得到风电机组短期效能状态值。本申请具有精度高、计算快的特点且泛化性好，可广泛用于不同风电机组的服役效能评估。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117189476A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311122173.6
申请日：2023-09-01
Applicant: 湖南科技大学
Abstract: 本发明公开了一种风电机组偏航系统启动对风控制策略的优化方法。本发明通过运行数据特征提取，依据风电机组个体的实际运行特性确定偏航系统启动对风策略的风速分段方案，采用多目标优化方法寻找各风速段内最优的启动对风控制参数，从而在有效降低风电机组偏航次数的同时保障风电机组的发电效率，提高机组运行的可用性和经济性。
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公开(公告)号：CN112614125B
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202011606765.1
申请日：2020-12-30
Applicant: 湖南科技大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06N3/0475 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/094 , G06N3/084 , G06N3/082
Abstract: 本发明涉及一种手机玻璃缺陷检测方法、装置、计算机设备及存储介质。手机玻璃缺陷检测方法包括步骤：获取手机盖板玻璃的原始缺陷图像数据；利用WGAN‑GP网络对原始缺陷图像数据进行扩充，以得到扩充后的缺陷图像数据；获得手机盖板玻璃的VOC缺陷数据集；搭建改进YOLOv3检测网络；利用K‑means算法对标记框进行聚类，以得到多个锚箱，并添加进检测层；利用改进YOLOv3检测网络对VOC缺陷数据集进行基础训练，得到权重文件；根据改进YOLOv3检测网络中BN层的权重系数对权重文件进行稀疏训练，得到权重和网络框架；对权重和网络框架进行检测数据集的测试，得到检测目标的类别信息、位置信息及置信度信息。上述方法在具有较高的缺陷检测效率的同时，还兼顾较高的缺陷检测精度。
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公开(公告)号：CN110544003B
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN201910648293.7
申请日：2019-07-18
Applicant: 湖南科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于温度预测的风电场风电机组变频器状态评价方法，包括以下步骤：随机选取SCADA系统中第a号风电机组在服役期限内N天的数据，形成N组数据样本；初步筛选时间序列非线性预测模型输入变量种类；对预测模型多输入变量进行全面筛选；多输入输出预测模型再训练与综合；变频器温度预测结果评价变频器状态；对风电场所有风电机组的变频器温度进行预测，进一步对风电机组变频器状态进行自确认及评价。本发明为风电场风电机组变频器在复杂多变工况下的温度预测，实时掌握风电机组变频器状态，提醒风电场技术人员采取必要的措施，以防止变频器过早损坏和事故的发生，该方法还可推广应用于其它复杂机电系统的变频器温度的预测和状态评价。
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公开(公告)号：CN113982861B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202111340010.6
申请日：2021-11-12
Applicant: 湖南科技大学
IPC: F03D17/00
Abstract: 本发明公开了一种大型风电机组旋转检测装置，属于旋转检测设备技术领域，包括输送平台、输送轨道、模拟检测室、固定装置、移动装置、对接装置、偏心检测装置和旋转检测装置，所述输送平台穿过模拟检测室，所述输送轨道设置在模拟检测室内，所述固定装置设置在模拟检测室上，所述移动装置设置在输送轨道的侧端且位于模拟检测室内，所述偏心检测装置设置在移动装置上，所述旋转检测装置设置在输送轨道上，所述对接装置设置在移动装置上且位于偏心检测装置的侧端，本装置通过将大型风电机与模型叶片对接，对接完成后，将大型风电机组进行模拟旋转检测，从而提高了大型风电机组在组装完成之后使用的准确率。
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公开(公告)号：CN109583075B
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN201811413999.7
申请日：2018-11-26
Applicant: 湖南科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于温度参数预测的永磁直驱风力机服役质量评价方法，建立以风力机轮毂转速、外界风速、环境温度、输出有功功率、叶片变桨角度为外部输入变量，主轴承温度、机舱温度、轮毂温度为自回归预测变量的温度参数时间序列预测模型；通过有放回的均匀随机抽样获取5个训练样本子集，独立训练5个温度参数时间序列预测模型；采用预测结果取均值的方式对5个模型进行集成，建立温度参数集成预测模型；依据集成预测模型的温度参数预测误差计算风力机温度体征服役质量指标并对风力机服役质量进行实时评价。本发明可为永磁直驱风力机在恶劣工作环境下的科学维护与高效运行提供关键的技术保障。
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