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公开(公告)号：CN101420343A
公开(公告)日：2009-04-29
申请号：CN200810233159.2
申请日：2008-11-28
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明提供一种针对EPA网络的网络拓扑发现方法，涉及工业以太网技术。该方法包括以下步骤：EPA网络监控服务器根据EPA网桥网络拓扑信息存储模块中的网络拓扑信息构造EPA网桥的连接关系；根据EPA交换机网络拓扑信息存储模块中的中网络拓扑信息构造EPA交换机的连接关系；通过EPA网桥和EPA交换机网络拓扑信息存储模块中的网桥和交换机端口邻接设备对象信息，构造EPA网桥和EPA交换机与EPA终端设备的连接关系；根据上述连接关系，绘制网络拓扑结构图；本发明能够及时、准确得提供EPA网络拓扑结构更新信息，为EPA网络的实时监测和控制提供有效的支持。
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公开(公告)号：CN120064997A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510255096.4
申请日：2025-03-05
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/387 , G01R31/392
Abstract: 本发明涉及一种锂电池荷电状态和健康状态联合估计方法，属于锂离子电池技术领域。该方法包括：循环工况下对电池进行循环老化实验；数据分析提取开路电压曲线，选择一阶等效电路模型构建电路，写出状态方程；采用多遗忘因子递推最小二乘算法进行参数辨识，构建基于状态方程和观测方程的无迹卡尔曼滤波器的SOC估计器进行SOC估计；构建基于扩展卡尔曼滤波器构建SOH估计观测器，用估计出来的SOC对SOH进行估计；采用平均移动方法结合递推最小二乘进行开路电压曲线分段动态辨识；将SOC估计器和SOH估计器耦合，应用动态辨识之后的开路电压曲线实现SOC和SOH联合在线估计。
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公开(公告)号：CN120050619A
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202510229371.5
申请日：2025-02-28
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于机械振动无线传感器网络数据压缩重构领域，具体涉及一种基于边缘计算的多结构动态压缩感知机械振动信号重构方法。所述方法包括通过边缘计算节点采集原始机械振动信号；采用稀疏分解算法得到稀疏后的机械振动信号；基于初始压缩比对应的双结构测量矩阵得到压缩后的机械振动信号观测值；采用贪婪算法得到重构后的机械振动信号；判断重构后的机械振动信号与原始机械振动信号的误差是否符合设定阈值要求，进而动态调整压缩比；基于动态压缩比对应的双结构测量矩阵得到最佳的机械振动信号观测值；通过中心服务器对最佳的机械振动信号观测值采用贪婪算法进行重构，得到最终重构后的机械振动信号。本发明利用边缘计算技术对机械振动信号进行预处理，提高了状态监测的灵活性和效率；在边缘计算节点处对数据进行有效压缩测量，能够优化后续重构精度，显著提升信号恢复质量，同时也降低了中心服务器的计算压力。
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公开(公告)号：CN119484117A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411653412.5
申请日：2024-11-19
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的协议模糊测试优化方法，属于网络技术领域。该方法包括：采集没有优化之前，Boofuzz在模糊测试过程中采集的数据，并按照服务器响应类型将具有不同响应的报文数据进行分类；通过协议逆向模块初步识别协议的动态字段、静态字段以及长度字段，并在Boofuzz框架中通过识别出的信息构造请求，设置会话消息；使用Boofuzz框架中的变异规则，根据协议逆向模块推断出的字段生成测试用例；构建优选器模型，初始化模型参数；通过SSA算法调整优化模型超参数，然后基于最优超参数进行模型训练；对生成的测试用例进行特征提取，获取输入特征；使用所述优选器模型对测试用例进行有效性预测。
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公开(公告)号：CN119449737A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411590375.8
申请日：2024-11-08
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L47/6275 , H04L47/22 , H04J3/06
Abstract: 本发明涉及一种智能变电站时间敏感网络流量调度方法，属于时间敏感网络流量调度技术领域，包括以下步骤：S1：将智能变电站二次装置设备与TSN网络进行时间同步；S2：将变电站自动化系统中的业务数据流分为3类，分别设置每一类的相对截止时间；S3：使用流过滤和管理PSFP配置，使得截止时间临近的数据帧插入更高的优先级队列；S4：构建发送节点的传输机制；S5：构建交换机的传输机制；S6：对流门数量N和流门计算IPV的时间间隔u进行设置。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119449691A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411607953.4
申请日：2024-11-12
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L45/12 , H04L45/247 , H04L45/00
Abstract: 本发明涉及一种增强时间敏感网络数据传输可靠性的方法，属于工业控制技术领域。该方法包括：在TSN网络中搜索所有备选路径，并基于路径可靠性计算工作路径Pw；根据节点可靠性，选择性地部署帧复制与帧消除节点FN；提取备选冗余路径集合，并在备选冗余路径集合中根据冗余度确定冗余路径组合Pr；输出帧复制节点与消除节点的组合FN，以及最优主冗路径组合P。本发明首先利用分段保护的思想，选择性地部署具有帧复制与消除功能的节点，在满足可靠性要求的同时倾斜保护资源到其余路径，实现资源的高效利用；其次通过考虑链路和节点属性对数据交付可靠性的影响，在满足数据冗余度的要求下提取出优化冗余路径，以提升数据传输的可靠性。
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公开(公告)号：CN116726256A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310574029.X
申请日：2023-05-22
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种陶瓷/聚合物连续梯度多孔支架的制备方法，属于生物组织工程骨支架技术领域。多孔支架结构采用三周期极小曲面(TPMS)设计，支架结构、体积分数可控。连续梯度材料采用不同体积分数羟基磷灰石粉末和光敏性PLA树脂混合浆料为材料，由内向外依次设置含有0％～30％纳米羟基磷灰石的梯度聚乳酸层，外部高体积分数的HA/PLA促进细胞黏附提高骨长入能力；纯PLA支架通过3D打印立体光固化成型法制备，采用等离子清洗工艺活化支架表面，外层具有陶瓷材料成分的浆料采用溶液浸渍附着于支架表面，采用离心装置去除孔隙中的多余浆料，采用紫外光(波长范围360‑410nm)照射固化。本发明采用连续梯度克服传统复合材料在材料界面处性能急剧转变导致分层的缺点。
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公开(公告)号：CN116192651A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310208220.2
申请日：2023-03-06
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L41/12 , H04L41/14 , H04L47/6275 , H04L47/52
Abstract: 本发明涉及一种基于带宽预留的时间敏感网络调度方法，属于工业自动化领域，包括以下步骤：S1：CUC确定网络拓扑参数；S2：将流量信息按照是否需要预留以及优先级排序；S3：建立网络模型，将网络中带宽调度模型转换为约束条件和目标函数组成的方程组进行求解，为TT流构建门控列表，在减少高优先级流量对AVB流影响的同时，满足AVB流的最坏情况下端到端延时。和IEEE Std 802.1Qat标准定义的AVB流预留带宽方法相比，在预留AVB足够带宽的情况下，使TT流和AVB流都是可调度的并有效提升带宽利用率。
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公开(公告)号：CN116032855A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202310056688.4
申请日：2023-01-17
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L47/6275 , H04L47/283 , H04L47/22
Abstract: 本发明涉及一种解决时间敏感网络中紧急事件流的时间感知整形器增强方法，属于时间敏感网络领域，包括以下步骤：S1：为每个类别的帧分配不同的优先级，将紧急事件流分配最高优先级，适配成时间敏感网络帧；S2：设置流量传输约束条件，为ST流构建GCL；S3：当紧急事件流ET传入时，先经过队列选择器进行选择，不同优先级传入不同的入队缓存队列；将紧急事件流ET传入入队缓存队列S7中；S4：等入队缓存队列输入到优先级队列后，将紧急事件流的优先级队列时间门打开，并且允许在任何时间窗口内传输。
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公开(公告)号：CN116010818A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202310065639.7
申请日：2023-01-13
Applicant: 重庆邮电大学工业互联网研究院
IPC: G06F18/214 , G06F18/241 , G06N3/084 , G06F18/213
Abstract: 本发明属于齿轮箱故障诊断技术领域，具体涉及一种基于边界增强原型网络的齿轮箱故障诊断方法；该方法包括：获取齿轮箱历史故障数据并划分为训练集和测试集；对训练集进行故障特征提取；采用具有时序学习能力的时序注意力模块处理故障特征，得到关键时序特征；根据关键时序特征计算类原型；根据类原型和关键时序特征的分布信息计算近邻边界度量损失；判断齿轮箱故障类别并计算分类损失；根据度量损失和分类损失计算总损失并优化网络参数，得到训练好的边界增强原型网络；将测试集中输入训练好的边界增强原型网络中，得到齿轮箱故障诊断结果；本发明可提取故障状态更敏感的关键时序特征，修正度量空间中的特征分布，提高齿轮箱的故障诊断精度。
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