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公开(公告)号：CN118745841A
公开(公告)日：2024-10-08
申请号：CN202410792822.1
申请日：2024-06-19
Applicant: 中国计量大学
Abstract: 一种内开门门锁装置，包括挂钩、控制板、连接杆件、固定板、高刚度弹簧、闸线、连接板和中间板，所述挂钩固定在门外侧，所述控制板通过所述连接杆件与所述固定板连接，所述高强度弹簧一端与连接杆件的端部连接，所述高强度弹簧的另一端与所述连接板的一端连接，所述连接板的另一端连接所述闸线，所述闸线的两端分别安装在中间固定板上。本发明提供了一种内开门门锁装置，不需要电气连接，使用简单，成本较低，可靠性高。
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公开(公告)号：CN118470458A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410548217.X
申请日：2024-05-06
Applicant: 中国计量大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/82 , G06F18/214 , G06F18/10 , G06F18/2131 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06F123/02
Abstract: 一种基于改进的深度卷积生成对抗网络电梯振动信号数据增强方法，包括以下步骤：第一步：采集电梯轿厢运行加速度的原始振动信号；第二步：获取有效的振动信号；第三步：优化DCGAN网络模型，将谱归一化和时空注意力机制模块引入鉴别器和生成器，构成改进的数据增强整体模型；第四步：将二维时频特征图像输入数据增强整体模型，得到生成的新特征图像。本发明丰富了特征信息，在一定程度上降低“模式坍塌”的概率；根据少量数据集的特征来生成更多的新数据集已达到数据增强的目的，可以很好地学习电梯高分辨率图像的像素分布。
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公开(公告)号：CN118470392A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410548211.2
申请日：2024-05-06
Applicant: 中国计量大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06F18/2415 , G06F18/10 , G06F18/2131 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/094 , B66B5/00 , G06F123/02
Abstract: 一种基于数据增强和注意力机制的多尺度卷积胶囊网络电梯故障诊断方法，包括以下步骤：第一步：采集电梯轿厢运行加速度的原始振动信号；第二步：获取有效的振动信号；第三步：优化DCGAN网络模型，将谱归一化和时空注意力机制模块引入鉴别器和生成器，构成改进的数据增强整体模型；第四步：将二维时频特征图像输入数据增强整体模型，得到生成的新特征图像；第五步：构建多尺度卷积胶囊网络；第六步：构建改进的通道注意力机制CBAM网络模块，将其融合到多尺度卷积胶囊网络中；第七步：将增强后的特征图送入融合注意力机制的多尺度卷积胶囊网络中进行电梯故障诊断。本发明丰富了特征信息，提高了重要特征的响应和学习能力。
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公开(公告)号：CN118359081A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410284149.0
申请日：2024-03-13
Applicant: 中国计量大学
Abstract: 本发明公开了自校准型电梯门锁触点装置，包括静基板、动基板、触点、调节组件和控制器，所述静基板和动基板相对设置且分别安装有触点，两个所述触点可分别通过调节组件而相对横向移动或纵向移动，所述控制器与两组调节组件电连接且设有可监测两个触点的接触状态的触点检测回路。本发明可在控制器通过触点检测回路监测到两个触点的接触状态出现异常时，利用调节组件自动驱动两个触点相对横向移动或纵向移动直至重新正常接触，实现门锁的自主实时监测和自动校准，确保门锁在层门和轿门关闭时能够顺利上锁，从而减少因门运行不准确而导致的延误以及人工维护和调整成本，同时提高电梯的安全性和可靠性。
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公开(公告)号：CN118323990A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410283914.7
申请日：2024-03-13
Applicant: 中国计量大学
IPC: B66B5/18 , F16H57/023 , H02K7/116 , B66B5/00 , B66B1/34
Abstract: 本发明公开了电子安全钳，包括基板、钳合机构和控制器，所述基板的前侧设有可供导轨穿过的轨体通道，所述轨体通道的左右两侧分别安装有钳合机构，所述钳合机构包括机壳、第一电机、活动轮、钳块、传动组件和第二电机，所述活动轮可由第二电机驱动自转，所述第一电机可通过传动组件同时对活动轮和钳块进行位置切换以使其中一个水平靠近导轨而另一个水平远离导轨，所述控制器分别与两组钳合机构电连接，能够使轿厢以相对较慢的速度下降至指定位置之后再立即停止下降，不仅方便后续施救和维修，还可有效避免轿厢内的人员因速降和速停而碰撞受伤，提高电梯乘坐的安全性。
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公开(公告)号：CN118090211A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202311763338.8
申请日：2023-12-21
Applicant: 中国计量大学
IPC: G01M13/045 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 一种基于时频特征融合的电梯曳引机轴承故障诊断方法，通过连续小波变换CWT(Continuous Wavelet Transform)和格拉姆角场GASF(Gramian Angular Sector Field)相结合的方式，分别从轴承故障信号提取频域特征和时间序列特征得到CWT特征图和GASF特征图，然后进行上下拼接得到时频特征融合图像；最后将时频特征融合图像输入到结合轻量级卷积神经网络模块(MBConv)的视觉注意力机制(Vision Transformer)MB‑ViT中，实现了对电梯曳引机轴承的有效诊断，保障了曳引机的运行安全。
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公开(公告)号：CN117932241A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410074598.2
申请日：2024-01-18
Applicant: 中国计量大学
IPC: G06F18/15 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06F18/213 , G06N3/048 , G06N3/044 , G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 本发明公开了一种基于多周期递归网络的工业过程软测量方法，通过从频域中提取原始数据的周期信号，并根据周期信号重构数据进行建模：通过时间卷积注意力层提取每个子周期内的周期特征和短时动态特征；将不同的子周期信息在递归网络中实现记忆和传递，汇聚成过程数据的长期趋势，完成对过程数据的特征工程。将不同采样率的变量按照采样频率分类，分别应用周期递归网络提取特征，设计多采样间隔感知函数补充低采样率特征，实现不同采样率的过程特征融合；对融合后的过程特征软测量，结合与质量变量真值的误差损失函数不断优化模型；最后，将训练好的模型应用于在线过程数据中，实现对该过程的质量变量软测量。
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公开(公告)号：CN117540086A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311504042.4
申请日：2023-11-13
Applicant: 中国计量大学 , 浙江浙旅投数字科技有限公司 , 浙江省旅游投资集团有限公司 , 浙江工业大学
IPC: G06F16/9535 , G06N3/042 , G06N3/045
Abstract: 一种基于服务互补关系学习模型的RESTful服务二次推荐方法，首先建立了一种服务互补关系学习模型，并设置了服务互补关系规则；在此基础上，提取初始服务互补关系，使用服务功能相似信息对初始服务互补关系进行拓展，并构建互补关系图结构；其次，结合掩码图注意力机制在互补关系图结构上进行表示学习，得到RESTful服务和服务功能的嵌入向量。然后，计算嵌入向量之间的距离，并利用合页损失函数缩小具有互补关系的嵌入向量之间的距离；最后，根据用户输入，找出具有互补关系的RESTful服务，进行二次服务推荐。本发明充分挖掘RESTful服务之间的互补关系，提高服务推荐的精确度与效率。
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公开(公告)号：CN117351198A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202310184474.5
申请日：2023-03-01
IPC: G06V10/26 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/764
Abstract: 一种基于动态卷积的点云语义分割方法，包括如下步骤：步骤一：构建邻域特征；步骤二：构建动态卷积；步骤三：提取语义特征；步骤四：自适应注意力机制特征聚合；步骤一到步骤四的执行步骤记为DynamicConv，将DynamicConv重复依次执行C2次，每执行一次记作一层编码模块；步骤五：编码器结构；步骤六：网络上采样；步骤七：跳跃连接；将步骤六和步骤七重复C3次数得到每一个点的高级语义特征；步骤八：计算分类结果，将得分最高的类别作为该点的分割结果。本发明可以灵活有效地模拟点云的空间变化和几何结构特征；通过自适应注意力机制聚合局部特征，进一步提升特征的细粒度以及增强特征的完整性。
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公开(公告)号：CN117196963A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202310184960.7
申请日：2023-03-01
IPC: G06T5/00 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 一种基于降噪自编码器的点云去噪方法，首先，对点云数据进行处理，将点云去噪问题视为一个局部问题，取每个点的邻域并对其进行随机抽样采样；其次，Transform层通过对输入数据进行适当破坏，为后续特征的提取制造障碍；随后，通过主成分分析法计算的旋转矩阵进行点云对齐，将点云旋转到同一角度；然后，Encoder层通过多层感知机在破损数据中提取潜在特征，并使用最大值池化来加强平移不变性、旋转不变性以及尺度不变性；最后，网络的Decoder层通过全卷积来对潜在特征进行解码，输出噪声点的预测位移，完成去噪。本发明在保持点云数据几何特征的基础上，尽可能高效的去除噪声。
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