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公开(公告)号：CN109508745A
公开(公告)日：2019-03-22
申请号：CN201811354221.3
申请日：2018-11-14
Applicant: 上海交通大学 , 中国电信股份有限公司上海分公司
Abstract: 一种基于贝叶斯网络模型的燃气轮机气路故障的检测方法，将实时信号采集得到的燃气轮机气路部件的数据生成数据集，从数据集中得到正常工况参数、待测异常参数、训练集和测试集，经预处理和聚类分析得到离散化后的优化训练集和优化测试集，然后通过优化测试集对经初始化以及参数优化后的贝叶斯网络进行测试，得到用于实时检测燃气轮机气路系统当前的工况状态的优化贝叶斯网络模型，从而对系统故障进行检测。本发明提出了具体的贝叶斯网络模型结构学习和参数学习的方法，进而建立测量参数与燃气轮机正常工况参数之间的相关模型，实现了燃气轮机气路系统的在线故障检测。
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公开(公告)号：CN109460621A
公开(公告)日：2019-03-12
申请号：CN201811353381.6
申请日：2018-11-14
Applicant: 上海交通大学 , 中国电信股份有限公司上海分公司
Abstract: 一种基于改进神经网络的燃气轮机叶片故障检测方法，通过采集燃气轮机工况获取多个周期下的实际运行数据集，经预处理后得到训练集与测试集用于建立Elman神经网络的模型，然后通过对模型优化和训练后，通过优化后的网络模型参数进行燃气轮机叶片的故障检测。本发明采用改进Elman神经网络(OHF Elman神经网络)，得到的结果收敛更快、诊断误差小。
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公开(公告)号：CN109272174A
公开(公告)日：2019-01-25
申请号：CN201811354195.4
申请日：2018-11-14
Applicant: 上海交通大学 , 中国电信股份有限公司上海分公司
Abstract: 一种基于循环神经网络的燃气轮机排气系统工况预测方法，通过流量传感器采集燃气轮机的燃料流量、空气流量作为运行状态参数输入循环神经网络，通过温度传感器采集排气温度作为循环神经网络训练的目标值，然后将训练好的循环神经网络用于判断预测的排气温度是否在正常的阈值范围内，实现排气系统的工况预测。本发明避免了传统基于物理模型方法的大量假设和简化，采用数据驱动的方法，具有较高的准确率和普适性，可以及时提醒工作人员进行检查和维护，提高了燃气轮机排气系统健康管理水平。
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公开(公告)号：CN109508248B
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN201811353395.8
申请日：2018-11-14
Applicant: 上海交通大学 , 中国电信股份有限公司上海分公司
Abstract: 一种基于自组织映射神经网络的燃料系统故障的检测方法，通过从燃料系统的压力波形图中获取特征量经预处理后用于建立SOM网络，依次采用启发式算法优化网络结构，采用遗传算法优化网络参数；然后通过对SOM网络的神经元进行初始化并利用训练集对网络进行迭代训练；最后利用测试集进行故障检测识别。本发明能根据燃料系统的压力波形图提取特征量，在原始数据预处理后，通过确定网络结构和优化网络参数来建立对应的自组织映射神经网络模型，同时改善了网络参数初始化凭借经验选择的缺陷，善于应对燃气轮机故障诊断中出现的各类问题，对故障具有较高的识别度，具有重要的工程实用价值。
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公开(公告)号：CN109508248A
公开(公告)日：2019-03-22
申请号：CN201811353395.8
申请日：2018-11-14
Applicant: 上海交通大学 , 中国电信股份有限公司上海分公司
Abstract: 一种基于自组织映射神经网络的燃料系统故障的检测方法，通过从燃料系统的压力波形图中获取特征量经预处理后用于建立SOM网络，依次采用启发式算法优化网络结构，采用遗传算法优化网络参数；然后通过对SOM网络的神经元进行初始化并利用训练集对网络进行迭代训练；最后利用测试集进行故障检测识别。本发明能根据燃料系统的压力波形图提取特征量，在原始数据预处理后，通过确定网络结构和优化网络参数来建立对应的自组织映射神经网络模型，同时改善了网络参数初始化凭借经验选择的缺陷，善于应对燃气轮机故障诊断中出现的各类问题，对故障具有较高的识别度，具有重要的工程实用价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109472241A
公开(公告)日：2019-03-15
申请号：CN201811353382.0
申请日：2018-11-14
Applicant: 上海交通大学 , 中国电信股份有限公司上海分公司
Abstract: 一种基于支持向量回归的燃机轴承剩余使用寿命预测方法，通过采集燃机轴承的健康状态数据经预处理后提取得到时域特征和频域特征，然后通过数据融合工具将时域特征和频域特征通过主成分分析法融合，得到表征轴承退化的低维特征指标并用于训练基于支持向量回归的剩余使用寿命预测模型，最后通过剩余使用寿命预测模型进行轴承寿命的实时预测。本发明预测误差均低于普通的支持向量回归模型和神经网络模型预测结果，预测结果精度较高。
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公开(公告)号：CN119745307A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411768066.5
申请日：2024-12-04
Applicant: 上海交通大学医学院附属仁济医院
Abstract: 本发明公开了一种用于介入治疗的安全型呼吸内镜辅助装置，涉及内镜辅助技术领域。该种用于介入治疗的安全型呼吸内镜辅助装置，包括呼吸机本体、内镜本体和安装板。该种用于介入治疗的安全型呼吸内镜辅助装置，在插入管插入的过程中，能够对其自动涂抹润滑剂进行润滑操作，不仅使用更加方便，而且使得涂抹的更加均匀，从而保证润滑的效果，进而保证插入管的插入效果；便于对插入管的插入速度进行调节和控制，保证插入效率的同时，避免插入速度过快对患者造成损害，更加安全可靠，避免对患者造成损害，更加安全可靠；在手术完成后，便于对插入管表面的润滑剂以及黏液等进行刮除清理，避免残留的润滑剂以及黏液等到处滴落，使得使用效果更好。
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公开(公告)号：CN118967988A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202311334570.X
申请日：2023-10-16
Applicant: 上海交通大学 , 青岛港国际股份有限公司 , 山东港口科技集团青岛有限公司
IPC: G06T19/20 , G06T17/20 , G06F3/04815 , G06F3/0482 , G06F3/04845 , G06F3/04847
Abstract: 本公开提供一种港口生产要素数字孪生模型的构建方法及系统，其中，港口生产要素数字孪生模型的构建方法，包括：根据港口的生产要素的信息，确定每一生产要素的多维度模型；根据港口每一生产要素采集的数据和每一生产要素的多维度模型之间的数据映射关系，确定数据模型；将数据模型与多维度模型进行关联融合处理，确定港口生产要素数字孪生模型；根据港口生产要素的信息，构建面向港口生产要素数字孪生模型的参数化模板；通过参数化模板的预定义的接口模板，更新港口生产要素数字孪生模型的模型状态，确定定制化的港口生产要素数字孪生模型。通过本公开，形成面相港口应用场景的通用建模规则和积木化建模方法，提升数字孪生模型的构建效率。
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公开(公告)号：CN118956974A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411399770.8
申请日：2024-10-09
Applicant: 上海交通大学医学院附属仁济医院
IPC: C12N15/867 , C12N15/62 , C12N5/10 , C12N15/864 , A01K67/0275 , C12Q1/02 , A61K49/00
Abstract: 本发明公开了过表达NUFIP1特发性肺纤维化模型。本发明模型包括IPF细胞模型和动物模型，本发明通过在肺成纤维细胞或者肺上皮细胞水平过表达NUFIP1基因，可以成功诱导肺成纤维细胞活化，构建成纤维细胞纤维化模型；动物水平上采用腺相关病毒为载体，使小鼠肺组织靶向过表达NUFIP1，成功诱导了小鼠肺组织肺纤维化形成。本发明相对于传统的博莱霉素或者其他药物诱导的细胞和动物肺纤维化模型来说，更加接近于特发性肺纤维化的微环境，从基因层面构建IPF体内外模型；且无需对动物施行肺切除术，不会对动物造成损伤。
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公开(公告)号：CN112756759B
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202110029495.0
申请日：2021-01-11
Applicant: 上海智能制造功能平台有限公司 , 上海交通大学
Abstract: 一种点焊机器人工作站故障判定方法，通过采集点焊机器人系统的工艺参数数据，经预处理后提取出特征量输入初级分类器得到新数据集，根据新数据集构建出训练集对次级分类器进行训练，再采用训练后的次级分类器进行预测，得到故障判定结果。本发明基于生产各阶段的运行数据，对点焊机器人工作站焊接质量和工作状态进行预测、诊断，提前掌握机器人生产状况，及时排查故障。
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