公开(公告)号：CN115951342A

公开(公告)日：2023-04-11

申请号：CN202211629550.0

申请日：2022-12-19

Applicant: 宁波市特种设备检验研究院 ,  中国计量大学

Inventor： 黄焕东 ,  陈虎 ,  牛亚平 ,  沈正祥 ,  吴宗欢 ,  周娟 ,  严瑞霖 ,  李婧琳 ,  蔡鹏辉 ,  吴彩保 ,  沈建民 ,  陈文飞

IPC: G01S13/34 ,  G01S7/41

Abstract: 本发明公开一种蓄能器活塞位移检测方法及系统，涉及蓄能器活塞位移检测领域，该方法包括获取调频连续波雷达的发射信号和对应的接收信号的差频信号；对差频信号进行分层滤波，得到预处理差频信号；对预处理差频信号进行快速傅里叶变换，得到频谱图；应用二分法和线性调频Z变换，确定频谱图的频谱峰值点谱线；根据频谱图的频谱峰值点谱线和调频连续波雷达的技术参数，计算目标与调频连续波雷达之间的目标距离。本发明能够提高蓄能器活塞位移的测距精度和计算效率。

公开(公告)号：CN116819328A

公开(公告)日：2023-09-29

申请号：CN202310154052.3

申请日：2023-02-16

Applicant: 中国计量大学 ,  中国汽车工程研究院股份有限公司

Inventor： 周娟 ,  吴宗欢 ,  王澎 ,  王彦骄 ,  吴二东

IPC: G01R31/367

Abstract: 本发明公开了一种电动汽车动力电池故障诊断方法、系统、设备及介质，涉及电池故障诊断领域，所述方法，包括：获取目标电池的电池参数；将目标电池的电池参数分别输入多个故障诊断模型中，得到目标电池的多个故障诊断结果；根据多个故障诊断结果，确定各个故障诊断模型输出的目标电池的故障类型的投票因子；确定各个故障诊断模型的决策权值；根据采用测试集对各个故障诊断模型进行测试得到的各种故障类型的投票因子，确定决策阈值；基于各个故障诊断模型输出的目标电池的故障类型的投票因子、各个故障诊断模型的决策权值和决策阈值，从多个故障诊断结果中选取目标电池最终的故障诊断结果。本发明能提高电动汽车动力电池的故障诊断准确率。

公开(公告)号：CN114565038A

公开(公告)日：2022-05-31

申请号：CN202210184114.0

申请日：2022-02-23

Applicant: 中国计量大学

Inventor： 周娟 ,  吴宗欢

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G01R35/04

Abstract: 本发明提供一种基于改进胶囊网络的智能电表故障诊断方法，所述方法首先通过统计故障样本分布、筛选故障类型、选择故障特征属性、预处理样本数据、划分数据集来提高数据质量以满足构建故障诊断模型的需求，利用欠采样和过采样相结合的混合采样方式来解决故障样本分布不平衡的问题，采取One‑Hot编码方式解决数据集中包含较多离散无序型特征属性的问题；然后利用深度信念网络(Deep Belief Network，DBN)进一步优化胶囊网络(Capsule Network，CapsNet)的特征提取单元，搭建DBN‑CapsNet智能电表故障诊断模型，利用训练集和验证集完成模型的训练；最后利用测试集评估训练好的模型的诊断性能。本发明可以针对智能电表的多种故障类型进行故障诊断，提高故障诊断性能，还有助于提高智能电表的检修效率。

公开(公告)号：CN115824102A

公开(公告)日：2023-03-21

申请号：CN202211629551.5

申请日：2022-12-19

Applicant: 宁波市特种设备检验研究院 ,  中国计量大学

Inventor： 黄焕东 ,  陈虎 ,  牛亚平 ,  沈正祥 ,  严瑞霖 ,  李婧琳 ,  蔡鹏辉 ,  吴彩保 ,  吴宗欢 ,  周娟

IPC: G01B15/00 ,  G06N3/049 ,  G01S13/88 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0442

Abstract: 本发明公开一种蓄能器活塞位移检测的方法、系统、设备及介质，涉及位移检测技术领域，该方法包括：利用线性调频连续波雷达探测目标蓄能器活塞，得到待测差频信号；根据所述待测差频信号生成待测频谱图；从所述待测频谱图中确定最大幅值谱线对应的频率值和所述最大幅值谱线的左右相邻谱线对应的频率值，得到一组待测频率值；将所述待测频率值输入至蓄能器活塞距离检测模型中进行检测，得到所述目标蓄能器活塞与所述线性调频连续波雷达的预测距离；所述蓄能器活塞距离检测模型是基于长短期记忆网络训练得到的；本发明提供的蓄能器活塞位移检测方法综合考虑了各项误差，具有高效、准确且智能的优点。

公开(公告)号：CN114819999A

公开(公告)日：2022-07-29

申请号：CN202210532499.5

申请日：2022-05-10

Applicant: 中国计量大学

Inventor： 周娟 ,  吴宗欢 ,  王强

IPC: G06Q30/00 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04 ,  G06K9/62 ,  G06F40/30

Abstract: 本发明公开了一种BERT融合胶囊网络的电梯故障投诉文本分类方法，所述方法首先利用预训练语言模型BERT强大的词句表达能力和抽取长距离依赖关系的能力对文本进行语义特征提取，取BERT最后一层输出层中的第一个字符对应的向量，将其经过一个线性层和Tanh激活层处理后得到投诉文本句向量表示，从而降低句向量维度，提高分类效率；然后利用过采样与欠采样结合的混合采样方法解决数据类别分布不均衡的问题；最后借助胶囊网络实现特征二次提取及融合，获取文本局部与整体的关系并保留词语顺序和语义，最终实现对电梯故障投诉文本的智能分类，为电梯定期维护提供参考价值，也为故障投诉文本数据的高效利用提供了解决方案。