一种泵体管道自动调平对接方法及系统

    公开(公告)号:CN116748859B

    公开(公告)日:2025-01-17

    申请号:CN202310915944.0

    申请日:2023-07-25

    Applicant: 南通大学

    Abstract: 本申请公开了一种泵体管道自动调平对接方法及系统,包括以下步骤:基于第一管道安装高度,调整升降台的高度,以使得第二管道与第一管道齐平;基于水平检测,对升降台前后高度进行PID调节,以使得第二管道处于水平状态;基于第一螺孔的图像以及CA‑YOLOv5s模型,获取第一螺孔的第一坐标信息;基于第一坐标信息,调节安装台的位置,以使得第二管道的螺孔与第一螺孔对齐。本申请的方法具有自动调平功能以及自动识别对准功能,可在45度以内的坡度实现工作台的自动调平,使泵体和管道始终保持水平,保证运输过程中泵体和管道的稳定安全;本申请的结构能够实现泵体和管道的自动化安装,避免安装过程中需要耗费大量的物力人力。

    一种频域改进SDP图的泵空化状态识别方法

    公开(公告)号:CN117009870B

    公开(公告)日:2024-10-18

    申请号:CN202310977335.8

    申请日:2023-08-04

    Applicant: 南通大学

    Abstract: 本申请公开了一种频域改进SDP图的泵空化状态识别方法,包括:基于离心泵的隔舌测点处的传感器,获取离心泵的振动信号;对振动信号进行小波变换和去噪处理,并进行特征提取,获取特征信号;基于特征信号,对特征信号进行SDP图处理,获取多组SDP图像样本集;将SDP图像样本集中的图像输入到卷积神经网络,获取离心泵的空化状态和识别结果。本申请通过深度学习对泵空化状态检测,自动学习振动信号中的复杂特征,从而提高空化现象检测的准确率。同时能够适应多种工况和环境下的振动信号,不易受到干扰和噪声的影响,从而提高空化现象检测的稳定性和可靠性。

    一种脚手架配件的批量清理装置及方法

    公开(公告)号:CN118122716A

    公开(公告)日:2024-06-04

    申请号:CN202410334594.3

    申请日:2024-03-22

    Applicant: 南通大学

    Abstract: 本发明公开了一种脚手架配件的批量清理装置及方法,属于脚手架清理技术领域,包括支撑桥架、移动滑车、脚手架配件吊框、清洗装置、喷淋风干装置和废水槽,移动滑车滑动连接在支撑桥架上并沿着支撑导梁水平往复移动;脚手架配件吊框悬吊在移动滑车上且随着移动滑车升降或平移;清洗装置对应设置在支撑桥架下方且可供脚手架配件吊框置入;喷淋风干装置对应设置在支撑桥架末端,可供脚手架配件吊框通过并喷淋或风干作业;废水槽对应设置在喷淋风干装置下方且承接沥水。本发明的批量清理装置能够实现一次性对批量脚手架部件清洗,提高清理效率,降低常规人工敲打清理过程中造成脚手架变形以及产生的粉尘对人体的损害。

    一种基于CA-DeepLabv3+的天然纤维微观结构检测方法

    公开(公告)号:CN119517250A

    公开(公告)日:2025-02-25

    申请号:CN202411574802.3

    申请日:2024-11-06

    Applicant: 南通大学

    Abstract: 本发明涉及天然纤维微观结构检测技术领域,具体涉及一种基于CA‑DeepLabv3+的天然纤维微观结构检测方法。本发明在DeepLabv3+框架中引入注意力机制,并对空洞空间金字塔池化模块进行级联优化,通过扫描电子显微镜获取天然纤维微观结构图像,训练模型对微观结构图像进行分割,对比不同深度学习网络模型下的分割结果,验证了其在天然纤维微观结构图像分割中的良好性能,提高了天然纤维微观结构图像提取精准度,为提高测量天然纤维横截面的面积、周长和不规则度DOI等几何属性的精确度奠定了基础。本发明采用MobileNetV2作为特征提取主干网络,降低了计算复杂度,提高了模型运行速度。

    一种频域改进SDP图的泵空化状态识别方法

    公开(公告)号:CN117009870A

    公开(公告)日:2023-11-07

    申请号:CN202310977335.8

    申请日:2023-08-04

    Applicant: 南通大学

    Abstract: 本申请公开了一种频域改进SDP图的泵空化状态识别方法,包括:基于离心泵的隔舌测点处的传感器,获取离心泵的振动信号;对振动信号进行小波变换和去噪处理,并进行特征提取,获取特征信号;基于特征信号,对特征信号进行SDP图处理,获取多组SDP图像样本集;将SDP图像样本集中的图像输入到卷积神经网络,获取离心泵的空化状态和识别结果。本申请通过深度学习对泵空化状态检测,自动学习振动信号中的复杂特征,从而提高空化现象检测的准确率。同时能够适应多种工况和环境下的振动信号,不易受到干扰和噪声的影响,从而提高空化现象检测的稳定性和可靠性。

    一种泵体管道自动调平对接方法及系统

    公开(公告)号:CN116748859A

    公开(公告)日:2023-09-15

    申请号:CN202310915944.0

    申请日:2023-07-25

    Applicant: 南通大学

    Abstract: 本申请公开了一种泵体管道自动调平对接方法及系统,包括以下步骤:基于第一管道安装高度,调整升降台的高度,以使得第二管道与第一管道齐平;基于水平检测,对升降台前后高度进行PID调节,以使得第二管道处于水平状态;基于第一螺孔的图像以及CA‑YOLOv5s模型,获取第一螺孔的第一坐标信息;基于第一坐标信息,调节安装台的位置,以使得第二管道的螺孔与第一螺孔对齐。本申请的方法具有自动调平功能以及自动识别对准功能,可在45度以内的坡度实现工作台的自动调平,使泵体和管道始终保持水平,保证运输过程中泵体和管道的稳定安全;本申请的结构能够实现泵体和管道的自动化安装,避免安装过程中需要耗费大量的物力人力。

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