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公开(公告)号:CN119761193A
公开(公告)日:2025-04-04
申请号:CN202411840934.6
申请日:2024-12-13
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F30/27 , G06F18/25 , G06F18/214 , G06N3/048 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F119/04
Abstract: 本发明属于航空涡扇发动机剩余寿命预测技术领域,具体涉及一种基于双路径架构的设备剩余使用寿命预测方法、程序、设备及存储介质。本发明构建了基于融合多尺度时间‑特征卷积和动态权重自适应模块的双路径交互框架的涡扇发动机剩余寿命预测模型,通过双路径结构捕捉时间维度与特征维度之间的复杂关系,然后通过1DCNN引入多个不同尺度的卷积核,进行多尺度特征提取,并通过拼接与分割操作生成更具表达力的时间和特征维度的特征表示,最后通过在时间和特征维度之间的动态交互和自适应权重调整,增强模型的预测性能和灵活性。本发明实现时间、特征维度上的多尺度信息提取并保留更多的信息交互,显著提高了RUL预测的准确性。
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公开(公告)号:CN119784594A
公开(公告)日:2025-04-08
申请号:CN202411990947.1
申请日:2024-12-31
Applicant: 哈尔滨工程大学 , 哈尔滨工程北米科技有限公司
IPC: G06T3/4053 , G06T3/4046 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/094
Abstract: 本发明属于留胚米加工品质检测技术领域,具体涉及一种在视觉模糊状态下的留胚米小目标图像特征增强方法、程序、设备及存储介质。本发明提出DF‑SRGAN的生成对抗网络整体结构,在网络的生成器中通过并联残差融合模块对图像的特征进行提取,通过逆卷积融合模块去学习上下文信息,通过残差反馈增强模块增强图像的局部细节,随后经过上采样和卷积操作后得到超分辨率图像。本发明对生成网络和对抗网络的损失函数进行改进,训练后的DF‑SRGAN网络可以生成高质量的留胚米图像,为后续研究提供优质图像数据支持。本发明可以同时生成大量的高质量留胚米图像数据,避免因小目标图像质量差而导致图像不可使用的问题。
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公开(公告)号:CN117948239A
公开(公告)日:2024-04-30
申请号:CN202410110904.3
申请日:2024-01-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于漂浮式风力发电机组的海洋综合资源开发利用系统,包括:锚链系统一端嵌入海底,另一端连接有半潜式漂浮平台;半潜式漂浮平台远离海面的一侧设置海上风力发电机组和海上工作平台;海上风力发电机组与海上工作平台连接,用于将风能转化为电能,将电能输送至海上工作平台;海上工作平台用于利用电能电解水制氢。海上风力发电机组将风能转化为电能,海上工作平台利用电能电解水制氢,产生的氢气和氧气用于提高鱼的存活率,实现过“海上风电+海洋牧场+风电制氢”的新经济模式,充分利用海洋资源,实现海洋经济的综合开发利用。
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