公开(公告)号：CN119131426A

公开(公告)日：2024-12-13

申请号：CN202411253894.5

申请日：2024-09-06

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 李玉祥 ,  杨雨晴 ,  张涛 ,  李治霖 ,  史金辉

IPC: G06V10/74 ,  G06V10/80 ,  G06V10/20 ,  G06V10/24

Abstract: 本发明公开了一种基于融合匹配代价的波浪图像匹配方法，涉及立体匹配领域，包括以下步骤：S1：利用双目相机采集波浪的左右目图像，确定视差范围；S2：对步骤S1中采集到的原始波浪的左右目图像进行预处理；S3：使用改进后的Census算法获得波浪图像的匹配代价值；S4：融合改进的Census代价、AD代价和梯度代价，得到代价空间；S5：采用十字交叉域进行代价聚合；S6：使用赢家通吃WTA策略计算波浪图像的视差；S7：对步骤S6中的视差图进行左右一致性检查，并进行空洞填充和子像素优化处理。本发明采用上述方法，解决了波浪图像得到的视差图容易有大量无效点和误匹配点的问题，提高了波浪立体匹配的正确率，保证了深度不连续区域的匹配精度。

公开(公告)号：CN118961212A

公开(公告)日：2024-11-15

申请号：CN202411253903.0

申请日：2024-09-06

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 李君 ,  李玉祥 ,  陈星豪 ,  李治霖 ,  张涛 ,  史金辉

IPC: G01M13/045

Abstract: 本发明公开了一种基于边缘计算架构的轴承故障诊断系统，涉及机械故障智能诊断领域，包括以下步骤：S1：利用振动传感器采集轴承振动加速度信号；S2：对步骤S1中采集到的加速度信号进行小波阈值去噪预处理，并构建故障轴承数据集；S3：将故障轴承数据集划分为训练集和测试集，分别输入深度卷积神经网络DCNN进行训练和测试，保存对应的模型参数；S4：将训练好的DCNN模型移植到树莓派4B嵌入式平台端；S5：搭建边缘计算架构，整合数据采集模块和故障诊断模块，输出轴承故障类型。本发明通过边缘计算架构，将采集数据和处理数据的过程集成到嵌入式平台端，有效解决了工业现场对轴承故障数据处理不及时和实时性低的问题。

公开(公告)号：CN118936890A

公开(公告)日：2024-11-12

申请号：CN202411253911.5

申请日：2024-09-06

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 李玉祥 ,  李君 ,  陈星豪 ,  李治霖 ,  张涛 ,  史金辉

IPC: G01M13/045

Abstract: 本发明公开了一种基于LSTM‑CNN融合模型的轴承故障实时诊断系统，涉及机械故障智能诊断领域，具体包括以下步骤：S1：搭建信号采集实验平台，通过振动传感器采集轴承振动加速度数据；S2：对加速度数据进行预处理，并构建故障轴承数据集；S3：将故障轴承数据集输入LSTM‑CNN融合模型中，添加注意力机制LSTM层，重新分配故障权重，突出故障类型特征，训练并保存融合模型参数；S4：将融合模型移植到树莓派4B嵌入式平台中；S5：以树莓派4B作为主控系统，实时输出轴承故障类型；S6：对上位机软件进行设计。本发明采用上述的一种基于LSTM‑CNN融合模型的轴承故障实时诊断系统，有效解决工业现场对轴承故障诊断准确率低和实时性差的问题，有利于及时发现机组轴承故障。