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公开(公告)号：CN104750814B
公开(公告)日：2019-03-05
申请号：CN201510143973.5
申请日：2015-03-30
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06F16/2455 , G06F16/22
Abstract: 本发明实施例提供一种基于多传感器的多元异构数据流自动入库方法。本发明方法，包括：处理器接收由至少两个传感器采集的多元异构数据流；所述处理器判断所述多元异构数据流对应的传感器是否存在于传感器格式信息表中，若是，则判断所述多元异构数据是否匹配所述传感器格式信息表，若是，则存储所述多元异构数据至本地流数据库；若所述多元异构数据流对应的传感器不存在于所述传感器格式信息表中，则将所述多元异构数据流对应的传感器的格式信息添加到所述传感器格式信息表中。本发明实施例实现了多元异构数据的全自动规范化入库，提高了数据统计分析处理效率，降低人力、时间、成本耗费。
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公开(公告)号：CN118938919A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202410998234.3
申请日：2024-07-24
Applicant: 大连理工大学
IPC: G05D1/43 , G05D1/65 , G05D1/633 , G05D1/644 , G05D105/20
Abstract: 一种基于强化学习的智能搬运机器人动态协调避障方法，属于智能搬运机器人轨迹规划与跟踪控制领域。首先，通过改进人工势场法规划避障路径；其次，基于规划的路径信息进行碰撞检测以规划速度；最后，通过强化学习自适应调整模型预测控制的参数，以实现动态协调避障，保证机器人的安全与行驶稳定。本发明根据智能搬运机器人当前环境规划出最优避障路径，同时根据此路径进行速度规划，提升智能搬运机器人的安全性，完成动态协调避障；通过强化学习数据驱动，根据智能搬运机器人当前的状态和周围环境实时更新模型预测控制方法的权重矩阵，提高智能搬运机器人在跟踪轨迹精度和稳定性；通过实时的轨迹规划与参数自适应轨迹跟踪控制方法，在有效避障的同时保证机器人的安全性和稳定性。
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公开(公告)号：CN110243945B
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN201910669559.6
申请日：2019-07-23
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 一种基于合成孔径聚焦与模式转换波的超声TOFD盲区抑制方法，属于无损检测技术领域。该方法采用由超声探伤仪、TOFD探头、倾斜有机玻璃楔块和扫查装置组成的TOFD检测系统，沿待测工件表面实施扫查与图像采集，获得不同扫查位置处的A扫描信号集合。根据费马定理求解各位置处的模式转换波最短传播声时，并对所有A扫描信号进行时间延迟和幅值叠加处理，通过逐点聚焦实现TOFD扫查图像重建，削弱横向冗余信号，改善成像质量。利用重建图像中模式转换波显示深度与缺陷端点深度之间的相关性，计算盲区范围内缺陷的端点深度。与现有的模式转换波方法相比，该方法能够在抑制TOFD盲区的同时，提高缺陷定量精度，具有较高的工程应用和推广价值。
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公开(公告)号：CN104750814A
公开(公告)日：2015-07-01
申请号：CN201510143973.5
申请日：2015-03-30
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明实施例提供一种基于多传感器的多元异构数据流自动入库方法。本发明方法，包括：处理器接收由至少两个传感器采集的多元异构数据流；所述处理器判断所述多元异构数据流对应的传感器是否存在于传感器格式信息表中，若是，则判断所述多元异构数据是否匹配所述传感器格式信息表，若是，则存储所述多元异构数据至本地流数据库；若所述多元异构数据流对应的传感器不存在于所述传感器格式信息表中，则将所述多元异构数据流对应的传感器的格式信息添加到所述传感器格式信息表中。本发明实施例实现了多元异构数据的全自动规范化入库，提高了数据统计分析处理效率，降低人力、时间、成本耗费。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110687207B
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN201911108469.6
申请日：2019-11-13
Applicant: 大连理工大学
IPC: G01N29/06
Abstract: 一种基于频域处理的亚波长级分辨力超声成像方法，属于无损检测技术领域。该方法采用相控阵超声检测仪、计算机和相控阵超声探头组成的超声检测系统。针对亚波长级间距缺陷超声成像问题，使用相控阵超声检测仪采集全矩阵数据，利用低阶、宽有效频带自回归谱外推方法对采集的全矩阵数据进行处理，压缩超声波时域脉冲宽度，分离混叠信号。选取多种自回归阶数和有效频带组合实施外推处理和全聚焦成像加权，实现亚波长级超声成像分辨力。该方法成像分辨力高、鲁棒性强，具有较高的工程应用价值。
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公开(公告)号：CN112147236A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN202010993361.6
申请日：2020-09-21
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 一种基于稀疏盲解卷积的超声信号分辨率提升方法，属于无损检测技术领域。该方法采用一套包括脉冲发生器、示波器及一对带楔块探头构成的超声测试系统。首先，利用匹配追踪算法对采集的多重混叠信号进行重构，去除噪声干扰。在此基础上，基于同态变换分离系统响应与反射序列。最后，引入反射序列的稀疏性，结合l2和l1混合约束在频域中建立稀疏盲解卷积模型。通过反演求解，在多重回波混叠且不需要参考信号情况下，实现超声信号分辨率提升和小缺陷定量。与其它提升分辨率的方法相比，该方法无需参考信号，可分离多重混叠信号，能够去除噪声且提升信号分辨率，对硬件系统无额外要求，具有较好的工程应用价值。
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公开(公告)号：CN110687207A
公开(公告)日：2020-01-14
申请号：CN201911108469.6
申请日：2019-11-13
Applicant: 大连理工大学
IPC: G01N29/06
Abstract: 一种基于频域处理的亚波长级分辨力超声成像方法，属于无损检测技术领域。该方法采用相控阵超声检测仪、计算机和相控阵超声探头组成的超声检测系统。针对亚波长级间距缺陷超声成像问题，使用相控阵超声检测仪采集全矩阵数据，利用低阶、宽有效频带自回归谱外推方法对采集的全矩阵数据进行处理，压缩超声波时域脉冲宽度，分离混叠信号。选取多种自回归阶数和有效频带组合实施外推处理和全聚焦成像加权，实现亚波长级超声成像分辨力。该方法成像分辨力高、鲁棒性强，具有较高的工程应用价值。
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公开(公告)号：CN110243945A
公开(公告)日：2019-09-17
申请号：CN201910669559.6
申请日：2019-07-23
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 一种基于合成孔径聚焦与模式转换波的超声TOFD盲区抑制方法，属于无损检测技术领域。该方法采用由超声探伤仪、TOFD探头、倾斜有机玻璃楔块和扫查装置组成的TOFD检测系统，沿待测工件表面实施扫查与图像采集，获得不同扫查位置处的A扫描信号集合。根据费马定理求解各位置处的模式转换波最短传播声时，并对所有A扫描信号进行时间延迟和幅值叠加处理，通过逐点聚焦实现TOFD扫查图像重建，削弱横向冗余信号，改善成像质量。利用重建图像中模式转换波显示深度与缺陷端点深度之间的相关性，计算盲区范围内缺陷的端点深度。与现有的模式转换波方法相比，该方法能够在抑制TOFD盲区的同时，提高缺陷定量精度，具有较高的工程应用和推广价值。
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公开(公告)号：CN109900805A
公开(公告)日：2019-06-18
申请号：CN201910277943.1
申请日：2019-04-08
Applicant: 大连理工大学
IPC: G01N29/06
Abstract: 一种基于频域稀疏反演的TOFD盲区内缺陷定量检测方法，属于无损检测技术领域。该方法采用TOFD超声检测仪、TOFD探头、楔块及扫查装置构成的测试系统。对TOFD检测中近表面区域进行扫查，对采集到的混叠时域信号进行处理，建立稀疏反演模型。考虑反射序列稀疏与可分解特性，在频域中建立TOFD盲区检测的目标函数。选取高信噪比部分频谱数据进行反演，实现直通波、缺陷上端点及下端点衍射波混叠信号的分离。根据反演结果，直接读取直通波与缺陷上端点、下端点衍射波声程差，确定近表面盲区内缺陷埋深与高度。与其他近表面缺陷检测方法相比，该方法可分离多个混叠信号，能实现近表面盲区内缺陷的深度和高度同时测量，且对硬件系统无额外要求，具有较好的工程应用价值。
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