-
公开(公告)号：CN120009413A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510482340.0
申请日：2025-04-17
Applicant: 江苏省特种设备安全监督检验研究院
Abstract: 一种基于模态声发射的储氢气瓶检测信号重建方法及系统，属于调节系统技术领域，其估计IMF分量内的数值队列遭受外界条件变动作用的幅度，经IMF分量内的数值队列内择出扰动队列；依据扰动队列和扰动队列的储氢气瓶扰动数值队列表征出的储氢气瓶检测数值间的一次方联系，结合扰动队列内的数值的分散幅度，取得扰动队列的外界作用量，以此取得储氢气瓶检测数值的外界扰动量；接着依据储氢气瓶检测数值的外界扰动量对储氢气瓶检测数值执行整理。有效避免了现有技术中在对储氢气瓶的声发射信号执行信号整理期间把遭受外界条件扰动的声发射信号的IMF分量内的数值错认成离群值、信号整理后的IMF分量内的数值的精准度与可信度不佳的缺陷。
-
公开(公告)号：CN118009232A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410151904.8
申请日：2024-02-02
Applicant: 江苏省特种设备安全监督检验研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于数字孪生的储氢气瓶监测方法，包括以下步骤：S1，探测储氢气瓶壳体的目标范围各点在凹凸前后的坐标信息，并建立相应的数字孪生坐标；S2，根据数字孪生坐标获取相应的目标范围的位置形态，并根据位置形态计算目标范围的平整度；S3，采用应变采集仪实时采集目标区域的应变信息，并根据应变信息获取相应的内力偏差量；S4，将平整度和内力偏差量进行映射判定。根据本发明的基于数字孪生的储氢气瓶监测方法，采用数字孪生方式对储氢气瓶壳体进行监测，将获取的平整度和内力偏差量进行映射判定，从而准确地判断出储氢气瓶的壳体是否存在事故风险。
-
公开(公告)号：CN117763941A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311513602.2
申请日：2023-11-14
Applicant: 江苏省特种设备安全监督检验研究院
IPC: G06F30/27 , G06F17/11 , G06F17/18 , G06Q50/06 , G06F119/02 , G06F119/04
Abstract: 一种基于机器学习的储气井寿命评估方法，其经由收集储气井的属性指标，且设置各个属性指标的临界量；运算各个属性指标导致储气井失效的重要度，且依据重要度与临界量构造失效值方程；依据侦测值与失效值方程修正各个属性指标的临界量；依据各个属性指标的变动量、失效值方程与修正后的临界量构造失效预测模式，且依据失效预测模式预测储气井出现失效的残留时段大小的方法，可对各类规格的储气井执行失效预测，高效的减小了由于储气井出现失效事故带来的隐患，可预先提示工作人员替换将要出现失效的储气井，更是运用机器学习的合理预测方法防止了现有技术的主观随意性强的缺陷，所预测而得的储气井寿命精度高。
-
公开(公告)号：CN116202455B
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310223967.5
申请日：2023-03-09
Applicant: 江苏省特种设备安全监督检验研究院
IPC: G01B17/02
Abstract: 本发明为一种工业管道的电磁超声检测装置，属于电磁超声检测装置技术领域，包括转桶，所述转桶的两头都安设着一个侧接座，每个所述侧接座的外周面都安设着三个等间隔分布的行走组件，个中之一所述侧接座的外侧安设着转向组件，所述转向组件安设着侧接座二，所述侧接座二的一头安设着滑动座。本发明解决了现有电磁超声检测装置需要具备在管道内的移动、穿行的能力，但大部分的检测装置通过能力较弱、难以爬行通过弯折角度较大的管道，无法快速、准确的爬行到达指定位置进行检测的问题，本发明中，由于环形梁可旋转360度，侧接座和侧接座二的弯折范围也大于180度，致使装置可爬过弯折角度较大的管道，大大提升了装置的通过性。
-
公开(公告)号：CN119804555A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202510309069.0
申请日：2025-03-17
Applicant: 江苏省特种设备安全监督检验研究院
IPC: G01N25/72
Abstract: 本发明公开了一种基于红外热成像的III型储氢气瓶检测方法和装置，其中，该方法包括以下步骤：S1，采用红外热成像设备对放置在加热仓内的III型储氢气瓶的内胆进行扫描，并记录内胆当前的温度分布以获取第一热像图；S2，将第一热像图转换为第一数字图像，并获取第一数字图像中各最小图像单元的明度值；S3，根据第一数字图像中各最小图像单元的明度值对内胆进行损伤检测。根据本发明的基于红外热成像的III型储氢气瓶检测方法，采用红外热成像技术对III型储氢气瓶进行检测，不仅效率较高，而且无需与III型储氢气瓶接触，能够有效地避免对III型储氢气瓶内部材料造成损伤。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117745072B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202311773216.7
申请日：2023-12-21
Applicant: 江苏省特种设备安全监督检验研究院
IPC: G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G06N3/04 , G06F18/24
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的加氢站事故预测方法，包括：S1，根据加氢站内目标部件的各项检测信息类型设置相应的第一信息采集策略和第二信息采集策略；S2，采用第一信息采集策略和第二信息采集策略采集加氢站内目标部件的各项检测信息；S3，将采用第一信息采集策略采集到的检测信息输入对应的神经网络，以对加氢站内目标部件进行事故预测；S4，在预测目标部件存在事故风险时，对采用第一信息采集策略和第二信息采集策略采集到的各项检测信息进行信息处理以判定事故地点以及事故起因。根据本发明的事故预测方法，结合采用多种信息采集策略采集到的目标部件在多个方面的检测信息来预测目标部件是否存在事故风险，大大提高了事故预测的准确性。
-
公开(公告)号：CN119269634A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411434139.7
申请日：2024-10-15
Applicant: 江苏省特种设备安全监督检验研究院
Abstract: 本发明涉及管道缺陷检测技术领域，尤其涉及一种基于超声相控阵的管道内检测系统及方法，该方法的步骤包括：采集管道内体积型缺陷的缺陷特征信息和缺陷分布信息；基于所述缺陷特征信息进行缺陷特征分析，确定缺陷影响系数；基于所述缺陷分布信息确定管道的缺陷聚集系数；通过所述缺陷影响系数和所述缺陷聚集系数确定管道缺陷指数，当所述管道缺陷指数大于预设缺陷阈值时，发出管道缺陷预警。本发明通过对管道内部的缺陷影响程度和缺陷聚集效应进行量化，提升了管道缺陷检测的准确性和可靠性。
-
公开(公告)号：CN119206624A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411449465.5
申请日：2024-10-17
Applicant: 江苏省特种设备安全监督检验研究院
IPC: G06V20/52 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/766 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/094 , G06N3/0895
Abstract: 本发明提供了一种用于叉车司机实操考试的安全监控图像处理方法，属于机器学习领域；该方法通过图像处理和深度学习技术，实现对叉车司机操作行为的实时监控和精确评估；其核心步骤包括：采集和制作监控图像数据集；设计SRGAN模块提高图像分辨率；设计RT‑DETR模块进行实时目标检测；设计DINOv2模块对操作的安全性进行分类；设计DiNAT模块识别不安全操作的具体类型；整合各模块设计级联学习框架，从图像分辨率提升、目标检测到操作细分类的全过程处理；该系统通过精准的图像分析和目标检测算法，有效提升了考试评估的效率和客观性，减少了人工判断误差；其在安全操作监控领域具有广泛的应用潜力。
-
公开(公告)号：CN119000807A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411484299.2
申请日：2024-10-23
Applicant: 江苏省特种设备安全监督检验研究院
IPC: G01N27/24 , G06F30/20 , G06T7/00 , G06F113/26
Abstract: 本发明涉及缺陷检测分析技术领域，尤其涉及一种基于电容成像的缺陷检测方法及系统，本发明根据历史材料属性数据构建复合材料属性分析模型，将材料属性数据导入复合材料属性分析模型中对复合材料的材料属性进行分析；根据历史粘接数据构建复合材料粘接层分析模型，将粘接数据导入复合材料粘接层分析模型中对复合材料粘接层进行分析；根据历史电容缺陷检测图像数据构建电容缺陷分析模型，将电容缺陷检测图像数据导入电容缺陷分析模型中对复合材料粘接层缺陷进行分析；构建待检测复合材料缺陷风险预测模型，对待检测复合材料的缺陷风险进行预测。能够优化复合材料生产流程，节约进行电容成像缺陷检测的成本，提高复合材料缺陷检测效率。
-
公开(公告)号：CN117763941B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202311513602.2
申请日：2023-11-14
Applicant: 江苏省特种设备安全监督检验研究院
IPC: G06F30/27 , G06F17/11 , G06F17/18 , G06Q50/06 , G06F119/02 , G06F119/04
Abstract: 一种基于机器学习的储气井寿命评估方法，其经由收集储气井的属性指标，且设置各个属性指标的临界量；运算各个属性指标导致储气井失效的重要度，且依据重要度与临界量构造失效值方程；依据侦测值与失效值方程修正各个属性指标的临界量；依据各个属性指标的变动量、失效值方程与修正后的临界量构造失效预测模式，且依据失效预测模式预测储气井出现失效的残留时段大小的方法，可对各类规格的储气井执行失效预测，高效的减小了由于储气井出现失效事故带来的隐患，可预先提示工作人员替换将要出现失效的储气井，更是运用机器学习的合理预测方法防止了现有技术的主观随意性强的缺陷，所预测而得的储气井寿命精度高。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
30
records
(took 0.05 seconds)
