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公开(公告)号：CN110232692A
公开(公告)日：2019-09-13
申请号：CN201910429324.X
申请日：2019-05-22
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进种子填充算法的电气设备热源区域分离方法，包括：(1)使用红外热成像传感器对电气设备进行温度监测，获取红外热像图，并进一步得到红外热成像的灰度图；(2)采用双边滤波方法分离灰度图，得到高频分量与低频分量，对高频分量和低频分量分别进行图像增强处理后再进行融合；(3)使用自适应确定分类数目的K-means聚类算法对步骤(2)处理后的灰度图进行聚类处理，分离低灰度的背景层，进一步突出高频主体；(4)使用改进的种子填充算法，优选种子点，并依据种子点以及填充的边界条件，分割主要热点区域。利用本发明，能够快速、准确、合理的分离出电气设备红外图像中的热点区域。
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公开(公告)号：CN110376896A
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201910695982.3
申请日：2019-07-30
Applicant: 浙江大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习和模糊控制的单热源单空调优化制冷方法，包括：(1)确定输入输出语言变量及其隶属函数；(2)确定模糊控制规则；(3)采用不同的解模糊方法输出不同空调降温方案，使用COMSOL Multiphysics仿真对设备进行模拟降温分析；(4)将各解模糊方法得到的空调降温方案及其对应的仿真结果数据作为深度生成模型的输入，经推断后，输出得到最终的空调优化制冷方案。利用本发明的方法，能够通过深度生成模型对传统模糊控制给出的不同解模糊方法进行调优，给出更优的空调制冷调控方案，这在很大程度上克服了传统空调制冷控制策略存在的盲目性和弱适应性，对实现轨道交通暖通能效优化和智能运维具有重要意义。
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公开(公告)号：CN109993736A
公开(公告)日：2019-07-09
申请号：CN201910249138.8
申请日：2019-03-29
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进加权otsu算法的电气设备热成像分割查异方法，包括：(1)采集电气设备的红外线成像数据，获得红外灰度图数据流；(2)对获取的红外灰度图进行小波增强，得到突出细节以及突出热点区域的红外图像；(3)对突出热点区域的红外热像图进行高斯滤波；(4)应用改进的otsu算法和canny边缘算法分别对高斯滤波后的数据以及原始数据进行热点区域的提取和边缘信息获取；(5)应用形态学的开运算，基于几何形状对提取的区域形状滤波。(6)利用提取的热点区域和边缘信息对红外图像进行特征提取，分析特征并作出异常警告。本发明能够克服红外成像中噪声过大、目标与背景区分不明显等缺陷，可以有效提高红外检测的效率和可靠性。
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公开(公告)号：CN115180103A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210802632.4
申请日：2022-07-07
Applicant: 浙江大学
IPC: B63G8/22
Abstract: 本发明公开一种集成换能排水装置及基于换能增压的高背压环境舱内排水系统，其中，集成换能排水装置利用深海高压海水具有的能量，通过集成换能排水装置将舱内的低压海水升压到高于舱外水压并排出舱体，同时吸入舱内的高压海水经能量交换后压力降低排入低压蓄水舱中，通过流量调节实现排出水量大于吸入水量，从而达到舱内水量减少，实现深潜器上浮。本发明能够显著降低对舱内低压海水升压所需功耗，且有利于升压装置小型化，能够一定程度推进深潜器轻量化、节能化及高效化。
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公开(公告)号：CN110426979A
公开(公告)日：2019-11-08
申请号：CN201910796529.1
申请日：2019-08-27
Applicant: 浙江大学
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习和模糊控制的复合热源多空调优化制冷方法，包括：(1)对复合热源多空调降温过程进行简化；(2)将各热源至各空调的距离参数增加到输入语言变量，构建各单热源单空调模糊控制的输入输出语言变量及其隶属函数；(3)确定单热源单空调模糊控制规则；(4)根据单热源单空调模糊控制模型运算，得到多种单热源、多空调降温方案；(5)使用COMSOL Multiphysics仿真对各种方案进行多热源多空调降温模拟分析；(6)将各热源初始降温需求、各空调降温方案及其对应的仿真过程数据和降温效果指标输入深度生成模型，推断输出优化后各个空调的降温方案。本发明适用于真实多热源多空调降温情况，能给出较优的调控方案。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110232692B
公开(公告)日：2021-04-13
申请号：CN201910429324.X
申请日：2019-05-22
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进种子填充算法的电气设备热源区域分离方法，包括：(1)使用红外热成像传感器对电气设备进行温度监测，获取红外热像图，并进一步得到红外热成像的灰度图；(2)采用双边滤波方法分离灰度图，得到高频分量与低频分量，对高频分量和低频分量分别进行图像增强处理后再进行融合；(3)使用自适应确定分类数目的K‑means聚类算法对步骤(2)处理后的灰度图进行聚类处理，分离低灰度的背景层，进一步突出高频主体；(4)使用改进的种子填充算法，优选种子点，并依据种子点以及填充的边界条件，分割主要热点区域。利用本发明，能够快速、准确、合理的分离出电气设备红外图像中的热点区域。
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公开(公告)号：CN109812902B
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN201910265250.0
申请日：2019-04-03
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明一种基于红外热源监测的地铁电气设备房空调节能系统及方法，节能系统包括：主控单元以及与主控单元连接的温度实时监测模块、空调智能控温模块；其中，所述温度实时监测模块包括固定式热源监测平台和移动式热源监测平台，用于实时监测电气设备的温度信息，并将采集的温度信息发送给主控单元；所述空调智能控温模块包含设备降温模型数据库，用于接收主控单元发出的温度信息并进行分析处理，输出与热源降温需求相适应的降温参数选择方案。利用本发明，可以减少电气设备机房空调冷量的不必要输出，实现对空调的节能。
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公开(公告)号：CN110207827A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910434276.3
申请日：2019-05-23
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于异常因子提取的电气设备温度实时预警方法，包括：(1)使用红外传感器等间隔采集电气设备运行时的温度数据，获取温度数据流ti(i＝0，1，2，...n)；(2)对采集到的温度数据流进行预处理，预处理后得到统一形式的输入数据集(3)对数据集 中的每一个Tk，计算其局部异常因子值LOF；(4)将计算得到的局部异常因子值LOF与预设值进行比较，分析并相应地作出实时预警。本发明能够基于红外传感器采集到的温度数据流，无监督地、实时地对电气设备运行状态进行监测和预警，并且一般不需要根据被监测设备的具体型号规格性能参数进行调整；在面对多监测数据流情况时，也能对个别异常信号进行很好的表征和预警。
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公开(公告)号：CN109993736B
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN201910249138.8
申请日：2019-03-29
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进加权otsu算法的电气设备热成像分割查异方法，包括：(1)采集电气设备的红外线成像数据，获得红外灰度图数据流；(2)对获取的红外灰度图进行小波增强，得到突出细节以及突出热点区域的红外图像；(3)对突出热点区域的红外热像图进行高斯滤波；(4)应用改进的otsu算法和canny边缘算法分别对高斯滤波后的数据以及原始数据进行热点区域的提取和边缘信息获取；(5)应用形态学的开运算，基于几何形状对提取的区域形状滤波。(6)利用提取的热点区域和边缘信息对红外图像进行特征提取，分析特征并作出异常警告。本发明能够克服红外成像中噪声过大、目标与背景区分不明显等缺陷，可以有效提高红外检测的效率和可靠性。
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公开(公告)号：CN109932059B
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN201910249656.X
申请日：2019-03-29
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于贝叶斯推断的红外热成像温度高精度标定方法，包括：(1)准备样本训练数据集，首先用热辐射物理映射模型，初步对目标热源温度进行逼近，得到误差项(2)对误差项Θ进行高斯过程数学建模，用概率分布取代点估计；(3)用变分贝叶斯推断方法进行拟合，设计算法编写程序，并用Lanczos边缘方差逼近目标曲线，最后得到所建模型的各项具体参数(4)将得到的参数代入模型，完成对误差项的拟合，结合热辐射物理模型实现对目标热源红外热成像的高精度温度标定。本发明的方法能弥补测量距离带来的温度衰减，更高精度地反映热源物体的真实温度。
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