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公开(公告)号：CN112305066A
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN202011174922.6
申请日：2020-10-28
Applicant: 电子科技大学 , 上海新力动力设备研究所
IPC: G01N27/9093 , G01N27/9013
Abstract: 本发明公开了一种用于涡流检测的独立双轴弹压式探头自动定位装置，通过控制滑台向筒体表壁靠近时万向球组顶部切面平行传感器探头所在平面和筒体表面，且无缝隙的贴合于筒体表壁，以此稳定传感器探头贴合筒体表壁；在检测过程中，筒体绕自身中轴进行旋转从而引起万向球的滚动，而筒体旋转时会产生回转误差，回转误差又会对万向球组产生推力，通过位于万向球组后的两个弹簧轴相互独立的拉伸或压缩，以此消除回转误差带来的推力，保证传感器探头与筒体表壁不发生相对位移，稳定传感器探头和筒体之间的提离一致性，这样在两个弹簧轴配合万向球组保持传感器探头与筒体表壁稳定贴合后，传感器探头开始进行采集数据。
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公开(公告)号：CN112305066B
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202011174922.6
申请日：2020-10-28
Applicant: 电子科技大学 , 上海新力动力设备研究所
IPC: G01N27/9093 , G01N27/9013
Abstract: 本发明公开了一种用于涡流检测的独立双轴弹压式探头自动定位装置，通过控制滑台向筒体表壁靠近时万向球组顶部切面平行传感器探头所在平面和筒体表面，且无缝隙的贴合于筒体表壁，以此稳定传感器探头贴合筒体表壁；在检测过程中，筒体绕自身中轴进行旋转从而引起万向球的滚动，而筒体旋转时会产生回转误差，回转误差又会对万向球组产生推力，通过位于万向球组后的两个弹簧轴相互独立的拉伸或压缩，以此消除回转误差带来的推力，保证传感器探头与筒体表壁不发生相对位移，稳定传感器探头和筒体之间的提离一致性，这样在两个弹簧轴配合万向球组保持传感器探头与筒体表壁稳定贴合后，传感器探头开始进行采集数据。
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公开(公告)号：CN112179980B
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202011164628.7
申请日：2020-10-27
Applicant: 电子科技大学 , 上海新力动力设备研究所
IPC: G01N27/9013 , G06F17/16
Abstract: 本发明公开了一种基于阵列涡流的旋压筒体表面缺陷在线自动识别方法，通过使用阵列涡流自动化检测设备在线检测并采集被测旋压筒体表面缺陷信息，并根据提取的缺陷信号建立矩阵，然后对建立的矩阵数据处理，从而有效地滤除采集数据中的旋压纹路及提离一致性变化信号干扰，进而快速识别缺陷位置，操作简单、识别速度快，且适用于各种阵列涡流自动化无损检测中。
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公开(公告)号：CN112179980A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202011164628.7
申请日：2020-10-27
Applicant: 电子科技大学 , 上海新力动力设备研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于阵列涡流的旋压筒体表面缺陷在线自动识别方法，通过使用阵列涡流自动化检测设备在线检测并采集被测旋压筒体表面缺陷信息，并根据提取的缺陷信号建立矩阵，然后对建立的矩阵数据处理，从而有效地滤除采集数据中的旋压纹路及提离一致性变化信号干扰，进而快速识别缺陷位置，操作简单、识别速度快，且适用于各种阵列涡流自动化无损检测中。
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公开(公告)号：CN118915466B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202411077224.2
申请日：2024-08-07
Applicant: 电子科技大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供一种基于事件触发积分强化学习的多智能体系统人在回路弹性控制方法，属于人工智能协同控制技术领域。该方法创新性地采用基于事件触发机制的积分强化学习方法，降低智能体之间信息交流频率，减轻智能体的负担，并解决了多智能体系统在虚假输入注入攻击下的最优控制问题；除此之外，通过整合人类智能和决策，当人类操作员向非自治领导者代理发送命令信号时，系统安全性得到极大提高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119645875A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411859310.9
申请日：2024-12-17
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F11/3668 , G06F17/16 , G06F18/2415 , G06N3/006 , G06N5/01
Abstract: 本发明公开了一种基于序贯‑并行测试模式的复杂系统最优测试策略生成方法，首先构建故障测试模型，然后划分故障概率分布类别以及测试时间分布类别，在此基础上，利用启发函数对故障集合不断拓展生成复杂系统最优测试策略即生成最优的序贯‑并行测试策略(SPTS,Sequential‑Parallel Test Strategy)，其中，启发函数由双层感知器拟合，双层感知器的权重矩阵集合由粒子群算法迭代确定。本发明在测试流程中动态调整测试序列，平衡测试成本与准确度，提升复杂系统故障诊断的效率与精确性；与此同时，本发明通过建立混合分布模型，引入动态代价评估机制，将测试对待拓展节点的分割能力纳入判断依据，实现了对不同故障分布的最优测试策略生成，进一步提高了故障诊断的速度与准确度，确保在复杂测试环境下的高效故障隔离与诊断。
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公开(公告)号：CN119380093A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411491710.9
申请日：2024-10-24
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06V10/764 , G01J5/60 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06T5/50 , G06F17/18 , G06N20/20 , G06N5/01
Abstract: 本发明公开了一种基于集成学习的双色和三色联合比色测温方法，考虑到CCD非线性响应区域的影响，提出了通道可靠性标定，考虑到噪声水平占据影响测温精度的主导，提出了噪声水平标定，通过采集一段时间均匀温度的黑体炉图像，利用空间域图像和时间域图像之间的关系拟合线性函数和二次函数，获取当前测量条件下引入的噪声大小统计学参数，作为集成学习的先验性知识。最后结合通道可靠性、噪声参数以及图像空间域和比色域的变异系数等构成特征域，利用随机森林学习并预测最优测温公式。在利用CCD图像进行测温时，首先利用训练好的随机森林判断当前图像适用的最优测温公式，之后再基于比色测温原理进行测温。该方法能够结合双色测温法和三色测温法的优势，保证测温动态范围的同时提升测温精度，提升测温系统整体性能。
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公开(公告)号：CN119167751A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411181699.6
申请日：2024-08-27
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F30/27 , G06F18/2415 , G06N3/0442 , G01R31/392 , G01R31/367 , G06F119/04
Abstract: 本发明公开了一种融合物理失效机理与不确定性表征的锂电池剩余寿命预测方法，通过加速历史锂电池样本的寿命实验，获取历史锂电池样本在不同环境应力条件下的容量数据；然后通过提取历史锂电池样本的寿命特征，计算目标锂电池的广义Eyring模型的先验参数；接着通过长短期记忆神经网络自适应拟合锂电池的退化趋势，并采用卡尔曼滤波算法对模型的漂移系数的均值和方差进行更新，并将更新后的参数用于计算目标锂电池样本在当前时刻下的剩余寿命概率密度函数，具有预测精度高、实时性好、自适应能力强等特点。
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公开(公告)号：CN118864787A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410813746.8
申请日：2024-06-21
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机械臂辅助的多视角航空构件三维点云全局拼接方法。第一步，粗拼接：根据手眼关系和机械臂位姿的坐标系转换，将多视角点云同一转换到机械臂基坐标系上得到初步粗拼接结果。基于同名尺度不变特征转换关键点的粗拼接方法对初步粗拼接结果进行位移补偿，得到了相对位置较好的粗拼接结果。第二步，精拼接：建立多视场点云的全局约束关系，并利用KD在重叠区域中匹配点对关系，并综合点云的点到点、点到面和面到面的几何属性将错误匹配的点对剔除，保证点对准确度的同时也将点对数量尽可能减小，保证点对数量足够进行配准。并且在ICP迭代过程中，建立多视场点云的权重自调整配准系统，将错误点对在配准过程中的影响降到最低，一次性得到所有点云的刚体转换参数即最优的点云转换参数，提高了多视场点云的拼接精度，使待测物的三维形貌得到良好的还原效果。
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公开(公告)号：CN118674859A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410675546.0
申请日：2024-05-28
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06T17/00 , G06V10/762 , G06V10/44
Abstract: 本发明公开了一种航空发动机叶片三维点云全自动特征提取及量化方法，在对涡轮叶片利用双目结构光系统进行批量化点云采集后，首先对涡轮叶片点云特征截面进行定向，利用非迭代的层次聚类算法P‑Link在点和点之间建立通往聚类中心的连接，实现快速将叶片点云进行部件分割，并提取出叶身部分点云，之后利用基于主成分分析的点云包围盒进行叶身定向并计算叶片叶高方向，获取特征截面法线，之后定位特征截面和截面宽度对叶身进行切片，从而自动获取叶片叶身的多组轮廓切片点云，避免人工截取误差，最后基于B样条的拟合被应用以提取叶身曲线特征，该方法能够实现叶片的快速批量化特征提取及量化。
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