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公开(公告)号：CN105978886B
公开(公告)日：2019-05-24
申请号：CN201610378534.7
申请日：2016-05-31
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种适用于多品种计量仪表通讯的参数动态解析方法，目的在于，对多种不同仪表通讯协议进行串口通讯解析，且通讯解析程序简单，减少工程人员的工作量，提高工作效率，采用的技术方案为：获取的待解析的计量仪表的串口通讯协议，创建仪表读取规则指令和解析规则指令，根据仪表所需读取的参数选择对应的解析规则，获得数据位排列顺序的字符串长度，找到数据位排列顺序的字符串小数点的位置，获得返回代码中对应的规则名称的字符串返回码，获得返回代码中对应的规则名称代表单位的字符串返回码，并将规则名称的字符串返回码存入数组，将小数点前、后的数据位排列顺序字符串分别存入数组，根据解码公式即可得到所需的仪表参数数据。
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公开(公告)号：CN109253826A
公开(公告)日：2019-01-22
申请号：CN201810863794.2
申请日：2018-08-01
Applicant: 西安交通大学
IPC: G01K19/00
Abstract: 本发明公开了一种基于多退化样本数据融合的热量表剩余寿命预测方法，获得每个热量表的性能退化数据，建立N个热量表的性能退化指标-剩余寿命序列集合R，使用One-class SVM对N个热量表的性能退化指标-剩余寿命序列集合R进行聚类处理，使用SVR建立退化指标与剩余寿命之间的回归模型，利用待预测热量表的当前时刻性能退化数据，结合回归模型确定当前时刻该待测热量表的剩余寿命rul，实现热量表的剩余寿命预测。本发明分析结果可靠，可以促进热量表可靠性的提升，并能够为我国热量表的质量检定提供参考手段。
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公开(公告)号：CN109214522A
公开(公告)日：2019-01-15
申请号：CN201810785788.X
申请日：2018-07-17
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多属性的设备性能退化评估方法，使用三层小波包分解算法对设备的性能退化数据样本进行分析，并将得到的第三层节点的能量特征作为设备性能退化的特征向量，实现数据变化的多尺度特征提取；然后，基于K-means聚类方法对设备正常状态下的特征集进行聚类分析，获得设备正常状态的聚类中心、最大聚类半径及其最大夹角，融合三者作为设备性能退化状态评估的基准；构建能够描述设备运行状态变化的距离和夹角，并基于此建立设备退化状态的度量指标，最终实现设备性能退化的有效分析。本发明能够准确及时地分析设备性能退化程度，有针对性地制定设备的维护计划或者替换计划。
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公开(公告)号：CN104732536A
公开(公告)日：2015-06-24
申请号：CN201510119986.9
申请日：2015-03-18
Applicant: 广东顺德西安交通大学研究院 , 苏州科力迪软件技术有限公司
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明提供了基于改进形态学的亚像素边缘检测方法，包括：获取产品的数字化图像；运用形态学算子检测所述数字化图像的轮廓，获得像素轮廓粗提取区域；采用Canny算子从所述像素轮廓粗提取区域中检测出产品的整体像素级边缘；通过理想边缘点与扩散函数卷积得到的高斯型边缘函数，将所述整体像素级边缘拟合为产品的亚像素级边缘。本发明对形态学的边缘检测算子做了改进，能够平滑图像轮廓边缘，更好的保持边缘细节，提高抗噪性能，并保留图像边缘信息、保持边缘的光滑性和连续性，由此比较准确地检测出图像边缘，保证原图像的连通性，缩小了图像边缘提取区域，提高处理速度。
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公开(公告)号：CN104732072B
公开(公告)日：2018-04-27
申请号：CN201510095725.8
申请日：2015-03-04
Applicant: 西安交通大学苏州研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于D‑S证据理论的多属性压铸压射工艺模式识别方法，包括以下步骤：分析目标识别问题，构造系统的命题集，以及知识的识别框架以确定压铸机的多种压铸模式；针对目标信息系统，构建基于识别框架的证据体；根据已知的证据体信息结合各命题的特点，利用海明距离计算出各证据体的基本概率赋值；根据基本概率赋值，分别计算出在单个证据体作用下，识别框架中各命题的信度区间；利用D‑S证据合成规则计算所有证据体共同作用下的基本概率赋值及信度区间，选择信度较高的模式进行工艺匹配。通过较少次数的试打及工艺修改，即可得到质量合格的铸件。大大提供了生产效率、降低了生产成本。
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Patent Agency Ranking
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公开(公告)号：CN119066426A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411236154.0
申请日：2024-09-04
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06F18/24 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种复杂机电系统多变量多步预测方法及系统，属于复杂机电系统监测变量分析预测领域，获取复杂电系统运行过程中的多维监测DCS历史数据，并对获取的历史数据进行归一化处理得到归一化数据集；基于归一化数据集训练交叉CNN网络模型得到多变量多步预测模型；利用多变量多步预测模型对待监测的复杂电系统当前多维监测DCS数据进行预测，得到复杂机电系统在未来时间步的直接多步预测结果，本发明能够灵活、有效地处理高维时间序列监测数据分析问题，适用于复杂机电系统运行状态准确分类、识别和预测任务，为复杂机电系统时间序列直接多步预测问题提供了一种通用解决方案。
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公开(公告)号：CN109253826B
公开(公告)日：2019-12-24
申请号：CN201810863794.2
申请日：2018-08-01
Applicant: 西安交通大学
IPC: G01K19/00
Abstract: 本发明公开了一种基于多退化样本数据融合的热量表剩余寿命预测方法，获得每个热量表的性能退化数据，建立N个热量表的性能退化指标‑剩余寿命序列集合R，使用One‑class SVM对N个热量表的性能退化指标‑剩余寿命序列集合R进行聚类处理，使用SVR建立退化指标与剩余寿命之间的回归模型，利用待预测热量表的当前时刻性能退化数据，结合回归模型确定当前时刻该待测热量表的剩余寿命rul，实现热量表的剩余寿命预测。本发明分析结果可靠，可以促进热量表可靠性的提升，并能够为我国热量表的质量检定提供参考手段。
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公开(公告)号：CN106873365A
公开(公告)日：2017-06-20
申请号：CN201710036014.2
申请日：2017-01-18
Applicant: 西安交通大学
IPC: G05B13/04
CPC classification number: G05B13/042
Abstract: 本发明公开了一种综合质量目标与设备性能的挤出吹塑工艺优化方法，首先通过质量目标进行一次优化，建立过程参数和质量指标的回归方程；然后统计分析不同设定参数时工艺参数的波动情况，同时进行方程拟合；最后在一次优化的基础上，考虑设备工作性能进行二次优化。本发明保证了设备在整个运行过程中的稳定性，同时提高了产品的整体质量，提高企业生产效益。
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公开(公告)号：CN106845826A
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201710035596.2
申请日：2017-01-18
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于PCA‑Cpk的冷连轧生产线服役质量状态评估方法，通过数据预处理、T2统计指标和T2控制限计算、服役质量指数计算与系统服役质量状态评估三个步骤给出冷连轧生产线的服役质量指数，能够对冷连轧生产线服役质量状态做出准确评估，对系统故障实时做出预警预报，预防事故发生，指导维修维护。
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