专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种定制木工家具柔性生产线故障诊断系统-CN202110064412.1有效
  • 陆宝春;郑竞昆;葛超;吴连申;施晟 - 南京理工大学
  • 2021-01-18 - 2022-09-06 - G06Q50/04
  • 本发明公开了一种定制木工家具柔性生产线故障诊断系统,包括数据层、诊断层、可视化层;所述数据层,用于采集定制木工家具柔性生产线上关键加工设备的运行状态数据,并基于改进的数据压缩算法对采集到的数据进行压缩,减少上传至云服务器时的冗余;所述诊断层,用于对采集到的信号进行预处理和特征提取,基于集成学习策略,采用改进的粒子群算法优化概率神经网络的故障诊断算法诊断定制木工家具柔性生产线发生的故障的类型;所述可视化层,用于实时监控定制木工家具柔性生产线的运行状态,显示诊断的故障结果,查询历史故障信息,推送维修信息。本系统可以快速诊断设备故障,减少因生产线未得到及时排查而导致的停机时间,提高生产线加工效率。
  • 一种定制木工家具柔性生产线故障诊断系统
  • [发明专利]一种强噪声环境下的滚动轴承故障诊断方法及系统-CN202111672334.X在审
  • 陆宝春;吴连申;翁朝阳;叶邵鹏 - 南京理工大学
  • 2021-12-31 - 2022-05-10 - G01M13/045
  • 本发明公开了一种强噪声环境下的滚动轴承故障诊断方法及系统,采用深度学习进行轴承故障诊断,神经网络模型由随机采样层、结合SENet的CNN全局型特征提取器、基于CNN的高维特征提取器、基于GRU的特征分类器、全连接层和softmax层构成。将归一化后的训练数据输入到神经网络模型中,由随机采样层对其随机采样以增加模型的抗干扰性,采用结合SENet的CNN全局型特征提取器来提取全局型的故障特征,由基于CNN的高维特征提取器将其抽象成更高维的特征,采用基于GRU的特征分类器来加强特征表现能力,由全连接层以及Softmax层得到故障类别诊断结果。能够克服噪声干扰,对多种载荷下的滚动轴承信号进行诊断。
  • 一种噪声环境滚动轴承故障诊断方法系统
  • [发明专利]蠕动式管道机器人-CN201711474954.6在审
  • 吴连申;丁州杰;徐晓旭;张阳;董柯文 - 南京工程学院
  • 2017-12-29 - 2018-05-08 - F16L55/34
  • 本发明涉及一种蠕动式管道机器人,包括上锁紧机构、上转向机构、下锁紧机构,下转向机构和爬行机构;所述上锁紧机构与上转向机构安装在一起并通过上转向机构中的上联轴器与爬行机构连接;所述下锁紧机构与下转向机构安装在一起并通过下转向机构中的下联轴器与爬行机构连接;所述上锁紧机构与下锁紧机构对称放置,所述上转向机构和下转向机构对称放置;所述爬行机构包括三个首尾轴连的舵机架,在各舵机架内设有一个舵机。本发明的蠕动式管道机器人可以适应不同管径,不同形状的管道,并且不损害到管道,为管道勘测,管道疏通提供一个有利的平台。
  • 蠕动管道机器人

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