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]一种基于工业过程运行状态趋势分析的故障预警方法-CN202010118012.X有效
  • 刘金平;王杰;蒋楚蓉;史雅琴;曾聘 - 湖南师范大学
  • 2020-02-25 - 2023-04-18 - G06F18/214
  • 本发明公开了一种基于工业过程运行状态趋势分析的故障预警方法,包括以下步骤:步骤一:获取工业过程中历史正常过程数据和带有故障的过程数据;步骤二:通过对带有故障的数据进行监测获取故障数据监测统计量的值;步骤三:对带有故障过程数据及其观测值建立高斯过程回归(GPR)模型;步骤四:使用定性趋势分析对观测值进行描述,得到7种基本趋势基,并通过核字典学习(KDL)提取带有故障的过程数据7种基本趋势,建立系统运行状态的趋势库;步骤五:使用GPR模型预测在线采集过程数据的观测值,作为KDL的输入向量,对不同的趋势进行分类分析,实现故障早期预警。该方法可有效反映故障发展趋势,对工业过程实现有效故障诊断与健康管理具有重要作用。
  • 一种基于工业过程运行状态趋势分析故障预警方法
  • [发明专利]一种复杂工业过程关键性指标软测量方法-CN202010030254.3有效
  • 刘金平;蒋楚蓉;何捷舟;史雅琴;赵爽爽 - 湖南师范大学
  • 2020-01-13 - 2023-04-07 - G06Q10/04
  • 本发明公开了一种复杂工业过程关键性指标软测量方法,包括以下步骤:1、采集视觉数据与工艺参量数据,并通过后期实验室化验得到对应关键性指标的值。2、在视频数据上采用本发明所提出的跨帧融合卷积神经网络(Dilated Convolution fusion neural network,DCFNN)构建视频数据时空序列特征提取网络模型。3、在工业参量数据上采用GRU网络构建时序特征提取模型。4、输入采集的数据与工艺参量,进行双通道并发的提取具有时间序列的特征数据,并采用注意力机制的全连接网络进行关键性指标软测量。根据化验所得真实的关键性指标值进行反向模型训练。5、采用训练好的软测量模型对难以在线监测的关键性指标进行实时估计。
  • 一种复杂工业过程关键性指标测量方法
  • [发明专利]离子溅射渗金属的方法-CN96107721.2无效
  • 金华;刘世永;楚树成;史雅琴 - 大连海事大学
  • 1996-06-06 - 2000-11-08 - C23C14/38
  • 一种离子溅射渗金属的方法,其特征在于将金属靶放在辉光放电离子轰出热处理炉的阴极上;将与电报完全绝缘的工件置于金属靶附近;将炉闪气压抽至可产生辉光放电的范围;将热处理炉的工作电压调至800伏以上,额定工作电压以下,同时通入少量氨气;将靶和工件温度调至900℃以上,靶材和工件熔点温度以下,保温。本发明的优点由于本发明是在普通的离子轰出热处理炉内实现渗金属内,从而使得实现渗金属的设备条件容易得到满足;操作简便,质量也能够满足要求。
  • 离子溅射金属方法

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