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]一种基于图像识别的高压断路器故障诊断方法-CN202310497416.8在审
  • 张建忠;袁正舾;吴永斌;邓富金;陈昊 - 东南大学
  • 2023-05-05 - 2023-08-01 - G06V10/30
  • 本发明公开了一种基于图像识别的高压断路器故障诊断方法,涉及电气设备在线监测和故障诊断技术领域,包括以下步骤:采集高压断路器操作线圈电流历史数据,并进行预处理,利用映射函数将预处理后的电流历史数据一维时间序列转化为二维张量,绘制像素大小统一的电流图像;将电流图像进行处理后得到电流灰度图像,结合历史数据标签构成高压断路器故障样本,得到高压断路器故障样本库;基于高压断路器故障样本训练预先建立的二维卷积神经网络模型,得到满足精度要求的故障诊断模型;在线监测高压断路器操作线圈电流,通过数据预处理后转化为在线电流灰度图像,将在线电流灰度图像输入训练后的故障诊断模型内,得到故障诊断结果。
  • 一种基于图像识别高压断路器故障诊断方法
  • [发明专利]用电信息采集终端的故障智能诊断方法及系统-CN201010590122.2有效
  • 伍少成;周尚礼;肖勇;危阜胜 - 广东电网公司电力科学研究院
  • 2010-12-15 - 2011-07-13 - G08C19/02
  • 本发明公开了一种用电信息采集终端的故障智能诊断方法,包括:截取、录制、解析和翻译终端通讯报文;定制终端诊断方案;根据终端诊断方案,载入诊断知识库,召测终端数据;执行故障诊断分析,得到诊断结果,提出解决方案本发明的终端故障诊断方法快速、在线、自动地诊断分析终端功能故障,确保了终端故障得到及时和有效地解决。本发明还公开了一种用电信息采集终端的故障智能诊断系统,包括诊断子系统,诊断子系统包括终端接入单元、规约解析单元、智能诊断单元和应用服务单元。本发明的终端故障诊断系统实现了对终端故障批量、快速、在线和自动地诊断,修正终端参数的错误设置,提高了终端故障诊断分析效率,减轻了现场终端维护工作量。
  • 用电信息采集终端故障智能诊断方法系统
  • [发明专利]一种旋转机械自适应故障诊断方法、装置、设备及介质-CN202011518014.4在审
  • 吴军;黎国强;邓超;徐雪兵;邵新宇 - 华中科技大学
  • 2020-12-21 - 2021-04-09 - G06K9/62
  • 本发明公开了一种旋转机械自适应故障诊断方法、装置、设备及介质,属于旋转机械故障诊断技术领域,方法包括:收集旋转机械各种状态数据,对状态数据进行标注,并构建训练数据集;构建基于Cap‑net的故障诊断模型,利用训练数据集对模型进行训练;构建基于深度强化学习的自适应学习框架,并初始化自适应学习框架,设计标注方法和奖赏规则;基于建立的自适应学习框架,实现对旋转机械在线数据的诊断和对target网络的更新,获得最终的故障诊断模型;测试故障诊断模型,输出测试结果。如此,本发明不仅实现了旋转机械的在线状态诊断,还实现了故障诊断模型性能的提升,并且降低了模型训练过程中获取和标注数据样本的成本。
  • 一种旋转机械自适应故障诊断方法装置设备介质
  • [发明专利]一种基于信号处理的电动汽车电池故障诊断方法-CN202111465737.7在审
  • 赵妙颖;焦智;王宏宇;任思源;刘志宾 - 北华航天工业学院
  • 2021-12-03 - 2022-03-01 - G06K9/62
  • 本发明公开了一种基于信号处理的电动汽车电池故障诊断方法,该方法采用经验小波变换与样本熵方法对电动汽车电池历史数据进行特征提取,建立电池状态特征空间,以此为训练样本,采用具有多分类性能的层次支持向量机建立电池故障诊断模型;模型输入的测试样本为电池在线数据状态特征空间,模型输出为故障类型,实现对电动汽车电池的在线实时故障诊断。本发明提供的基于信号处理的电动汽车电池故障诊断方法,将基于信号处理的方法与机器学习相结合,通过对电池使用数据的充分利用,实现电动汽车电池故障诊断研究,一方面可避免建立复杂的电化学解析数学模型,提高故障诊断效率,另一方面也可通过有效的特征提取和准确建模提高故障诊断精确度。
  • 一种基于信号处理电动汽车电池故障诊断方法
  • [发明专利]一种基于大数据的预测性维护管理系统-CN202210893387.2在审
  • 韩兆井 - 韩兆井
  • 2022-07-27 - 2022-11-18 - G06Q10/06
  • 本发明公开了一种基于大数据的预测性维护管理系统,包括齿轮故障诊断模块、轴承故障诊断模块和机床预测性维护模块,所述齿轮故障诊断模块与轴承故障诊断模块电连接,所述轴承故障诊断模块与机床预测性维护模块电连接,所述齿轮故障诊断模块用于利用齿轮振动机理和齿轮数据进行齿轮故障识别,所述轴承故障诊断模块用于利用轴承常见故障机理数据和信号特征进行轴承故障诊断,所述机床预测性维护模块用于进行机床的预测性维护管理,依据状态监控技术对设备在线运行状态进行实时的监控,提取特征指标,进行特征分析后结合识别以及预测技术,识别故障和得出预测结果,本发明,具有提高预测准确性和实时性的特点。
  • 一种基于数据预测维护管理系统

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