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]一种风电机组行星齿轮箱故障诊断方法-CN202110719456.3有效
  • 李东东;赵阳;赵耀;安胜辉 - 上海电力大学
  • 2021-06-28 - 2022-10-18 - G06K9/00
  • 本发明涉及一种风电机组行星齿轮箱故障诊断方法,包括采集行星齿轮箱的振动信号进行作为样本,包括含标签源域样本、无标签源域样本和目标域待诊断样本;进行信号预处理,将各样本均转化为快速谱峭度图像,由此得到含标记源域、无标记源域和目标域;构建深度残差半监督域泛化网络结构,设置训练中需要的超参数,以含标记源域和无标记源域为输入,采用基于Wasserstein生成对抗网络的对抗博弈机制和基于伪标签的半监督学习方法训练深度残差半监督域泛化网络,得到最终诊断模型,进行故障识别。与现有技术相比,本发明分类性能优秀,且能将诊断模型推广到未知转速的行星齿轮箱故障诊断任务中,诊断准确性高。
  • 一种机组行星齿轮箱故障诊断方法
  • [发明专利]基于SANC和1D-CNN-LSTM的风电机组行星齿轮箱故障诊断方法-CN202011397747.7在审
  • 李东东;赵阳;赵耀;刘宇航;安胜辉 - 上海电力大学
  • 2020-12-04 - 2021-03-30 - G01M13/028
  • 本发明涉及一种基于SANC和1D‑CNN‑LSTM的风电机组行星齿轮箱故障诊断方法,采集行星齿轮箱的振动信号输入至训练好的1D‑CNN‑LSTM混合神经网络中得到故障诊断结果;训练步骤包括:利用SANC将行星齿轮箱的历史振动信号分离为周期性信号分量和随机信号分量,保留分离出地周期性信号分量;周期性信号分量按照设定的比例分为训练集、验证集和测试集;将训练集样本输入到1D‑CNN‑LSTM混合神经网络进行训练,利用验证集验证对模型进行评估,并开始下一轮次训练,重复该过程进行直至所有轮次迭代完毕,利用测试集测试模型诊断的精确度。与现有技术相比,本发明可有效滤除噪声,提取更多的故障特征,从而精准地对风电机组行星齿轮箱进行故障。
  • 基于sanccnnlstm机组行星齿轮箱故障诊断方法
  • [实用新型]一种基于物联网的空气净化系统-CN201621305861.1有效
  • 仲小博;尤阳;李鑫;杨晗;杨宇辉;安胜辉 - 仲小博
  • 2016-12-01 - 2017-06-30 - F24F1/00
  • 本实用新型提供一种基于物联网的空气净化系统,包括主机体、控制器、固定板以及连接板,主机体的后方安装有连接板,连接板由内板和外板构成,主机体通过连接板安装在固定板的上方;固定板上设置有左滑槽体以及右滑槽体,左滑槽体以及右滑槽体通过背板连接固定,背板上开有安装孔,主机体通过电线与插头连接,电线上设置有继电器以及控制器;与现有技术相比,本实用新型具有如下的有益效果用户可将主机体安装在墙壁上,通过将机体安装在墙壁上,避免了放置在地面上时,放置不稳,易遭到人为毁坏的缺点,在实际使用的时候,用户可通过控制终端发出控制指令,从而控制主机体工作,设计巧妙,提高了市场竞争力,达到了结构简单和设计合理的目的。
  • 一种基于联网空气净化系统

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