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[发明专利]基于UD通道的时空序列图像震源识别方法-CN201810107533.8有效
发明人：黄汉明;陈奇;史新华;郭世豪;张飞;陈润航;徐宏浩 -专利权人：广西师范大学
申请日： 2018-02-02 - 公布日： 2022-02-11 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于UD通道的时空序列图像震源识别方法，属于震源类别识别领域。包括选取多组确定震源数据，将监测点经纬转为平面显示；提取震源数据，并通过插值算法将其转化为相应的256级灰度的单色像素值并显示在所述平面上相应的平面坐标处，得到一完整的MIP时空序列图像；继续提取各个所述监测台站在同一地震事件中下一时刻内的震源数据，并生成对应MIP时空序列图像，直到该事件结束，获取得到MIP时空序列图像构成的MIP时空图像系列；根据MIP时空图像系列，提取MIP时空序列图像中色彩的灰度级数方差和平均灰度，建立坐标；通过划分天然地震和人工爆破的地震事件分布的判别线识别区分天然地震和人工爆破。
基于 ud 通道时空序列图像震源识别方法

[发明专利]三重并发故障分析方法、系统、大机组设备及存储介质-CN202011109278.4有效
发明人：荆晓远;王许辉;陈润航;成明康;张清华;孔晓辉;姚永芳;陈俊均 -专利权人：广东石油化工学院
申请日： 2020-10-16 - 公布日： 2021-09-07 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明属于齿轮故障分析技术领域，公开了一种三重并发故障分析方法、系统、大机组设备及存储介质，进行数据采集以及数据预处理；进行摩擦故障特征提取，包括无量纲与小波分解特征；利用机器学习方法建立故障预测模型；进行未知标签数据预测。本发明是能够有效地提取齿轮故障特征信息,提供了一种油膜涡动、摩擦与转子不平衡三重并发故障诊断方法，本发明提出在大机组摩擦故障诊断过程中提取特征困难的问题，提取出有效的特征能够良好的解决故障预测问题，并且利用双视图方法使得特征更加全面，并且通过cca方法进行特征降维，使得计算过程更加迅速。本发明在大机组摩擦故障诊断问题上取得了良好的结果，并且能够并发的准确的预测三种常见机械故障。
三重并发故障分析方法系统机组设备存储介质

[发明专利]一种基于X,Y双测点频谱数据的三重并发故障分析方法-CN202011109276.5有效
发明人：荆晓远;王许辉;陈润航;张清华;成明康;姚永芳;孔晓辉 -专利权人：广东石油化工学院
申请日： 2020-10-16 - 公布日： 2021-06-15 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明属于故障检测技术领域，公开了一种基于X,Y双测点频谱数据的三重并发故障分析方法，利用多测点采集设备对设备进行采集，并对采集的数据进行稀疏化处理；对稀疏化处理的各测点的数据进行小波层次分解特征和波形特征进行融合；使用深度多视图对两个测点的DCCA网络进行特征同步处理，进行一致性特征融合，并利用端到端的多视图分类器进行处理；对未知标签转子不平衡信号进行预测，并确定故障类型。本发明提供了一种油膜涡动、转子不平衡与油膜涡动并发故障三重并发故障诊断的新方法，能够有效地提取齿轮故障特征信息，能够对转子不平衡与油膜涡动并发故障进行有效识别。
一种基于双测点频谱数据三重并发故障分析方法

[发明专利]基于波形和无量纲学习的大机组摩擦故障分析方法及系统-CN202011041725.7有效
发明人：荆晓远;陈润航;王许辉;张清华;成明康;孔晓辉;陈俊均 -专利权人：广东石油化工学院
申请日： 2020-09-28 - 公布日： 2021-06-01 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明属于故障检测技术领域，公开了一种基于波形和无量纲学习的大机组摩擦故障分析方法及系统，利用双探头提取机器故障振动信号，并对数据进行预处理；同时进行摩擦故障特征提取，利用机器学习方法建立故障预测模型；预测未知标签信号是否存在故障，并确定故障类型。机器故障振动信号及数据进行预处理过程中，安装两个探点，通过两个探点采集得到大型滑动机组振动双视图信号；探针采集数据后，对齐进行离散傅里叶变换，并修饰变换后的傅里叶值；根据信号情况设置自适应阈值，降低信号存储量，加速传输。本发明在大机组摩擦故障诊断过程中，能够有效解决提取特征困难的问题；能够提取出有效的特征，解决故障预测问题。
基于波形量纲学习机组摩擦故障分析方法系统

[发明专利]一种大机组摩擦与转子不平衡双重故障分析方法及系统-CN202011109294.3在审
发明人：荆晓远;陈润航;王许辉;成明康;姚永芳;孔晓辉;吴松松;张清华 -专利权人：广东石油化工学院
申请日： 2020-10-16 - 公布日： 2021-01-29 - 主分类号： G01M13/021 文献下载
摘要：本发明属于设备故障检测技术领域，公开了一种大机组摩擦与转子不平衡双重故障分析方法及系统，用双探头提取两组齿轮故障振动信号，分别对两组齿轮故障振动信号进行无量纲特征提取并且与波形特征进行拼接，对两组数据特征进行拼接，用梯度增强树方法进行训练，预测未知标签信号是否存在故障，并确定故障类型。本发明能够解决在齿轮故障预测过程中特征提取困难的问题，提取出来的特征充分且全面，能够良好的齿轮故障预测问题，并且能够有效的减小噪声对结果的影响。
一种机组摩擦转子不平衡双重故障分析方法系统

[发明专利]一种油膜涡动与摩擦并发故障分析方法及分析系统-CN202011109301.X在审
发明人：荆晓远;王许辉;陈润航;成明康;姚永芳;孔晓辉;吴松松;张清华 -专利权人：广东石油化工学院
申请日： 2020-10-16 - 公布日： 2021-01-26 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明属于油膜涡动与摩擦并发故障诊断技术领域，公开了一种油膜涡动与摩擦并发故障分析方法及分析系统，利用双探头提取机器故障振动信号；将采集到的数据进行预处理，对机器故障振动信号进行九种无量纲特征提取；利用提取出的特征向量使用逻辑回归分类进行训练；对未知标签震动信号进行预测，得到该信号是否存在故障及故障的类型。本发明能够解在齿轮故障预测过程中特征提取困难的问题，提取出来的特征充分且全面，能够良好的齿轮故障预测问题，并且能够有效的减小噪声对结果的影响。本发明能够发现诊断油膜涡动故障与摩擦故障。
一种油膜摩擦并发故障分析方法系统

[发明专利]一种糖尿病视网膜病变分期预测方法-CN201811548010.3有效
发明人：陈新建;汪竟成;陈润航;王猛 -专利权人：广州比格威医疗科技有限公司
申请日： 2018-12-18 - 公布日： 2020-10-27 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种糖尿病视网膜病变分期预测方法，所述方法包括以下步骤：采集糖尿病患者的眼底彩照图像；将眼底彩照图像输入已训练好的单纯分期网络模型，获取糖网分期结果特征；将眼底彩照图像输入已训练好的病灶分割网络模型，获取糖网病灶分割结果特征；将糖网分期结果特征与糖网病灶分割结果特征进行组合，获得分割分期组合特征；根据预判定的各分期最佳分类器和各最佳分类器的优先级，结合所述分割分期组合特征预测糖尿病视网膜病变分期类别。本发明的方法采用多种分类器进行分割分期组合特征到糖网分期类别的拟合，并充分利用不同分类器的优势，组合得到更加准确和鲁棒的分期结果。
一种糖尿病视网膜病变分期预测方法

[发明专利]天然地震和人工爆破的区分识别方法-CN201711252208.2在审
发明人：黄汉明;张飞;史新华;郭世豪;陈奇;陈润航;徐宏浩 -专利权人：广西师范大学
申请日： 2017-12-01 - 公布日： 2018-05-11 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：本发明公开了天然地震和人工爆破的区分识别方法，属于震源类别识别领域。包括选取震源数据，将监测点经纬转为平面显示；提取各个所述监测台站在同一地震事件中同一时刻内的震源数据，并通过插值算法将其转化为相应的彩色像素值并显示在所述平面上相应的平面坐标处，得到一完整的MIP时空序列图像；继续提取各个所述监测台站在同一地震事件中下一时刻内的震源数据，并生成对应MIP时空序列图像，直到该事件结束，获取得到MIP时空序列图像构成的MIP时空图像系列；根据MIP时空图像系列，提取MIP时空序列图像中色彩的变化特征和平均亮度；根据变化特征和平均亮度区分识别天然地震和人工爆破。本发明可以识别区分天然地震和人工爆破。
天然地震人工爆破区分识别方法

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