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]一种基于分段瞬态识别的自适应数据缩减方法-CN202010317572.8有效
  • 李倩;杨皓杰;孙丰诚;赵彤 - 杭州安脉盛智能技术有限公司
  • 2020-04-21 - 2023-10-27 - G06F16/2458
  • 本发明公开了一种基于分段瞬态识别的自适应数据缩减方法,包括以下步骤:A:根据总的数据长度和缩减后目标长度,确定分段个数及每段缩减后的数据长度;B:建立分段法和瞬态法的比例系数;C:根据比例系数,对每段信号采用分段法,得到筛选后的数据及对应时间戳;D:根据比例系数,对每段信号采用瞬态法,得到筛选后的数据及对应时间戳,与步骤C之间不分先后;E:将每段信号分段法和瞬态法得到的数据进行整合,得到缩减后的数据。本发明采用分段法提取信号中的趋势信息,采用瞬态法提取信号中的突变信息,两种方式根据比例系数配合,实现保留信号内整体趋势的和关键突变信号的信息基础上,缩短数据长度。
  • 一种基于分段瞬态识别自适应数据缩减方法
  • [发明专利]一种设备状态检测方法、装置、设备及存储介质-CN202310785992.2在审
  • 何家俊;俞文翰;潘凡;徐楠;蔡一彪;孙丰诚;倪军 - 杭州安脉盛智能技术有限公司
  • 2023-06-29 - 2023-10-03 - G06F18/243
  • 本申请公开了一种设备状态检测方法、装置、设备及存储介质,应用于设备检测领域,包括:获取待检测设备的当前监测数据;利用低漏报率算法模型计算当前监测数据对应的第一评估值;利用低误报率算法模型计算当前监测数据对应的第二评估值;对第一评估值和第二评估值进行加权计算,得到综合评估值;计算综合评估值与当前监测数据的差值,当差值大于预设阈值时,则待检测设备状态异常。本申请分别利用低漏报率算法模型和低误报率算法模型得到第一评估值/漏报值和第二评估值/误报值,并通过两者的数据融合/加权计算进行取长补短的综合评估,利用综合评估值与当前检测数据计算得到待检测设备是否异常;实现可以同时监测并保证低误报率和低漏报率。
  • 一种设备状态检测方法装置存储介质
  • [发明专利]一种温度自适应的振动采集方法-CN202110645393.1有效
  • 张浩;段腾飞;何建武;苏修武;孙丰诚 - 杭州安脉盛智能技术有限公司
  • 2021-06-09 - 2023-09-05 - G01H17/00
  • 本发明公开了一种温度自适应的振动采集方法。为了克服现有技术无法兼顾监测数据的时效性的同时提高数据利用率、延长电池续航时间的问题;本发明包括以下步骤:S1:采集额定时间段内正常设备的温度数据,根据温度数据计算判断标准参数;S2:设置若干个振动检测周期区间;S3:按照温度检测周期采集温度数据,获得的温度数据与判断标准进行比较计算,根据比较计算结果判断设备状态所对应的振动检测周期区间;S4:自动生效振动检测周期,进行振动数据的采集。本方案根据温度自动调整振动检测的周期,在兼顾监测数据时效性的同时提高数据利用率、延长电池续航时间。
  • 一种温度自适应振动采集方法
  • [发明专利]一种设备寿命预测方法、装置、设备及存储介质-CN202310570456.0在审
  • 何家俊;徐楠;孙丰诚;蔡一彪;倪军 - 杭州安脉盛智能技术有限公司
  • 2023-05-16 - 2023-08-25 - G06F18/27
  • 本申请公开了一种设备寿命预测方法、装置、设备及存储介质,涉及寿命预测领域,包括:利用目标回归模型对从实时数据中选择的数据进行预测得到单步预测结果;目标回归模型为离线阶段利用基于历史数据的可预测性系数确定的训练数据进行回归模型训练后得到的;利用多步预测算法对单步预测结果进行预测并确定多步预测结果与分类器中各聚类中心之间的初始距离;聚类中心为基于历史数据的数据密度确定的;基于初始距离和各聚类中心对应的设备状态确定的目标状态是否为首次出现的故障状态,若是则基于多步预测结果确定设备寿命。本申请通过采用多步预测可以表征设备数据随着设备性能退化的变化情况,并基于可预测性系数可以提高回归预测模型的预测精度。
  • 一种设备寿命预测方法装置存储介质
  • [发明专利]一种浮充状态蓄电池的监测方法及相关组件-CN202310265511.5在审
  • 李书杭;俞文翰;苏修武;蔡一彪;孙丰诚;卢天华;倪军 - 杭州安脉盛智能技术有限公司
  • 2023-03-13 - 2023-07-18 - G01R31/367
  • 本发明公开了一种浮充状态蓄电池的监测方法及相关组件,涉及电源检测技术领域,通过目标蓄电池在正常工作状态下的历史被监测参数确定第一预设区间,并实时监测目标蓄电池的当前被监测参数,对当前被监测参数的斜率是否在第一预设区间中进行判断,避免将被监测参数的正常波动当作异常情况进行报警,减少了误报情况的出现;当监测到目标蓄电池的当前被监测参数的斜率超出第一预设区间后,基于当前被监测参数的斜率对下一时间点的被监测参数进行预估,若预估结果不在预设固定阈值范围中则进行报警,相比现有的固定阈值监测方法,不必等到被监测参数已经超出预设固定阈值范围后再进行报警,减少了迟报情况的出现,使得监测结果更加准确。
  • 一种状态蓄电池监测方法相关组件
  • [发明专利]一种储能系统的异常监测方法、系统及存储介质-CN202210318186.X有效
  • 杨皓杰;赵彤;孙丰诚;李倩;倪军 - 杭州安脉盛智能技术有限公司
  • 2022-03-29 - 2023-07-04 - G06Q10/0639
  • 本申请涉及数据监测的技术领域,特别涉及一种储能系统的异常监测方法、系统及存储介质,采用如下的技术方案:获取历史数据流;将历史数据流按照采集时间的先后分割成多个分割段;赋予分割段与其所存储的采集数据的数量相对应的权重,并计算出每个分割段的加权值;将统计特征进行随机组合以获取多个不同的特征组合;将每个特征组合所对应的加权值进行拟合,并获取相应的全局拟合误差;以全局拟合误差从小到大的顺序选取若干对应的特征组合并输出。根据分割段的数据长度的不同赋予不同的权重,从而在计算全局拟合误差时,使得数据长度能够影响到结果,将数据的状态是否长期稳定通过数值进行体现,使得异常监测的结果更加准确。
  • 一种系统异常监测方法存储介质
  • [实用新型]一种无线振动检测装置和设备-CN202223401827.2有效
  • 苏修武;肖利亮;陈贤辉;张浩;何建武;孙丰诚;吴婕 - 杭州安脉盛智能技术有限公司
  • 2022-12-19 - 2023-06-27 - G01H17/00
  • 本实用新型涉及检测设备技术领域中的一种无线振动检测装置和设备,包括机身壳体、底座和盖体,底座和盖体分别安装在机身壳体的两端,机身壳体的外侧壁上设置有电能转换组件,底座上固定安装有传感器组件,还安装有电源组件,且电源组件位于机身壳体内部,电源组件的侧壁上安装有通讯组件和控制组件,盖体内安装有天线组件,电能转换组件、传感器组件、通讯组件和天线组件均与控制组件电连接,电源组件提供传感器组件、通讯组件、天线组件以及控制组件以电能支持,解决了有线振动传感器不利于传感器进行振动信号采集,影响被测振动信号准确性问题。
  • 一种无线振动检测装置设备
  • [发明专利]一种位移传感器-CN202211647904.4在审
  • 张浩;何建武;孙庆海;苏修武;钱泽浩;谭一锋;吴婕;孙丰诚 - 杭州安脉盛智能技术有限公司
  • 2022-12-21 - 2023-06-23 - G01B21/02
  • 本申请公开了一种位移传感器,包括壳体、载片、探针和盖板,载片包括呈环状的弹性支撑片和应变放大片,应变放大片对称设于弹性支撑片的两侧,应变放大片远离弹性支撑片的一侧固设有应变片;探针设于壳体的通孔内,探针的一端用于接触弹性支撑片的下端,另一端沿轴向延伸至壳体的外侧、并用于与工件接触;盖板分别固设在壳体的两端,盖板的内壁固设有电路板,电路板与应变片电连接。通过本申请提供的弹性支撑片在探针的作用下产生形变,应变放大片贴合弹性支撑片,可以放大应变量,提高信噪比,使应变放大片上的应变片产生信号输出到电路板,因此,本申请载片在受较小的作用力能够产生较大的表面应变,进而可提高本发明位移传感器的测量精度。
  • 一种位移传感器
  • [发明专利]一种旋转设备故障诊断方法-CN202110068527.8有效
  • 李倩;杨皓杰;孙丰诚 - 杭州安脉盛智能技术有限公司
  • 2021-01-19 - 2023-06-20 - G06F18/2131
  • 本发明提出一种旋转设备故障诊断方法,包括:步骤A:对振动信号进行小波包分解,提取峭度值和能量熵综合评估最大的分量信号,并对选择出来的分量信号进行特征参数提取,得到特征参数向量;步骤B:使用reliefF算法计算特征参数权重,依照特征参数权重建立不同故障类型下的样本参数矩阵,并重新生成故障模型和对应特征权重值;步骤C:通过多参数状态估计技术计算验证数据在各模型下的特征参数估计值,根据所有特征参数的估计值与实际值的残差融合成一个裕度值集的对应分布区间;步骤D:计算待测数据在不同模型下的置信概率,并根据置信率得到待测数据所属故障类别。本发明可提高故障诊断精度,实现诊断效率。
  • 一种旋转设备故障诊断方法

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