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]飞机涡扇发动机的剩余使用寿命预测方法及系统-CN202110522956.8有效
  • 张九思;蒋宇辰;罗浩;吴诗梦;尹珅 - 哈尔滨工业大学
  • 2021-05-13 - 2022-04-08 - G06F30/27
  • 飞机涡扇发动机的剩余使用寿命预测方法及系统,它属于故障预测与人工智能相结合的学科交叉领域。本发明解决了传统基于数据驱动的剩余使用寿命预测方法的预测效果不佳以及参数繁多、难以直接处理将来时刻数据的问题。本发明通过传感器收集到的历史数据,训练一种基于对时间步长的自注意力机制双向门控循环单元的深度神经网络,构建传感器数据和剩余使用寿命的映射关系,能够解决传统长短时记忆网络所面临的参数繁多、难以直接处理将来时刻数据、以及难以反映不同时刻数据重要性程度的问题;然后提取系统在线工作过程中相应的传感器数据输入到训练好的深度神经网络中,实现了系统剩余使用寿命的实时预测。本发明可以应用于剩余使用寿命预测领域。
  • 飞机发动机剩余使用寿命预测方法系统
  • [发明专利]一种基于VMD的变压器合闸振动信号特征频率计算方法-CN202110657562.3在审
  • 张九思 - 河海大学
  • 2021-06-13 - 2021-09-14 - G01R31/72
  • 本发明公开了一种基于VMD的变压器合闸振动信号特征频率计算方法,包括:以分解评价系数为标准对VMD参数进行优化,运用VMD对变压器表面合闸振动信号进行最优模态分解;构建VMD信息熵‑峭度‑相关系数综合评价模型;运用TOPSIS法提取变压器合闸振动信号VMD特征模态分量;对VMD特征模态分量进行希尔伯特变换,确定变压器合闸振动信号特征频率。本发明采用VMD通过累加搜索确定模态分量的带宽与中心频率,一定程度上克服了现有技术递归分解模式模态混叠、过分解的缺陷,拥有更加出色的模态分解效果。本发明从三个维度全面地对变压器合闸振动信号VMD模态分量进行评估分析,克服了现有技术评价指标相对单一,不能完全表征变压器故障状态特征的技术问题。
  • 一种基于vmd变压器合闸振动信号特征频率计算方法
  • [实用新型]一种计算机散热机箱-CN201720516803.1有效
  • 鞠秀晶;李杨;郭斌;孙列;张九思 - 长春理工大学光电信息学院
  • 2017-05-10 - 2017-12-22 - G06F1/18
  • 本实用新型涉及一种计算机散热机箱,前板上设有进风扇,后板上设有后排风扇,顶板上设有顶排风扇,侧板内侧设有散热管,散热管两端分别与循环泵和水箱连接,水箱内盛装有冷却水,液氮冷却箱内盛装有液氮,液氮冷却箱内还设有冷却管,冷却管两端均位于液氮冷却箱外侧,并分别与循环泵与水箱连接。本实用新型提出的计算机散热机箱,能够使电子元件的温度维持在一个稳定的范围内,保证了计算机能够长时间良性运行。
  • 一种计算机散热机箱

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