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]基于深度指数激励网络的早期故障诊断方法-CN202310671391.9有效
  • 钟百鸿;赵明航;钟诗胜;林琳;张永健 - 哈尔滨工业大学(威海)
  • 2023-06-08 - 2023-08-22 - G06F18/241
  • 本申请属于故障诊断技术领域,具体为一种基于深度指数激励网络的早期故障诊断方法,包括以下步骤:开始;数据预处理;微弱故障信息自适应放大;网络权重优化;早期故障诊断;结束。本申请解决早期故障特征微弱、易被噪声淹没造成诊断精度不高的问题,通过提供更强的注意力关注重要的信息来提高早期故障诊断准确率;与传统注意力机制相比,优势体现在两个方面,一是提供更大的权重,二是提供更宽的权重取值范围,有利于放大重要的信息。同时,该方法可以端到端地进行训练,并且指数激励注意力权重能够自适应设置;不仅可用于机械设备故障诊断领域,还可用于其它可能含噪声的模式识别任务。
  • 基于深度指数激励网络早期故障诊断方法
  • [发明专利]螺旋桨双面刚柔性切换支撑装置、加工装置及加工方法-CN202211231436.2有效
  • 郭祥雨;王瑞;钟诗胜;葛昱昊;岳凌宇 - 哈尔滨工业大学(威海)
  • 2022-10-10 - 2023-07-25 - B23Q5/36
  • 本发明涉及螺旋桨双面刚柔性切换支撑装置、加工装置及加工方法,属于舰船领域。螺旋桨双面刚柔性切换支撑装置包括三轴驱动机构和电动推杆,三轴驱动机构为相对布置的两组,相对布置的两组三轴驱动机构之间形成用于支撑螺旋桨的支撑空间;两组三轴驱动机构的驱动端分别连接有电动推杆并驱动所连接的电动推杆三向运动;电动推杆的推出端转动连接有支撑板,支撑板背离电动推杆的一侧面安装有支撑滚珠;电动推杆内连接有力传感器,力传感器用于当支撑滚珠完全贴合螺旋桨表面时检测电动推杆的推杆受力,并当电动推杆受力大于触发阈值时,控制电动推杆断电。本发明降低了双面加工过程中的加工力矩,能够保证大型船用螺旋桨双面协同加工的表面加工精度。
  • 螺旋桨双面柔性切换支撑装置加工方法
  • [发明专利]航空发动机装配过程的振动值预测方法-CN202210519129.8有效
  • 林琳;童昌圣;郭丰;钟诗胜;付松 - 哈尔滨工业大学
  • 2022-05-13 - 2023-06-20 - G06F30/27
  • 航空发动机装配过程的振动值预测方法,属于航空发动机装配状态监测技术领域,本发明为解决现有小样本情况下航空发动机装配过程的振动值预测精度低的问题。它包括:对航空发动机装配流程的数据进行预处理,构建多相关性分析模型,提取关键输入特征;采用二维拉伸变换方法和均值池化方法,实现装配数据的一维数组与二维图像的转换,并采用W生成对抗网络模型进行数据增强,获得扩充后的小样本数据的区间;构建支持向量机分类模型,对航空发动机整机振动值的区间范围进行预测。本发明用于对航空发动机进行装配。
  • 航空发动机装配过程振动预测方法
  • [发明专利]基于深度自编码器的航空发动机气路性能异常检测系统-CN202210396198.4有效
  • 林琳;祖立争;郭丰;钟诗胜 - 哈尔滨工业大学
  • 2022-04-15 - 2023-04-18 - G06F18/214
  • 一种基于深度自编码器的航空发动机气路性能异常检测系统,属于航空发动机性能检测技术领域。本发明为解决现有航空发动机气路异常的检测手段落后,检测结果准确性差的问题。包括:深度自编码器模块,包括气路异常分数计算模块和基于迁移学习的深度特征提取模块AE3;其中气路异常分数计算模块包括编码器一、解码器一和解码器二;其中编码器一与解码器一组成深度自编码器AE1,编码器一与解码器二组成深度自编码器AE2;深度特征提取模块AE3包括编码器二和解码器三;训练后深度自编码器模块用于对输入检测数据进行处理,处理结果采用随机森林分类器进行异常判断。本发明用于航空发动机气路性能异常检测。
  • 基于深度编码器航空发动机性能异常检测系统
  • [发明专利]旋转机械设备小样本数据生成及故障诊断方法-CN202211412595.2在审
  • 付松;林琳;郭丰;王悦;钟诗胜 - 哈尔滨工业大学
  • 2022-11-11 - 2023-04-04 - G01M13/00
  • 一种旋转机械设备小样本数据生成及故障诊断方法,属于旋转机械故障诊断技术领域。本发明针对旋转机械设备故障诊断中,现有方法在极少样本条件下生成的小样本数据缺乏多样性以及难以和原始样本共享类别信息的问题。包括:对同一故障类别的k个故障样本,采用经验模态分解提取每个故障样本的一系列本征模态;选择基样本并确定参考样本集;将待变异局部基因与由每个参考样本的本征模态中匹配出的与待变异局部基因最相似的局部本征模态进行局部融合,得到变异后局部本征模态;将基样本中除选取的一个局部本征模态外所有其它局部本征模态组成的集合与变异后局部本征模态进行经验模态重构,生成故障新样本。本发明用于小样本数据生成及设备故障诊断。
  • 旋转机械设备样本数据生成故障诊断方法

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