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]一种多失效模式融合机电作动器健康状态评估方法-CN202211376481.7在审
  • 张玉杰;苗强;张恒 - 四川大学
  • 2022-11-04 - 2023-04-04 - G06F30/20
  • 本发明适用于机电作动器故障诊断领域,提供了一种多失效模式融合机电作动器健康状态评估方法。由于EMA的健康状态受到多种失效模式及其耦合因素共同作用,使得EMA的综合健康状态不仅受到单个失效模式和多个失效模式叠加影响,还受到多失效模式之间的耦合因素影响,导致多失效模式耦合下健康状态评估模型无法真实反映综合健康状态问题因此,本发明提出一种多失效模式耦合下多模型概率迁移融合机制,深入分析多失效模式之间耦合因素对于模型融合过程的影响机理,构建了面向多健康状态评估模型融合交互逻辑,建立了可以刻画多失效模式耦合因素影响的综合健康状态评估模型,能够有效实现多失效模式下EMA健康状态评估模型交互融合。
  • 一种失效模式融合机电作动器健康状态评估方法
  • [发明专利]用于断路器的欠压脱扣装置-CN201310081931.4有效
  • 田玉东;鲍丽华;王义丰 - 伊顿公司
  • 2013-03-14 - 2014-09-17 - H01H71/24
  • 本发明公开一种用于断路器的欠压脱扣装置,包括:失效装置和解除失效装置。其中所述失效装置被设置成当所述欠压脱扣装置不欠压时,可使所述欠压脱扣装置进入失效状态,并且可使所述欠压脱扣装置维持在失效状态。所述解除失效装置被设置成当所述失效装置使所述欠压脱扣装置进入失效状态之后,欠压脱扣装置不欠压时,可以除去所述失效装置对所述欠压脱扣装置造成的变化,从而使所述欠压脱扣装置脱离失效状态
  • 用于断路器欠压脱扣装置
  • [实用新型]用于断路器的欠压脱扣装置-CN201320117005.3有效
  • 田玉东;鲍丽华;王义丰 - 伊顿公司
  • 2013-03-14 - 2014-02-26 - H01H71/24
  • 本实用新型公开一种用于断路器的欠压脱扣装置,包括:失效装置和解除失效装置。其中所述失效装置被设置成当所述欠压脱扣装置不欠压时,可使所述欠压脱扣装置进入失效状态,并且可使所述欠压脱扣装置维持在失效状态。所述解除失效装置被设置成当所述失效装置使所述欠压脱扣装置进入失效状态之后,欠压脱扣装置不欠压时,可以除去所述失效装置对所述欠压脱扣装置造成的变化,从而使所述欠压脱扣装置脱离失效状态
  • 用于断路器欠压脱扣装置
  • [发明专利]一种基于多层感知机的生产线失效预测方法和系统-CN202310678500.X在审
  • 唐卓;田泽安;高梓文;程欣威;曹丽婷;邓源;李世健;王斌 - 湖南大学
  • 2023-06-09 - 2023-09-08 - G06Q10/04
  • 本发明公开了一种基于多层感知机的生产线失效预测方法,包括:通过传感器获取所有生产线设备的实时监控数据,将所有生产线设备的实时监控数据输入预先训练好的失效模式预测模型,以获取失效状态向量预测结果,获取失效状态向量预测结果,判断预先建立的失效模式库中是否存在该失效状态向量预测结果对应的失效模式,如果不存在,则在失效事件发生后为该失效状态向量预测结果标注失效信息,从而得到新的失效模式,并将新的失效模式添加到失效模式库中,过程结束;如果存在,则获取失效模式的失效概率,并生成失效预测报告。本发明能够解决现有基于模型的失效预测方法由于系统规模大、复杂度高导致模型建立困难的技术问题。
  • 一种基于多层感知生产线失效预测方法系统
  • [发明专利]融合多任务学习的飞机发动机失效状态预测方法-CN202210334697.0在审
  • 王昱晖;王迪;张沛涵;许葳 - 上海交通大学
  • 2022-03-31 - 2022-07-29 - G06F30/27
  • 本发明涉及一种融合多任务学习的飞机发动机失效状态预测方法,包括:预先基于健康指数模型和失效模型构建多任务学习模型,通过获取传感器失效信号数据对该多任务学习模型进行参数估计,获取待预测传感器数据,并载入参数估计后的多任务学习模型,获取失效状态预测结果,相应地预测正在使用中发动机的剩余使用寿命;失效模型采用二次多项式失效模型描述失效状态,健康指数模型通过设置权重系数将各个传感器信号线性叠加描述健康状态;根据健康状态失效状态之间的关系,将健康模型和失效模型融合构成多任务学习模型。与现有技术相比,本发明充分考虑在同一运行状态和环境下各飞机发动机之间的相似性,使得参数估计准确性更高。
  • 融合任务学习飞机发动机失效状态预测方法
  • [发明专利]流程失效状态的分析方法及其系统、计算机设备-CN202210743217.6在审
  • 易旺 - 平安银行股份有限公司
  • 2022-06-28 - 2022-09-27 - G06F11/36
  • 本发明提供了一种流程失效状态的分析方法,所述流程失效状态的分析方法包括:设置末尾埋点于流程的结束节点,其中,所述流程包括若干流程步骤;运行所述流程;当所述流程运行至所述结束节点时,判断所述流程的状态是否为失效状态;当所述流程为失效状态时,采集所述末尾埋点;解析所述末尾埋点得到运行所述流程时经历的流程步骤为运行步骤;根据所述结束节点的前一个运行步骤回溯推测步骤;以及根据所述运行步骤与所述推测步骤分析导致所述流程的状态失效状态的缺失场景此外,本发明还提供了一种流程失效状态的分析系统以及计算机设备。本发明技术方案有效解决了程序无法根据流程失效状态得知原因,弥补空缺场景的问题。
  • 流程失效状态分析方法及其系统计算机设备
  • [发明专利]故障恢复的方法和装置-CN201510573922.6在审
  • 李龙;龚学文;胡琳 - 华为技术有限公司
  • 2015-09-10 - 2017-03-22 - G06F11/14
  • 提供一种故障恢复的方法和装置,能够提高故障恢复的可靠性,该方法包括确定N个失效进程中每个失效进程所对应的恢复文件的大小,并确定M个恢复节点中每个恢复节点的运行状态,其中,N≥1,M≥2;根据每个失效进程所对应的恢复文件的大小以及每个恢复节点的运行状态确定每个失效进程所对应的恢复节点,其中,该运行状态包括资源使用状态或通信状态;根据每个失效进程所对应的恢复节点进行控制,以在每个失效进程所对应的恢复节点,对每个失效进程进行故障恢复。
  • 故障恢复方法装置

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