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]基于时序特征处理与模型优化的磁盘故障预测方法和系统-CN201910558216.2有效
  • 周可;李春花;谢伟睿 - 华中科技大学
  • 2019-06-26 - 2020-07-28 - G06F11/34
  • 本发明公开了一种基于时序特征处理与模型优化的磁盘故障预测方法,其特征在于,包括步骤:获取磁盘的SMART属性数据、以及SMART属性数据的时间戳,根据获取的磁盘的SMART属性数据的标准值和原始值、以及SMART属性数据的时间戳获取扩充数据,使用主成分分析法从扩充数据、以及SMART属性数据的标准值和原始值中选择多个特征,构成多维矩阵,将得到的多维矩阵输入训练好的随机森林模型中,以得到磁盘的故障预测结果,根据得到的磁盘的故障预测结果对随机森林模型进行更新,以得到更新后的随机森林模型。本发明利用时序特征处理与模型优化,由此解决现有SMART技术中由于没有考虑SMART属性之间的关联关系,从而会导致磁盘故障预测的准确率较低的技术问题。
  • 基于时序特征处理模型优化磁盘故障预测方法系统
  • [发明专利]IGBT驱动保护电路及其故障保护方法-CN201910967709.1有效
  • 郭艳双;谷雨;李江松 - 阳光电源股份有限公司
  • 2019-10-12 - 2021-09-03 - H02M1/08
  • 本发明提供一种IGBT驱动保护电路及其故障保护方法,该IGBT驱动保护电路的故障保护方法,包括:在确定系统出现故障的情况下对IGBT进行时序处理和软关断;然后在第一预定时间内,控制IGBT的驱动电压保持为第一预设负压第二预设负压大于等于第一预设负压,且第二预设负压的占空比大于等于零、零电平的占空比大于零,能够避免IGBT的驱动电压长时间保持在负压而导致的IGBT关断电阻升温,进一步避免了IGBT关断电阻升温带来的安规风险、发热失效及故障蔓延风险
  • igbt驱动保护电路及其故障方法
  • [发明专利]一种5G基站业务故障查找方法及装置-CN201910881754.5有效
  • 薛竹 - 中盈优创资讯科技有限公司
  • 2019-09-18 - 2021-07-13 - H04W24/04
  • 本发明公开了一种5G基站业务故障查找方法及装置,该方法包括:根据待检测的5G基站的IP地址信息获取拓扑数据;根据拓扑数据确定与5G基站顺次连接的接入设备、汇聚设备、第一核心设备、第二核心设备;检查接入设备的下联端口是否正常测试结果是否正常,如果正常,则顺次利用汇聚设备、第一核心设备、第二核心设备对5G基站进行第二Ping测试,在此过程中,如果第二Ping测试的结果为不正常,则确定不正常的测试结果所对应的设备或连接线路为故障发生节点本发明可以快速、准确地定位出故障发生节点,省时省力,且能够保证故障被及时处理。
  • 一种基站业务故障查找方法装置
  • [发明专利]基于振动灰度图像和卷积神经网络的轴承故障识别方法-CN201910890219.6有效
  • 张国祯;曹现刚;张梦圆;张树楠 - 西安科技大学
  • 2019-09-20 - 2021-12-14 - G01M13/045
  • 本发明提供了一种基于振动灰度图像和卷积神经网络的轴承故障识别方法,属于信号处理技术领域,包括:采集轴承的一维振动信号;将所述一维振动信号转换为灰度矩阵;将所述灰度矩阵转换为振动灰度图像;利用卷积神经网络对所述振动灰度图像进行去噪处理,得到去噪图像;通过动态卷积神经网络对所述去噪图像进行训练分析,识别轴承故障。该方法将振动灰度图像与卷积神经网络强大的图像数据处理能力相结合,建立一种改进的卷积神经网络模型,将其应用到采煤机传动系统的滚动轴承故障诊断上,使用振动信号转换成的振动灰度图像对改进的CNN算法进行训练,使其可以实现滚动轴承的故障和信号的特征学习和识别。
  • 基于振动灰度图像卷积神经网络轴承故障识别方法

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