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]一种应用于航空电子系统时间触发通信的重构系统和方法-CN201910690504.3有效
  • 何锋;高杨;王彤 - 北京航空航天大学
  • 2019-07-29 - 2021-07-23 - G06F9/54
  • 本发明公开了一种应用于航空电子系统时间触发通信的重构系统和重构方法,重构系统是在传统航空电子系统中增加有:端系统故障记录模块、资源检查模块、配置生成模块和重构执行模块。重构方法包括有在端系统出现故障后选择重构策略的步骤,根据冗余端系统的备份资源执行迁移式重构的步骤,根据可占用空闲资源执行抢占式重构的步骤,对于资源不足则执行降级式重构的步骤。本发明重构方法在应用迁移的基础上,建立应用到消息的关联,针对不同的资源约束条件,以设计消息二次调度的方式来解决端系统模块上应用失效的故障问题。该重构方法基于可满足性模理论调度方法,能够使航空电子系统运行时支持端系统故障的恢复。
  • 一种应用于航空电子系统时间触发通信方法
  • [发明专利]一种开关柜故障预警系统及其更换方法-CN201910665119.3有效
  • 潘超;刘丹;郑鑫;胡宝进 - 安徽升隆电气有限公司
  • 2019-07-23 - 2021-08-27 - G01R31/00
  • 本发明的目的是一种开关柜故障预警系统及其更换方法,包括中央处理器和开关柜设备,开关柜设备设有多个,开关柜设备包括开关柜静触杆和开关柜动触杆,开关柜动触杆嵌入到开关柜静触杆的连接槽内,每个开关柜静触杆和开关柜动触杆上均设有电阻表,电阻表通过采集模块与中央处理器构成设备故障预警系统,实时采集开关柜设备连接处的电阻值,进行实时监控电阻值的波动情况,既能够有效的对设备进行故障报警,以实现提前对开关柜设备进行有计划的预更新和维护处理,能够有效的防止正在运行的设备出现的紧急用电故障的现象。
  • 一种开关柜故障预警系统及其更换方法
  • [发明专利]一种信息共享方法和装置-CN201810386214.5有效
  • 解君;沈军;王洪超;白羽 - 视联动力信息技术股份有限公司
  • 2018-04-26 - 2021-06-11 - H04N7/18
  • 所述方法应用于视联网监控平台,视联网监控平台包括至少两级平台,相邻的两级平台包括上级平台和下级平台,所述方法包括:在相邻的两级平台连接成功后,下级平台获取上级平台的平台信息;下级平台获取到图像采集设备针对故障的提示消息时,依据平台信息和提示消息生成长报文,提示消息包括:故障消息和/或故障解决消息,长报文的长度大于由视联网服务器转发的报文的长度;依据平台信息将长报文透传给对应的上级平台,以使上级平台依据提示消息更新对应图像采集设备的运行状态,运行状态包括正常状态和故障状态;从而实现了上下级平台之间信息的自动共享,提高了上下级平台之间信息同步的效率。
  • 一种信息共享方法装置
  • [发明专利]一种基于乐观容错方法的迭代器-CN201911021197.6有效
  • 郭文鹏;赵宇海;王国仁;季航旭;李博扬 - 东北大学;北京理工大学
  • 2019-10-25 - 2021-04-02 - G06F11/07
  • 本发明公开一种基于乐观容错方法的迭代器,属于大数据环境下的分布式迭代计算技术领域,该迭代器包括增量迭代器和批量迭代器,综合考虑了不同大小的迭代任务和不同故障率的迭代计算任务,引入一个补偿函数,系统使用该函数重新初始化丢失的分区发生故障时,系统暂停当前迭代,忽略失败的任务,并将丢失的计算重新分配给新获取的节点,调用分区上的补偿函数以恢复一致状态并恢复执行。对于故障频率较低的情况,大大减少了计算的延迟,提高了迭代处理效率。对于故障频率较高的情况,该迭代器可以保证迭代处理效率不低于优化前的迭代器。该乐观容错迭代器不用添加任务额外的操作,有效降低了容错开销。
  • 一种基于乐观容错方法迭代器
  • [发明专利]改进深度稀疏自编码器网络旋转机械复合故障的诊断方法-CN201911015043.6有效
  • 杨延西;杨静;田瑞明;谢国 - 西安理工大学
  • 2019-10-24 - 2021-08-10 - G01M99/00
  • 改进深度稀疏自编码器网络旋转机械复合故障的诊断方法,1)分别获取旋转机械正常状态和不同故障状态的c种工况的振动信号,分别得到d组时域振动信号样本;2)对每个样本进行傅里叶变换,得到预处理后的信号样本;3)构造诊断样本集,将其作为训练样本集;4)建立旋转机械复合故障诊断模型,获得深度稀疏自编码器网络的连接权重和偏置参数;5)获得softmax分类器模型;6)进行快速傅里叶变换,选取测试样本;7)测试样本作为训练好的改进的深度稀疏自编码器网络的输入,对测试样本深度学习,进行特征提取,得到测试样本特征信号;8)将测试特征信息作为测试样本的匹配特征,得到待测旋转机械的复合故障诊断结果;提高了诊断准确度和效率。
  • 改进深度稀疏编码器网络旋转机械复合故障诊断方法

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