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]一种非道路移动机械的排放测试及评估方法-CN202011085563.7有效
  • 张允华;楼狄明;谭丕强;房亮;唐远贽 - 同济大学
  • 2020-10-12 - 2022-04-05 - G01N33/00
  • 本发明涉及一种非道路移动机械的排放测试及评估方法,包括以下步骤:通过聚类得到各类非道路机械特征工况和时间占比;根据待测试非道路机械的种类、结构特征和排气特征设计测量装置的布置方案;根据特征工况设计非道路机械的运行方案;测量得到非道路机械在不同特征工况下的运行参数、排气参数和排放参数;计算气态物排放因子和颗粒物排放因子,分析颗粒组分的变化特征;对非道路机械进行特征评估。与现有技术相比,本发明考虑了非道路机械的多源异构性,根据非道路机械的种类、结构特征和排气特征设计针对性较强的测量装置布置方案,根据非道路机械的排放特征设计更具代表性的运行方案,更符非道路移动机械的排放测试需求和实际应用情况
  • 一种道路移动机械排放测试评估方法
  • [发明专利]一种用于旋转机械故障特征的敏感特征选择方法-CN202310605980.7在审
  • 冯坤;向明胜;李迎丽 - 北京化工大学
  • 2023-05-26 - 2023-09-05 - G01M13/028
  • 本发明提供了一种用于旋转机械故障特征的敏感特征选择方法,能够针对自编码器所提特征自动选择出有效性较高的特征子集,提高后续故障诊断的精度。利用振动加速度传感器采集旋转机械故障振动加速度信号,对采集的振动加速度信号做快速傅里叶变换得到频域信号,将得到的训练集频域信号作为输入,训练自编码器特征提取模型,并提取出训练集特征;对训练集特征进行选择,去除无关特征,利用已训练完成的自编码器模型提取测试集特征,并按相同的特征选择原则去除无关特征,可以提高后续故障诊断的精度,完成了对自编码器所提特征的选择工作,能够有效地去除特征集中冗余和无关特征,选择敏感特征子集
  • 一种用于旋转机械故障特征敏感选择方法
  • [发明专利]机械设备健康状态特征图构建方法-CN201910860506.2有效
  • 郭远晶;杨友东;钱少明;林勇 - 浙江工业大学之江学院
  • 2019-09-11 - 2021-04-09 - G01M99/00
  • 机械设备健康状态特征图构建方法,针对机械设备上采集的振动信号,首先对振动信号进行时频变换,对得到的时频谱进行压缩、归一化以及灰度化处理,获取时频特征灰度值,填充至健康状态特征图中;然后对振动信号进行傅里叶变换,对频谱进行频带等分与灰度化处理,获取频域特征灰度值,填充至健康状态特征图中;最后计算振动信号的时域无量纲指标,获取时域特征灰度值,填充至健康状态特征图中。本发明获得的健康状态特征图尺寸小,能够充分反映机械设备的健康状态信息,提高故障诊断准确率。
  • 机械设备健康状态特征构建方法

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