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離心泵振動(dòng)故障融合診斷方法及振動(dòng)信號(hào)采集裝置
一種離心泵振動(dòng)故障融合診斷方法及振動(dòng)信號(hào)采集裝置,其特點(diǎn)是:它通過離心泵振動(dòng)信號(hào)采集裝置采集離心泵的正常狀態(tài),質(zhì)量不平衡,轉(zhuǎn)子不對(duì)中和基礎(chǔ)松動(dòng)振動(dòng)信號(hào);利用小波包分解,重構(gòu)技術(shù)實(shí)現(xiàn)離心泵振動(dòng)信號(hào)的特征量提取,并將特征向量分別輸入子模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)I和II,由模糊模式識(shí)別子系統(tǒng)預(yù)處理后代替相應(yīng)的傳感器信度函數(shù)分配的相關(guān)系數(shù),整個(gè)子模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括數(shù)據(jù)模糊化層,輸入層,隱含層和輸出層,利用D-S證據(jù)理論的組合規(guī)則,求得融合后信度函數(shù)分配,從而實(shí)現(xiàn)離心泵的正常,不平衡,不對(duì)中和基礎(chǔ)松動(dòng)狀態(tài)的融合診斷.其方法科學(xué)合理,診斷效率高,診斷結(jié)果準(zhǔn)確;信號(hào)采集裝置具有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單,性能可靠,信號(hào)采集全面,真實(shí)有效優(yōu)點(diǎn).
東北電力大學(xué)
2021-04-30
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虛實(shí)力融合遙操作機(jī)器人力覺臨場(chǎng)感實(shí)現(xiàn)方法
一種基于虛實(shí)力融合的遙操作機(jī)器人力覺臨場(chǎng)感實(shí)現(xiàn)方法可廣泛用于各類機(jī)器人的力控制，以及各種工程機(jī)械裝備的力控制。
東南大學(xué)
2021-04-10
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基于多傳感器融合的高精度自主定位與導(dǎo)航技術(shù)
自主導(dǎo)航技術(shù)是移動(dòng)機(jī)器人實(shí)現(xiàn)自主化的最為核心的關(guān)鍵技術(shù)。在現(xiàn)有的智能工廠環(huán)境中，工業(yè)AGV等多采用色帶、磁釘、磁條、二維碼、有反射板激光等自主導(dǎo)航技術(shù)，這類方法共同缺點(diǎn)就是需要對(duì)使用環(huán)境進(jìn)行大量改造，系統(tǒng)的建設(shè)周期較長(zhǎng)、維護(hù)成本高且難以滿足智能工廠對(duì)柔性和靈活制造的要求。因此，目前AGV的導(dǎo)航模式逐漸從傳統(tǒng)的導(dǎo)航方式轉(zhuǎn)向了基于自然環(huán)境和SLAM技術(shù)的完全自主導(dǎo)航方式。但是，目前常規(guī)的基于激光傳感器的定位技術(shù)只能達(dá)到2-5cm的精度，并且對(duì)于環(huán)境要求較高，無法滿足工業(yè)環(huán)境高精度、強(qiáng)魯棒性的要求。針對(duì)上述難題，研發(fā)了利用激光、視覺、慣性傳感器等多模態(tài)傳感器，在動(dòng)態(tài)、視覺退化、非結(jié)構(gòu)化等自然環(huán)境中實(shí)現(xiàn)了高精度、高可靠性和高實(shí)時(shí)性的2D/3D自主定位與導(dǎo)航技術(shù)。
東北大學(xué)
2021-04-10
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基于信息融合的傳感器故障的智能在線診斷技術(shù)
該項(xiàng)目以基于信息融合的故障診斷技術(shù)為背景，研究傳感器故障診斷相對(duì)于一般故障診斷的特殊性及其已有的各種方法的內(nèi)在聯(lián)系，建立能夠融合主要診斷方法、具有廣泛適應(yīng)性的診斷框架體系。主要研究?jī)?nèi)容包括：故障診斷的對(duì)象由單個(gè)傳感器變?yōu)閭鞲衅飨到y(tǒng)；故障診斷的技術(shù)由單一方法轉(zhuǎn)變?yōu)檫m應(yīng)傳感器不同過程的相應(yīng)方法共同作用；為傳感器故障的在線檢測(cè)與信號(hào)恢復(fù)提供一致的方法；對(duì)可能的故障傳感器，利用正常工作的傳感器信息，恢復(fù)其性能。
武漢工程大學(xué)
2021-04-11
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用于腹盆部PET、CT 及MR 圖像融合的立體定向框架
相關(guān)專利涉及一種用于醫(yī)學(xué)影像學(xué)診斷、治療的輔助設(shè)備，具體涉及一種用于 PET、CT 及 MR 圖像融合的腹盆部立體定向框架，該裝置固定后可通過更換裝載不同造影材料的定位棒，為不同影像數(shù)據(jù)添加定位信息，通過“外部特征點(diǎn)提取法”實(shí)現(xiàn)任意兩組或三組獨(dú)立影像圖像的精確融合。
天津醫(yī)科大學(xué)
2021-02-01
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一種采用多特征融合的圖像自動(dòng)標(biāo)注方法和系統(tǒng)
本技術(shù)成果公開了一種采用多特征融合的圖像自動(dòng)標(biāo)注方法和系統(tǒng)，標(biāo)注方法是使用多種特征類型來 表示圖像內(nèi)容，引入多特征表示的特征簽名，結(jié)合K-Means聚類算法得到基于多特征融合的圖像語(yǔ)義統(tǒng)計(jì) 模型，用于對(duì)圖像自動(dòng)標(biāo)注
中山大學(xué)
2021-04-10
用于腹盆部PET、CT 及MR 圖像融合的立體定向框架
相關(guān)專利涉及一種用于醫(yī)學(xué)影像學(xué)診斷、治療的輔助設(shè)備，具體涉及一種用于 PET、CT 及 MR 圖像融合的腹盆部立體定向框架，該裝置固定后可通過更換裝載不同造影材料的定位棒，為不同影像數(shù)據(jù)添加定位信息，通過“外部特征點(diǎn)提取法”實(shí)現(xiàn)任意兩組或三組獨(dú)立影像圖像的精確融合。應(yīng)用范圍:可用于任意品牌、型號(hào)的 PET、CT 或 MR 機(jī)的圖像融合，實(shí)現(xiàn)了昂貴 PET/CT、PET/MR 機(jī)的主要功能，提升了單項(xiàng)設(shè)備的應(yīng)用價(jià)值。效益分析:基于相關(guān)專利開發(fā)的用于腹盆部 PET、CT 及 MR 圖像融合的立體定向設(shè)備，具有操作簡(jiǎn)便、成本合理、可重復(fù)使用等優(yōu)點(diǎn)，其主要技術(shù)優(yōu)勢(shì)和性能指標(biāo)如下： 一、主要技術(shù)優(yōu)勢(shì) （1）可用于任意品牌、型號(hào)的 PET、CT 或 MR 機(jī)，實(shí)現(xiàn)了昂貴 PET/CT、PET/MR 機(jī)的主要功能，提升了單項(xiàng)設(shè)備的應(yīng)用價(jià)值； （2）該方法能對(duì)腹盆腔內(nèi)固定的解剖部位或相同病變區(qū)域同時(shí)顯示出PET、CT 和 MR 掃描結(jié)果。整合后的圖像比組成它的各個(gè)子圖具有更優(yōu)越的性能，實(shí)現(xiàn)信息論中 1+1>2 的效果。 （3）可更加精確、直觀、全面地為醫(yī)生提供盆腔病變范圍、形態(tài)等解剖結(jié)構(gòu)變化及代謝功能信息，提供單一影像檢查難以發(fā)現(xiàn)或定位的疾病診斷信息，突出各自的檢測(cè)優(yōu)勢(shì)和特點(diǎn)，為科研、臨床診斷和治療提供了更有效、精確、直觀的幫助。 二、主要性能指標(biāo) （1）為腹盆部 PET、CT 及 MR 圖像提供固定識(shí)別位點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)同層面、不同檢查方法的圖像的精確融合。
天津醫(yī)科大學(xué)
2021-04-10
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一種基于深度信息提取的多聚焦圖像融合方法
本發(fā)明屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種基于深度信息提取的多聚焦圖像融合方法，廣泛應(yīng)用于目 標(biāo)識(shí)別，顯微成像，軍事作戰(zhàn)，機(jī)器視覺等領(lǐng)域。本發(fā)明首先利用各向異性熱擴(kuò)散理論建模多聚焦圖像 的成像過程，獲取原始的多聚焦圖像的深度信息，根據(jù)圖像信息確定聚焦區(qū)域，得到多聚焦圖像融合模 板，最后根據(jù)平滑的多層次融合模板圖進(jìn)行多聚焦圖像的融合。本方法不僅能夠有效的提高融合圖像的 質(zhì)量，并且具有良好的實(shí)用性和廣泛的適用性。
武漢大學(xué)
2021-04-13
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基于紅外多波段融合的化學(xué)品泄漏成像遙測(cè)系統(tǒng)（產(chǎn)品）
成果簡(jiǎn)介：利用多波段成像融合技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)常見化學(xué)品泄露的遙測(cè)報(bào)警。 項(xiàng)目來源：自行開發(fā) 技術(shù)領(lǐng)域：電子信息 應(yīng)用范圍：本項(xiàng)目的產(chǎn)品化在軍事、公安和民用等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景 ? 軍事領(lǐng)域可用于毒劑或危險(xiǎn)品侵害 ? 公安、反恐領(lǐng)域可用于毒劑施放、次生工業(yè)品的泄漏檢測(cè)； ? 民用領(lǐng)域：可用于工廠設(shè)備、在途運(yùn)輸車輛等的化學(xué)危險(xiǎn)品泄漏檢測(cè) 所
北京理工大學(xué)
2021-04-14
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多模態(tài)多特征融合的腦電信號(hào)分類與定位模型
北京工業(yè)大學(xué)
2021-04-14