公开(公告)号：CN101425777B

公开(公告)日：2010-07-14

申请号：CN200810209654.X

申请日：2008-12-09

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 陈伟 ,  于泳 ,  杨荣峰 ,  王高林 ,  徐殿国 ,  贵献国 ,  杨明

IPC: H02P27/04

Abstract: 开环无速度传感器电压定向变频控制器。本发明涉及一种感应电机控制技术，它克服了传统恒压频比控制在低速运行时，由于受到定子电阻压降、转差频率和死区等因素的影响，电机带负载能力差以及轻载振荡的问题。它由以下单元组成：电流传感器、矢量坐标变换单元、PI调节器、电压提升量计算单元、滑差频率计算单元、频率相加器、一号运算单元、二号运算单元、三号运算单元、四号运算单元、五号运算单元、六号运算单元和SVPWM单元，通过引入PI调节器对无功电流进行控制，有效抑制了感应电机轻载振荡的问题；根据有功电流和电机定子电阻的乘积作为带载时的电压提升，明显提高了电机的带负载能力，电机的低速性能得到了很大的提高。

公开(公告)号：CN116361633A

公开(公告)日：2023-06-30

申请号：CN202310377308.7

申请日：2023-04-11

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 李肇蕊 ,  李凯 ,  陈伟 ,  兰春云 ,  陈昌 ,  贾龙

IPC: G06F18/213 ,  G01R31/00 ,  G06F18/25

Abstract: 本发明提供了一种智能故障检测方法、装置及存储介质，涉及电子设备技术领域，应用于复杂电子系统，其中方法包括：对测试目标施加激励信号以得到响应信号；将所述响应信号分段处理获得故障特征；将所述故障特征进行灰色关联处理得到状态指标；基于证据合成算法对所述状态指标进行融合处理得到检测指标；根据所述检测指标确定所述测试目标的检测结果。通过将激励信号层级划分，避免激励信号中不同层级之间的相互影响，提高了针对于复杂电子系统的诊断的准确性，并将多层信息复合处理成为融合的检测指标，减少了检测过程中针对测试目标的决策步骤，基于判断函数针对于单一检测指标的决策，加快了针对于复杂电子系统的检测速度。

公开(公告)号：CN113138130B

公开(公告)日：2023-04-07

申请号：CN202110435406.2

申请日：2021-04-22

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 邹永纯 ,  杜青 ,  唐光泽 ,  魏大庆 ,  郭舒 ,  张宝友 ,  来忠红 ,  陈伟

IPC: G01N3/18 ,  G01N3/06 ,  G01N3/04

Abstract: 超低温原位拉伸台及扫描电镜超低温原位拉伸测试系统，它涉及超低温力学性能测试领域。本发明解决了传统拉伸性能测试无法动态捕捉材料在超低温环境下裂纹萌生、扩展及颈缩和断裂的问题。本发明的低温制冷器安装在底板的制冷器预留方孔内，第一丝杠组件和第二丝杠组件并排设置在底板上方，且两端分别与两个侧板可转动连接，驱动装置安装在机架的一个侧板的外端面上，驱动装置的两个动力输出端分别与第一丝杠组件和第二丝杠组件连接；第一夹具组件安装在第一滑块固定组件靠近低温制冷器一侧的端面上，第二夹具组件安装在第二滑块固定组件靠近低温制冷器一侧的端面上。本发明用于动态捕捉材料在超低温环境下裂纹萌生、扩展及颈缩和断裂。

公开(公告)号：CN114199153A

公开(公告)日：2022-03-18

申请号：CN202111302306.9

申请日：2021-11-04

Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)

Inventor： 李立力 ,  刘铁军 ,  李青 ,  罗昊 ,  齐贺 ,  陈伟 ,  赵贝贝

IPC: G01B11/16

Abstract: 本发明公开了一种采用新型光电传感器的桥梁形变监测系统，包括形变传感器、核心处理器、时间晶振模块、数据分析系统、网络传输模块和安全监控中心，形变传感器安装于桥梁下端面，形变传感器的信号输出端与核心处理器的信号输入端连接，核心处理器连接有时间晶振模块，核心处理器的数据输出端与数据分析系统连接，数据分析系统的数据输出端通过网络传输模块与安全监控中心连接。通过管道两端安装光电发射与接收装置构成新型传感器，从而监测桥梁的形变，采用管道式不会因空气质量、烟雾等导致光信号接收不稳定的情况，从而能够准确稳定的采集桥梁形变信号，并对形变信号进行分析，当数据异常时即使报警和通知监控中心，利于即使维护或解除危险。

公开(公告)号：CN107870913B

公开(公告)日：2021-12-14

申请号：CN201610847309.3

申请日：2016-09-23

Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司 ,  哈尔滨工业大学深圳研究生院

Inventor： 林浚玮 ,  甘文生 ,  肖磊 ,  陈伟

IPC: G06F16/2458

Abstract: 本发明实施例提供一种有效时间的高期望权重项集挖掘方法、装置及处理设备，该方法包括：确定待处理项集所对应的至少一个目标事务；确定所述待处理项集在不确定数据库中的时间有效值；确定所述待处理项集的期望支持度；将所述待处理项集的期望支持度，和所述待处理项集的项集权重值相乘，确定所述待处理项集的期望权重支持度；如果所述待处理项集在不确定数据库中的时间有效值不小于，预定义的最低时间有效阈值，且所述待处理项集的期望权重支持度，不小于，预定义的最低期望权重阈值和不确定数据库中事务总数的乘积，则确定所述待处理项集为有效时间的高期望权重项集。本发明实施例实现了不确定数据库中有效时间的高期望权重项集的挖掘。

公开(公告)号：CN107870956B

公开(公告)日：2021-04-27

申请号：CN201610866557.2

申请日：2016-09-28

Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司 ,  哈尔滨工业大学深圳研究生院

Inventor： 林浚玮 ,  甘文生 ,  肖磊 ,  陈伟

IPC: G06F16/2458 ,  G06Q30/06

Abstract: 本发明实施例提供一种高效用项集挖掘方法、装置及数据处理设备，该方法包括：确定事务数据库中各项集对应的项集效用值；根据预定义的最低效用阈值表，确定各项集对应的项集最低效用阈值；预定义的最低效用阈值表记录有各数据项对应的最低效用阈值，一个项集对应的项集最低效用阈值表示的是，该项集包含的数据项所对应的最低效用阈值中的最小最低效用阈值。将各项集的项集效用值与对应的项集最低效用阈值进行比对，根据比对结果确定高效用项集，其中，高效用项集的项集效用值不小于对应的项集最低效用阈值。本发明实施例提高了高效用项集挖掘的准确性。

公开(公告)号：CN107870939B

公开(公告)日：2021-04-27

申请号：CN201610856770.5

申请日：2016-09-27

Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司 ,  哈尔滨工业大学深圳研究生院

Inventor： 林浚玮 ,  肖磊 ,  陈伟 ,  张杰雄

IPC: G06F16/2458

Abstract: 本申请公开了一种模式挖掘方法及装置，针对获取的候选模式集合，计算其在各事务中的效用值，对于效用值小于设定的效用阀值的事务进行删除，该部分事务的模式效用值过小，删除后可以减少挖掘计算时间，并根据删除后剩余的目标事务的时间属性，确定候选模式的周期值，在该周期值小于等于设定的周期阀值时，将候选模式确定为挖掘结果，保证了挖掘得到的模式的效用值在时间上分布均匀，更加便于精确决策。

公开(公告)号：CN110367989A

公开(公告)日：2019-10-25

申请号：CN201910701432.8

申请日：2019-07-31

Applicant: 深圳职业技术学院 ,  哈尔滨工业大学深圳研究生院

Inventor： 宋振东 ,  赵伟 ,  陈伟 ,  李刚

IPC: A61B5/103 ,  A61B5/00

Abstract: 本发明公开了一种用于外骨骼足底压力采集的传感器结构，包括第一仿生绝缘薄膜、第二仿生绝缘薄膜、设置于所述第一仿生绝缘薄膜和第二仿生绝缘薄膜之间的若干压力采集单元、与所述若干压力采集单元连接的信号放大器。本发明用于外骨骼足底压力采集的传感器结构巧妙的将人体工程学、仿生学、结构学相融合，将多个压力采集单元按照人脚生理学形状布置，与外骨骼结构有机的结合起来，由于压力采集点较多，可以采集更多的足底压力，形成有效的足底压力分布云图，为外骨骼控制系统预判用户行动意图提供有效依据，可有效减少外骨骼上的其他传感器数量，降低产品成本，提高控制系统可靠性。

公开(公告)号：CN109902303A

公开(公告)日：2019-06-18

申请号：CN201910158600.3

申请日：2019-03-01

Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司 ,  哈尔滨工业大学(深圳)

Inventor： 林浚玮 ,  邵轶男 ,  王巨宏 ,  陈伟

IPC: G06F17/27 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明实施例公开了一种实体识别方法及相关设备，包括：首先获取多条标注语料，所述多条标注语料中每条标注语料携带标注信息；接着按照预设的实体标注规则建立超图模型；然后根据标注信息和实体标注规则确定每条标注语料对应的标注路径图、以及根据超图模型和预设的神经网络模型建立待训练模型；最后将标注路径图输入待训练模型中进行训练，得到实体识别模型，并根据实体识别模型，识别输入语料中的至少一个命名实体。采用本发明实施例，可以有效识别嵌套结构的实体，从而提高实体识别和实体抽取的准确性。

公开(公告)号：CN109885702A

公开(公告)日：2019-06-14

申请号：CN201910146893.3

申请日：2019-02-27

Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳) ,  腾讯科技(深圳)有限公司

Inventor： 林浚玮 ,  邵轶男 ,  陈伟

IPC: G06F16/43 ,  G06K9/62

Abstract: 本申请是关于一种自然语言处理中的序列标注方法，该方法包括：获取文本序列，将文本序列输入序列标注模型，获得目标路径，目标路径中的每一个节点是预设标签集中的一个标签，预设标签集中包含m种编码模式对应的各个标签；将目标路径中的各个节点按照在目标路径中从先到后的顺序排列，获得文本序列对应的标注序列。本申请根据多种编码模式对文本序列样本编码的结果进行训练获得序列标注模型，并通过该序列模型标签对输入的文本序列进行处理，输出该文本序列对应的标注序列，使得文本序列的标注不局限于单个编码模式，从而提高了序列标注模型对不同输入的普适性，提高序列标注的效果。