公开(公告)号：CN113970073A

公开(公告)日：2022-01-25

申请号：CN202111329514.8

申请日：2021-11-11

Applicant: 吉林大学

Inventor： 李娟 ,  郑文君 ,  卢长刚 ,  左英泽 ,  徐伟城

IPC: F17D5/02 ,  F17D5/00

Abstract: 本发明公开了一种基于ResNet的供水管网泄漏精准定位方法，包括：步骤一、构建供水管网泄漏精准定位网络模型；其中，供水管网泄漏精准定位网络模型包括ResNet网络，分类模块和回归模块；步骤二、对供水管网泄漏精准定位网络模型进行训练得到理想供水管网泄漏精准定位网络；步骤三、通过压力传感器采集供水管网中多个节点的压力数据，并将压力数据输入理想供水管网泄漏精准定位网络；ResNet网络对压力数据进行特征提取，特征提取的结果同时输入分类模块和回归模块；通过分类模块得到每条管道的预测泄漏概率值，以及通过回归模块得到每条管道的预测泄漏位置；步骤四、筛选出预测泄漏概率值最高的管道，并将该管道对应的预测泄漏位置作为管网泄漏定位结果。

公开(公告)号：CN112213785A

公开(公告)日：2021-01-12

申请号：CN202011115922.9

申请日：2020-10-19

Applicant: 吉林大学

Inventor： 李娟 ,  安然 ,  李月 ,  赵玉星 ,  卢长刚 ,  乔乔 ,  刘颖

IPC: G01V1/36

Abstract: 本发明公开了一种基于特征增强去噪网络的地震资料沙漠噪声抑制方法，包括以下步骤：步骤一、构建初始特征增强去噪网络：第1‑3层和第9‑12层均由卷积、批标准化和线性整流单元组成，第4‑8层由扩张卷积、批标准化和线性整流单元组成，通过级联操作对输入噪声记录与第3层、第6层、第9层和第12层的特征信息映射混合，所述级联操作中的第3层、第6层、第9层和第12层的路径中具有扩展卷积层，最后通过激活函数后经过卷积输出；第4‑8层的膨胀因子分别为2、3、4、3、2；步骤二、将所述初始特征增强去噪网络进行残差学习得到理想特征增强去噪网络；步骤三、将原始带噪记录输入到所述理想特征增强去噪网络中，输出去噪的地震信号。

公开(公告)号：CN109724831A

公开(公告)日：2019-05-07

申请号：CN201910224744.4

申请日：2019-03-24

Applicant: 吉林大学

Inventor： 刘慧力 ,  房殿海 ,  卢长刚 ,  贾洪雷 ,  周剑飞 ,  张胜伟 ,  孟凡豪 ,  孙会彬 ,  田宏丽 ,  郭春江 ,  路云 ,  刘行

IPC: G01N1/08

Abstract: 一种土壤样本自动采集钻筒属机械工程技术领域，本发明由电机Ⅰ、壳体机构、中轴机构和铲板组组成，其中电机Ⅰ的输出轴与壳体机构中顶盖的中心固接；中轴机构的中轴上端与壳体中顶盖的下端面固接；铲板组件中铲板组的五个铲板一端与壳体机构中壳体的下端内壁固接，铲板组件中套筒的上端与中轴机构的中轴下端面边缘固接；本发明安装在无人驾驶采样车机械手上，可实现对所要求深度的土壤进行取样，对地表无影响，便于自动化操作；本发明零部件位置集中，结构紧凑，体积小，钻头部分既可钻土又能实现取土工作。

公开(公告)号：CN116401797A

公开(公告)日：2023-07-07

申请号：CN202310292839.6

申请日：2023-03-23

Applicant: 吉林大学

Inventor： 李娟 ,  蔡宝逸 ,  吴薇 ,  刘明山 ,  李卓煜 ,  卢长刚

IPC: G06F30/18 ,  F17D5/02 ,  F17D1/08 ,  G06F30/28 ,  G06F17/16 ,  G06F17/14 ,  G06F113/08 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明公开了一种基于图采样理论的供水网络的传感器布置方法，包括：建立用户节点无向图，确定用户节点无向图的图傅里叶算子；获取供水管网在不同泄漏情况下的用户节点压力，得到供水管网的压力灵敏度矩阵，确定压力灵敏度矩阵中的有用信息；采用图傅里叶算子对有用信息进行傅里叶变换，得到不同泄露情况下各用户节点的图傅里叶频谱；筛选出大于及等于频谱阈值的图傅里叶频谱组成新频谱矩阵，并筛选出所述新频谱矩阵对应的频率分量组成新频率分量矩阵；以新频谱矩阵中的频谱个数作为传感器节点数量，得到更新信号；根据更新信号构建目标函数：逐个筛选出满足目标函数的用户节点作为传感器节点，直到达到传感器节点数量。

公开(公告)号：CN116300931A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202310267207.4

申请日：2023-03-20

Applicant: 吉林大学

Inventor： 卢长刚 ,  钟良

IPC: G05D1/02 ,  E01H1/00 ,  G01D21/02 ,  G06Q10/04 ,  G06Q10/0631 ,  B60S5/06 ,  B60S5/00 ,  B60L53/80 ,  B60L58/12 ,  B60R16/023

Abstract: 本发明属于自动驾驶清扫车技术领域，具体的说是一种无人清扫车的清扫方法及清扫系统。清扫方法包括以下步骤：步骤一、无人清扫车前往工作区域；步骤二、无人清扫车在指定区域正常工作；步骤三、判断无人清扫车是否需要补给，如果不需要返回步骤二；如果需要判断指定区域附近是否存在其他车辆能够进行协同清扫并且执行步骤四；步骤四、无人清扫车停止工作，前往补给站；步骤五、清扫车在补给站补给；步骤六、清扫车补给完毕返回步骤二。本发明使无人清扫车能够自主返回补给站并进站补给，同时补给站也能根据车辆信息优化车队各车清扫区域，大大降低环卫的人工成本并大大提高清扫车的工作效率。

公开(公告)号：CN114245337A

公开(公告)日：2022-03-25

申请号：CN202111550865.1

申请日：2021-12-17

Applicant: 吉林大学

Inventor： 杨晓萍 ,  张卫东 ,  李娟 ,  卢长刚

IPC: H04W4/38 ,  H04W16/18 ,  G01M3/28

Abstract: 本发明公开了一种基于图卷积网络的供水管网泄露定位传感器布置方法，包括如下步骤：步骤一、以三维数据创建供水管网的数据集；步骤二、以K‑means聚类算法将数据集聚为K类，选取每类样本点距离该类聚类中心最近的样本点作为构建伪标签的节点并且从0到K贴上标签；步骤三、将数据集里的所有样本点通过图卷积网络进行监测区域的划分；步骤四、以互相关函数算法对每个监测区域中的样本点进行遍历，直到所有节点均已遍历一次，选择出每个监测区域中最具有代表性的一个样本点作为最优传感器布置节点。本发明首次将图形分析与供水分配网络拓扑结构信息结合解决泄漏检测的传感器优化布置问题，切实考虑实际供水网络中各个节点泄漏事件带来的影响。

公开(公告)号：CN109783979B

公开(公告)日：2021-03-26

申请号：CN201910116001.5

申请日：2019-02-15

Applicant: 吉林大学

Inventor： 李娟 ,  王聪 ,  钱志鸿 ,  卢长刚 ,  康文炜 ,  乔乔 ,  叶心 ,  吕伟力

IPC: G06F30/27 ,  G06F30/18 ,  G06K9/62 ,  G06F113/14

Abstract: 本发明公开了一种城市供水管网半监督条件下泄漏监测传感器布局优化方法，包括：步骤一、模拟计算城市供水管网中节点的压力变化；步骤二、根据所述压力变化通过模糊C均值聚类对所述城市供水管网进行区域划分；步骤三、在所述区域中通过半监督联合互信息选择代表性节点，并且在所述代表性节点放置所述监测传感器。

公开(公告)号：CN110985897A

公开(公告)日：2020-04-10

申请号：CN201911401119.9

申请日：2019-12-31

Applicant: 吉林大学

Inventor： 李娟 ,  吴莹 ,  卢长刚 ,  刘颖 ,  叶心 ,  左英泽 ,  吕伟力

IPC: F17D5/06

Abstract: 本发明公开了一种基于频域瞬态波模型和MUSIC-Like算法的管道泄漏定位方法，包括：步骤一、设置多个用于检测管道泄漏位置的振动频率，并且确定估计管道实际泄漏位置的向量G(xL)；步骤二、基于MUSIC-Like算法，确定管道泄漏定位优化的目标函数，并且根据所述目标函数计算得到最优权向量；其中，所述目标函数为：式中，w表示最优权向量，wH表示w的共轭转置，GH(xL)表示向量G(xL)的共轭转置，λ表示拉格朗日乘子，c表示任意常数，β表示控制参数，RCM表示相关矩阵；步骤三、建立确定管道泄漏位置的空间功率谱函数P(xL)，并且根据所述空间功率谱函数P(xL)的峰值位置确定泄漏位置。

公开(公告)号：CN110780349A

公开(公告)日：2020-02-11

申请号：CN201911078752.9

申请日：2019-11-07

Applicant: 吉林大学

Inventor： 李娟 ,  范伟 ,  李月 ,  卢长刚 ,  钱志鸿 ,  乔乔 ,  吕伟力 ,  叶心

IPC: G01V1/36

Abstract: 本发明公开了一种基于增强块匹配精度的加权核范数最小化算法，包括：本发明公开了一种基于加权核范数最小化算法的沙漠地震中低频噪声抑制方法，包括如下步骤：步骤一、采集沙漠地震低频噪声，确定原始的参考数据块 和多个普通数据块 后，得到滤波后的参考数据块 和多个普通数据块 步骤二、计算滤波后的参考数据块 与每个普通数据块 之间的相似度，选择前m个滤波后的普通数据块 作为与滤波后的参考数据块 相似的块合并成一个数据矩阵 步骤三、从数据矩阵 中获得理想纯净相似块数据矩阵 的近似相似块数据矩阵 步骤四、得到噪声抑制后的近似纯净地震低频噪声数据 本发明还公开了一种基于沙漠地震中低频噪声抑制方法在压制沙漠地震中低频噪声的应用。

公开(公告)号：CN109212608B

公开(公告)日：2019-08-30

申请号：CN201810591853.5

申请日：2018-06-11

Applicant: 吉林大学

Inventor： 李娟 ,  李元 ,  李月 ,  钱志鸿 ,  卢长刚 ,  叶心

IPC: G01V1/36

Abstract: 本发明公开基于3Dshearlet变换的井中微地震信号去噪方法，包括以下步骤：步骤一、将井中微地震三个分量数据转为三维数据集；步骤二、对所述数据集进行剪切变换以获得剪切系数；步骤三、对所述剪切系数进行阈值处理得阈值后系数：步骤四、对所述阈值后系数应用逆剪切变换得时域去噪后信号；步骤五、输出所述时域去噪后信号前三个表面得到有效信号。本发明利用了微地震数据和剪切域中系数分布的相关性，应用3D shearlet处理三分量信号，并采用多尺度阈值函数去噪，在有效信号保留和噪声衰减方面取得了优良的性能。