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公开(公告)号：CN114418999A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210066319.9
申请日：2022-01-20
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于病变关注金字塔卷积神经网络的视网膜病变检测系统，本发明涉及视网膜病变检测系统。本发明的目的是为了解决现有视网膜病变检测准确率低的问题。系统包括：图像处理主模块用于采集原始视网膜病变图像，对采集的原始视网膜病变图像进行预处理，获得预处理后的原始视网膜病变图像；神经网络主模块用于搭建病变关注金字塔卷积神经网络模型；训练主模块利用预处理后的原始视网膜病变图像对搭建好的病变关注金字塔卷积神经网络模型进行训练，获得训练好的病变关注金字塔卷积神经网络模型；检测主模块用于加载训练好的病变关注金字塔卷积神经网络模型，对待测试视网膜病变图像进行分类。本发明用于医学图像处理领域。
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公开(公告)号：CN113204921B
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202110522956.8
申请日：2021-05-13
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F119/02 , G06F119/04
Abstract: 飞机涡扇发动机的剩余使用寿命预测方法及系统，它属于故障预测与人工智能相结合的学科交叉领域。本发明解决了传统基于数据驱动的剩余使用寿命预测方法的预测效果不佳以及参数繁多、难以直接处理将来时刻数据的问题。本发明通过传感器收集到的历史数据，训练一种基于对时间步长的自注意力机制双向门控循环单元的深度神经网络，构建传感器数据和剩余使用寿命的映射关系，能够解决传统长短时记忆网络所面临的参数繁多、难以直接处理将来时刻数据、以及难以反映不同时刻数据重要性程度的问题；然后提取系统在线工作过程中相应的传感器数据输入到训练好的深度神经网络中，实现了系统剩余使用寿命的实时预测。本发明可以应用于剩余使用寿命预测领域。
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公开(公告)号：CN114115198A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111417480.8
申请日：2021-11-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 一种面向装配生产线的分布式诊断与优化控制方法及控制系统，本发明涉及分布式诊断与优化控制方法及控制系统。本发明的目的是为了解决现有生产制造过程中普遍存在的外界扰动会对装配生产线的诊断与控制造成严重影响，降低了生产效率的问题。过程为：步骤一、设计装配生产线分布式系统，对装配生产线分布式系统的故障进行诊断，当诊断出装配生产线分布式系统发生故障时，则执行步骤二；当诊断出装配生产线分布式系统未发生故障时，继续对装配生产线分布式系统的故障进行诊断；步骤二、设计装配生产线分布式系统的优化控制方法。本发明用于分布式系统故障诊断与容错控制领域。
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公开(公告)号：CN111488914B
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN202010188695.6
申请日：2020-03-17
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于多任务学习的阿尔茨海默症分类及预测系统，本发明涉及阿尔茨海默症分类及预测系统。本发明的目的是为了解决现有阿尔茨海默症分类系统不能判断轻度认知障碍个体是否会向阿尔茨海默症转化的问题。图像处理主模块、临床指标处理主模块、神经网络主模块、训练主模块和检测主模块；所述图像处理主模块用于采集头部图像，对采集的头部图像进行预处理，获得预处理后的图像，并将预处理后图像输入训练主模块和检测主模块；所述临床指标处理主模块用于选定临床指标，获取临床指标的特征向量，并将临床指标的特征向量输入训练主模块和检测主模块；所述神经网络主模块用于搭建阿尔茨海默症分类及预测模型。本发明用于智能医疗检测技术领域。
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公开(公告)号：CN111327421B
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202010130711.6
申请日：2020-02-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 工业传感器网络系统的数据安全传输方法，属于数据传输技术领域。本发明为了解决现有传感器数据的安全传输方法实现过程复杂并且技术难度大的问题。包括：利用随机信号驱动生成随机数，并计算获得遮蔽数据；将采集的传感器测量数据按顺序叠加到遮蔽数据的不同通道上，获得已加密数据进行网络传输；在接收端对接收到的已加密数据通过解密矩阵进行还原，获得还原数据。本发明方法将工业传感器网络系统的数据安全传输问题和可靠性检测问题在统一的设计框架下一并解决，可以最大限度地减少安全性设计和安全性模块的成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111488914A
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN202010188695.6
申请日：2020-03-17
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于多任务学习的阿尔茨海默症分类及预测系统，本发明涉及阿尔茨海默症分类及预测系统。本发明的目的是为了解决现有阿尔茨海默症分类系统不能判断轻度认知障碍个体是否会向阿尔茨海默症转化的问题。图像处理主模块、临床指标处理主模块、神经网络主模块、训练主模块和检测主模块；所述图像处理主模块用于采集头部图像，对采集的头部图像进行预处理，获得预处理后的图像，并将预处理后图像输入训练主模块和检测主模块；所述临床指标处理主模块用于选定临床指标，获取临床指标的特征向量，并将临床指标的特征向量输入训练主模块和检测主模块；所述神经网络主模块用于搭建阿尔茨海默症分类及预测模型。本发明用于智能医疗检测技术领域。
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公开(公告)号：CN111158351A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN202010059726.8
申请日：2020-01-19
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 一种数据驱动的故障诊断与最优控制系统一体化设计方法，属于工业过程监测、故障诊断和控制领域。本发明针对现有生产过程的故障诊断和控制存在设置冗余，不能及时共享重要及具有时效性信息的问题。包括：采用镇定控制器对实际工业生产系统进行控制，获得补充控制信号及增加前馈控制器进一步参与到对所述实际工业生产系统的控制中；采集实际工业生产系统的输出信号与预设的输出预期信号作差获得输出误差，镇定控制器对输出误差进行处理获得主控制信号；采用前馈控制器对输出预期信号进行处理获得辅助控制信号；主控制信号与辅助控制信号及补充控制信号相加后获得输入信号输入到实际工业生产系统中。本发明确保了数据在整个系统中的及时性及时效性。
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公开(公告)号：CN105552314B
公开(公告)日：2017-09-26
申请号：CN201510901855.6
申请日：2015-12-08
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种用于双极性铅蓄电池的高可靠性双极板的制备方法，它涉及用于双极性铅蓄电池的双极板的制备方法。本发明要解决现有双极性铅蓄电池存在基板与活性物质结合不牢的问题。制备方法：一、预处理；二、钛板表面蜂窝化；三、电镀择优生长的铅锡合金层；四、制备高可靠性双极板。本发明用于一种用于双极性铅蓄电池的高可靠性双极板的制备。
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公开(公告)号：CN119087861A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411209232.8
申请日：2024-08-30
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05B19/042
Abstract: 一种端边云协同的工控系统状态变量调控方法，属于工控系统自动化监测与工业过程安全技术领域。为了解决针对现有的基于数据驱动的工控系统没有一种状态变量调控方法导致的不能有效发现数据轨迹发生的改变的问题，以及存在自动化监测技术与工业过程故障诊断技术的不足的问题。本发明通过终端采集注入系统采集在线数据和注入经过状态调控数据序列，通过边缘节点时数据处理和小规模实时计算，通过云服务器存储历史数据和系统模型，以及离线计算复杂公式和大矩阵；通过三者的端边云协同，在线部署过程中生成使状态轨迹偏移最大的攻击序列，或者生成状态操纵攻击序列；根据不同的序列进行数据注入。
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