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公开(公告)号：CN112113666A
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN202010895227.2
申请日：2020-08-31
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明是一种基于自适应发射率模型的多光谱测温装置及其测温方法，用于测量高温背景下的物体表面的温度。本发明涉及辐射测温技术领域，本发明提供一种基于自适应发射率模型的多光谱测温装置，所述装置包括高温计、辐射探测器、恒温炉、冷却腔、冷气进入管、冷气出口管、热电偶和热电偶采集卡；本发明为了更准确测量高温环境中物体表面的温度，首先利用BP网络自适应寻找发射率模型，通过预先对网络训练，使网络对于高温背景下辐射光谱数据具有高度的识别度，之后对光谱曲线进行分类进而准确地输出对应地发射率模型。确定发射率模型后，对求解温度的遗传算法进行了一定的改进。最终整套测温方法在测量高温环境中物体的温度上表现出了良好的性能。
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公开(公告)号：CN108760813B
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN201810570568.5
申请日：2018-06-05
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01N25/72
Abstract: 本发明提供一种基于温度信号的燃气轮机涡轮叶片健康监测系统及方法，系统包括数据采集模块和上位机数据处理模块；所述数据采集模块与所述数据处理模块之间为电连接；所述数据采集模块用于采集涡轮叶片的温度数据并传送给所述上位机数据处理模块；所述数据处理模块根据所述温度数据进行分析处理，得出涡轮叶片的温度特征和叶片的健康状况。方法包括：基于MIV算法的自变量筛选；基于遗传算法的自变量降维；监测模型的选择；监测模型的优化。本发明研究对象是燃气轮机涡轮叶片，通过对其温度信号的在线测量，实现其健康检测的目的。
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公开(公告)号：CN106248368B
公开(公告)日：2019-12-31
申请号：CN201610839954.0
申请日：2016-09-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于燃气轮机故障检测领域，具体涉及一种基于深度学习的燃机涡轮叶片故障检测方法。本发明包括：(1)涡轮叶片的温度数据预处理；(2)提取涡轮叶片温度特征向量；(3)基于深度学习网络的故障诊断；(4)燃机涡轮叶片故障检测。本发明针对涡轮叶片温度采集数据样本较大的问题，首次将深度学习方法引入到燃气轮机涡轮叶片故障诊断中，推动了燃气轮机涡轮叶片故障诊断的多样性发展，提高了故障检测的正确率。
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公开(公告)号：CN108801474A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201810577116.X
申请日：2018-06-05
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种四光谱涡轮叶片辐射测温方法，包括：通过对高温计标定的获取电压——温度曲线，以及对所使用高温计进行校准。对工作中的涡轮叶片表面的辐射能量进行测量，获取不同四个光谱段的辐射能量。通过电光转换模块、信号处理模块、数据采集模块进行处理，得到不同光谱下的光谱色温。测量目标在不同光谱下由于发射率的影响光谱色温不同，但真实温度相同，根据普朗克公式建立四光谱辐射模型。根据辐射模型，建立目标方程，对叶片真温进行求解，由于叶片转速高，在线监测数据量大，在保证精度前提下选择差分进化算法求解真温提高计算速度。本发明实现更高效准确的计算目标真实温度，同时满足涡轮叶片在线测温需求。
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公开(公告)号：CN108471355A
公开(公告)日：2018-08-31
申请号：CN201810165078.7
申请日：2018-02-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于海云计算架构的物联网信息互操作方法，属于大数据处理及物联网领域。由基于海云计算的推模式架构和无秩树自动机模块组成；基于海云计算的推模式架构包含云端节点与海端节点，在海计算的海端，处理实时的物联网感知数据流，在云端处理及存储关键数据或生成决策数据等；无秩树自动机模块采用后缀树自动机过滤匹配方法，利用树自动机技术，引入后缀思想，采用无秩树自动机的自底向上推模式方法，处理订阅请求。克服了现有计算技术中数据与计算的融合的不足，将云端与海端有机的整合，有效减少数据处理过程中大量相同转移的中间状态，具有合理优化网络资源、文件处理速度快、语义识别性强的优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106248368A
公开(公告)日：2016-12-21
申请号：CN201610839954.0
申请日：2016-09-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于燃气轮机故障检测领域，具体涉及一种基于深度学习的燃机涡轮叶片故障检测方法。本发明包括：(1)涡轮叶片的温度数据预处理；(2)提取涡轮叶片温度特征向量；(3)基于深度学习网络的故障诊断；(4)燃机涡轮叶片故障检测。本发明针对涡轮叶片温度采集数据样本较大的问题，首次将深度学习方法引入到燃气轮机涡轮叶片故障诊断中，推动了燃气轮机涡轮叶片故障诊断的多样性发展，提高了故障检测的正确率。
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公开(公告)号：CN103679643B
公开(公告)日：2016-06-29
申请号：CN201310215982.1
申请日：2013-06-03
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明属于噪声滤除领域，具体涉及一种采用频域局部阈值法定位其频率，再用高斯陷波滤波器滤除，实现对多条纹噪声定位滤除的方法。多条纹噪声定位滤除方法，包括：1）图像变换；2）分区；3）设定分区阈值；4）条纹噪声频率点定位；5）滤波；本发明提出一种条纹噪声频率定位滤除方法，能够对多种类型的条纹噪声频率定位，且定位准确，使得滤除条纹更加彻底。该方法利用局部阈值法确定噪声频率位置，能够对各种复杂的条纹噪声频率定位,因此解决了受能量分布影响造成的无法定位较小幅值条纹噪声频率的问题。
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公开(公告)号：CN103628983A
公开(公告)日：2014-03-12
申请号：CN201310689800.4
申请日：2013-12-17
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: F02C7/00
Abstract: 本发明的目的在于提供燃气轮机涡轮叶片辐射光路防尘装置，包括调压体、光学体，光学体右端与调压体左端相连，调压体右端与燃气轮机机匣相连，光学体、调压体、燃气轮机机匣均设置通孔，且所有通孔在一条轴线上，调压体的通孔里安装圆锥阀门，圆锥阀门上安装玻璃窗口，光学体的通孔里设置光纤、透镜，调压体里设置均衡室和进气孔，进气孔连通均衡室，均衡室与调压体的通孔通过分气孔相连通，圆锥阀门设置在分气孔的左侧，圆锥阀门连接驱动轴并可在驱动轴的驱动下左右旋转。本发明玻璃窗口清洁周期较常规产品延长几十倍以上。满足商业航空发动机、发电用燃气轮机的长期监测需要。
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公开(公告)号：CN103050008A
公开(公告)日：2013-04-17
申请号：CN201310012813.8
申请日：2013-01-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种夜间复杂交通视频中车辆检测方法。首先用方位模糊技术进行车灯提取，利用光在大气中传播有散射的性质，引入Bouguer’s散射指数模型，在此基础上，通过膨胀移位、阈值提取、坐标变换和逻辑运算，得到车灯，再利用形态学运算将车灯配对并加以追踪。对于遮挡问题，运用前后帧间车辆数目的改变，进行比较判断，对其分别处理。最后利用模糊相似度方法和最大后验概率方法对车速进行估计，本发明能实现较高准确率的车辆追踪，并且整个追踪系统具有较高的精度。
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公开(公告)号：CN102622420A
公开(公告)日：2012-08-01
申请号：CN201210040926.4
申请日：2012-02-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种基于颜色特征和形状上下文的商标图像检索方法。检索方法的步骤是：从构建基于内容图像检索CBIR的商标图像检索系统中获取待检测的商标图像；然后进行RGB彩色商标图像的预处理，包括商标图像的灰度化、归一化和滤波处理；对经过预处理的商标图像进行颜色特征的量化后提取出颜色直方图；进行商标图像形状特征的提取；动态调整商标图像相似度中颜色特征和形状特征的权值系数；综合颜色和形状特征进行商标检索，最终得到符合需要的商标检索图像。本发明相比于单一特征的检索具有更好的效果，系统的检索性能令人满意。同时相关反馈技术的引入也大大提高了检索的成功率，图像检索效果更好，准确性更高。
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