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公开(公告)号：CN111428344B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN202010121709.2
申请日：2020-02-26
Applicant: 长安大学
IPC: G06F30/20 , G06F16/2458 , G06F119/04
Abstract: 本发明提供了一种高速公路机电设备退化分析模型的构建方法，该方法按照以下步骤进行：步骤一，获取原始数据：步骤二，构造运行状态特征参数序列和健康状态监测数据序列：步骤三，筛选敏感参数：步骤四，构造外部因素影响累积效应参数序列：步骤五，筛选主要外部累积效应影响参数：步骤六，建立高速公路机电设备退化分析模型：采用变换后的健康状态监测数据、敏感参数和主要外部累积效应影响参数构造训练数据集。本方法相较于以往通过分析高速公路机电设备故障和维护数据，获取各类设备失效概率分布的方法，本方法可以更加准确地把握设备退化过程。
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公开(公告)号：CN105869408A
公开(公告)日：2016-08-17
申请号：CN201610272791.2
申请日：2016-04-27
Applicant: 长安大学
CPC classification number: G08G1/017 , G01J5/0022 , G01J5/505 , G01J2005/0033 , G01J2005/0077
Abstract: 本发明涉及一种汽车轮毂温度异常检测与预警方法及系统，系统包括监控摄像机、红外热像仪、控制主机及可变信息情报板。所述监控摄像机安装在道路上方，红外热像仪安装在路侧，可变信息情报板安置在监控摄像机下游；当车辆到达检测区域，监控摄像机和红外热像仪分别对车辆采集图像，并发送给控制主机；控制主机对监控摄像机所摄照片进行车牌识别；控制主机提取并融合热成像图像中轮毂的SBDD、HOG和LBP特征，再通过增量支持向量机分类判断其温度是否异常；当发现轮毂温度异常时，将车辆信息发送给可变信息情报板进行预警提示。本发明可有效对汽车轮毂温度异常进行检测并预警，从而避免刹车失灵、起火和爆胎等交通事故的发生。
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公开(公告)号：CN103457465B
公开(公告)日：2015-10-21
申请号：CN201310426167.X
申请日：2013-09-17
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种具有外部可调限流功能的恒流/恒压DC-DC转换系统，该系统包括外部可调限流电路、电流误差放大电路、电压误差放大电路、振荡器、斜坡电流采样电路、PWM产生电路、逻辑驱动电路和输出电路；外部可调限流电路使得该系统具有外部可调限流功能，不仅能够精确调整系统的限流阈值，增加系统应用的灵活性，又可在系统空载时避免大电流的产生，能有效保护系统电路正常工作。本发明系统结构简单，节省芯片面积，适用于具有精确限流要求的电源芯片。
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公开(公告)号：CN103457465A
公开(公告)日：2013-12-18
申请号：CN201310426167.X
申请日：2013-09-17
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种具有外部可调限流功能的恒流/恒压DC-DC转换系统，该系统包括外部可调限流电路、电流误差放大电路、电压误差放大电路、振荡器、斜坡电流采样电路、PWM产生电路、逻辑驱动电路和输出电路；外部可调限流电路使得该系统具有外部可调限流功能，不仅能够精确调整系统的限流阈值，增加系统应用的灵活性，又可在系统空载时避免大电流的产生，能有效保护系统电路正常工作。本发明系统结构简单，节省芯片面积，适用于具有精确限流要求的电源芯片。
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公开(公告)号：CN102739188A
公开(公告)日：2012-10-17
申请号：CN201210222977.9
申请日：2012-06-29
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种单向体声波抑制型声表面波器件，包括在同一基片材料上制作的输入换能器、多条耦合器、输出换能器，其中，多条耦合器的高度等于输入换能器的高度与输出换能器的高度之和，且输入换能器与多条耦合器的上边沿位于同一条直线，输出换能器与多条耦合器的下边沿位于同一条直线，输入换能器的下边沿和输出换能器的上边沿位于同一条直线；所述输入换能器与多条耦合器之间的区域为第一区域，所述多条耦合器与输出换能器之间的区域为第二区域。本发明将单向叉指换能器和全转移多条耦合器组合用于结构设计，因此，在器件性能方向与非单向叉指换能器及无全转移多条耦合器的声表面波器件相比，具有同时降低损耗和抑制体声波的特点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115859711A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211445448.5
申请日：2022-11-18
Applicant: 长安大学
Inventor： 林杉 , 许宏科 , 陈景丽 , 汤博伦 , 罗密 , 牛军 , 路庆昌 , 李晓玲 , 张子程 , 王大伟 , 张丽娜 , 李积伟 , 张宗伟 , 曹佳宝 , 韩常领 , 李宏杰 , 董长松
IPC: G06F30/23 , G01M7/02 , G06F119/14 , G06F119/04 , G06F115/12
Abstract: 本发明公开了一种基于车路耦合振动的公路机电设备疲劳寿命评估方法，涉及预测性维护领域，包括以下步骤：采集机电设备振动数据；进行傅里叶变换得到振动谱密度；对机电设备中的PCB进行结构分析及数据测量，建立PCB有限元模型；将振动谱密度作为激励输入至PCB有限元模型中进行应力分析；以PCB受应力作用最大的元件为基准，选取其周边的区域为待测区域；通过待测区域的相关测量数据计算允许的最大位移值；将振动谱密度作为激励输入至PCB有限元模型中进行形变分析，得到待测区域形变值；比较形变值和最大位移值的大小，评估PCB的疲劳寿命。本发明采用被评估设备在公路车辆通行时所承受的振动数据确定振动谱，更加符合工程实际。
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公开(公告)号：CN113607221A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202111064178.9
申请日：2021-09-10
Applicant: 长安大学
IPC: G01D21/02
Abstract: 本发明公开了一种高速公路隧道机电设备监测装置，包括监测模块、LORA传输模块和网关，监测模块设置在机电设备的采集部，包括：温湿度传感器、振动传感器、噪声传感器、粉尘传感器；ADC传感器分别与上述传感器连接，用于将采集信号转换成数字量；LORA传输模块与ADC传感器连接，用于接收采集到的监测数据并转换成无线传输信号发送；网关包括：LORA接收模块，用于接收LORA传输模块所发送的监测数据；存储模块，与LORA接收模块连接，用于存储LORA接收模块接收的监测数据；处理预警模块，与存储模块连接，用于对存储的监测数据进行处理分析，判断是否需要发送预警信号给远程控制中心。
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公开(公告)号：CN111325403A
公开(公告)日：2020-06-23
申请号：CN202010121710.5
申请日：2020-02-26
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明提供了一种公路隧道机电设备剩余寿命预测方法，该方法采用外部环境参数建立环境因素误差辨识模型，对公路隧道机电设备的内部状态参数进行补偿，获得补偿后的内部状态参数；以补偿后的内部状态参数和公路隧道机电设备故障率作为分析对象，通过核主成分分析获得特征向量；将特征向量作为长短期记忆网络的输入量，将公路隧道机电设备剩余寿命作为长短期记忆网络的输出量，对长短期记忆网络进行训练，获得公路隧道机电设备寿命预测模型；采用公路隧道机电设备寿命预测模型对公路隧道机电设备的寿命进行预测。本发明的方法提高了剩余寿命预测模型中输入量的精准性，从而提高了采用该模型进行剩余寿命预测时所获得的剩余寿命的精准性。
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公开(公告)号：CN109903554A
公开(公告)日：2019-06-18
申请号：CN201910129703.7
申请日：2019-02-21
Applicant: 长安大学
Abstract: 一种基于Spark的路网交通运行分析方法，以实时交通流数据为基础，结合k-means和随机森林算法构建了路网交通运行态势判别模型；选择分布式文件系统存储和弹性分布式数据集并行处理交通数据，实现了路网交通运行状态的实时判别。本发明利用Spark大数据机器学习平台，结合分布式k-means算法进行聚类分析，改善了传统的k-means算法在大数据情况下，算法时效性的问题，实现路网交通运行状态的判别，分析结果可为高速公路管理部门提供实时、可靠的路网运行状态分析服务，同时可为建立高速公路智慧管控平台提供理论依据。
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公开(公告)号：CN112949528B
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202110269503.9
申请日：2021-03-12
Applicant: 长安大学
IPC: G06V20/52 , G06V20/40 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/042
Abstract: 本发明公开了一种基于时空重要性的隧道内车辆再识别方法，属于车辆检测领域。本方法首先利用图论对隧道路网进行建模，从而得到隧道路网拓扑图。训练时要在拓扑图上计算所有相邻节点之间的注意力系数，用于对样本对之间的相似度进行加权约束，从而提高再识别算法的精度。以训练集为候选集，从候选集中取样时，利用多示例学习的方式，将训练集划分为多个多示例包，利用多示例包的特征表示来涵盖每个示例的特征，这一采样方式缩小了候选图片的范围。本发明方法区别于传统车辆再识别方法，充分利用了隧道监控设备的时空分布信息对候选集图像进行约束，并缩短了再识别图像匹配所需时间，提高了监控图像不足够清晰时再识别算法的精度。
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