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公开(公告)号：CN115183733A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202211113255.X
申请日：2022-09-14
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明涉及非成像光学的方位检测领域，公开了一种基于CPC的非成像远距离方位检测的方法与系统，根据要实现的视场和距离的大小，设计复合抛物面集光器的相关参数，在光学软件中插入设计的复合抛物面集光器，并结合探测器进行仿真模拟，获取探测器数据信息，将所述探测器数据信息输入BP神经网络进行机器学习，获取强相关线性回归的BP神经网络，将采集的特定目标物的探测器数据信息输入机器学习后强相关线性回归的BP神经网络输出特定目标物的方位信息。本发明结合复合抛物面集光器、Tracepro及BP神经网络来实现大视场的远距离方位检测，在实现远距离方位检测的情况下确保方位检测的精度，同时兼顾了视场角以及距离。
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公开(公告)号：CN119467145A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202510055411.9
申请日：2025-01-14
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明涉及一种基于光谱对比的发动机尾焰异常检测方法与系统，方法包括：基于辐射模型模拟发动机理想燃烧过程，生成供参考的理想尾焰光谱，并提取目标物质的参考光谱强度；采集待测发动机的尾焰的实际尾焰光谱，并获取目标物质的实际光谱强度；基于参考光谱强度和实际光谱强度获取用于判断待测发动机是否故障的动态特征；构建用于判断动态特征是否异常的动态阈值范围；基于动态阈值范围判断动态特征是否异常，其中，若动态特征超出动态阈值范围，则动态特征存在异常，若动态特征处在动态阈值范围内，则动态特征不存在异常。本发明实现了仿真与实际监测之间的有机结合，可灵活实现高精度、实时的故障诊断。
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公开(公告)号：CN119467144A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202510054579.8
申请日：2025-01-14
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多传感器和光谱数据融合的发动机故障检测方法，包括：采集正常发动机的发动机尾焰的第一光谱数据、基准温度和基准压力，基于第一光谱数据对目标物质的理想光谱特征进行提取；采集待检测发动机的发动机尾焰的第二光谱数据，基于第二光谱数据获取目标物质的实际光谱特征；采集待检测发动机的发动机尾焰的实际尾焰温度和实际尾焰压力，并对实际光谱特征进行校正以获得实际光谱校正特征；基于理想光谱特征和实际光谱校正特征获取用于判断待检测发动机是否故障的动态特征；构建动态阈值范围；基于动态阈值范围判断动态特征是否异常。本发明可灵活准确的用于发动机故障的预测和及时报警，可充分的减少事故发生。
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公开(公告)号：CN115183733B
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202211113255.X
申请日：2022-09-14
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明涉及非成像光学的方位检测领域，公开了一种基于CPC的非成像远距离方位检测的方法与系统，根据要实现的视场和距离的大小，设计复合抛物面集光器的相关参数，在光学软件中插入设计的复合抛物面集光器，并结合探测器进行仿真模拟，获取探测器数据信息，将所述探测器数据信息输入BP神经网络进行机器学习，获取强相关线性回归的BP神经网络，将采集的特定目标物的探测器数据信息输入机器学习后强相关线性回归的BP神经网络输出特定目标物的方位信息。本发明结合复合抛物面集光器、Tracepro及BP神经网络来实现大视场的远距离方位检测，在实现远距离方位检测的情况下确保方位检测的精度，同时兼顾了视场角以及距离。
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