公开(公告)号：CN108413882B

公开(公告)日：2020-06-12

申请号：CN201810112679.1

申请日：2018-02-05

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 白利兵 ,  何棱云 ,  于海超 ,  程玉华 ,  田露露 ,  张睿恒 ,  陈雪

IPC: G01B11/06

Abstract: 本发明公开了一种基于红外热成像的涂层厚度检测方法，收集一系列涂层厚度不同、基底厚度相同的标准试件，分别采用加热设备对每个标准试件涂层面进行持续加热，采集获得涂层面的红外热图像序列，从中提取出表面温度变化曲线，获取从开始加热至曲线斜率达到预设阈值K的时间，结合对应的涂层厚度拟合得到时间‑涂层厚度曲线，当需要对被测试件进行涂层厚度检测时，采用相同方法获取被测试件从开始加热至曲线斜率达到预设阈值K的时间，从时间‑涂层厚度曲线搜索得到待测试件的涂层厚度。本发明简单易行，对测试对象和测试设备要求较低，检测时所需时间较少，检测准确率较高。

公开(公告)号：CN111028196A

公开(公告)日：2020-04-17

申请号：CN201911036996.0

申请日：2019-10-29

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 白利兵 ,  王晓杰 ,  程玉华 ,  田露露 ,  林科培 ,  胡自翔 ,  张杰 ,  周权 ,  绍晋梁

IPC: G06T7/00 ,  G06T5/00

Abstract: 本发明公开了一种基于热图像时间序列特征的红外图像增强方法，首先对采集到的热图像序列进行处理，利用曲线拟合函数对每个点的温度-时间响应曲线进行平滑处理并将求导得到第二帧时刻的导数值的算术平方根作为该点的涡流强度值；利用无源场的基尔霍夫电流定律和涡流场的物理性质作为约束条件，利用迭代算法得到涡流的水平分量情况和竖直分量情况，最后再将水平分量和竖直分量绘制成矢量图，得到涡流的流向图，从而实现了红外图像增强处理。

公开(公告)号：CN109142835B

公开(公告)日：2020-04-14

申请号：CN201810668113.7

申请日：2018-06-26

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 陈凯 ,  程玉华 ,  许波 ,  贾树林 ,  张杰 ,  韩文强 ,  赵佳

IPC: G01R13/02 ,  G05B19/042

Abstract: 本发明公开了一种具有波形多帧记录功能的数据采集系统，在对采集数据进行常规采集、缓存和显示以外，还对采集数据进行了多帧记录，其具体方法为：用户设置多个触发类型，生成触发信号，将外部存储器划分为多个独立存储区域并分配给各个触发类型；将采集数据写入某个独立存储区域，然后用对应的触发信号进行触发判断并存储得到深存储波形数据，并根据计算得到的抽点系数对深存储波形数据进行抽点然后显示。本发明对数据进行深存储，并对符合触发参数的波形进行多帧分区域存储，便于用户观察波形细节。

公开(公告)号：CN107977011B

公开(公告)日：2020-03-24

申请号：CN201711432615.1

申请日：2017-12-26

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 程玉华 ,  殷春 ,  胡彬杨 ,  时晓宇 ,  张博 ,  周静 ,  薛建宏

IPC: G05D1/08 ,  G05D1/10

Abstract: 本发明公开了一种基于分数阶控制算法的四旋翼无人机飞行控制方法，控制器整体使用反步控制结构，将四旋翼无人机的二阶非线性系统拆分为两个子系统，并分别构建满足李亚普诺夫稳定性理论的控制律，并通过虚拟中间控制变量将二者串联成为一完整控制器，使控制器能够很好的适配系统的非线性，且具有良好的完整性；同时，为了增强控制器的抗扰动能力和鲁棒性，在第二次反步设计时，对被控变量进行滑模控制设计，引入滑模控制的高抗扰能力、强鲁棒性。

公开(公告)号：CN110307983A

公开(公告)日：2019-10-08

申请号：CN201910530487.7

申请日：2019-06-19

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 程玉华 ,  殷春 ,  马浩鹏 ,  彭威 ,  黄雪刚 ,  陈凯 ,  时晓宇 ,  周静

IPC: G01M13/045 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于CNN-Bagging的无人机轴承故障诊断方法，先采集轴承信号，再对轴承信号预处理，提取出时域信号和时频域信号；然后分别基于时域信号和时频域信号通过集成学习算法构建时域弱分类模和时频域弱分类模，最后通过时域弱分类模和时频域弱分类模预测出待检测无人机轴承信号的隶属概率值，从而实现无人机轴承故障诊断。

公开(公告)号：CN108344390B

公开(公告)日：2019-09-24

申请号：CN201810116140.3

申请日：2018-02-06

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 于海超 ,  何棱云 ,  程玉华 ,  白利兵 ,  田露露 ,  张睿恒 ,  陈雪

IPC: G01B21/08 ,  G01J5/00

Abstract: 本发明公开了一种基于k范围温度变化斜率曲线的涂层厚度检测方法，收集一系列涂层厚度不同、基底厚度相同的标准试件，分别采用加热设备对每个标准试件涂层面进行持续加热，采集获得涂层面的红外热图像序列，提取得到k范围温度变化斜率曲线，提取从开始加热时刻至k范围温度变化斜率达到预设阈值K的时间点数量，结合对应的涂层厚度通过多项式拟合得到标定方程，当需要对被测试件进行涂层厚度检测时，采用相同方法获取被测试件的k范围温度变化斜率曲线，获取从开始加热至曲线斜率达到预设阈值K的时间，根据标定方程计算得到待测试件的涂层厚度。本发明简单易行，对测试对象和测试设备要求较低，检测时所需时间较少，检测准确率较高。

公开(公告)号：CN108109128B

公开(公告)日：2019-09-24

申请号：CN201711240565.7

申请日：2017-11-30

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 程玉华 ,  陈雪 ,  田露露 ,  白呼和 ,  于海超 ,  段宝妹 ,  白利兵

IPC: G06T5/50 ,  G06T7/13

Abstract: 本发明公开了一种基于空间相关性的红外热图像处理方法，首先实时在线采集加热阶段的视频流数据，然后提取边缘信息，分析相邻两帧的相关性，计算相关性系数，绘制出随时间变化的相关性系数曲线，它反映了被测试件在加热过程中多缺陷耦合后的热响应状态的差异性，最后根据预设值选取出几幅合适的热图像经融合后进行后续的缺陷检测。

公开(公告)号：CN108375748B

公开(公告)日：2019-08-20

申请号：CN201810090043.1

申请日：2018-01-30

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 陈凯 ,  姜籍翔 ,  程玉华 ,  苟轩 ,  张树 ,  吴卓倚

IPC: G01R35/00

Abstract: 本发明公开了一种基于正弦激励和DFT变换的非线性校准方法，先采集原始信号序列{xk}，再计算原始信号序列{xk}的初始时刻相位根据初始时刻相位得到原始信号的离散表达式，进而确定校准区间，在校准区间内，建立采样值与理论值的映射关系，根据映射关系对这些离散点进行样条插值处理，得到一条光滑曲线G(x”)，最后在校准区间内利用G(x”)中从而完成所有采样点的校准。

公开(公告)号：CN110032981A

公开(公告)日：2019-07-19

申请号：CN201910318232.4

申请日：2019-04-19

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 米金华 ,  王馨苑 ,  程玉华 ,  白利兵 ,  陈凯 ,  盛瀚民

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/12

Abstract: 本发明公开了一种基于改进支持向量机的旋转机械故障识别方法，首先在旋转机械的各个故障状态下从不同传感器提取工作信号，分别进行时频特征提取并约简，得到各个工作信号的特征向量，基于这些特征向量获取每个故障状态的训练样本集和验证样本集，采用基于云模型的遗传算法对基于支持向量机网络的多分类模型的核函数和惩罚因子进行参数优化处理，得到多分类模型，当旋转机械发生故障时从各个传感器提取出特征向量，输入多分类模型得到故障识别结果。采用本发明可以有效提高旋转机械故障识别的准确度和效率。

公开(公告)号：CN109872319A

公开(公告)日：2019-06-11

申请号：CN201910137931.9

申请日：2019-02-25

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 殷春 ,  张昊楠 ,  程玉华 ,  黄雪刚 ,  薛婷 ,  陈凯 ,  李毅

IPC: G06T7/00 ,  G06K9/62 ,  G01N21/88 ,  G01N25/20

Abstract: 本发明公开了一种基于特征挖掘和神经网络的热图像缺陷提取方法，通过选取热图像序列中的步长将图像分块，并根据分块去除冗余信息，提取代表性瞬态热响应。本发明利用特征提取公式对瞬态热响应的总热量、吸热阶段的温度变化率、放热阶段的温度变化率、温度均值、温度峰值这些特征进行提取，并根据所提取出的特征，构建神经网络，并将瞬态热响应分类，然后，对三维矩阵进行变换，得到含有缺陷区域的二维图像，最后采用模糊C均值算法对含有缺陷区域的二维图像进行聚类和二值化，得到最终的缺陷图像，从而提取出热图像的缺陷特征。本发明通过深层次挖掘瞬态热响应曲线所包含的物理信息，提高了聚类的合理性，从而提高了缺陷提取的精准度。