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公开(公告)号：CN217458271U
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202221245338.X
申请日：2022-05-23
Applicant: 安徽送变电工程有限公司 , 国网安徽省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: B65H54/74
Abstract: 本实用新型涉及一种尾绳收绳机，公开了一种模块化动力机构及具有该机构的尾绳收绳机，其包括设置在机架(1)上的安装板(301)和用于驱动绕线盘转动的驱动部(302)，驱动部(302)包括驱动本体(303)，驱动本体(303)的输出端与绕线盘(2)的动力输出轴端(201)相互插接且周向限位，驱动本体(303)安装在安装板(301)上且可沿绕线盘(2)的动力输出轴端(201)轴向与安装板(301)脱离。本实用新型中所提供的模块化动力机构整体结构简单，零部件少，无论是拆卸还是装配过程均较为简便，更好将收绳机从一个施工现场搬运到另一个施工现场，能够做到对尾绳收绳机上动力机构进行快速拆卸和装配。
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公开(公告)号：CN119716501B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510237403.6
申请日：2025-03-03
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G01R31/28 , G06N3/0464 , G06N20/00 , G06N3/0442 , G06F18/213 , G06F18/21 , G06F18/231 , G06F18/23213 , G06F18/2411
Abstract: 本发明公开了一种用于系统级芯片异常值自适应测试的故障模型构建方法；涉及芯片测试的故障构建技术领域，在不同温度、电压、频率和负载等条件下大规模测试芯片，采集信号延迟、功耗等性能参数，运用Z‑score或箱线图法筛选异常值，用滑动窗口处理；通过CNN或RNN提取特征，归一化；K‑Means或层次聚类分类故障特征，准确率≥80%；SVM或决策树构建模型，能预测故障、自更新，根据芯片参数变化自适应调整，用独立数据验证优化，留一法等评估，梯度下降优化。本发明能对系统级芯片进行多条件测试，精准筛选异常值，提取特征并分类故障，构建可自更新的故障模型，实现自适应调整，验证优化提高准确率，提升芯片测试与故障诊断效率和准确性。
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公开(公告)号：CN118897045A
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202410877364.1
申请日：2024-07-02
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明公开了一种面向VOCs多组分的气体监测装置及方法，属于VOCs多组分气体监测技术领域。所述装置包括：气体传感器阵列，数据采样处理主板，以及气体进样气路。气体传感器阵列与数据采样处理主板相连接，并放置在传感器腔体内由气体进样气路输送待测气体；主板上各个芯片通过PCB连接，基于各种串行总线协议进行板上通信，并由主控模块完成对各功能模块的控制和检测、计算过程；所述方法包括：对采样取得的序列数据进行预处理和响应特征提取，传感器响应值的计算，气体种类和浓度的识别、计算。本发明利用多传感器阵列实现了针对VOCs气体的实时在线监测，包括对多种VOC气体单一、混合组分的定性种类识别和定量浓度计算。
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公开(公告)号：CN117824501A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410029977.X
申请日：2024-01-09
Applicant: 国家电网有限公司 , 国家电网有限公司特高压建设分公司 , 北京送变电有限公司 , 合肥工业大学
Inventor： 宋继明 , 毛继兵 , 但刚 , 邱宁 , 马跃 , 郄鑫 , 张鹏飞 , 倪向萍 , 周维 , 黄雄峰 , 董然 , 王志强 , 韩亚宁 , 张宇娇 , 宋洪磊 , 刘波 , 孙浩
IPC: G01B11/00 , G01S17/894 , G01S17/10 , G01S19/29 , G01S19/43 , H03H17/02 , G06F18/2433
Abstract: 本发明公开了一种利用多线激光雷达的电力施工空间带电体三维点阵坐标的测定方法，使用可调节三脚架对激光雷达进行水平较准，并通过两台RTK定位模块确定正北方向并于此方向放置激光雷达扫描面获取面阵空间三维点云数据，使用统计滤波算法滤除无效数据后通过人工选点的方法选取10个特征点并进行坐标转换得到带电体三维点阵坐标。本发明对电力施工空间带电体三维点阵坐标的测定的效率显著提升。
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公开(公告)号：CN117169290A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311034827.X
申请日：2023-08-15
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明涉及气敏传感器敏感浆料技术领域，且公开了一种半导体金属氧化物气敏浆料的制备方法，包括以下步骤：S1、将五水四氯化锡、无水乙醇和去离子水置入容器中进行混合，搅拌至2‑5min，然后再加入35wt％盐酸溶液，搅拌30‑60min后得到分散液，再将所得到的分散液置于反应釜中，在180‑220℃的温度反应10‑36h，最后进行固液分离和洗涤处理，得到50‑90nm的氧化锡颗粒。该半导体金属氧化物气敏浆料及其制备方法和应用，不仅可以增加敏感材料之间的接触，而且提供了活性更高的钯催化剂，这使其气敏长期稳定性得到了极大的提高，解决了现有技术中半导体金属氧化物气体传感器长期服役过程中灵敏度变低、稳定性较弱的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116519872A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202211711726.7
申请日：2022-12-29
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G01N33/00 , G01N21/3504 , G01N27/26 , G01R31/367 , H01M10/48 , G06F18/241
Abstract: 本发明公开了一种面向锂离子电池热失控监测的多气体传感器联用监测方法，根据所需测量的气体种类和浓度范围，选择多个相同以及多个不同型号的气体传感器进行联用；通过多个相同型号的气体传感器的共同工作获得其对应气体的浓度信息并判定单个传感器失效的方法；通过多个不同型号的气体传感器采集信号的差异性判断监测气体的种类，改善传感器的选择性特征；通过对锂电池多种气体成分的监测，结合人工神经网络算法优化，通过机器学习以及云端数据库的建立和反馈，判断锂电池的各种场景下的运行工况尤其是热失控时的前期征兆，为锂离子电池的安全处置提供必要的依据，有利于新能源汽车的安全运行。
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公开(公告)号：CN113378796A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110794172.0
申请日：2021-07-14
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于上下文建模的宫颈细胞全切片分类方法，包括：1.获取T类宫颈细胞全切片样本；2.构造基于Faster Rcnn网络的细胞检测和特征提取模块，对宫颈细胞全切片样本进行细胞检测和特征提取，对固定大小的细胞核图像提取特征，得到不同类型细胞全切片中的细胞核图像的特征序列；3.搭建双向长短期记忆网络和注意力机制融合的上下文建模模块；4.搭建宫颈细胞全切片分类器；5.进行宫颈细胞全切片的分类预测。本发明通过对输入的不同宫颈细胞全切片中的细胞核图像进行特征提取后的信息进行更加有效的学习，完成对多种不同宫颈细胞全切片的准确分类，能够有效降低当前宫颈细胞分类方法对于细胞级别的标注代价。
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公开(公告)号：CN119720060B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510238301.6
申请日：2025-03-03
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G06F18/2433 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06F18/2135 , G06F18/22 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/096 , G06F21/71
Abstract: 本发明公开了一种硬件木马深层次表征模型构建及特征提取方法及系统；涉及木马模型构建提取技术领域，包括收集硬件木马和正常硬件数据，进行数据清洗，基于统计分析剔除异常值和归一化，最小‑最大归一化，基于深度学习算法，卷积或循环神经网络，含多层结构和池化操作构建表征模型，用训练数据训练，引入正则化项优化，将待检测数据输入训练好的模型，通过阈值和规则集判断是否存在木马及类型。本发明结合深度学习自动学特征，优化训练，降维提效，可视化结果，提高硬件木马检测的准确性、效率和可靠性，保障系统安全。
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公开(公告)号：CN105260530A
公开(公告)日：2016-01-20
申请号：CN201510640813.1
申请日：2015-09-29
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种磁流变阻尼器逆模型的建模方法及其应用，其特征是：在Bouc-Wen模型的变换模型基础上推导出磁流变阻尼器逆模型的数学表达式，建立磁流变阻尼器励磁电流与可控阻尼力、阻尼器相对位移和相对速度之间的对应关系。一种磁流变阻尼器逆模型的控制电路，包括磁流变阻尼器逆模型的实现电路、磁流变阻尼器驱动电路和磁流变阻尼器，共同构成磁流变阻尼器的闭环控制系统。本发明能简化磁流变阻尼器逆模型的建模过程，减小磁流变阻尼器的阻尼力由于固有的强非线性磁滞特性引起的误差，从而提高阻尼力的控制精度。
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公开(公告)号：CN119716501A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202510237403.6
申请日：2025-03-03
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G01R31/28 , G06N3/0464 , G06N20/00 , G06N3/0442 , G06F18/213 , G06F18/21 , G06F18/231 , G06F18/23213 , G06F18/2411
Abstract: 本发明公开了一种用于系统级芯片异常值自适应测试的故障模型构建方法；涉及芯片测试的故障构建技术领域，在不同温度、电压、频率和负载等条件下大规模测试芯片，采集信号延迟、功耗等性能参数，运用Z‑score或箱线图法筛选异常值，用滑动窗口处理；通过CNN或RNN提取特征，归一化；K‑Means或层次聚类分类故障特征，准确率≥80%；SVM或决策树构建模型，能预测故障、自更新，根据芯片参数变化自适应调整，用独立数据验证优化，留一法等评估，梯度下降优化。本发明能对系统级芯片进行多条件测试，精准筛选异常值，提取特征并分类故障，构建可自更新的故障模型，实现自适应调整，验证优化提高准确率，提升芯片测试与故障诊断效率和准确性。
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