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公开(公告)号：CN112884747B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202110222241.0
申请日：2021-02-28
IPC: G06T7/00 , G06V20/70 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/044 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及图像识别技术领域，具体涉及一种融合循环残差卷积与上下文提取器网络的自动桥梁裂缝检测系统。所述方法包括：使用图像采集设备采集桥梁裂缝图像，并创建用于深度学习模型训练的桥梁裂缝数据集；创建由循环残差卷积块(RRCNN)替换编码器中标准卷积新型的特征编码器‑解码器网络；使用包含空洞卷积、密集空洞卷积块(DAC)以及残差多核池化块(RMP)的上下文提取器网络；结合新型特征编码器‑解码器网络以及上下文提取器网络构建桥梁裂缝自动检测模型；通过桥梁裂缝数据集对桥梁裂缝自动检测模型进行训练，得到理想的精确度；根据训练所得的参数，输入待检测图像，输出结果。本发明具有人工成本低，检测精度高，可操作性强等优点。
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公开(公告)号：CN116245367A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310275824.9
申请日：2023-03-20
Applicant: 长安大学
IPC: G06Q10/0635 , G06Q10/0639 , G06Q10/0832 , G06F17/18 , G06N3/043
Abstract: 本发明涉及危险货物运输车辆交通运输风险评估领域，具体为一种基于层次模糊神经网络的危货车运输风险评估方法及系统，通过对所获取的危险货物运输事故信息进行预处理得到危险货物运输事故数据，并对危险货物运输事故数据分析并提取所造成危险货物运输事故数据的各个影响因素并通过危货运输事故风险评估指标关联关系挖掘得到各个影响因素之间的层次性关系；通过危险货物运输事故数据以及所造成危险货物运输事故数据的各个影响因素之间的层次性关系构建层次模糊神经网络的危险货物道路车辆事故风险评估模型；使用危险货物道路运输事故数据，对基于层次模糊神经网络的危险货物道路车辆事故风险评估模型进行训练和测试得到评估结果，提高了准确性。
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公开(公告)号：CN109327168B
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN201811168570.6
申请日：2018-10-08
Applicant: 长安大学
Inventor： 林海 , 李晓辉 , 董媛 , 赵毅 , 李杰 , 王萍 , 于雅鑫 , 梁华刚 , 李刚 , 龚贤武 , 张弢 , 肖剑 , 周熙炜 , 左磊 , 朱玮 , 闫茂德 , 茹锋 , 段晨东 , 汪贵平
Abstract: 本发明公开了一种永磁同步电机模糊滞环电流控制系统及方法，速度误差和误差变化量作为模糊逻辑控制器输入，输出量G与滞环控制器输出信号匹配，控制PWM产生相应占空比的六路PWM信号，控制逆变器的六个功率开关管，使得电机稳定运行，本发明与传统方法相比，电流跟踪控制的响应速度和稳态精度较好。
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公开(公告)号：CN104883115B
公开(公告)日：2017-11-07
申请号：CN201510221753.X
申请日：2015-05-04
Applicant: 长安大学
IPC: H02P27/12 , H02P25/022
Abstract: 一种开绕组永磁同步电机混合多电平逆变器及控制系统，混合多电平逆变器包括与分压后不同电平直流母线相接的四电平中点钳位逆变器和三电平中点钳位逆变器，四电平中点钳位逆变器与三电平中点钳位逆变器连接三相开绕组永磁同步电机的定子绕组端口；各逆变器均包括三个相同的功率开关桥臂，每个功率开关桥臂由若干个功率开关和功率二极管组成，电机六个定子绕组端口分别与六个功率开关桥臂连接。控制系统包括与混合多电平逆变器和三相开绕组永磁同步电机连接的控制器，控制器包括矢量控制数学计算模块与矢量控制逻辑合成模块，控制器检测计算电机的转子位置，转子转速及定子电流，并向混合多电平逆变器输出调制控制信号。本发明扩展方便，控制灵活。
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公开(公告)号：CN104883115A
公开(公告)日：2015-09-02
申请号：CN201510221753.X
申请日：2015-05-04
Applicant: 长安大学
Abstract: 一种开绕组永磁同步电机混合多电平逆变器及控制系统，混合多电平逆变器包括与分压后不同电平直流母线相接的四电平中点钳位逆变器和三电平中点钳位逆变器，四电平中点钳位逆变器与三电平中点钳位逆变器连接三相开绕组永磁同步电机的定子绕组端口；各逆变器均包括三个相同的功率开关桥臂，每个功率开关桥臂由若干个功率开关和功率二极管组成，电机六个定子绕组端口分别与六个功率开关桥臂连接。控制系统包括与混合多电平逆变器和三相开绕组永磁同步电机连接的控制器，控制器包括矢量控制数学计算模块与矢量控制逻辑合成模块，控制器检测计算电机的转子位置，转子转速及定子电流，并向混合多电平逆变器输出调制控制信号。本发明扩展方便，控制灵活。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104883087A
公开(公告)日：2015-09-02
申请号：CN201510221129.X
申请日：2015-05-04
Applicant: 长安大学
IPC: H02M7/483 , H02M7/5387 , H02M1/12 , H02P27/08
CPC classification number: H02M7/487
Abstract: 一种多电平逆变器通用脉宽调制方法，包括以下步骤：a.参考输入电压标幺化；b.两电平空间矢量脉宽调制占空比计算；c.参考电压矢量所在层数计算；d.矢量反向映射；e.共模电压抑制；f.产生脉宽调制波；本发明通过简单的两电平空间电压矢量调制算法，计算出逆变器电压矢量切换时间占空比，再对占空比进行矢量压缩，建立起基于电压矢量和电平的映射关系，通过这一系列转换能够有效实现多电平电压的转换。通过电平转换，从而简单快速地输出具有共模电压抑制能力的电压矢量，通过选用特定的脉宽调制输出状态避免了共模电压的产生，这样有效抑制了多电平逆变器输出电压中包含的共模分量。
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公开(公告)号：CN103713531A
公开(公告)日：2014-04-09
申请号：CN201310659826.4
申请日：2013-12-06
Applicant: 长安大学
IPC: G05B19/04
Abstract: 本发明公开了一种航空发动机尾喷管喉部面积控制系统，包括航空发动机、用于控制航空发动机尾喷管喉部面积的全权限数字电子控制器、用于控制航空发动机喉部面积的液压机械备份控制器、用于实现航空发动机喉部面积主-备控制模式切换的主-备控制模式切换阀；全权限数字电子控制器上连接有用于控制航空发动机的第二电磁阀组件以及用于在全权限数字电子控制器断电时，响应断电信号并输出包含主-备控制模式切换信息油压的的第一电磁阀组件。本发明设置主-备控制模式切换阀，实现航空发动机喉部面积主-备控制模式安全、平稳、快速的切换。相对于传统的发动机喉部面积控制系统，其具有主-备控制模式切换功能，控制系统工作可靠性和安全性更高。
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公开(公告)号：CN118013195A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410144696.9
申请日：2024-02-01
Applicant: 长安大学
Inventor： 王飚 , 柯吉 , 李艳波 , 李杰 , 李刚 , 陈俊硕 , 李陇杰 , 朱玮 , 王璇 , 林少军 , 袁超 , 靳军 , 贾龙 , 田殿军 , 卢盼 , 蒋靖伟 , 陈敏 , 白璐 , 于永超 , 董金鹏 , 李胜玉
IPC: G06F18/10 , G06F18/2415 , G06F18/213 , G06N10/60
Abstract: 本发明公开了一种基于量子衍生的雷达信号去噪方法及系统，采用高斯滤波器对信号进行平滑化处理进行去局域化，得到平滑后的信号；将平滑后的信号作为定态薛定谔方程的离散势场，通过构建信号系统的Hamilton矩阵，求解出特征值与特征函数；将特征函数按照特征值的大小顺序，得到转换基底，然后将信号与基底进行映射，得到映射系数，完成信号转换；在量子力学的框架下实现了量子衍生变换域内的阈值去噪，采用无偏风险估计算法自动地选取合理的阈值λ；通过收缩特征值|Ei|＞λ的#imgabs0#上的投影系数，保留特征值|Ei|＜λ的#imgabs1#上的投影系数实现去噪。本发明有效去除了雷达信号中的高斯噪声，同样保留主要的信号特征。
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公开(公告)号：CN116362539A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310273041.7
申请日：2023-03-20
Applicant: 长安大学
IPC: G06Q10/0635 , G06Q10/0832 , G06Q10/0639 , G06F17/16
Abstract: 本发明涉及道路危险货物运输安全评估领域，具体为一种危险货物运输的企业安全评估方法、系统、终端及介质，通过获取影响危险货物运输安全的影响因素，根据影响危险货物运输安全的影响因素建立安全评估指标体系并对指标进行量化，采用PFSAHP‑TOPSIS危险货物运输企业安全评估模型对企业进行评分实现对对危险货物运输企业进行安全评估，根据对指标进行量化使得危险货物运输企业安全评估指标体系更加全面，增强了针对性；整合了从业人员、营运车辆以及企业数据，实现了企业安全生产的实时监控。
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公开(公告)号：CN110781729A
公开(公告)日：2020-02-11
申请号：CN201910870821.3
申请日：2019-09-16
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明提供一种碳纤维增强水泥基材料纤维分散性评价模型与评价方法。所述碳纤维增强水泥基材料纤维分散性评价模型构建是利用全卷积神经网络提取碳纤维的深度特征学习；利用所提取的特征信息进行上采样操作，预测出扫描电子显微镜图像中碳纤维的形态特征信息；之后采用深度卷积神经网络和碳纤维形态特征信息回归计算单张图像所反映的碳纤维分散性。所述的评价方法是采用本发明的评价模型对待评价构建的碳纤维分散特性进行评价。本发明能够快速、实时、准确分割电子显微镜图像中的碳纤维并评价其分散性，从而提高碳纤维增强水泥基材料的纤维分散性评价效率和准确程度，能够保证或提升碳纤维增强水泥基材料的性能。
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