一种基于重构相似性的复杂装备不均衡异常检测方法

    公开(公告)号:CN115510967A

    公开(公告)日:2022-12-23

    申请号:CN202211164149.4

    申请日:2022-09-23

    Abstract: 本申请提供了一种基于重构相似性的复杂装备不均衡异常检测方法,通过CAE‑SIAMESE模型,实现了样本不均衡条件下的航空发动机异常进行检测;CAE‑SIAMESE模型包括卷积自编码器和孪生神经网络;卷积自编码器,用于表征学习;孪生神经网络,用于度量样本重构相似性。本申请诊断精度高并且抗噪能力强;引入重构相似性学习机制使得CAE‑SIAMESE获取的正常样本的重构相似性更大而异常样本的重构相似性更小,更有利于正常与异常的诊断;网络中的卷积层更能捕获多维监控数据中的复杂关系,更能表征原始样本的特点;孪生神经网络在度量相似性时可以抵抗噪声的影响,有效解决发动机监控数据存在噪声问题。

    基于总体最小二乘法的近红外脑功能信号处理方法

    公开(公告)号:CN107174204B

    公开(公告)日:2020-07-24

    申请号:CN201710335261.2

    申请日:2017-05-12

    Abstract: 基于总体最小二乘法的近红外脑功能信号处理方法,本发明涉及近红外脑功能信号处理方法。本发明目的是为了解决现有技术对脑灰质层中的近红外脑功能活动响应信号检测提取精度低的问题。过程为:一:获得五个不同波长的近红外光在距离检测器D相同距离R下的光密度变化量的时间信号;二:采用修正郎伯比尔定律对步骤一获得的五个不同波长的近红外光在距离检测器D相同距离R下的光密度变化量的时间信号构建方程组;三:将步骤二中的方程组改写为如下的矩阵形式;四:对三中的增广矩阵B进行奇异值分解;五:得到检测器处的氧合血红蛋白浓度变化时间信号和检测器处的还原血红蛋白浓度变化时间信号的总体最小二乘解。本发明用于信号提取领域。

    基于总体最小二乘法的近红外脑功能信号处理方法

    公开(公告)号:CN107174204A

    公开(公告)日:2017-09-19

    申请号:CN201710335261.2

    申请日:2017-05-12

    CPC classification number: A61B5/0075 A61B5/7235

    Abstract: 基于总体最小二乘法的近红外脑功能信号处理方法,本发明涉及近红外脑功能信号处理方法。本发明目的是为了解决现有技术对脑灰质层中的近红外脑功能活动响应信号检测提取精度低的问题。过程为:一:获得五个不同波长的近红外光在距离检测器D相同距离R下的光密度变化量的时间信号;二:采用修正郎伯比尔定律对步骤一获得的五个不同波长的近红外光在距离检测器D相同距离R下的光密度变化量的时间信号构建方程组;三:将步骤二中的方程组改写为如下的矩阵形式;四:对三中的增广矩阵B进行奇异值分解;五:得到检测器处的氧合血红蛋白浓度变化时间信号和检测器处的还原血红蛋白浓度变化时间信号的总体最小二乘解。本发明用于信号提取领域。

    一种基于ToF相机与毫米波雷达融合的人体建模系统及方法

    公开(公告)号:CN117036600A

    公开(公告)日:2023-11-10

    申请号:CN202310949505.1

    申请日:2023-07-31

    Abstract: 本发明公开了一种基于ToF相机与毫米波雷达融合的人体建模系统及方法,方法通过以下步骤实现:步骤一,通过ToF相机模块采集人体衣着ToF点云信号获取ToF点云数据;步骤二,通过数据接收及处理模块对ToF点云数据进行预处理获取人体衣着ToF点云;步骤三,通过二维运动系统模块对人体被遮挡的人体体表毫米波雷达信号进行二维移动控制每运行一段距离毫米波雷达采集一帧信号,完成毫米波雷达的SAR采集;步骤四,通过采集的毫米波雷达信号,进行处理获取被遮挡的人体体表毫米波雷达点云;步骤五,通过ToF点云和毫米波雷达点云进行配准融合以及表面重建,最终获得高精度着衣人体建模。

    一种用于偏瘫患者手部功能恢复的康复训练系统

    公开(公告)号:CN116942467A

    公开(公告)日:2023-10-27

    申请号:CN202310844267.8

    申请日:2023-07-11

    Abstract: 本发明公开了一种用于偏瘫患者手部功能恢复的康复训练系统,属于康复医疗领域,尤其涉及偏瘫患者手部功能的恢复;解决了现有康复训练系统所存在的训练方式被动、患者训练积极性差、训练效率低、无法获得训练反馈以及无法对康复训练的效果进行评估的问题;所述系统包括肌电信号采集装置、上位机装置以及外骨骼康复手套装置;所述上位机装置包括预处理模块、特征提取模块、分类模型模块以及运动指令模块;所述预处理模块,用于对所述表面肌电信号进行预处理操作,获得预处理后的表面肌电信号;所述特征提取模块,用于对所述预处理后的表面肌电信号进行特征提取操作,获取其特征向量。本发明适用于对偏瘫患者手部进行康复训练。

    一种基于深度孪生自注意力网络的航空发动机小样本故障诊断方法

    公开(公告)号:CN115545092A

    公开(公告)日:2022-12-30

    申请号:CN202211057935.4

    申请日:2022-08-31

    Abstract: 本申请提供了一种基于深度孪生自注意力网络的航空发动机小样本故障诊断方法,采用时间序列聚类和孪生神经网络相结合,实现航空发动机小样本故障的诊断。本申请通过学习一种相似性度量来解决小样本条件下多标签分类问题,有效地提高小样本条件下多故障分类的准确率,有效地缓解深度神经网络的过拟合问题;使用SANet作为孪生神经网络的特征提取模块,以期学到更丰富的时序特征,进而提高不同类型样本在映射空间中的可分性;SANet可以同时提取时间序列的短期依赖和长期依赖,并在提取长期依赖方面优于RNN模型;有效地缓解样本不均衡所带来的训练问题,对故障样本的诊断效果更佳。

    一种多关节诊疗机器人柔顺力控制模式下的重力补偿方法

    公开(公告)号:CN113319855B

    公开(公告)日:2022-04-12

    申请号:CN202110719915.8

    申请日:2021-06-28

    Abstract: 一种多关节诊疗机器人柔顺力控制模式下的重力补偿方法,属于诊疗机器人力控领域,为了解决现有的重力补偿方法对诊疗机器人重力补偿精度不足的问题。本发明实时记录机器人多个姿态下的姿态矩阵以及传感器的测量值,构造线性方程组,通过最小二乘法求解诊疗工具的参数向量;在诊疗工具处于初始位置时以及按照大地坐标系调整诊疗工具的姿态,使诊疗工具的重力只剩沿六维力与力矩传感器坐标的y轴方向时,分别记录传感器的测量值;在传感器坐标系下,利用降维解析法计算诊疗工具重心的位置;计算出诊疗工具的重力分量与力矩分量补偿值,实现对诊疗工具的重力补偿。有益效果为实现对多种诊疗工具在多姿态工作模式下的高精度重力补偿。

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