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公开(公告)号：CN110836993A
公开(公告)日：2020-02-25
申请号：CN201911113408.9
申请日：2019-11-14
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01R13/02
Abstract: 本发明公开了一种基于FPGA的随机等效采集系统，将各采样批次采集得到的采样数据进行串并转换后存储至数据缓存模块的RAM中，由脉冲输出模块得到第一个有效的触发信号和之后的第一个随路时钟的时间间隔，经过脉冲展宽模块展宽后，由时间间隔测量模块测量得到测量值；等效采样控制模块的标志寄存器根据测量值将对应位置为1；起始地址计算模块根据测量值计算得到起始地址，并存储在起始地址存储模块中，当等效采样完成后，上位机根据起始地址读取每个采样批次采集的数据进行波形重构，得到等效采样波形。本发明利用RAM存储数据，上位机读取RAM中的数据并进行数据重构，提高波形捕获率高，减少FIFO资源消耗。
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公开(公告)号：CN108198181B
公开(公告)日：2019-12-27
申请号：CN201810064381.8
申请日：2018-01-23
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于区域分割和图像融合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，然后对图像进行预处理后提取边缘信息，接着对热图像序列进行等区域分割，对每个子区域分析其空间相关性，即按照时间顺序，计算各子区域相邻帧之间的相关性系数，再通过对相关性系数与阈值比较，返回不满足阈值条件的子区域的左上角坐标值及对应的帧数，最后利用这些子区域的左上角坐标值及对应的帧数融合成一帧图像，从而实现缺陷信息的增强并快速识别缺陷，完成缺陷定量检测。
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公开(公告)号：CN110262618A
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201910530715.0
申请日：2019-06-19
Applicant: 电子科技大学
IPC: G05F1/67
Abstract: 本发明公开了一种基于无稳态振荡极值搜索的光伏峰值功率跟踪方法，通过对局部阴影下光伏最大功率进行跟踪，建立光伏阵电池串并联成光伏阵列模型，然后改变光伏子模块中的光照强度来模拟实际光伏阵列模型产生局部阴影的情况；给定初始输入电压值v0，采用无稳态振荡法按照预设时间进行极值搜索，通过判断两个相近时间点功率的差值来确定是否达到局部功率极值，如若没有，则延长搜索时间继续搜索该初始电压下的局部功率极值，当判断达到当前局部极值后更新初始电压值进行下一个局部功率点的搜索，直到监督达到结束条件停止搜索，实现局部阴影下的光伏峰值功率跟踪。
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公开(公告)号：CN110082136A
公开(公告)日：2019-08-02
申请号：CN201910318220.1
申请日：2019-04-19
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01M99/00 , G01M13/045
Abstract: 本发明公开了一种基于云遗传算法优化支持向量机的旋转机械故障诊断方法，首先在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，分为训练样本集A和训练样本集B，先将训练样本集A作为训练样本，采用云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预优化处理，然后再采用训练样本集B进行再次优化从而得到多分类模型，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诊断结果。本发明可以有效提高旋转机械故障诊断的准确度和效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109991458A
公开(公告)日：2019-07-09
申请号：CN201910243722.2
申请日：2019-03-28
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01R13/02
Abstract: 本发明公开了一种基于FPGA的波形纵向平均系统，待测信号经ADC模块采集并经抽点模块抽点后存储至第一FIFO模块，第二FIFO模块用于存储累加数据，在每次数据有效触发后，加法器在波形纵向平均控制模块控制下从第一存储模块中读取抽点数据同时从第二FIFO模块中读取累加数据，求和后作为新的累加数据存入第二FIFO模块中，当累加的采集数据数量达到纵向平均次数时，由除法器从第二FIFO模块中读取累加数据进行移位截断实现平均，将平均结果存入缓存模块，由上位机读取并送入显示器进行显示。本发明通过FPGA来实现波形纵向平均，在提高波形刷新率的同时，还可以节省存储资源。
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公开(公告)号：CN109816638A
公开(公告)日：2019-05-28
申请号：CN201910005050.1
申请日：2019-01-03
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于动态环境特征和加权贝叶斯分类器的缺陷提取方法，通过选取热图像序列中的步长将图像分块并去除冗余信息，提取代表性瞬态热响应。之后，再利用特征提取公式进行特征提取，在贝叶斯分类器中引入环境变量，用来描述在同一区域中不同环境下的瞬态热响应，进一步细化在同一区域下的瞬态热响应，使得在多个环境情况下，即使有部分瞬态热响应发生混叠，也能够通过剩下有差异的瞬态热响应进行分类将瞬态热响应分类，然后，对三维矩阵进行变换，最后采用模糊C均值算法进行图像分割，二值化分割后的图像，从而提取出热图像的缺陷特征。本发明考虑了检测环境，避免瞬态热响应的混叠，从而避免检测环境差异带来的瞬态热响应类别分类误差。
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公开(公告)号：CN106447136B
公开(公告)日：2019-05-28
申请号：CN201610972537.3
申请日：2016-11-07
Applicant: 电子科技大学
CPC classification number: Y02B20/42
Abstract: 本发明公开了一种基于变幅值变增益梯度极值搜索算法的照明节能控制方法，通过PID闭环控制保持照度需求，同时又通过变幅值变增益梯度极值搜索算法，不断迭代快速寻找到照明系统能耗的最低值，并保持最低值稳定输出；在变幅值变增益梯度极值搜索算法中，引入一个正信号来改变扰动的幅值，这个信号先快速增大，以保证算法的精确度，然后减小，缩短了算法搜索所需的时间，此外引入另一个正信号来改变增益大小，使增益先增大后减小，增大时使算法的输出快速的向极值点靠近，减小时，使输出在极值点附近的抖颤度减小，这样既缩短了搜索时间，又减小了趋于稳定时的抖颤度。采用本发明可以提高梯度极值搜索算法的速度和准确度。
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公开(公告)号：CN109767438A
公开(公告)日：2019-05-17
申请号：CN201910019827.X
申请日：2019-01-09
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于动态多目标优化的红外热图像缺陷特征识别方法，通过对热图像序列变换步长选取出像素点的瞬态热响应，并采用FCM进行分类，得到各个像素点的瞬态热响应的所属类别，然后考虑每个类别像素点与同类像素点的像素值相似性，以及与不同类别像素点的差异性，构造相应的多目标函数，同时，在每次环境发生变化后，通过预测机制，为种群进化提供引导方向，帮助多目标优化算法对新变化做出快速响应，获得热图像序列的降维结果，最后利用脉冲耦合神经网络提取出红外热图像的缺陷特征，从而实现代表瞬态热相应(温度点)的精确选择，保证了缺陷特征提取的精准度，同时降低了动态环境下获取各个类别信息代表瞬态热相应的计算消耗。
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公开(公告)号：CN109636755A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201811518732.4
申请日：2018-12-12
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06T5/00
CPC classification number: G06T5/00 , G06T5/002 , G06T2207/10048
Abstract: 本发明公开了一种通过加权估计实现红外热图像增强的方法，先计算目标像素点周围的k个像素点与目标点之间的差值，再将任意两个周围像素点与目标点之间的差值的乘积作为这两个像素点之间的相关系数，然后通过这两个像素点像素值及它们之间的相关系数估算出目标点的像素值，并对其进行归一化，得到增强处理后该目标点的像素值，最后再按照该方法重复对红外热图像中的每个像素点进行处理，并进行平滑滤波处理，即可得到增强处理后的红外热图像。
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