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公开(公告)号：CN113431635A
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN202110552727.0
申请日：2021-05-20
申请人： 上海交通大学 , 中国铁建重工集团股份有限公司
摘要： 本发明提供了一种半监督的盾构隧道掌子面地质类型预测方法及系统，包括如下步骤：从机器数据中筛选出与地质条件有关的机器参数；对筛选出的机器参数进行预处理；根据预处理后的机器参数构造无标签数据集和带标签数据集；建立预测隧道掌子面地质条件的半监督框架，得到地质特征提取器和特征分类器；利用带约束的DenseNet自编码网络与无标签数据集训练地质特征提取器；利用深度神经网络与带标签数据集训练地质特征分类器，最终实现对掌子面前方地质类型的预测。本发明具有更高的分类精度和更好的泛化性能，能更有效地指导盾构施工，提高盾构掘进效率。
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公开(公告)号：CN113431635B
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202110552727.0
申请日：2021-05-20
申请人： 上海交通大学 , 中国铁建重工集团股份有限公司
摘要： 本发明提供了一种半监督的盾构隧道掌子面地质类型预测方法及系统，包括如下步骤：从机器数据中筛选出与地质条件有关的机器参数；对筛选出的机器参数进行预处理；根据预处理后的机器参数构造无标签数据集和带标签数据集；建立预测隧道掌子面地质条件的半监督框架，得到地质特征提取器和特征分类器；利用带约束的DenseNet自编码网络与无标签数据集训练地质特征提取器；利用深度神经网络与带标签数据集训练地质特征分类器，最终实现对掌子面前方地质类型的预测。本发明具有更高的分类精度和更好的泛化性能，能更有效地指导盾构施工，提高盾构掘进效率。
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公开(公告)号：CN118357958A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410542548.2
申请日：2024-04-30
申请人： 上海交通大学
IPC分类号： B25J17/00
摘要： 一种刚柔耦合农业采摘机械臂关节，包括：依次固定连接的刚柔耦合进给关节、柔性弯曲关节和刚性腕关节，刚性腕关节与外部刚性机械臂间通过法兰盘固定连接。刚柔耦合进给关节包括：伸缩端盖、进给固定支架、波纹管和螺纹柱，伸缩端盖与外部刚性机械臂相连，波纹管的一端与伸缩端盖相连，另一端与螺纹柱的一端固定连接，螺纹柱的另一端滑动设置于进给固定支架中，波纹管通过气压驱动实现伸缩。本发明能够完成高精度定位、灵活高效避障、末端大角度翻转与小距离进给等功能，在与刚性机械臂组合后，能在狭小密集枝叶环境中实现高效无损的果实采摘作业过程。
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公开(公告)号：CN113792610B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202110959720.0
申请日：2021-08-20
申请人： 上海智能制造功能平台有限公司 , 上海交通大学
IPC分类号： G06F18/213 , G06F18/24 , G06F30/17 , G06F30/27 , G06F111/08
摘要： 本发明公开了一种谐波减速器健康评估方法及装置，其中健康评估方法包括：采集谐波减速器的转速和扭矩数据；提取转速和扭矩数据的时域特征，并将时域特征转化为高维特征矢量；利用降维算法将高维特征矢量转化为低维特征；将低维特征通过马氏距离度量得到距离集；将距离集转化为健康指标；将健康指标与健康阈值对比，高于健康阈值为健康。本发明提出一种基于数据驱动的方法，采集实际运行过程中的信号，方便快速地分析健康性能，缓解了基于模型方法依赖较多物理假设的技术问题。
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公开(公告)号：CN113820079B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202110926053.6
申请日：2021-08-12
申请人： 中铁工程装备集团有限公司 , 上海交通大学
IPC分类号： G01M3/26 , G06F18/2415 , G06F18/2431 , G06F18/27 , G06F18/2131 , G06N5/01 , G06N7/01
摘要： 本发明提供一种基于循环平稳理论和Stacking模型的液压缸泄漏故障诊断方法，涉及液压缸泄漏的故障诊断技术领域，该方法包括：步骤S1：采集不同泄漏程度下液压缸的出口压力信号，构建初始样本集；步骤S2：对压力信号进行去噪，将压力信号分解为循环周期信号和残余信号；步骤S3：分别提取一阶循环频率特征CS1和二阶循环频率特征CS2，构成故障特征集；步骤S4：将故障特征集进行预处理，将预处理后的故障特征集作为训练数据，完成对模型的训练；步骤S5：根据得到待识别的液压缸压力信号的故障特征集，将故障特征集进行数据标准化后，输入到训练好的模型中，完成液压缸泄漏程度的故障诊断。本发明能够有更高的识别准确率。
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公开(公告)号：CN116458286A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310519842.7
申请日：2023-05-10
申请人： 上海交通大学
IPC分类号： A01B39/18 , G01S19/45 , A01B39/08 , A01B39/22 , A01B39/20 , A01B39/28 , A01B51/02 , A01B59/06 , A01B63/12 , A01B69/00 , A01B69/08 , A01M21/02 , H04L12/40 , H04N23/661 , B25J11/00
摘要： 一种全自主水田主动除草机器人，包括驱动行走车体、地形自适应除草机具姿态调整机构、主动式除草机具、行线检测及自动驾驶系统。本发明通过采用行间和株间电驱动主动除草，速度控制灵活，与被动式除草相比同时提高水田复杂环境下的除草效果，不平地形姿态补偿的秧苗行线检测，机器人作业平台的地形自适应与除草机具的姿态主动调整，实现机共融复杂行线与杂草的识别，视觉与北斗结合的自动驾驶。
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公开(公告)号：CN116401540A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310100319.0
申请日：2023-02-06
申请人： 上海交通大学
IPC分类号： G06F18/214 , G06F18/25 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N20/00
摘要： 本发明提供了一种基于群体数据和自编码器的设备健康评估方法及系统，包括：获取同一工况下多个相同设备的运行状态信号；对所有信号进行预处理，计算信号间的差异性并生成差异性矩阵,将多时刻多时间跨度的差异性矩阵拼接成张量；利用差异性矩阵拼接成的张量作为训练数据，训练多尺度自编码器以最小化重构误差，生成机器学习模型；将经过处理的设备运行数据输入多尺度自编码器，通过重构误差反映数据偏离正常状态的程度，根据数据异常程度评估设备健康状况。本发明通过群体数据之间的差异性判断个体数据的异常，从而反映出设备的健康状况，避免了高频信号的采集和复杂工况的控制。
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公开(公告)号：CN110991544B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN201911259308.7
申请日：2019-12-10
申请人： 上海交通大学 , 上海智能制造功能平台有限公司
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/77 , G06V10/774
摘要： 本发明公开了一种基于PICA‑VMD和Hilbert边际谱的轴向柱塞泵空化等级识别方法，该方法的步骤如下：采集轴向柱塞泵壳体处的振动信号并构建初始样本集；采用小波包自适应阈值对原始信号进行去噪；对去噪后的信号进行PICA‑VMD变换得出对应的Hilbert边际谱，提取边际谱中的边际谱幅值作为故障特征并构建特征集；采用PCA法对提取的故障特征进行降维；最后将降维后的故障特征集输入到多分类SVM模型内完成空化等级的识别。本发明方法能有效地识别出轴向柱塞泵的空化等级，Hilbert边际谱幅值能够较好地反映微弱的轴向柱塞泵空化故障特征。
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公开(公告)号：CN113221458B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202110534801.6
申请日：2021-05-17
申请人： 上海交通大学 , 上海智能制造功能平台有限公司
IPC分类号： G06F30/27 , G06F30/17 , E21D9/08 , G06N3/0442 , G06N3/08
摘要： 本发明提供了一种盾构刀盘扭矩多步预测方法和系统，包括：采集刀盘扭矩信号并预处理为刀盘扭矩序列；利用VMD分解法将刀盘扭矩序列分解为多个子序列和残差序列，通过EWT分解法对残差序列进行进一步分解；对扭矩子序列进行归一化并输送至LSTM神经网络；构建盾构刀盘扭矩神经网络多步预测模型并进行训练；对预设未来时刻的刀盘扭矩数值进行预测；根据预设未来时刻的刀盘扭矩数值分别计算均方根误差、平均绝对误差和平均绝对百分误差，测试刀盘扭矩的预测精度。本发明实现了高精度的刀盘扭矩实时多步预测，有助于指导司机提前调整盾构机的操作参数，实现盾构机的高效安全推进，从而提升盾构机的自动化和智能化水平。
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公开(公告)号：CN113738629B
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202110984812.4
申请日：2021-08-24
申请人： 上海交通大学 , 上海智能制造功能平台有限公司
摘要： 本发明公开了一种柱塞泵旋转组件绕流损失模拟测量方法：将测试泵缸体轴的伸出端连接扭矩传感器，扭矩传感器连接驱动电机；将测试泵壳体内的油液排出，使壳体内的缸体轴和柱塞与油液分离，启动驱动电机，通过扭矩传感器测得空载状态下的摩擦力矩M0；将柱塞置于缸体轴内部，油液注满壳体内部，启动驱动电机，缸体轴参与绕流运动，通过扭矩传感器测得绕流阻力矩M1；将柱塞露出缸体轴外部，油液注满壳体内部，启动驱动电机，缸体轴和柱塞均参与绕流运动，通过扭矩传感器测得绕流阻力矩M2；缸体轴在充液壳体内的绕流阻力矩Mc＝M1‑M0；柱塞在充液的壳体内的绕流阻力矩Mp＝M2‑M1。
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