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公开(公告)号:CN114913302B
公开(公告)日:2023-07-14
申请号:CN202210386639.2
申请日:2022-04-13
申请人: 南京林业大学
IPC分类号: G06T17/20 , G06F30/27 , G06F30/10 , G01D21/02 , G06F119/04
摘要: 本发明公开了一种基于多传感器融合的旋转接头寿命预测系统及方法,属于工业设备寿命预测领域。对旋转接头在空间中进行三维网格状划分,同时对多传感器设定数据采集频率,按照数据采集频率进行旋转接头指标数据采集,建立数据库,随后建立旋转接头寿命预测模型,预测每个子网格的使用寿命,最后对所有子网格使用寿命取最小值,作为旋转接头整体使用寿命。本发明既能了解到旋转接头整体的情况,又能对局部细节进行观察,获得的信息更全面;从多个角度反应旋转接头的实际情况,用多种指标数据有助于提升预测的准确度,实现对旋转接头的状态从多维度进行准确的评价与预测,且预测结果准确可靠,有利于减少故障发生的概率。
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公开(公告)号:CN114913302A
公开(公告)日:2022-08-16
申请号:CN202210386639.2
申请日:2022-04-13
申请人: 南京林业大学
IPC分类号: G06T17/20 , G06F30/27 , G06F30/10 , G01D21/02 , G06F119/04
摘要: 本发明公开了一种基于多传感器融合的旋转接头寿命预测系统及方法,属于工业设备寿命预测领域。对旋转接头在空间中进行三维网格状划分,同时对多传感器设定数据采集频率,按照数据采集频率进行旋转接头指标数据采集,建立数据库,随后建立旋转接头寿命预测模型,预测每个子网格的使用寿命,最后对所有子网格使用寿命取最小值,作为旋转接头整体使用寿命。本发明既能了解到旋转接头整体的情况,又能对局部细节进行观察,获得的信息更全面;从多个角度反应旋转接头的实际情况,用多种指标数据有助于提升预测的准确度,实现对旋转接头的状态从多维度进行准确的评价与预测,且预测结果准确可靠,有利于减少故障发生的概率。
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公开(公告)号:CN115100514A
公开(公告)日:2022-09-23
申请号:CN202210508159.9
申请日:2022-05-11
申请人: 南京林业大学
摘要: 本发明公开了一种基于FPGA的云跟踪方法,首先通过工业相机获取云团间隔一段时间前后的图像输入FPGA;然后一方面对图像进行畸变校正、图像平滑处理、形态学操作、Canny边缘检测以及提取矩特征,另一方面对图像提取灰度共生矩阵特征量,将上述两种特征赋予适当的权重,作为总的云团特征;最后,预测云团一段时间后的特征量状态,然后将上述特征量与图像二进行匹配从而实现云跟踪。本发明考虑到云的形状随时间会发生改变,并采用多特征进行云跟踪,提高跟踪的准确性。同时考虑到不同类别的云团演变方式不同,针对不同类别的云团分别训练预测模型。本发明采用“FPGA+ARM”体系架构提高了图像采集的实时性、速度以及性能。
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公开(公告)号:CN115100514B
公开(公告)日:2024-10-15
申请号:CN202210508159.9
申请日:2022-05-11
申请人: 南京林业大学
IPC分类号: G06V20/10 , G06V10/44 , G06V10/75 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/08
摘要: 本发明公开了一种基于FPGA的云跟踪方法,首先通过工业相机获取云团间隔一段时间前后的图像输入FPGA;然后一方面对图像进行畸变校正、图像平滑处理、形态学操作、Canny边缘检测以及提取矩特征,另一方面对图像提取灰度共生矩阵特征量,将上述两种特征赋予适当的权重,作为总的云团特征;最后,预测云团一段时间后的特征量状态,然后将上述特征量与图像二进行匹配从而实现云跟踪。本发明考虑到云的形状随时间会发生改变,并采用多特征进行云跟踪,提高跟踪的准确性。同时考虑到不同类别的云团演变方式不同,针对不同类别的云团分别训练预测模型。本发明采用“FPGA+ARM”体系架构提高了图像采集的实时性、速度以及性能。
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