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公开(公告)号：CN118114118A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410322882.7
申请日：2024-03-21
申请人： 南京理工大学
IPC分类号： G06F18/241 , G06F18/243 , G06N3/0464
摘要： 本发明公开了一种基于CNDT模型的典型武器装备故障诊断方法。采集历史运行数据，将其分为正常数据和故障数据，并将故障数据划分为不同故障类型。这些数据被标记并上传至计算机以供记录和分析。在将数据传递给模型之前，进行数据增强、降噪和归一化处理。本发明创建并使用了卷积神经网络和决策树，分别作为特征提取模型和故障分类模型。由此建立了一个典型武器装备故障诊断模型，该模型基于CNDT结构。首先，利用CNN强大的特征提取能力提取原始数据中的隐藏特征，接着将这些特征输入决策树模型输出结果；利用滚动轴承故障数据集对CNDT模型进行验证，结果表明该模型有着较高的准确率和较少的算法运行时间，为解决滚动轴承故障诊断问题提供了一种可行的解决方案。
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公开(公告)号：CN117648861A
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202311627237.8
申请日：2023-11-29
申请人： 南京理工大学
IPC分类号： G06F30/27 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G01S7/40 , G06F111/04 , G06F111/08
摘要： 本发明公开了一种基于理论辅助的雷达探测性能预测方法。建立雷达系统探测性能分析指标体系和雷达系统经典物理模型与约束；根据分析指标体系，通过传感器采集雷达状态指标作为原始数据集输入模型中；将原始数据集进行数据预处理；将经过数据预处理的数据利用主成分分析降维算法进行降维，得到训练数据集；将雷达方程和干扰方程结合均方误差准则构建损失函数；将步骤S4获得的训练数据集输入卷积‑长短期记忆神经网络CNN‑LSTM中进行训练，训练目标函数采用步骤S5获得的损失函数，以指定形式输出预测结果。该方法使得模型训练过程在满足雷达系统特定物理约束条件的同时，保留了数据驱动简单、直接、高效的优点，使预测模型具有更好的泛化性能。
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公开(公告)号：CN110288201B
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN201910465567.9
申请日：2019-05-30
申请人： 南京理工大学
摘要： 本发明公开了一种城市治理标准化工作平台，包括：信息填报模块、单元验收模块、案件处置模块、统计查询模块、知识库模块、系统管理模块以及四级用户单元，所述四级用户单元包括一级用户：市城治办；二级用户：区城治办；三级用户：街道；四级用户：单元用户。本发明通过统计查询完成数据的汇总与排名，对各级单位实现有效监督，加快城市治理标准化建设工作。
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公开(公告)号：CN102145738A
公开(公告)日：2011-08-10
申请号：CN201010105271.5
申请日：2010-02-04
申请人： 南京理工大学
IPC分类号： B63B59/00
摘要： 本发明公开了一种自动控制的反海盗高压含沙水炮系统及方法，所述系统由目标坐标测定仪、含沙高压水炮、控制手柄和大视场望远式光学搜索镜组成，并布置于船只甲板的防御区域；其中，目标坐标测定仪由控制主机和控制箱组成；在目标坐标测定仪内部，通信模块、变焦驱动模块、图像融合和取差模块、伺服计算机、激光测距模块和主控计算机通过总线连接，控制手柄和光学搜索镜作为外部设备通过总线连接主控计算机；观瞄镜采集的视频信息由主控计算机转换为控制箱显示屏要求的视频格式，发送给显示屏显示；控制箱通信模块连接含沙高压水炮。本发明充分利用光电技术对海盗船和海盗的信息捕获和处理，实现了对海盗劫掠行为具有威慑力的积极主动防御。
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公开(公告)号：CN101934135A
公开(公告)日：2011-01-05
申请号：CN201010235863.9
申请日：2010-07-26
申请人： 南京理工大学
IPC分类号： A63B71/06
摘要： 本发明公开了一种体能自动化测试系统，该系统包括体能测试考核管理计算机1、无线网关15和若干测试子系统，各个测试子系统将测试的信息传输给管理计算机1，由管理计算机1对测试的信息进行记录和处理；所述测试子系统包括身高体重测试子系统、3000米测试子系统、5X10米测试子系统、俯卧撑测试子系统和仰卧起坐测试子系统，其中身高体重测试子系统6与管理计算机1通过计算机标配RS232通信接口相连接，将测试的信息传输给管理计算机1，其余的子系统通过无线网关将测试信息传输给管理计算机1。本发明的测试系统可以在不影响被测者发挥的情况下完成测试。
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公开(公告)号：CN118411562A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410541078.8
申请日：2024-04-30
申请人： 南京理工大学
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
摘要： 本发明公开了一种基于双流注意力卷积的红外图像故障诊断方法，首先对数据集进行裁剪，翻转以扩充数据集的规模。接着将红外图像数据集输入到双流注意力卷积神经网络中进行X和Y方向的双向空间特征的提取与融合，很好地解决了小样本不均衡的问题，同时能够更全面地捕捉到红外图像中的重要的温度分布和变化趋势。最后，将待诊断的故障图像输入到训练好的故障诊断模型，进行感应电机红外图像的故障诊断。该方法的独特之处在于它的双流卷积神经网络结构，可以综合不同尺度的信息，提高故障诊断的准确性和适应性。此方法为感应电机红外图像的故障诊断提供了一种强大的工具，可用于小样本的红外图像故障诊断任务。
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公开(公告)号：CN117745094A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311758697.4
申请日：2023-12-20
申请人： 南京理工大学
IPC分类号： G06Q10/0637 , G06Q50/26 , G06F16/2458
摘要： 本发明公开了一种基于FEDAF模型的战场关键资源状态预测方法。该方法的关键包括FEAFM计算机制下的FEAFM‑s和FEAFM‑c计算方法，以及FDDecomp时间序列分解法。该方法包括步骤：数据采集以及预处理；预处理后的资源关键性能指标时间序列数据输入进编码器；在编码器中经过FEAFM‑s，将序列从时域通过FFT变换到频域并进行注意力计算；将结果进一步输入至FDDecomp，进行时间序列分解以及降噪；而后输入进解码器；再分别经过FEAFM‑c和FDDecomp；最终对分解完成的趋势项和季节项进行加权求和得到输出。本发明降低了指挥信息系统在对作战资源进行状态预测时所耗费的计算开销，并缓解了数据漂移带来的不利影响，提升了对战场关键资源状态预测的效果。
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公开(公告)号：CN110365311B
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN201910504627.3
申请日：2019-06-12
申请人： 南京理工大学(CN)
摘要： 本发明提出了一种随机传感器饱和下多率时变网络系统滤波器的设计方法，包括以下步骤：1)建立存在随机传感器饱和的时变多率网络系统模型；2)建立多传感器饱和下时变多率网络系统输出模型；3)建立基于事件触发机制的触发器模型；4)根据以上3种模型，建立时变多率网络系统的滤波器模型；5)基于滤波器模型，建立系统的误差模型；6)对误差模型分别分析其H∞性能及方差约束性能；7)综合考虑6)中的性能指标后，利用舒尔补引理，求出满足预期指标的有限时域H∞滤波器的解，最终完成滤波器的设计。本发明综合分析了多速率网络系统的H∞和方差约束两个性能指标，使设计的滤波器具有更好的稳定性与鲁棒性。
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公开(公告)号：CN110365311A
公开(公告)日：2019-10-22
申请号：CN201910504627.3
申请日：2019-06-12
申请人： 南京理工大学
摘要： 本发明提出了一种随机传感器饱和下多率时变网络系统滤波器的设计方法，包括以下步骤：1)建立存在随机传感器饱和的时变多率网络系统模型；2)建立多传感器饱和下时变多率网络系统输出模型；3)建立基于事件触发机制的触发器模型；4)根据以上3种模型，建立时变多率网络系统的滤波器模型；5)基于滤波器模型，建立系统的误差模型；6)对误差模型分别分析其H∞性能及方差约束性能；7)综合考虑6)中的性能指标后，利用舒尔补引理，求出满足预期指标的有限时域H∞滤波器的解，最终完成滤波器的设计。本发明综合分析了多速率网络系统的H∞和方差约束两个性能指标，使设计的滤波器具有更好的稳定性与鲁棒性。
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