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公开(公告)号：CN113048938A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202110239185.1
申请日：2021-03-04
申请人： 湖北工业大学
摘要： 本发明实施例提供了一种合作目标设计以及对应的姿态角测量系统及方法，合作目标采用立体式设计，包括：十六个高度不同的特征点，带切口的角锥棱镜，二维PSD以及配套电路；姿态角测量系统包括：合作目标、单目视觉测量单元、激光跟踪测量单元以及计算单元；姿态角测量过程中，合作目标固定在被测物上，单目视觉测量单元和激光跟踪测量单元分别固定在预设位置。首先通过单目视觉测量单元测量得到合作目标的滚动角，其次根据合作目标中二维PSD测量得到光斑坐标，再根据激光束空间向量唯一性，计算得到合作目标姿态角。本发明设计的合作目标克服了现有技术中需要识别特定特征点，特征点需共面等问题；采用该合作目标可提高系统10‑30m范围内的姿态测量能力。
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公开(公告)号：CN115493617B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202210928754.8
申请日：2022-08-03
申请人： 湖北工业大学
IPC分类号： G01C25/00
摘要： 本发明提供了一种激光跟踪姿态角现场精度的评定系统，包括：激光跟踪设备单元、合作靶标单元、评定系统测量场单元、评定系统控制场单元、长度测量设备单元以及计算单元。激光跟踪设备单元固定在预设位置，在合作靶标的配合下实现姿态测量；评定系统测量场单元与合作靶标单元刚性连接、固定安装在被测物上；评定系统控制场单元固定预设在合作靶标单元和评定系统测量场单元周围；长度测量设备单元建立起评定系统控制场内部点与测量场内部点的距离约束；计算单元为具有编程和计算功能的设备。通过将姿态角测量结果溯源至长度计量基准实现姿态角测量精度的评定。该姿态角现场精度评定系统和方法操作简单、适应性好，能综合反映测量系统现场使用状态。
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公开(公告)号：CN113048938B
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202110239185.1
申请日：2021-03-04
申请人： 湖北工业大学
摘要： 本发明实施例提供了一种合作目标设计以及对应的姿态角测量系统及方法，合作目标采用立体式设计，包括：十六个高度不同的特征点，带切口的角锥棱镜，二维PSD以及配套电路；姿态角测量系统包括：合作目标、单目视觉测量单元、激光跟踪测量单元以及计算单元；姿态角测量过程中，合作目标固定在被测物上，单目视觉测量单元和激光跟踪测量单元分别固定在预设位置。首先通过单目视觉测量单元测量得到合作目标的滚动角，其次根据合作目标中二维PSD测量得到光斑坐标，再根据激光束空间向量唯一性，计算得到合作目标姿态角。本发明设计的合作目标克服了现有技术中需要识别特定特征点，特征点需共面等问题；采用该合作目标可提高系统10‑30m范围内的姿态测量能力。
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公开(公告)号：CN115493616A
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202210928752.9
申请日：2022-08-03
申请人： 湖北工业大学
IPC分类号： G01C25/00
摘要： 本发明提供了一种激光跟踪姿态角现场精度的评定方法，包括以下步骤：(1)获取激光跟踪姿态角现场精度评定系统的测量场内部点空间向量和控制场内部点空间向量；(2)确定距离约束；(3)建立齐次坐标变换矩阵方程；(4)赋予方程组初值；(5)求解评定系统姿态角；其中，激光跟踪姿态角现场精度评定系统包括激光跟踪设备单元、合作靶标单元、评定系统测量场单元、评定系统控制场单元、长度测量设备单元以及计算单元。该姿态角现场精度评定系统和方法避免了国内现阶段基于角度基准评定方法中较为严格的坐标系配准要求，在现场建立控制场和测量场，保证了溯源环境和现场环境一致性。
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公开(公告)号：CN113028990B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202110250220.X
申请日：2021-03-08
申请人： 湖北工业大学
摘要： 本发明提供了一种基于加权最小二乘的激光跟踪姿态测量系统及方法，包括：激光跟踪测量单元、单目视觉测量单元以及靶标，靶标包括角锥棱镜及光电位置传感器；激光跟踪测量单元和单目视觉测量单元分别固定在预设位置，靶标固定放置在被测物上；综合利用角锥棱镜与光电位置传感器测量方位角与俯仰角时的高分辨率、单目视觉测量横滚角时的高灵敏度，通过加权最小二乘，基于激光光束向量在不同坐标系之间的转换关系完成姿态角的测量。该测量系统及方法提高了大尺寸范围内激光跟踪姿态测量的整体精度，克服了单目姿态测量精度随距离增加线性递减的问题，同时改善了利用纵向投影比进行姿态测量时近距离精度较低的问题。
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公开(公告)号：CN112785091B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202110239188.5
申请日：2021-03-04
申请人： 湖北工业大学
IPC分类号： G06F18/20 , G06Q10/20 , G06Q10/0639 , G06Q50/02 , G06F30/25 , G06N3/006 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06F30/27 , G06F111/06
摘要： 本发明提供了一种对油田电潜泵进行故障预测与健康管理的方法，包括：故障模式分析模块、状态监测模块、健康状态评估模块、故障预测模块以及维修策略模块；状态监测模块用于获取电潜泵特征参数；健康状态评估模块通过对监测数据和历史数据的处理分析，完成电潜泵状态实时评估；故障预测模块采用组合预测方法，并结合故障模式分析模块对电潜泵剩余使用寿命进行估计；维修策略模块分析制定出相应的维修策略，实现对电潜泵的保障决策。本发明首先构建了油田电潜泵完备的故障预测与健康管理系统架构，其次在故障预测模块，采用基于时间序列与BP神经网络结合的故障预测方法，可有效弥补单一预测方法的不足，提高预测精度，有效缩短预测时间。
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公开(公告)号：CN115493616B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202210928752.9
申请日：2022-08-03
申请人： 湖北工业大学
IPC分类号： G01C25/00
摘要： 本发明提供了一种激光跟踪姿态角现场精度的评定方法，包括以下步骤：(1)获取激光跟踪姿态角现场精度评定系统的测量场内部点空间向量和控制场内部点空间向量；(2)确定距离约束；(3)建立齐次坐标变换矩阵方程；(4)赋予方程组初值；(5)求解评定系统姿态角；其中，激光跟踪姿态角现场精度评定系统包括激光跟踪设备单元、合作靶标单元、评定系统测量场单元、评定系统控制场单元、长度测量设备单元以及计算单元。该姿态角现场精度评定系统和方法避免了国内现阶段基于角度基准评定方法中较为严格的坐标系配准要求，在现场建立控制场和测量场，保证了溯源环境和现场环境一致性。
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公开(公告)号：CN115493617A
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202210928754.8
申请日：2022-08-03
申请人： 湖北工业大学
IPC分类号： G01C25/00
摘要： 本发明提供了一种激光跟踪姿态角现场精度的评定系统，包括：激光跟踪设备单元、合作靶标单元、评定系统测量场单元、评定系统控制场单元、长度测量设备单元以及计算单元。激光跟踪设备单元固定在预设位置，在合作靶标的配合下实现姿态测量；评定系统测量场单元与合作靶标单元刚性连接、固定安装在被测物上；评定系统控制场单元固定预设在合作靶标单元和评定系统测量场单元周围；长度测量设备单元建立起评定系统控制场内部点与测量场内部点的距离约束；计算单元为具有编程和计算功能的设备。通过将姿态角测量结果溯源至长度计量基准实现姿态角测量精度的评定。该姿态角现场精度评定系统和方法操作简单、适应性好，能综合反映测量系统现场使用状态。
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公开(公告)号：CN113028990A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110250220.X
申请日：2021-03-08
申请人： 湖北工业大学
摘要： 本发明提供了一种基于加权最小二乘的激光跟踪姿态测量系统及方法，包括：激光跟踪测量单元、单目视觉测量单元以及靶标，靶标包括角锥棱镜及光电位置传感器；激光跟踪测量单元和单目视觉测量单元分别固定在预设位置，靶标固定放置在被测物上；综合利用角锥棱镜与光电位置传感器测量方位角与俯仰角时的高分辨率、单目视觉测量横滚角时的高灵敏度，通过加权最小二乘，基于激光光束向量在不同坐标系之间的转换关系完成姿态角的测量。该测量系统及方法提高了大尺寸范围内激光跟踪姿态测量的整体精度，克服了单目姿态测量精度随距离增加线性递减的问题，同时改善了利用纵向投影比进行姿态测量时近距离精度较低的问题。
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公开(公告)号：CN112785091A
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN202110239188.5
申请日：2021-03-04
申请人： 湖北工业大学
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q10/00 , G06Q10/06 , G06Q50/02 , G06F30/25 , G06F30/27 , G06N3/00 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F111/06
摘要： 本发明提供了一种对油田电潜泵进行故障预测与健康管理的方法，包括：故障模式分析模块、状态监测模块、健康状态评估模块、故障预测模块以及维修策略模块；状态监测模块用于获取电潜泵特征参数；健康状态评估模块通过对监测数据和历史数据的处理分析，完成电潜泵状态实时评估；故障预测模块采用组合预测方法，并结合故障模式分析模块对电潜泵剩余使用寿命进行估计；维修策略模块分析制定出相应的维修策略，实现对电潜泵的保障决策。本发明首先构建了油田电潜泵完备的故障预测与健康管理系统架构，其次在故障预测模块，采用基于时间序列与BP神经网络结合的故障预测方法，可有效弥补单一预测方法的不足，提高预测精度，有效缩短预测时间。
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