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基于网络的大型机电装备远程运行监视和故障诊断
重点围绕实施大型机电设备预测性的状态检修需要,建立设备状态劣化监测模型,在线评价设备健康状态。采用自动逻辑推理的自主故障诊断方法,结合专家人机交互方式进行观察、推理的人工诊断方式,形成更准确全面的故障原因分析和故障定位。根据状态评价和故障定位结果,自动给出设备维修建议的方法。利用长期积累的设备试验、运行、故障前后的各种状态数据,进行设备状态劣化模型、故障诊断模型的更新和修正方法。基于Internet的远程协作诊断机制,遇到疑难问题时邀请多领域专家进行在线会商。可以用于机电设备、水电机组、风力发电机组
扬州大学 2021-04-14
新冠肺炎确诊病例的CT特征研究
2020年1月31日,兰州大学第一医院2019-nCoV研究团队在国际放射学首位期刊Radiology(IF 7.608)发布了学术成果:2019-nCoV确诊病例的CT特征;同步推送全球放射医师,关注新型冠状病毒肺炎的CT影像学表现。2019-nCoV科研攻关专家组组长、兰州大学第一医院院长李汛教授正在带领科研团队,紧密围绕2019-nCoV流行病学特点、快速诊断技术、诊疗模式、中药防杀与治疗、防控体系构建与感控指南建立、消毒与废物处理六个方面进行全方位研究。医院第1例病例确诊后,雷军强教授作为第一作者将其典型的影像学特征在国际顶级放射期刊报道,助力抗击新冠病毒肺炎工作的进行。 兰州大学第一医院院长助理祁小龙教授、雷军强教授及其放射科团队将围绕“基于智能影像技术的重大公共卫生事件防控体系构建”开展科研攻关,紧密配合一线医护团队开展2019-nCoV疫情的早筛、早隔、早诊和早治。
兰州大学 2021-04-10
一种基于改进的 SVD-Krylov 算法的数控机床进给系统建模方法
本发明公开了一种基于改进的 SVD-Krylov 算法的数控机床进给 系统建模方法,该算法包括如下步骤:基于动力学方程建立数控机床 进给系统的状态空间方程模型;获得原始系统状态空间矩阵,原始系 统和传递函数模型;设定降阶系统阶次,启动多点矩匹配 SVD-Krylov·112·算法进行降阶;输出降阶系统状态空间矩阵,降阶系统及相应降阶传 递函数模型;采用正交实验方法和时间响应法进行降阶算法仿真验证。 提出的降阶建模算法降阶后的模型能够保证渐近稳定,计算效率高, 同时采用迭代
华中科技大学 2021-04-14
密码算法的FPGA实现和加速优化
一、项目分类 显著效益成果转化 二、成果简介 主要针对密码算法的FPGA实现和加速优化。其特征在于,系统通过软硬件协同实现不同认证机制,系统包括硬件认证模块和软件功能模块。利用FPGA的可编程逻辑电路部分实现认证机制算法的硬件加速。 集成电路中差分对管的失调电压或者带隙电压会随着温度和电源电压的变化而产生漂移,从而恶化前台校正的结果。经过理论分析、模拟仿真和实际电路测试,我们发现这种由温度和电源电压变化而引起的失调漂移呈现一定的线性特征,可以用线性内插或者反馈的方式对失调漂移进行校正,从而无需传统的后台校正电路,具有校正电路简单、对比较器正常工作无干扰、精度高等优点。
厦门大学 2022-07-27
一种基于自适应边缘检测和映射模型的一维码识别算法
本发明公开了一种基于自适应边缘检测和映射模型的一维码识 别算法。该算法利用一维码四个角点对一维码图片进行投影变换,校 正一维码图像中可能存在的投影或者仿射变形,然后利用校正后的图 像生成两种扫描线,一种是基于图像分块的,一种是基于梯度变化的, 对于获得的扫描线采用一种自适应边缘检测算法来找到一维码条和空 的边缘位置,接着采用一种边缘映射模型将获得的边缘位置映射到正 确的编码位置,根据编码位置来获得条和空的宽度,从而依据条空的 宽度比和编码规则求解一维码信息。按照本发明实现的一维码识别算 法,能实现对
华中科技大学 2021-04-14
一种基于CMA-ES优化算法设计声学超材料单元的方法
本发明公开了一种基于CMA?ES优化算法设计声学超材料单元的方法,该方法将CMA?ES优化算法和有限元分析方法集合,CMA?ES优化算法可以对0?1排布的阵列进行优化,每一个尺寸维度的0?1阵列,都对应一种声学超材料单元结构,其中,0和1分别代表由空气或光敏树脂构成的声学单元结构的子单元;在优化过程中,每一个声学超材料单元结构的等效折射率和阻抗值可以通过有限元分析方法分析提取,作为CMA?ES优化算法中适应度函数的变量;通过对适应度函数的值进行优化,最终可以得到最优的、满足设计要求的声学超材料单元结
东南大学 2021-04-14
一种基于改进和声搜索算法的无线传感器网络路由方法
本发明提出了一种基于改进和声搜索算法的无线传感器网络路由方法,包括以下步骤:Step1、初始化算法相关参数 HMS、HMCR、PAR 以及评价次数 eval_Nomax;Step2、利用轮盘赌初始化和声记忆库 HM;Step3、评价和声库中各和声路径的适应度;Step4、设置 eval_No=0;Step5、设置 i=0;Step6、产生候选和声;Step7、eval_No++,若 eval_No<eval_Nomax,执行 Step8;否则执行 Step11;Step8、对和声库中的第 i 条和声 Xi={s,x2,…xj,…,d},进行邻域搜索;Step9、eval_No++,若 eval_No<eval_Nomax,执行 Step10;否则执行 Step11;Step10、i++,若 i<HMS,执行 Step6;否则执行 Step5;Step11、记录和声记忆库中的最优和声路径。本发明的路由方法具有较高的能效,并且能够有效地延长整个网络的生命周期。
华中科技大学 2021-04-11
一种基于遗传算法的含铰结构非线性参数识别方法
本发明公开了一种基于遗传算法的含铰结构非线性参数识别方法,包括用一种非线性模型来描述含铰结构中铰链的非线性特性,建立铰链结构的动力学模型,得到含铰结构的M、K、C方程;将含铰结构的M、K、C方程转化为非线性的代数方程组;利用数值分析中的Newton迭代法对得到的代数方程组进行求解,得到含铰结构的频响数据;根据求解的频响数据与试验获得的频响数据构建目标函数,通过Matlab中的GA遗传算法进行全局化搜索,最终识别出最优的非线性参数值。本发明的含铰结构非线性参数的识别方法,可以识别含铰结构的非线性特性,克服了传统方法需要提供经验初值及只能保证局部最优的局限性。
东南大学 2021-04-11
结直肠癌筛查、早期诊断及预后预测的循环肿瘤DNA甲基化分子标记物
  在该研究的训练组和验证组人群中,CRC诊断模型和预后预测模型均表现出了令人满意的效果。在训练组和验证组的人群中,该诊断模型准确率均达到96%,并且在验证组中该模型诊断敏感性达87.9%,特异性达89.6%,相对于目前临床常用的结直肠癌血清标志物癌胚抗原CEA的准确率为67%,诊断准确度大幅度提高。在对患者预后预测的准确性方面,根据ctDNA甲基化标志物预后预测模型计算得到联合预后评分指数(cp-score)对患者的预后预测的准确性要明显高于临床常用的预后指标,如肿瘤原发部位、TMN分期、CEA等。而将cp-score与这些常规预后指标结合以后,对患者预后预测的准确性还能够得到进一步的提高,在训练组患者中对预后预测的准确性达到82%,在验证组患者中对预后预测的准确性达到87%。对预后的准确预测,可很好的指导医生对不同的患者进行更为个体化的精准治疗,例如对预后不佳者避免给予过度的治疗,而对复发高危患者则给予更为积极的辅助治疗等。 研究团队还在前瞻性队列中验证了单个ctDNA甲基化标志物在结直肠癌筛查中的价值。通过对1493例结直肠癌高危人群同时进行的肠镜筛查和血浆ctDNA甲基化检测结果进行比较,显示ctDNA甲基化标志物可检测出26例早期肠癌患者,26例进展期腺瘤(癌前病变),对肿瘤的检出敏感性达89.7%,特异性达86.8%,对进展期腺瘤的检出率敏感性达33.3%,敏感性和特异性均较现有的无创筛查方法有所提高。这一研究结果对于优化结直肠癌筛查,具有重要的意义,有非常广阔的应用前景。       徐瑞华教授团队的这项成果是我国科学家在肿瘤液体活检领域又一项具有国际领先水平的重大突破,不仅为CRC的筛查提供了新的方法,也为CRC的精准诊治提供了重要的参考。目前该团队仍在积极开展ctDNA分子标志物在其他肿瘤筛查、诊断、预后预测、靶向药物筛选等方面的基础和转化研究,为发现更多的早期肿瘤患者,进一步改善患者的疗效和预后,提供更多、更有力的工具和手段。
中山大学 2021-04-13
锂电池管理系统AI算法研究
本项目聚焦于锂电池管理系统在智能化监测与预测中的关键痛点,尤其拟面向电池容量衰减预测、SOC/SOH估计不准、电池剩余时间不准确、MAP/SOP估算等方面。通过引入人工智能算法,构建融合机器学习与深度学习的电池状态预测模型,拟实现高精度SOC(荷电状态)与SOH(健康状态)估计的优化,提升电池管理系统的智能水平与安全性。 解决方案方面,项目基于实地检测磷酸铁锂电池充放电数据构建训练集,采用轻量级线性回归模型及改进型人工神经网络进行建模优化,并结合特征工程技术提高预测精度。同时,设计适用于边缘计算的部署方案,使模型可在BMS嵌入式硬件平台实时运行,降低对计算资源的依赖。 在竞争优势方面,项目成果具备算法轻量化、部署便捷、预测准确度高、兼容性强等特点,特别适用于电力储能、电动汽车等对安全性和可靠性要求高的场景。相比传统BMS方案,该AI算法可显著提升电池使用效率与寿命,精准估算SOC/SOH,降低维护成本。 目前项目成果已在合作企业内部储能设备中开展应用测试,初步反馈表明荷电状态预测准确度提升40%左右,电池健康度准确度提升40%左右,系统响应及时,具备较高实用性和推广价值。专家评审一致认为,该项目在智能电池管理系统方向具有较强的创新性和实际应用前景。
西南大学 2025-05-12
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