专利交易市场

本发明公布了基于数据融合的铣削颤振检测方法，属于状态检测技术领域，包括以下步骤：确定传感器的类型和数量以及安装位置，设置相关检测参数；根据安装的k个振动传感器和转速传感器，获取k组周期同步多点采样数据；分别标准化处理获取的k组周期同步多点采样数据；分别将标准化处理后的k组周期同步多点采样数据扩展为多维数据；融合扩展后的k组多维数据；分别零中心化处理融合数据的每维数据；从零中心化处理后的融合数据中抽取颤振特征；根据抽取的颤振特征检测铣削颤振。本发明方法融合了多个传感器采集的振动信息，提高了颤振检测的可靠性。另外，本发明方法所需设置的参数少，且可应用于不同转速下的铣削颤振检测。

本发明公开了一种基于数据融合和多通道卷积网络的故障诊断方法，首先输入轴承加速度的多源同质传感器数据，通过克里斯插值法，将缺失数据补全，之后计算各数据的贡献率，通过贡献率来将这些数据信号进行融合；然后对融合后的数据进行归一化处理，输入到多通道卷积网络中，输出故障初步分类决策；最后对多通道卷积网络的输出进行加权处理，从而得到最终决策。本发明利用多通道卷积网络对数据特征趋势有着很好的提取效果，并且解决了现有技术中存在的传统故障诊断方法对于多源数据使用不当的问题。

本发明公开了一种基于GPS与激光雷达数据融合的定位方法，包括：获取GPS定位坐标；获取道路环境信息，建立道路环境特征模型；根据GPS误差将地图按一定的分辨率分割成为栅格地图，根据所GPS定位坐标确定出关键栅格区域；将所述道路环境特征模型与所述关键栅格区域中的道路关键点特征参数进行匹配；根据匹配成功的道路关键点的经纬度坐标和该道路关键点相对于激光雷达的坐标计算得到车辆经纬度坐标；采用扩展卡尔曼滤波器对所述GPS定位坐标、所述车辆经纬度坐标、车辆速度和航向角进行数据融合，得到最终的定位结果。本发明结合了GPS在全局定位的优势和激光雷达在局部定位的优势，大幅度提高了GPS定位系统的定位精度。