公开(公告)号：CN117312962A

公开(公告)日：2023-12-29

申请号：CN202311594852.3

申请日：2023-11-28

Applicant: 中国计量大学

Inventor： 肖刚 ,  顾海瑞 ,  陆佳炜 ,  董锦锦 ,  俞孝儒 ,  李东流

IPC: G06F18/241 ,  G06F18/214 ,  G06F18/15 ,  G06F18/213 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06N3/082 ,  G06N3/096 ,  G06F30/27 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明属于长期服役电梯LSE导轨故障诊断技术领域，涉及一种基于迁移学习和数据驱动的长期服役电梯导轨故障诊断方法，包括以下步骤：第一步、长期服役电梯轿厢动力学建模，按照不同的导轨故障激励进行仿真，获得丰富的轿厢水平振动仿真数据；第二步、数据预处理，构建迁移诊断数据集；第三步、模型预训练与微调；第四步、领域自适应电梯故障诊断方法。本发明在无监督跨域场景下具有较高的故障诊断精度，为解决长期服役电梯的故障数据稀缺问题提供了参考。

公开(公告)号：CN117609840A

公开(公告)日：2024-02-27

申请号：CN202311650182.2

申请日：2023-12-05

Applicant: 中国计量大学

Inventor： 张海荣 ,  何雨辰 ,  钱丽娟 ,  李东流 ,  牛有权 ,  金刚强 ,  徐胜军

IPC: G06F18/24 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06F18/22 ,  G06F18/214

Abstract: 本发明涉及化工过程小样本故障检测领域，公开了一种基于孪生时空自适应图神经网络的小样本故障检测方法，包括：源域和目标域数据采集以及数据集的划分；定义时空自适应图神经网络层，并搭建时空特征提取网络；搭建二分类网络，构建基于时空自适应图神经网络的故障检测模型；引入特征比较器，构造基于孪生时空自适应图神经网络的小样本故障检测模型；训练阶段，以创新损失函数搭建孪生网络框架，并以反向传播优化共享模型参数，引导源域知识辅助目标域数据建模；测试阶段，利用模型中的故障检测部分，完成故障检测。本发明使用创新的自适应时空关系提取技术，有效减少关联图构造过程中不确定因素对模型性能的影响；此外，孪生网络框架和特征比较器的使用，丰富了建模过程的知识，可以有效的提高模型在小样本条件下的故障检测性能。