公开(公告)号：CN119494530A

公开(公告)日：2025-02-21

申请号：CN202411477076.3

申请日：2024-10-22

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 吴军 ,  江伟雄 ,  杨依凡 ,  代天娇 ,  朱海平

IPC: G06Q10/0635 ,  G06N3/04 ,  G06Q50/06 ,  G06F17/10 ,  F04B51/00 ,  F04D27/00

Abstract: 本发明属于风电装备智能运维相关技术领域，其公开了一种风机传动链人机协同健康评估方法，包括：模拟风机传动链的故障模式，获取不同故障模式下的振动信号，训练所构建的神经网络模型；获取关于各故障模式风险程度的BtO以及OtW的评价集；构建贝叶斯层次化模型，将故障模式的风险权重以及评价集转化为概率分布形式，基于贝叶斯层次化模型确定各故障模式融合了评价集中风险意见的聚合风险权重；利用训练好的神经网络模型评估风机传动链的故障状态隶属度，融合故障状态隶属度与聚合风险权重计算健康度指标，评估风机传动链健康状态。本发明结合监测大数据与运维经验知识，能够实现风机传动链健康状态的精准量化评估。

公开(公告)号：CN119669854A

公开(公告)日：2025-03-21

申请号：CN202411736787.8

申请日：2024-11-29

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 吴军 ,  舒启明 ,  杨依凡 ,  江伟雄

IPC: G06F18/241 ,  G06F18/213 ,  G06F18/23 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/044

Abstract: 本发明属于故障诊断相关技术领域，其公开了一种船舶推进轴系智能故障诊断方法及系统，方法包括：将源域数据和目标域数据分别转化为二维时频图；利用变压器布朗协方差模块提取代表性高维特征，并将其转换为布朗距离协方差(BDC)特征矩阵；接着，BDC特征矩阵被输入到原型对比对齐模块，分别对齐BDC特征矩阵的域内分布和跨域分布；利用分类器对源域和目标域数据进行预测，基于四种损失函数对网络进行训练，利用训练好的变压器故障诊断网络对目标域数据进行船舶推进轴系故障诊断。本发明获取的训练好的网络能够在少量标注数据下对船舶推进轴系进行变工况故障诊断，大大减少工业故障诊断中数据标注的任务量，解决变工况难题。