公开(公告)号：CN118364332A

公开(公告)日：2024-07-19

申请号：CN202410400457.5

申请日：2024-04-03

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 刘学广 ,  韩璐璐 ,  李普生

IPC: G06F18/24 ,  G06F18/213 ,  G06N3/045 ,  G06N3/084 ,  G01M13/003 ,  G06F123/02

Abstract: 基于振动信号的柴油机进排气阀故障诊断方法，涉及柴油机故障诊断技术领域。为解决现有技术中，现有的柴油机故障诊断模型，初始参数的设定具有一定的随机性，需依靠经验，对分类效果有一定的影响的技术问题，本发明提供的技术方案为：柴油机进排气阀故障诊断模型构建方法，包括：采集预设柴油机缸盖振动信号；优化VMD的分解层数和惩罚因子；将优化结果代入VMD算法中，对预设柴油机缸盖振动信号进行分解，得到多个IMF分量；根据分解得到的多个IMF分量，得到特征向量；基于BP神经网络，通过预设标准确定隐含层个数；优化BP神经网络的权阈值；将特征向量输入优化后的BP神经网络进行训练，构建故障诊断模型。可以应用于柴油机进排气阀的故障诊断工作中。

公开(公告)号：CN118730392A

公开(公告)日：2024-10-01

申请号：CN202410845733.9

申请日：2024-06-27

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 刘学广 ,  荆宇睿 ,  杨子佳 ,  贺一 ,  李普生 ,  张沪森

IPC: G01L25/00

Abstract: 本发明为力学扭矩测量领域，公开了一种基于多因素的扭矩测量方法及扭矩测量系统。建立基于多因素的扭矩测量装置；基于扭矩测量装置，设计基于多因素的扭矩测量试验方案，通过调节温度和振动范围，使转轴处于不同工况状态，对温度、振动、转速对扭矩测量精度的影响进行探究，形成多传感器参数数据库；基于建立的数据库，分析扭矩测量结合多传感器数据融合技术，以高精度扭矩传感器作为标定基准，通过设计新的BP神经网络算法模型，对转速、温度及振动进行深度分析，调整模型参数使模型达到收敛，并用测试集验证后保存最佳模型；实现了对待试扭矩传感器扭矩测量偏差的精确校准和优化。本发明解决了在温度多变且随时伴有振动等恶劣环境下电力推进系统的扭矩测量问题，有效提高扭矩传感器的测量精度。