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公开(公告)号：CN118759051A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410746963.X
申请日：2024-06-11
Applicant: 西安交通大学
IPC: G01N29/14 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G01N29/44 , G01N29/46
Abstract: 本发明基于声发射再平衡Mel倒谱的激光冲击强化质量在线监测方法，实现了LSP过程表面硬度质量监测。针对以声发射技术为基础的数据驱动监测方法存在AE高采样率频段宽、LSP亚表面塑性变形特征微弱、LSP过程监测困难等问题。搭建LSP等离子体声发射信号采集系统，采集信号后通过材料表面硬度对信号进行间接表征，通过功率谱密度分析获取信号重点频段边界频率，基于再平衡Mel倒谱方法，自适应生成对信号重点和非重点频段分别进行特征增强和削弱的分段函数。然后进行特征映射获得改进Mel时频图。最后通过模型将信号图像的局部与全局特征并行融合，从而实现对LSP过程的表面硬度质量声发射监测。本发明所提出的方法简洁高效，特征区分度高，工程适用性强。
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公开(公告)号：CN118277830A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410422892.8
申请日：2024-04-09
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F18/24 , F17D5/06 , G06F18/2131 , G06F18/25 , G06F18/22 , G06N3/084 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/048 , G06F18/21
Abstract: 本发明公开了一种用于管道泄漏监测的可解释深度学习框架，首先，采用三种不同的小波基函数对泄漏声发射信号进行分析，处理得到的时频特征表现出相关性和互补性。基于此，设计了具有不同小波卷积核的可解释神经网络，通过多级动态感受野来提取宽频声发射信号的抽象特征细节。然后，设计了基于通道重要性加权的特征融合模块，以突出不同通道的贡献度来优化网络的学习过程。结果表明，本发明所提方法可有效提取出泄漏声发射信号的辨别特征，不同泄漏状态的识别正确率可达98.32％，显著高于典型的深度学习方法。此外，特征图可视化证明了所提方法在抽象特征提取中具有物理可解释性，这将为工业技术人员的正确决策提供参考依据。
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公开(公告)号：CN116861765A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310630154.8
申请日：2023-05-30
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F30/27 , G06F18/2135 , G06F18/24 , G06F18/214 , G06F18/10 , G06N3/045 , G06N3/088
Abstract: 本发明公开了一种基于数字孪生和DBN的滚动轴承故障诊断方法及系统，通过滚动轴承数字孪生模型的建立能够实时获取海量故障数据，并通过深度置信网络对滚动轴承故障进行判断。本方法的核心在于：数字孪生模型的构建和更新、对数据集特征的提取和深度置信网络(DBN)的构建。建立与物理实体对应的数字孪生模型通过不断的更新使其获取更真实的孪生数据，同时数据集中特征的提取可以防止无关信号对故障诊断的影响。本发明着眼于工业4.0、智能制造2025背景下数字信息技术的快速发展，提出基于数字孪生技术+深度学习的滚动轴承故障诊断方法，能够为获取更加精准的滚动轴承故障诊断结果及滚动轴承故障溯源提供新思路。
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公开(公告)号：CN116718675A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310619274.8
申请日：2023-05-29
Applicant: 西安交通大学
IPC: G01N29/14 , B22F10/37 , B22F10/85 , B22F12/90 , G01N29/46 , G01N29/44 , B33Y10/00 , B33Y50/02 , B33Y30/00
Abstract: 本发明公开了一种激光粉末床熔融缺陷在线监测方法，实时获取激光粉末床熔融过程的空气传播声发射信号；对空气传播声发射信号进行多个点的快速傅里叶变换处理，得到空气传播声发射信号的频谱，在空气传播声发射信号的频谱中划分出显著高频段；定义高频集中能量密度用于表征空气传播声发射信号的频谱的显著高频段能量分布特性，计算激光粉末床熔融过程空气传播声发射信号的高频集中能量密度；利用激光粉末床熔融过程空气传播声发射信号的高频集中能量密度表征缺陷信息特征。该方法充分利用激光粉末床熔融发声特性，确定富含缺陷信息的信号高频段范围，定义高频集中能量密度，表示信号在特定高频频率区间上的能量分布特性，对孔隙缺陷信息进行表达。
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公开(公告)号：CN116660373A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310621549.1
申请日：2023-05-29
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种激光粉末床熔融缺陷在线监测方法、装置和设备，对空气传播声发射信号进行多个点的快速傅里叶变换处理，得到空气传播声发射信号的频谱；将频谱划分为低频段、中频段和高频段，分别计算低频段、中频段和高频段的信号频率幅值密度；根据低频段、中频段和高频段的信号频率幅值密度，分别计算低频段、中频段和高频段的信号频率幅值密度比例；利用低频段、中频段和高频段的信号频率幅值密度比例表征缺陷信息特征。本发明将频谱信号划分为三个重要频段，以各重要频段为对象分别求解其频率幅值密度及其占比，得到各重要频段频率幅值密度比例特征参数，对缺陷信息进行表征，该方法适用范围广、稳定可靠、特征表征简单且工程实用性高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116475535A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310425403.X
申请日：2023-04-19
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明属于焊接缺陷检测领域，公开了一种薄板搭接电弧焊偏移量在线识别方法、装置和设备，实时获取薄板搭接电弧焊接时的熔池视频；将所述薄板搭接电弧焊接时的熔池视频输入预先训练好的薄板搭接电弧焊识别模型中，所述薄板搭接电弧焊识别模型输出未焊穿的熔池图像、所述未焊穿的熔池图像上的薄板搭接位置和所述未焊穿的熔池图像上的熔池位置；根据所述未焊穿的熔池图像上的薄板搭接位置和所述未焊穿的熔池图像上的熔池位置，计算得到薄板搭接电弧焊接时的偏移量。本发明能够简化焊接偏移量特征提取流程，提高识别速度和精度，且识别成本低。
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公开(公告)号：CN112101161B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202010923043.2
申请日：2020-09-04
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06K9/00 , G06K9/62 , G01M13/04 , G01M13/045
Abstract: 本发明基于相关系数距离与迭代改进的证据理论故障状态识别方法，包括步骤：第一，利用多传感器采集设备的运行过程中的数据信号，从而获得设备当前运行状态的多个基本概率赋值；第二，通过Correlation相关系数距离与Spearman相关系数距离分别计算各个BPA之间的距离大小，生成距离矩阵；第三，基于距离矩阵将相应的权重分配给证据体；第四，利用生成的双权值对原始证据体BPA进行加权修正得到加权平均证据；第五，加权平均证据根据所提出的迭代改进新融合规则对加权平均证据进行n‑1次组合，得到融合结果。本发明利用双距离函数优化证据理论的同时引入了迭代改进的思想改进证据理论组合规则，从而解决了信息冲突问题，有效提高故障状态识别的可靠性，加快融合收敛速度。
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公开(公告)号：CN113390963A
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN202110513382.8
申请日：2021-05-11
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于时窗能量衰减系数的激光冲击强化质量在线监测方法，该方法利用激光冲击加工过程中产生的动态声发射信号，对同步采集的2通道声发射信号进行融合取算术均值；另一方面，借助声信号衰减理论，对声发射信号进行时域分窗处理，计算窗口信号能量并采用指数衰减函数y＝aebx对其进行拟合，更加能揭示声发射信号在工件材料中指数衰减规律，提高了声发射信号的物理意义，并提取拟合参数b作为特征参数，具有较强的表征能力和鲁棒性，有助于提高实际生产应用中的准确度及稳定性。本发明特征提取简便快捷，状态响应良好，稳定可靠，成本较低，工程实用性强，为实现激光冲击强化质量的在线监测提供高效的技术实现途径。
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公开(公告)号：CN113340997A
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202110525309.2
申请日：2021-05-11
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于声发射双通道极差的激光冲击强化缺陷在线检测方法，实现了激光冲击强化过程和缺陷检测过程的结合，缺陷在线检测系统采用声发射技术，能够更加清楚的检测出板件中的微小缺陷，此外，声发射信号是由激光冲击强化时材料发生变形产生的，不需外设激励源，提高了激光冲击强化的信息利用率。在通过对声发射信号在板件中传播分析后，将不同位置的传感器信号进行极差融合，使得融合后的信号特征能更加完整清晰的表征缺陷信息，提高了缺陷检测的准确性。本发明所提出的方法算法简单，特征区分度高，易于解释，鲁棒性高，工程适用性强，为实现激光冲击强化过程中的缺陷在线检测提供了有效的实现途径。
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公开(公告)号：CN113091973A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110240850.9
申请日：2021-03-04
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于内部弹性波非线性特征的激光冲击强化实时监测方法，本发明结合金属材料在冲击波作用下引发的内部弹性波的产生机理及其在材料中的非线性传播方式，利用基波在非线性介质中传播时产生的高次谐波，计算非线性系数特征，一方面降低了环境噪声的干扰，提高了信息的利用率，其次，利用材料内部弹性波的非线性系数作为特征参数，能更加揭示材料内部的非线性结构，提高弹性波的物理意义，并提高特征的表征能力及鲁棒性，有助于提高实际生产应用的稳定性及准确度。本发明计算方法简单快速，非线性系数特征的状态响应良好，实时性好，环境适应能力强，鲁棒性强，工程实用性高，为实现激光冲击强化的在线监测提供有效的技术实现途径。
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