-
公开(公告)号：CN116304603A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310346327.3
申请日：2023-04-03
Applicant: 中铁工程装备集团有限公司 , 苏州大学
IPC: G06F18/21 , G06N3/09 , G06N3/088 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提出了一种基于双对比架构的模式识别方法，用以解决现有模式识别方法中极低标签率下准确率不高的问题，步骤为：数据预处理：将一维振动信号增强为不同参数下的二维时频信号；双对比架构搭建：通过三个并联的编码器搭建双对比架构；负例集初始化：通过编码器对随机样本编码填充负例集；双对比架构训练：用无标签数据训练双对比架构；标签扩散：用有标签数据给部分无标签数据打标签；模式识别模型训练：用标签扩散后的有标签数据集训练模型；模式识别：用训练好的模式识别模型对输入数据进行模式识别。本发明具有以下优点：数据特征提取能力强；所需有标签数据少；模型收敛速度快；模式识别准确率高。
-
公开(公告)号：CN116448412A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310257321.9
申请日：2023-03-16
Applicant: 中铁工程装备集团有限公司 , 苏州大学
IPC: G01M13/021 , G01M13/025 , G01M13/028 , G01M13/00 , G06F18/2131 , G06F18/24 , G06F123/02
Abstract: 本公开提供一种故障诊断方法和装置、存储介质，涉及故障诊断技术领域。故障诊断方法包括：获取被测试设备的振动信号；计算振动信号的包络信号；利用第一调频小波变换对包络信息进行处理，以得到第一时频图，其中第一调频小波变换中的调频因子是瞬时频率的函数，第一调频小波变换中的窗函数为可差分窗函数；利用第一时频图构建同步提取算子；利用第一时频图和同步提取算子得到目标时频图；识别目标时频图中的脊线，以便根据脊线确定被测试设备的故障类型。
-
公开(公告)号：CN116296398A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310350682.8
申请日：2023-04-04
Applicant: 中铁工程装备集团有限公司 , 苏州大学
IPC: G01M13/045 , G01M13/028 , G01M13/021 , G06F18/213 , G06F18/10
Abstract: 本发明公开了一种机械故障定量测量方法，包括步骤（1）：采用不同的参数对机械振动信号进行时频变换，获得高维TFD；步骤（2）：对高维TFD进行流形学习，获得两维TFM特征；步骤（3）：根据两维TFM特征的幅值特点确定去噪阈值；步骤（4）：在TFM特征中根据去噪阈值区分故障信息和噪声；步骤（5）：根据噪声在时频面中的位置去除TFD中的噪声；步骤（6）：采用时频逆变换将去噪后的TFD重构为时域信号；步骤（7）：计算重构的时域信号的统计特征，实现机械故障的定量检测；本发明还公开了可读存储介质、处理器、计算机。本发明所公开的方法对不同机械振动信号的适应性好、重构信号的信噪比高、重构故障成分的幅值保真度高、机械故障的定量分析准确。
-
公开(公告)号：CN119827155A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411798759.9
申请日：2024-12-09
Applicant: 苏州大学
IPC: G01M13/045 , G06F18/24 , G06F18/214 , G06F18/2131 , G06N3/08 , G06N3/084 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 本发明涉及一种双分类器协同引导的轴承不平衡故障诊断方法及系统，所述方法包括：采集不同工况下各个健康状态的轴承振动信号，并进行快速傅里叶变换，将其转换为频域信号，得到数据集，将数据集划分为不同工况下的源域数据和目标域数据，对所述源域数据进行标记；构建故障诊断模型，所述故障诊断模型包括共享特征提取器、平衡分类器和标准分类器；以及基于所述源域数据和所述目标域数据，构建损失函数；利用损失函数对所述故障诊断模型进行训练，得到训练后的故障诊断模型；将待测轴承振动信号输入到所述训练后的故障诊断模型中，得到故障诊断结果。本发明能够解决现有技术中诊断模型性能受标签稀缺、数据分布不平衡以及模型泛化能力提升的问题。
-
公开(公告)号：CN119128669A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411149555.2
申请日：2024-08-21
Applicant: 苏州大学
IPC: G06F18/2413 , G01M13/045 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06F18/25 , G06F18/23213 , G06N3/0985 , G06N3/0895 , G06N3/096 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及一种基于物理信息自监督迁移的轴承故障诊断方法及系统，属于轴承故障诊断技术领域。采集轴承的振动信号获得数据集，对其分析获得物理标签、伪标签和数据标签，并对伪标签进行动态更新；分别根据伪标签和数据标签的交叉熵、物理标签和数据标签的交叉熵获得数据损失和物理损失，并动态分配权重融合两者获得损失函数；其中，物理损失的权重根据数据损失的方差倒数动态调整；将待检测轴承的目标数据输入至利用损失函数训练得到的诊断模型中，输出目标特征；将特征输入至物理模型和聚类模型中获得目标物理标签和目标伪标签，并将其对齐，得到故障诊断结果。本发明提高了诊断模型的泛化能力和可解释性，且不依赖于标记标签。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118817307A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410711752.2
申请日：2024-06-04
Applicant: 苏州大学
IPC: G01M13/04 , G01M13/045 , G06F30/17 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及机械设备健康状态评估及故障诊断技术领域，公开一种滚动轴承多点故障动力学建模和振动响应分析方法、系统。本发明以滚动轴承为研究对象，在构建轴承健康状态的动力学模型的基础性下，通过半正弦函数描述滚动体经过局部故障时的时变位移激励从而建立具有多点局部故障的轴承动力学模型，可以准确地模拟滚动轴承的振动机理，适用于轴承在不同故障类型和故障尺寸下的振动响应，为轴承振动响应分析提供理论基础，提高对滚动轴承故障分析的准确性，为数据驱动的滚动轴承智能故障诊断提供多点故障数据样本。
-
公开(公告)号：CN118690146A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202411195521.7
申请日：2024-08-29
Applicant: 苏州大学
IPC: G06F18/20 , G06F18/213 , G06N3/0455 , G06N3/0895 , G06N3/096 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了高铁轮轨运维技术领域的一种高铁轮轨渐进式自监督损伤识别方法，方法包括：获取待识别的振动信号；将所述振动信号输入预构建的师生网络进行训练，直至基于所述振动信号构建的重构损失函数和预测损失函数收敛，获得训练完成师生网络中的编码器参数；将所述编码器参数迁移至预构建的识别网络，输入训练样本至所述识别网络，获得训练完成的识别网络；将所述振动信号输入至训练完成的所述识别网络中，输出损伤类型预测概率。本发明能够解决现有的自监督学习方法局限于设计预先定义的代理任务来利用无标签样本进行预训练，其有效性和合理性只能由下游识别任务的性能验证，导致识别性能和解释性弱的技术问题。
-
公开(公告)号：CN118656688A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410341882.1
申请日：2024-03-25
Applicant: 苏州斯莱克精密设备股份有限公司 , 苏州大学
IPC: G06F18/241 , G01M13/028 , G01M13/00 , G01M13/021 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于低秩多核参数化时频分析的变转速机械故障诊断方法、系统、设备、介质。方法包括振动信号采集及预处理，采集变转速机械振动信号，并对振动信号预处理，得到被分析的信号x(t)，生成高质量时频图，利用低秩多核参数化时频分析方法分析信号x(t)，输出为最终时频图，识别变转速机械故障，计算故障特征阶次和相应的故障特征频率，判断出最终时频图中每条脊线与故障的关系，确定故障类型。本方案融入了多核解调算子，约束了成比例瞬时频率的低秩属性，即使在强噪声条件下也能很好地处理瞬时频率间隔紧密且成比例的多分量信号，生成高质量时频图，精确辨别时变瞬时频率，从而准确检测出变转速旋转机械的潜在故障。
-
公开(公告)号：CN118163834A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410226006.4
申请日：2024-02-29
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明涉及一种轨道交通走行轨绝缘破损定位装置和方法，装置包括间隔预设距离的第一检测装置和第二检测装置，第一检测装置和第二检测装置之间存在粗定位的绝缘破损点，所述绝缘破损点位于轨道交通的第一走行轨条或第二走行轨条上，方法包括第一检测装置和第二检测装置对应的钢轨均不存在钢轨焊缝时的走行轨绝缘破损定位方法、以及第一检测装置或第二检测装置对应的钢轨存在钢轨焊缝时的走行轨绝缘破损定位方法。本发明的装置简单易用，能够对走行轨绝缘破损点进行准确定位。
-
公开(公告)号：CN116756483A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310508808.X
申请日：2023-05-08
Applicant: 苏州大学
IPC: G06F18/00 , G06F18/10 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及一种目标工况数据不可用下的机械故障诊断方法，包括将采集的机械振动时域信号进行截取，统一样本长度并进行幅值归一化，得到数据集，并划分为多源域数据集与目标域数据集；构建域间不变表示学习网络分支，提取域间不变特征；构建域内不变表示学习网络分支，提取域内不变特征；构建融合分类器，融合域间不变特征与域内不变特征后，预测其故障类别标签；构建包括域间不变表示学习网络分支、域内不变表示学习网络分支与融合分类器的故障诊断训练模型；输入多源域数据集中的样本，利用相互学策略、特征差异最大化策略、损失函数与优化算法进行模型训练，获取训练好的故障诊断训练模型；输入目标域数据集中的样本，获取样本的故障类别。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
108
records
(took 0.124 seconds)
