公开(公告)号：CN116561641A

公开(公告)日：2023-08-08

申请号：CN202310597693.6

申请日：2023-05-25

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 霍鑫 ,  何长春 ,  陈松林 ,  孟姣 ,  高赫蔚

IPC: G06F18/24 ,  G06F18/25 ,  G06F18/214 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/764 ,  G06N20/20 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种基于多视图生成算法的工业设备故障诊断方法及系统，涉及机器学习技术领域，用以解决现有故障诊断方法由于特征提取不准确导致故障诊断准确率较低的问题。本发明的技术要点包括：采集工业设备一种或多种运行状态量，并将同种运行状态量按照时间排序形成原始一元时间序列集；对多个时间序列样本进行多视图生成，并通过时间序列变换与特征向量拼接相结合，生成多个视图的特征向量集；将每个视图的特征向量输入基于机器学习的故障诊断分类器中进行训练；将待测运行状态样本的时间序列进行多视图生成，获取对应的特征向量；将特征向量输入训练好的分类器中，获取故障预测结果。本发明显著提高了时间序列分类与故障诊断的精度与性能。

公开(公告)号：CN116561640A

公开(公告)日：2023-08-08

申请号：CN202310597459.3

申请日：2023-05-25

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 霍鑫 ,  高赫蔚 ,  孟姣 ,  何长春

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

Abstract: 本发明公开了一种基于不等长时间序列处理的工业设备故障诊断方法及系统，涉及机器学习技术领域，用以解决现有基于神经网络的分类器由于没有预先对不等长时间序列数据进行等长处理而导致分类精度不高的问题。本发明的技术要点包括：采集工业设备一种或多种运行状态量，并将同种运行状态量按照时间排序，形成时间序列集；对时间序列集中长度不等的时间序列进行等长处理；将长度相等的时间序列集输入基于神经网络的故障诊断分类器中进行训练；将待测运行状态样本对应的时间序列进行等长处理后输入训练好的故障诊断分类器中，获取故障预测结果。本发明有效提高了神经网络的泛化性能。将本发明应用于工业设备的故障诊断中，可准确识别系统的故障状态。

公开(公告)号：CN118644702A

公开(公告)日：2024-09-13

申请号：CN202410660087.9

申请日：2024-05-27

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 霍鑫 ,  何长春 ,  弭宝涵 ,  陈松林

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/77 ,  G06V10/82 ,  G06V10/10 ,  G06N3/088

Abstract: 本发明提供一种基于多视图膨胀统计特征的工业设备故障诊断方法，系统及存储介质，涉及工业设备故障诊断技术领域，为解决现有方法容易受到噪声的污染，以及提取的特征中存在着冗余与无关特征，导致计算时间长、计算效率低、对硬件的算力要求高的问题。包括：步骤1、获取工业设备运行故障状态的时间序列数据集；步骤2、采用无监督的微分膨胀映射预处理器对时间序列数据进行预处理；步骤3、构建不同贮存比例下的多个过滤式特征选择器，得到多视图特征子集向量及组合特征选择器；步骤4、构建多个分类器，基于多视图特征子集训练多个分类器并构建组合分类器；步骤5、采用组合特征选择器及组合分类器进行设备运行状态的故障诊断。

公开(公告)号：CN118051507A

公开(公告)日：2024-05-17

申请号：CN202410094645.X

申请日：2024-01-24

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 霍鑫 ,  孟姣 ,  高赫蔚 ,  何长春

IPC: G06F16/215

Abstract: 本发明涉及一种基于EEMD的工业传感器缺失数据填补方法及系统，该方法包括如下步骤：步骤1、采集设备的过程数据，进行预处理；步骤2、基于EEMD对连续数据进行分解；步骤3、对非连续子序列的缺失值进行填补；步骤4、获得填补后完整的传感器数据，实现工业传感器缺失数据填补方法。本发明还涉及一种基于EEMD的工业传感器缺失数据填补方法的系统，所述系统包括用于运行基于EEMD的工业传感器缺失数据填补方法的计算机模块。本发明能够将工业传感器数据分解为个数可约束的本征模态函数，体现不同时间尺度、不同频率的局部特征。本发明针对不同频率的信号成分变化趋势的特点，对不同频率成分分别进行分析和处理，实现工业传感器缺失数据的填补。

公开(公告)号：CN115563558A

公开(公告)日：2023-01-03

申请号：CN202210873449.3

申请日：2022-07-21

Applicant: 上海华兴数字科技有限公司 ,  哈尔滨工业大学

Inventor： 胡荣 ,  汪文峰 ,  朱超 ,  何长春 ,  高赫蔚 ,  霍鑫

IPC: G06F18/2431 ,  G06F18/214 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明涉及故障检测领域，提供一种故障定位方法、装置、电子设备及作业机械，方法包括：获取目标对象的设备运行数据；设备运行数据包括由多种设备运行参数构成的多元时间序列；对多元时间序列进行特征提取，得到特征向量集；对特征向量集进行分级故障定位，得到故障定位结果。本发明提供的故障定位方法，可以同时对多种设备运行参数进行分析处理，且对多元时间序列进行特征提取，可以获得不同种类设备运行参数间的相关性，使得故障定位结果准确性和可靠性更高。