公开(公告)号：CN119109997A

公开(公告)日：2024-12-10

申请号：CN202411102851.7

申请日：2024-08-13

Applicant: 苏州德姆斯信息技术有限公司 ,  山东科技大学

Inventor： 夏志 ,  包继华 ,  姜雪 ,  王俊 ,  王金瑞

IPC: H04L69/06 ,  H04L1/00 ,  H04L1/1607 ,  H04W28/06

Abstract: 本申请涉及一种基于LoRa的数据传输方法、系统、终端及存储介质，其中方法包含相对应的数据发送流程及数据接收流程，发送端将完整数据包进行选择性地拆包后发送至接收端，接收端实时返回接收确认帧，发送端响应接收确认帧进行针对性地数据重发，接收端判断所接收的数据是否能够构成完整数据包，若是则进行拼包、得到完整数据包。本申请的方案通过增加接收确认帧及引入差分重传机制的方式，将整个的数据传输过程由以往的单向路径改为了双向路径，发送端能够清楚获知接收端的数据接收情况并进行重发，保证了数据传输的完整性与准确性；另外，本方案还通过利用拆包拼包机制，获得了针对大体积数据包的传输能力，拓宽了方案的适配范围。

公开(公告)号：CN113686576B

公开(公告)日：2023-08-29

申请号：CN202110940548.4

申请日：2021-08-17

Applicant: 山东科技大学

Inventor： 张宗振 ,  王金瑞 ,  韩宝坤 ,  鲍怀谦

IPC: G01M13/045 ,  G06F18/15 ,  G06F18/2136 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于非线性卷积稀疏滤波的旋转机械早期故障诊断方法，涉及旋转机械早期故障诊断领域。该方法首先采集齿轮箱的振动信号，进行归一化，并构造故障信号的Hankel矩阵；然后建立非线性卷积稀疏滤波模型，将归一化后的振动信号直接输入到模型中进行训练，得到滤波器组；最后对滤波器进行降维，并对输入样本滤波，进行包络分析，判断故障的特征周期、特征频率，定位故障类型。本方法通过搭建并优化非线性卷积稀疏滤波模型，实现滤波器的优化与降为，与早期故障特征诊断方法相比，具有更好的噪声适应能力、计算效率和鲁棒性。

公开(公告)号：CN113686577A

公开(公告)日：2021-11-23

申请号：CN202110940650.4

申请日：2021-08-17

Applicant: 山东科技大学

Inventor： 张宗振 ,  杨祖杰 ,  韩宝坤 ,  王金瑞 ,  鲍怀谦

IPC: G01M13/045 ,  G06K9/00

Abstract: 本发明公开了一种基于快速非线性稀疏谱的轴承故障诊断方法，涉及振动信号智能故障诊断技术领域。该方法包括以下步骤：预处理阶段，包括信号采集：将采集到的轴承故障振动信号作为输入样本；归一化处理：对采集的轴承故障信号y(n)进行Z‑score归一化处理，使处理后的样本数据都被归一化到均值为0、标准差为1的分布中，并采用Sigmoid函数进行非线性激活；确定最大分解层数K：根据信号的谱特征确定最大分解层数K；分频谱边界，重构信号，构建稀疏谱图，故障诊断。本方法通过引入pq‑mean这一稀疏表达取代了传统的峭度稀疏表达方式，并采用Z‑score归一化和非线性Sigmoid函数对样本数据进行预处理，较已有的故障诊断方法，具有更好的可调节性和鲁棒性。

公开(公告)号：CN113673397A

公开(公告)日：2021-11-19

申请号：CN202110916027.5

申请日：2021-08-11

Applicant: 山东科技大学

Inventor： 王金瑞 ,  张骁 ,  张宗振 ,  韩宝坤 ,  季珊珊 ,  鲍怀谦

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种类加权对齐的局部域适应机械故障诊断方法，涉及旋转机械振动信号的故障诊断技术。本发明法首先采用卷积自动编码器提取源域和目标域的代表性特征，然后利用预训练源分类器的目标softmax输出，对跨两个域的共享类分配较大的权重，对无关类分配较小的权重，随后采用联合最大平均差异对跨域的全局特征进行对齐以最大限度地实现知识迁移，最后在共享分类器中插入一个域差异学习残差块来纠正和缓解域差异。通过域差异学习残差块。可以强制模型显式地学习域差异，既防止了特征可迁移性的减少，又便于从源域到目标域的域自适应，高效可靠的实现了不同工况下齿轮的故障特征迁移学习和智能诊断。

公开(公告)号：CN119802434A

公开(公告)日：2025-04-11

申请号：CN202510003487.7

申请日：2025-01-02

Applicant: 山东科技大学 ,  山东科大机电科技股份有限公司

Inventor： 姜雪 ,  房建梅 ,  石浩 ,  谷明霞 ,  王金瑞 ,  朱祯明 ,  李国清

IPC: F16N29/02 ,  F16N29/04 ,  F16N7/38 ,  F16N27/00

Abstract: 本发明属于设备智能化监测技术领域，具体公开了一种基于远程振动监测的智能诊断润滑方法及系统。该方法包括如下步骤：1、振动采集单元采集被监测设备的振动数据，并将振动数据上传；2、网关反馈单元接收振动采集单元上传的振动数据，并将振动数据再次上传；3、振动分析单元根据网关反馈单元上传的振动数据进行异常振动分析，并将分析结果下发；4、综合控制单元获取振动分析单元下发的分析结果，根据分析结果向智能润滑单元下发指令信号；5、智能润滑单元接收综合控制单元下发的指令信号，根据指令信号对设备的润滑点进行多点周期性注油动作或者异常单点注油动作。该方法及系统，实现对设备振动远程自动监测、诊断，并自动匹配注油润滑。

公开(公告)号：CN118965182A

公开(公告)日：2024-11-15

申请号：CN202411455923.6

申请日：2024-10-18

Applicant: 山东科技大学

Inventor： 鲍怀谦 ,  秦冉冉 ,  王金瑞 ,  张宗振 ,  韩宝坤

IPC: G06F18/2415 ,  G06F18/214 ,  G06N3/04 ,  G06N3/094

Abstract: 本发明公开了一种基于GAN的信号分辨率增强方法及系统，涉及旋转机械振动信号的故障诊断技术领域，增强方法包括：选取7种健康状态的轴承数据，分为A和B两个数据集；将A，B两个数据集分别划分为高分辨率样本和低分辨率样本；将低分辨率样本B输入到生成器中进行数据增强；通过亚像素全连接层进行元素重排，生成高分辨率样本；将生成器生成的高分辨率样本和原始高分辨率样本输入到判别器来互相对抗；使用判别器从原始高分辨率样本和生成器的高分辨率样本之间来判断数据的真实性。本发明从分辨率增强和生成对抗网络的角度出发，提出了亚像素全连接生成对抗网络框架，从而使样本特征更加明显和准确。

公开(公告)号：CN114861749B

公开(公告)日：2024-10-22

申请号：CN202210236017.1

申请日：2022-03-11

Applicant: 山东科技大学

Inventor： 王金瑞 ,  张骁 ,  韩宝坤 ,  张宗振 ,  鲍怀谦 ,  季珊珊

IPC: G06F18/23213 ,  G06F18/22 ,  G06F18/2415 ,  G01M13/045

Abstract: 本发明公开了一种基于深度原型网络的少样本轴承故障诊断方法，涉及轴承故障诊断技术技术领域，包括：支持集原型计算：采用改进的k‑means++聚类算法计算支持集中每个故障类别的原型；查询集判别分类：将支持集原型应用到查询集的判别分类中；查询集样本聚合：构造原型损失；测试集样本测试：测试集样本经过更新后的特征提取器处理后，将与每个已知故障类别的原型进行距离测量。本发明利用特征聚类算法k‑means++计算每个已知类的原型，通过计算标记后的目标样本到原型的欧氏距离，将标记后的目标样本分配到距离最近的原型类中。还构造原型损失以增强故障标记样本与对应原型之间的紧凑性，既可识别已知故障类别样本，又能有效地剔除来自未知类别的故障样本。

公开(公告)号：CN118568549B

公开(公告)日：2024-10-18

申请号：CN202411025366.4

申请日：2024-07-30

Applicant: 山东科技大学

Inventor： 王金瑞 ,  王大伟 ,  张宗振 ,  鲍怀谦 ,  韩宝坤

IPC: G06F18/24 ,  G06F18/2131 ,  G06F18/15 ,  G01M13/045

Abstract: 本发明公开了基于熵特征与稀疏滤波网络的轴承声信号故障诊断方法，涉及旋转设备故障诊断领域，包括：采集目标轴承声信号；信号分解为IMF分量；评价指标筛选IMF分量；信号重构；提取小波包能量熵特征；特征集划分；训练稀疏滤波网络模型；测试稀疏滤波网络模型；故障诊断。本发明对轴承声信号进行EEMD获得若干个本征模态函数IMF，并根据评价指标选出能够表征原始信号状态的分量进行信号重构，利用小波包分解技术对重构信号进行处理，提取其能量熵特征；最后将能量熵特征以重叠方式划分为训练样本和测试样本，用训练样本训练稀疏滤波网络模型，并用测试样本进行测试。当模型训练完成后用于故障诊断，可实现对目标机械新获取的声信号数据进行故障分类。

公开(公告)号：CN116931627A

公开(公告)日：2023-10-24

申请号：CN202310866056.4

申请日：2023-07-14

Applicant: 山东科大机电科技股份有限公司 ,  山东科技大学

Inventor： 翟祥健 ,  姜雪 ,  包继华 ,  王金瑞 ,  马存香 ,  郑会敏

IPC: G05D27/02 ,  E21F16/00 ,  E21F17/18 ,  F04D13/06 ,  F04D15/00

Abstract: 本发明提供了一种煤矿泵房智能控制系统及方法，涉及煤矿排水技术领域。该煤矿泵房智能控制系统，包括泵房控制单元、振动/温度检测单元和自动润滑单元组成，所述泵房控制单元分别连接所述振动/温度检测单元和所述自动润滑单元，具备自动控制、状态监测、自动润滑等多种功能，可实现泵房设备自动运行、状态实时监测，以及实现对泵房设备的自动润滑，减少人工的维护作业量，能够根据泵房设备的累积运行时间，定时定量加注，实现精准润滑，减少或避免遗漏、重复加注、过量加注等情况，有助于设备的养护和稳定运行。

公开(公告)号：CN113743585B

公开(公告)日：2023-10-13

申请号：CN202110940661.2

申请日：2021-08-17

Applicant: 山东科技大学

Inventor： 张宗振 ,  王金瑞 ,  韩宝坤 ,  季珊珊

IPC: G06N3/048 ,  G06N3/0464 ,  G06F18/214 ,  G06F18/10 ,  G06F18/213 ,  G01M13/045

Abstract: 本发明公开了一种基于快速非线性盲解卷积的旋转机械早期故障诊断方法，涉及基于振动信号的旋转机械早期故障诊断技术领域。方法包括以下步骤：输入信号前处理：对采集的振动信号样本进行Z‑Score归一化，确定滤波器的长度并构造故障信号的Hankel矩阵。非线性特征激活：确定尺度因子和平移因子，通过广义非线性Sigmoid函数，对样本进行激活。构建目标函数：对特征向量进行L2范数归一化，约束滤波器能量，求出L1范数，并添加滤波器L1/2范数惩罚项，构造出目标函数。模型训练并输出故障特征；故障类型诊断。本发明通过最小化特征向量的广义非线性L1/2范数，并引入L1/2范数惩罚项并约束滤波器能量，具有更好的噪声适应能力、计算效率和鲁棒性。