-
公开(公告)号：CN119066614A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411196055.4
申请日：2024-08-29
Applicant: 山东科技大学
IPC: G06F18/25 , G06F18/2411 , G06F18/243 , G06N20/20 , G06N5/01 , G06F18/2415 , G06F18/22 , G06F18/213
Abstract: 本发明涉及故障诊断检测技术领域，具体涉及一种基于融合故障诊断模型的火电厂风机设备故障诊断方法。本发明从两个传感器信号中采集多种时域特征向量，然后采用支持向量机、深度森林和轻量梯度提升树三种算法构建融合故障诊断模型；最后，利用改进D‑S证据理论方法计算欧式距离和MK‑MMD，并对这三种模型的故障信息进行决策融合。本发明在选择分类器进行组合时，选用了三种故障诊断领域分类性能好的算法作为证据体，且每种算法原理针对数据分类时的侧重点不同，可以从多角度处理和分析数据；在获取权重系数时，综合考量证据之间的内在和外在联系，从而降低冲突事件的发生，避免误诊、漏诊现象，提升诊断准确率。
-
公开(公告)号：CN116027760B
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202211127159.0
申请日：2022-09-16
Applicant: 山东科技大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明涉及一种过程变量概率分布未知的数据驱动分布鲁棒故障检测方法，属于过程控制系统故障检测技术领域。本发明针对工业系统中过程变量概率分布未知的情况，利用历史输入与输出数据，构建基于Wasserstein距离的概率分布集合，以最小化输出估计误差的方差为目标，设计基于Wasserstein分布鲁棒优化的残差产生器；构建基于残差信号二阶矩的概率分布集合，对于给定故障误报率上界，将残差评价函数与阈值的设计描述为含分布鲁棒约束条件的优化问题进行求解，使得故障检测系统对残差信号概率分布的不确定性鲁棒，同时获得满意的故障检测准确率。本发明可广泛运用于过程控制系统故障检测场合。
-
公开(公告)号：CN117075536A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202310869544.0
申请日：2023-07-14
Applicant: 山东科技大学
IPC: G05B19/406 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了一种基于故障相关特征分析的动态过程监测方法，属于工业过程监测和故障诊断领域，该方法包括：分别采集工业过程正常和故障工况下的一段传感器测量数据作为正常训练数据和故障训练数据；分别构造两组训练数据的增广矩阵；建立故障相关特征分析模型，确定故障相关子空间和故障无关子空间；根据所构造的正常训练数据的增广矩阵，计算每个样本的统计量，并使用核密度估计方法确定控制限；采集实时传感器测量作为测试数据，对其增广处理，并计算增广处理后数据的统计量；将统计量与相应的控制限比较，判断是否发生故障和过程监测模型是否适用。与现有技术相比，本发明无需过程数学模型，便可实现对动态过程的有效监测。
-
公开(公告)号：CN111352408B
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN202010164092.2
申请日：2020-03-11
Applicant: 山东科技大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明公开了一种基于证据K近邻的多工况流程工业过程故障检测方法，属于工业过程监控领域，该方法首先对历史数据进行聚类分析，将历史数据按工况进行划分，组成多工况训练集。然后计算训练集内每个样本与每个工况的相关度，建立证据信息库；对于一个待检测样本，由K近邻模型从训练集中选出k个样本，用D‑S证据理论合成这k个样本对应的证据信息，得到最后的检测结果。本发明基于证据K近邻建立的故障诊断模型可以很好的适应系统多工况运行状态；该方法可以降低在监控过程中的误报率，提高故障报警的精度。
-
公开(公告)号：CN111352408A
公开(公告)日：2020-06-30
申请号：CN202010164092.2
申请日：2020-03-11
Applicant: 山东科技大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明公开了一种基于证据K近邻的多工况流程工业过程故障检测方法，属于工业过程监控领域，该方法首先对历史数据进行聚类分析，将历史数据按工况进行划分，组成多工况训练集。然后计算训练集内每个样本与每个工况的相关度，建立证据信息库；对于一个待检测样本，由K近邻模型从训练集中选出k个样本，用D-S证据理论合成这k个样本对应的证据信息，得到最后的检测结果。本发明基于证据K近邻建立的故障诊断模型可以很好的适应系统多工况运行状态；该方法可以降低在监控过程中的误报率，提高故障报警的精度。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119010545A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202410952199.1
申请日：2024-07-16
Applicant: 山东科技大学
Abstract: 本发明提供一种直流变换器容错控制方法，涉及直流变换器容错控制技术领域。包括步骤一：预先搭建直流变换器系统，并根据直流变换器系统的切换特性建立与其相应的数学模型；步骤二：设计自适应观测器对直流变换器系统的状态和电压源故障进行估计；步骤三：设计状态反馈容错控制器以实现容错控制性能。本发明考虑到了直流变换器存在电压源故障和外界扰动的情况下，通过设计自适应观测器可进行故障估计，进而获得故障的大小和形状；并且通过设计状态反馈容错控制器实现了容错控制性能，使得在遭受电压源故障和外界扰动的情况下，直流变换器仍然能在要求范围内保持稳定安全运行。基于此，解决了现有技术中无法对直流变换器实现容错控制效果的问题。
-
公开(公告)号：CN116678395B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202310586625.X
申请日：2023-05-24
Abstract: 本发明属于计算机视觉与机器人领域，公开了一种基于2D激光与视觉边缘线动态融合的养殖巡检机器人导航方法与系统。本发明包括如下步骤：截取图片，并去除其噪声；使用边缘检测与直线拟合方法提取其中直线特征；筛选过道缘线特征并绘制两侧巡检导航线，再将带有导航线的图片转换为BEV图片，并计算BEV图像中视觉导航偏航角；构建全局初始化地图；将视觉导航线作为当前的激光全局规划路径，利用局部路径规划方法进行局部路径调整；进行2D激光雷达与栅格地图与的匹配，并计算与目标点的偏航角；根据不同导航方法的可靠性Rvison、Rlaser以及相应的偏航角来调节实际位置的偏航角度φ，从而调整巡检机器人的位姿。本发明利于实现养殖场巡检机器人的导航与定位。
-
公开(公告)号：CN118444147A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410427712.5
申请日：2024-04-10
Applicant: 山东科技大学
Abstract: 本发明涉及故障诊断技术领域，具体涉及一种高速列车牵引电机的故障检测方法。本发明步骤为：在连续时间下建立牵引电机状态空间模型、构建反映真实故障情况的牵引电机故障模型、建立离散时间下的牵引电机离散故障模型、建立牵引电机的局部T‑S模糊模型、建立牵引电机的全局T‑S模糊系统、构建残差发生器、构建性能指标、求解故障检测滤波器的增益矩阵、构建残差评价函数并确定阈值、判断故障是否发生。本发明能够更好地描述牵引电机的动态行为，并可以对牵引电机的故障进行检测；采用Hi/H∞优化的故障检测滤波器方法设计残差发生器，在保证残差对故障敏感的同时，有效地抑制了多源干扰的影响，从而实现故障的有效检测。
-
公开(公告)号：CN117949966A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410162551.1
申请日：2024-02-05
Applicant: 山东科技大学
IPC: G01S17/86
Abstract: 本发明属于移动机器人跟踪控制技术领域，公开了一种基于激光雷达和里程计的移动机器人跟踪控制方法，其所针对的系统由搭载二维激光雷达和里程计传感器的跟随者移动机器人和领航者移动机器人构成。其中跟随者移动机器人获取激光雷达信息，并转换为点云信息；跟随者移动机器人对点云信息进行预处理；利用相对运动原理区分领航者移动机器人点云和障碍物点云；利用平面几何关系计算领航者移动机器人相对跟随者移动机器人的位姿；利用空间位置连续性原理和领航者移动机器人的历史位姿，持续追踪领航者移动机器人点云。本发明实现了在未知环境下跟随者移动机器人对领航者移动机器人的稳定跟踪，提高了移动机器人在复杂环境中的安全性和持续跟踪性能。
-
公开(公告)号：CN113569951B
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202110861028.4
申请日：2021-07-29
Applicant: 山东科技大学
IPC: G06F18/2135 , G01N21/3577 , G01N21/359 , G06F18/214 , G06F18/25
Abstract: 本发明公开了一种基于生成对抗网络的近红外定量分析模型构建方法，属于近红外在线检测的应用领域，首先利用生成对抗网络模型对工业现场少量有标签样本进行训练生成一定规模的可用样本，在此基础上利用主成分分析模型筛选出建模样本，然后利用选出的建模样本构建近红外定量分析模型，最终利用该模型对油品属性进行在线检测。本发明鉴于工业现场有标签近红外数据少、数据类别不均衡造成的建模难、模型泛化性弱的问题，采用生成对抗网络补充有标签样本、均衡数据集，从而提高在仅有少数有标签样本情况下近红外定量分析模型的精度和泛化性。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
34
records
(took 0.021 seconds)
