公开(公告)号：CN115450770B

公开(公告)日：2023-07-07

申请号：CN202210973992.0

申请日：2022-08-15

Applicant: 东风柳州汽车有限公司 ,  桂林电子科技大学

Inventor： 许恩永 ,  何水龙 ,  刘洋 ,  林长波 ,  展新 ,  李超 ,  王善超 ,  冯高山 ,  周志斌 ,  唐竞 ,  张平 ,  陈景龙

IPC: F02D29/02

Abstract: 本发明公开了一种基于油耗最优驾驶策略的商用车控制方法及系统，方法包括根据商用车的纵向速度、转速和扭矩，计算商用车行驶过程中的瞬时油耗，并建立纵向动力学特性方程，根据纵向动力学特性方程和瞬时油耗，计算油耗目标函数；根据交通流决策集和发动机性能约束集，建立驾驶策略集；其中，交通流决策集是根据商用车行驶过程的交通情况而确定；发动机性能约束集是根据商用车的发动机性能而确定；根据驾驶策略集、油耗目标函数和纳什均衡求解方法，计算纳什均衡解，并根据纳什均衡解，获得油耗最优驾驶策略；根据油耗最优驾驶策略，控制商用车的发动机运行。本实施例实现了提高商用车行驶在城市道路中的经济性，提高求解策略的精确度和准确性。

公开(公告)号：CN115406655B

公开(公告)日：2024-08-02

申请号：CN202211042367.0

申请日：2022-08-29

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 何水龙 ,  朱良玉 ,  李慧 ,  陶林 ,  胡超凡 ,  陈景龙 ,  蒋占四

IPC: G01M13/045 ,  G06F30/27 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及智能诊断技术领域，提供一种轴承智能故障诊断模型建立方法，根据比例值将原始信号数据截断为训练集数据和测试集数据；按照初始设定的单个样本的采样点数SL，在截断后的振动数据初始位置处截取第一个样本，从初始位置处确定移动一个采样偏移量SO，并截取下一个样本，生成训练集和测试集；将处理后训练集样本输入神经网络模型中进行训练，通过损失函数优化神经网络中参数的权重和偏置，不仅能够在轴承智能故障诊断模型建立时，通过将轴承振动的原始信号数据通过截断成两部分独立的数据，能够完全避免训练集和测试集数据交叉造成的数据泄露；实现同时对轴承故障类型及故障严重程度的判断和输出，准确率高，效率高。

公开(公告)号：CN115406655A

公开(公告)日：2022-11-29

申请号：CN202211042367.0

申请日：2022-08-29

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 何水龙 ,  朱良玉 ,  李慧 ,  陶林 ,  胡超凡 ,  陈景龙 ,  蒋占四

IPC: G01M13/045 ,  G06F30/27 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及智能诊断技术领域，提供一种轴承智能故障诊断模型建立方法，根据比例值将原始信号数据截断为训练集数据和测试集数据；按照初始设定的单个样本的采样点数SL，在截断后的振动数据初始位置处截取第一个样本，从初始位置处确定移动一个采样偏移量SO，并截取下一个样本，生成训练集和测试集；将处理后训练集样本输入神经网络模型中进行训练，通过损失函数优化神经网络中参数的权重和偏置，不仅能够在轴承智能故障诊断模型建立时，通过将轴承振动的原始信号数据通过截断成两部分独立的数据，能够完全避免训练集和测试集数据交叉造成的数据泄露；实现同时对轴承故障类型及故障严重程度的判断和输出，准确率高，效率高。

公开(公告)号：CN115450770A

公开(公告)日：2022-12-09

申请号：CN202210973992.0

申请日：2022-08-15

Applicant: 东风柳州汽车有限公司 ,  桂林电子科技大学

Inventor： 许恩永 ,  何水龙 ,  刘洋 ,  林长波 ,  展新 ,  李超 ,  王善超 ,  冯高山 ,  周志斌 ,  唐竞 ,  张平 ,  陈景龙

IPC: F02D29/02

Abstract: 本发明公开了一种基于油耗最优驾驶策略的商用车控制方法及系统，方法包括根据商用车的纵向速度、转速和扭矩，计算商用车行驶过程中的瞬时油耗，并建立纵向动力学特性方程，根据纵向动力学特性方程和瞬时油耗，计算油耗目标函数；根据交通流决策集和发动机性能约束集，建立驾驶策略集；其中，交通流决策集是根据商用车行驶过程的交通情况而确定；发动机性能约束集是根据商用车的发动机性能而确定；根据驾驶策略集、油耗目标函数和纳什均衡求解方法，计算纳什均衡解，并根据纳什均衡解，获得油耗最优驾驶策略；根据油耗最优驾驶策略，控制商用车的发动机运行。本实施例实现了提高商用车行驶在城市道路中的经济性，提高求解策略的精确度和准确性。

公开(公告)号：CN115420502A

公开(公告)日：2022-12-02

申请号：CN202211080832.X

申请日：2022-09-05

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 何水龙 ,  朱良玉 ,  陈景龙 ,  崔倩文 ,  胡超凡

IPC: G01M13/04 ,  G01M13/045 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及智能诊断技术领域，提供一种轴承故障智能诊断模型、方法和系统，包括，第一子模型、第二子模型、第三子模型、第四子模型，第一子模型、第三子模型分别与第二子模型连接；所述第一子模型包括串联的二维卷积模块、BN批量归一化模块、Swish激活函数模块、SENet模块；所述第二子模型包括形成堆叠连接多个模块；第三子模型包括形成堆叠连接的多个模块；第四子模型包括串联的1个卷积层、1个全局平均池化以及1个全连接层；通过构建不同连接方式的神经网络结构，提取轴承振动数据样本特征，从而改善注意力不够集中、特征提取不够合理等问题，进而能够准确地识别出轴承故障特征、轴承故障的严重程度、是否采用对应的维护措施。