-
公开(公告)号：CN114778114B
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202210357445.X
申请日：2022-04-01
Applicant: 西南交通大学
IPC: G01M13/045
Abstract: 本发明公开了一种基于信号冲击性和周期性的轴承健康指标构建方法，包括以下步骤：步骤一，获得轴承振动信号；步骤二，将振动信号划分成多个时域信号块；步骤三，计算每个信号块的MLK和FAMP；步骤四，根据MLK‑FAMP找到包含故障信息的信号块；步骤五，根据找到信号块的FAMP判断出轴承早期故障类型；步骤六，根据相对相似性与数学统计方法得到最终的健康指标；所述步骤四中，每个MLK‑FAMP包含四个成分，分别对应四种故障类型；本发明相对于现有轴承健康指标的构建方法，所构建出的轴承健康指标可以提前发现轴承的早期故障，另外还可以对早期故障的类型进行识别，实现对轴承状态的监测，同时还可以有效确保故障诊断的准确性，避免发生误判。
-
公开(公告)号：CN114722439A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210340048.1
申请日：2022-04-01
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了基于改进自适应杂交退火粒子群‑动态规划的裁剪路径优化方法，包括以下步骤：步骤一，获取裁剪文件，限定裁剪路径范围和样片数；步骤二，解析裁剪文件，获取独立样片点坐标并且计算相应样片的中心点坐标；步骤三，利用中心点坐标使用改进自适应杂交退火粒子群算法搜索最优裁剪顺序；步骤四，利用样片点坐标和动态规划方式确定每个样片的入刀点；步骤五，转化为G代码输出至裁剪机进行相应运动；本发明通过采用改进自适应杂交退火粒子群算法对排布好的裁剪图进行裁剪序列搜索，利用动态规划的方式确定每个样片的入刀点，可以提升裁剪效率，降低加工成本和裁剪走刀时间，解决了传统粒子群算法存在的早熟收敛问题，避免产生停滞状态。
-
公开(公告)号：CN114444551B
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202210344080.7
申请日：2022-04-02
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于小波变换和卷积自编码器的气动力载荷辨识方法，包括以下步骤：步骤一，采集样本；步骤二，采集标签；步骤三，剔除干扰；步骤四，系统信号分类；步骤五，力载荷信号分类；步骤六，训练网络模型；步骤七，重构气动力载荷信号并进行验证；所述步骤七中，将验证数据集II和验证数据集IV输入训练好的卷积自编码器中，通过卷积自编码器的计算后，输出理想的气动力载荷信号并与真实气动力载荷信号进行对比验证，本发明可以降低变频干扰、噪声干扰和惯性振动干扰，有效重构出风洞试验过程中的气动力信号，准确的反映出风洞试验过程中气动力载荷的大小及变化过程，且能够提高气动力载荷的辨识精度。
-
公开(公告)号：CN114491823A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210308771.1
申请日：2022-03-28
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进生成对抗网络的列车轴承故障诊断方法，包括以下步骤：步骤一，制作真实数据集；步骤二，构建生成对抗网络；步骤三，训练生成对抗网络；步骤四，制作平衡数据集；步骤五，搭建故障分类器；步骤六，训练故障分类器；本发明通过基于判别模型和生成模型的GAN训练方法搭建小样本数据类别的生成对抗网络，并采用真实数据集对其进行训练，可以提高故障的诊断识别率；通过深度卷积神经网络对样本进行特征提取，实现不同故障的特征学习；通过皮尔逊相关系数测量生成样本与真实样本平均值之间的损失函数来提高生成的质量，所生成的数据更贴近真实数据，使得模型能提取到有效的多尺度深层特征。
-
公开(公告)号：CN114444551A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202210344080.7
申请日：2022-04-02
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于小波变换和卷积自编码器的气动力载荷辨识方法，包括以下步骤：步骤一，采集样本；步骤二，采集标签；步骤三，剔除干扰；步骤四，系统信号分类；步骤五，力载荷信号分类；步骤六，训练网络模型；步骤七，重构气动力载荷信号并进行验证；所述步骤七中，将验证数据集II和验证数据集IV输入训练好的卷积自编码器中，通过卷积自编码器的计算后，输出理想的气动力载荷信号并与真实气动力载荷信号进行对比验证，本发明可以降低变频干扰、噪声干扰和惯性振动干扰，有效重构出风洞试验过程中的气动力信号，准确的反映出风洞试验过程中气动力载荷的大小及变化过程，且能够提高气动力载荷的辨识精度。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114818476B
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202210337927.9
申请日：2022-04-01
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06F30/27 , G06N20/00 , H04L67/06 , H04L67/141 , H04W76/10 , H04W84/12 , G06F119/04
Abstract: 本发明公开了一种应用于旋转机械设备寿命预测的联邦学习系统及方法，包括本地端设备，所述本地端设备与云优化模块建立数据连接，所述本地端设备内部一侧安装有信号采集模块、数据计算模块、显示模块、数据传输模块和报警模块，所述信号采集模块包括传感器模块、采集板卡模块、AD转换模块和存储模块，所述数据传输模块包括WIFI无线传输模块和下载模块，本发明通过在本地端训练、云端进行模型聚合的方法，在满足算法高精度的同时，减少了不必要的数据传输，采用联邦学习的理念对模型进行训练，在保护用户隐私的前提下，成功训练一种适用性广、安全性强、预测精度高的机械设备剩余寿命预测器，能够良好辅助工业生产生活。
-
公开(公告)号：CN114818476A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210337927.9
申请日：2022-04-01
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06F30/27 , G06N20/00 , H04L67/06 , H04L67/141 , H04W76/10 , H04W84/12 , G06F119/04
Abstract: 本发明公开了一种应用于旋转机械设备寿命预测的联邦学习系统及方法，包括本地端设备，所述本地端设备与云优化模块建立数据连接，所述本地端设备内部一侧安装有信号采集模块、数据计算模块、显示模块、数据传输模块和报警模块，所述信号采集模块包括传感器模块、采集板卡模块、AD转换模块和存储模块，所述数据传输模块包括WIFI无线传输模块和下载模块，本发明通过在本地端训练、云端进行模型聚合的方法，在满足算法高精度的同时，减少了不必要的数据传输，采用联邦学习的理念对模型进行训练，在保护用户隐私的前提下，成功训练一种适用性广、安全性强、预测精度高的机械设备剩余寿命预测器，能够良好辅助工业生产生活。
-
公开(公告)号：CN114778547A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210337938.7
申请日：2022-04-01
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明属于机器视觉检测技术领域，尤其涉及一种基于图像处理的曲面零件表面粘贴质量的检测方法，包括准备视觉测量系统、对视觉系统进行标定，取得指标参数、待检测零件的中心位置和圆周方向进行定位、确定粘贴材料质量检测的检测标准和准备检测的步骤。相对于其他缺陷检测方法可以不用固定待检测的零件，另外还可以实现曲面上的质量缺陷检测，调整检测的精度，识别粘贴缺陷原因。
-
公开(公告)号：CN114778114A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210357445.X
申请日：2022-04-01
Applicant: 西南交通大学
IPC: G01M13/045
Abstract: 本发明公开了一种基于信号冲击性和周期性的轴承健康指标构建方法，包括以下步骤：步骤一，获得轴承振动信号；步骤二，将振动信号划分成多个时域信号块；步骤三，计算每个信号块的MLK和FAMP；步骤四，根据MLK‑FAMP找到包含故障信息的信号块；步骤五，根据找到信号块的FAMP判断出轴承早期故障类型；步骤六，根据相对相似性与数学统计方法得到最终的健康指标；所述步骤四中，每个MLK‑FAMP包含四个成分，分别对应四种故障类型；本发明相对于现有轴承健康指标的构建方法，所构建出的轴承健康指标可以提前发现轴承的早期故障，另外还可以对早期故障的类型进行识别，实现对轴承状态的监测，同时还可以有效确保故障诊断的准确性，避免发生误判。
-
公开(公告)号：CN114722439B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202210340048.1
申请日：2022-04-01
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了基于改进自适应杂交退火粒子群‑动态规划的裁剪路径优化方法，包括以下步骤：步骤一，获取裁剪文件，限定裁剪路径范围和样片数；步骤二，解析裁剪文件，获取独立样片点坐标并且计算相应样片的中心点坐标；步骤三，利用中心点坐标使用改进自适应杂交退火粒子群算法搜索最优裁剪顺序；步骤四，利用样片点坐标和动态规划方式确定每个样片的入刀点；步骤五，转化为G代码输出至裁剪机进行相应运动；本发明通过采用改进自适应杂交退火粒子群算法对排布好的裁剪图进行裁剪序列搜索，利用动态规划的方式确定每个样片的入刀点，可以提升裁剪效率，降低加工成本和裁剪走刀时间，解决了传统粒子群算法存在的早熟收敛问题，避免产生停滞状态。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
15
records
(took 0.055 seconds)
