公开(公告)号：CN119397386A

公开(公告)日：2025-02-07

申请号：CN202411267930.3

申请日：2024-09-11

Applicant: 西南交通大学

Inventor： 秦娜 ,  杜家豪 ,  黄德青 ,  贾鑫明 ,  尹怡蕊

IPC: G06F18/2415 ,  G06F18/2431 ,  G06N3/047 ,  G06N3/096 ,  G06N3/098

Abstract: 本申请提供一种基于联邦学习的多线路转向架故障诊断方法、装置、设备及存储介质。涉及故障诊断与联邦学习技术领域。该方法通过逐级联邦蒸馏架构借助其他线路的模型知识，在保证数据安全的前提下提升小样本线路模型的诊断性能；对于架构中的多个故障诊断任务，将损失解耦成TCKD和NCKD并进一步重构，平衡目标类与非目标类间的损失；对于多任务输出的多个蒸馏损失，提出一种多损失权重的自适应调整策略，协同多蒸馏任务实现高效训练；每一条线路基于模型迁移共享基础浅层网络，同时定制个性化深层网络，提升故障诊断模型自适应性，降低所提架构的学习成本。本发明可以提高小样本线路的故障建模精度，同时保障多方数据隐私安全，为在工业场景中数据不平衡用户间实施联邦学习提供一种可行的解决方案。

公开(公告)号：CN119358375A

公开(公告)日：2025-01-24

申请号：CN202411297685.0

申请日：2024-09-18

Applicant: 西南交通大学

Inventor： 黄德青 ,  尹怡蕊 ,  秦娜 ,  杜家豪 ,  王天韪 ,  侯冉阳

IPC: G06F30/27 ,  G01M17/08 ,  G06F18/24 ,  G06F18/213 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084 ,  G06N3/09 ,  G06F17/16 ,  G06F17/18 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明涉及高速列车转向架故障检测技术领域，公开一种基于生成模型零样本学习策略的转向架未知故障诊断方法，使用多体动力学分析软件SIMPACK对于电力机车进行转向架机械故障模拟实验收集正常与故障数据；针对列车运行影响因素进行故障属性语义矩阵搭建；根据数据属性与故障数据进行特征提取；搭建基于扩散模型的未知故障数据特征样本生成模型，利用随机噪声与未知类故障属性组合进行未知类故障的数据特征生成；构建故障诊断分类模型，实现数据特征到故障属性再到故障类别的映射。本发明完成针对高速列车转向架已知类故障与未知类故障的诊断，提高故障诊断的准确率和泛化性，为高速列车转向架的安全使用提供全面保障。

公开(公告)号：CN119152573A

公开(公告)日：2024-12-17

申请号：CN202411282069.8

申请日：2024-09-13

Applicant: 西南交通大学

Inventor： 秦娜 ,  张晓勐 ,  黄德青 ,  杜家豪 ,  王天韪 ,  尹怡蕊 ,  郑昂

IPC: G06V40/20 ,  G06V20/52 ,  G06V10/82 ,  G06V10/25 ,  G06V10/42 ,  G06V10/44 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/096

Abstract: 本申请涉及一种基于深度学习的课堂后方学生行为检测识别方法。所述方法包括：首先，获取课堂后方学生行为图像数据；基于YOLOX‑m目标检测网络构建行为检测识别模型，优化所述YOLOX‑m目标检测网络的主干特征提取模块、颈部特征加强模块和预测头模块；基于所述课堂后方学生行为图像数据训练所述行为检测识别模型；最后，将待识别实际课堂图像输入训练后的行为检测识别模型中，输出行为检测识别结果。通过从课堂后方采集图像，优化现有目标检测网络的各个模块，结合注意力机制和深度可分离卷积，能够准确地从后方检测识别到学生上课的抬头、低头两种行为，通过对这两种典型行为的检测识别，能够及时、有效地反映学生的学习状态。