一种基于数据相关性的工业仪表故障检测方法

    公开(公告)号:CN118033525B

    公开(公告)日:2024-09-20

    申请号:CN202410093570.3

    申请日:2024-01-23

    Applicant: 重庆大学

    Abstract: 本发明涉及工业仪表技术领域,特别涉及一种基于数据相关性的工业仪表故障检测方法。利用智能电表内置的多种传感器采集的数据,通过分析数据间的相关性以及采用长短时记忆网络LSTM构建的编、解码器模型,实现对智能电表内部各传感器状态的实时在线监测及故障准确判断。本发明充分利用智能电表内部多个传感器同步采集的监测数据,利用各传感器之间的数据相关性和深度学习算法实现在各个传感器的工作状态监测。在训练阶段,本发明仅采用正常运行状态下获取的传感器数据作为输入,降低了对故障样本数据的依赖性,有望克服传统监测手段存在的传感器状态监测滞后、准确性低等问题,为智能电表的在线监测提供更加高效、可靠的技术解决方案。

    一种基于自动采集点光源状态信息的故障诊断的方法、装置及介质

    公开(公告)号:CN117949175A

    公开(公告)日:2024-04-30

    申请号:CN202311820498.1

    申请日:2023-12-27

    Applicant: 重庆大学

    Abstract: 本发明涉及照明光源维护技术领域,特别涉及一种基于自动采集点光源状态信息的故障诊断的方法、装置及介质。本发明针对呈直线等距离排列的多点光源,提供了一种自动化故障检测算法,在此算法的基础上配合自动化移动装置,可实现多点光源的自动化检测方法,可节省大量的人力时间成本;通过数学推理以及实验试验,自定义了理论光强‑坐标函数公式,通过获取变量可推导出任意坐标的理论光强作为比较阈值,具有广泛的应用空间。同时还考虑了实际应用场景中可能出现的信息扰动,提出了扰动特征的提取方法以及处理方法,可进一步提高故障检测以及判断的准确率。

    一种多边形转镜激光器姿态精确定位控制方法

    公开(公告)号:CN117849765A

    公开(公告)日:2024-04-09

    申请号:CN202410023004.5

    申请日:2024-01-08

    Applicant: 重庆大学

    Abstract: 本发明涉及激光雷达技术领域,特别涉及一种多边形转镜激光器姿态精确定位控制方法。具体设计方法包括:设计转镜尺寸参数;根据转镜尺寸参数,设计转镜动力学方程;结合转镜动力学方程设计滑模控制器;优化滑模控制器的控制参数。本发明采用的转镜物理尺寸设计步骤,可保证设计出的转镜符合实际任务的需求,针对不同的任务目标均可按照该步骤完成针对性的设计;通过一系列数学推导,求得的动力学方程可适用于不同物理尺寸转镜的精确控制;滑模控制器可动态弥合测量值和观测值之间的误差,保证转镜在转动时符合任务需求;滑模控制器的控制参数设计较为复杂且不容易找到最佳控制参数,通过优化算法可显著提高滑模控制器控制精度。

    一种基于自动采集点光源状态信息的故障诊断的方法、装置及介质

    公开(公告)号:CN117949175B

    公开(公告)日:2024-10-11

    申请号:CN202311820498.1

    申请日:2023-12-27

    Applicant: 重庆大学

    Abstract: 本发明涉及照明光源维护技术领域,特别涉及一种基于自动采集点光源状态信息的故障诊断的方法、装置及介质。本发明针对呈直线等距离排列的多点光源,提供了一种自动化故障检测算法,在此算法的基础上配合自动化移动装置,可实现多点光源的自动化检测方法,可节省大量的人力时间成本;通过数学推理以及实验试验,自定义了理论光强‑坐标函数公式,通过获取变量可推导出任意坐标的理论光强作为比较阈值,具有广泛的应用空间。同时还考虑了实际应用场景中可能出现的信息扰动,提出了扰动特征的提取方法以及处理方法,可进一步提高故障检测以及判断的准确率。

    一种基于数据相关性的工业仪表故障检测方法

    公开(公告)号:CN118033525A

    公开(公告)日:2024-05-14

    申请号:CN202410093570.3

    申请日:2024-01-23

    Applicant: 重庆大学

    Abstract: 本发明涉及工业仪表技术领域,特别涉及一种基于数据相关性的工业仪表故障检测方法。利用智能电表内置的多种传感器采集的数据,通过分析数据间的相关性以及采用长短时记忆网络LSTM构建的编、解码器模型,实现对智能电表内部各传感器状态的实时在线监测及故障准确判断。本发明充分利用智能电表内部多个传感器同步采集的监测数据,利用各传感器之间的数据相关性和深度学习算法实现在各个传感器的工作状态监测。在训练阶段,本发明仅采用正常运行状态下获取的传感器数据作为输入,降低了对故障样本数据的依赖性,有望克服传统监测手段存在的传感器状态监测滞后、准确性低等问题,为智能电表的在线监测提供更加高效、可靠的技术解决方案。

    复杂路况下基于多源数据融合的轮式载运平台传动装置故障监测方法

    公开(公告)号:CN119714871A

    公开(公告)日:2025-03-28

    申请号:CN202411685884.9

    申请日:2024-11-23

    Applicant: 重庆大学

    Abstract: 本发明涉及轮式载运平台技术领域,特别涉及一种复杂路况下基于多源数据融合的轮式载运平台传动装置故障监测方法。包括:确定轮式载运平台行驶路面的颠簸等级;根据路面颠簸等级,确定深度学习诊断模型;通过传感器采集传动装置的故障信号;对采集到的故障信号进行预处理;完成轮式载运平台传动装置故障监测。本发明能够更全面地捕捉传动装置的运行状态变化,及时发现潜在故障,减少因故障导致的停机时间,提高装备的使用效率。而且针对轮式载运平台复杂的路况环境尤其是泥泞坑洼等路段会导致震动频率异常的问题。本专利通过检测并比较,判断路况状态,从而切换到相应的模型来进行故障预测,进而提高故障预测的准确性。

    一种用于流程工业过程传动轴承故障诊断的数据插补方法

    公开(公告)号:CN118070001B

    公开(公告)日:2024-11-22

    申请号:CN202410271970.9

    申请日:2024-03-11

    Applicant: 重庆大学

    Abstract: 本发明涉及流程工业过程传动轴承故障诊断技术领域,特别涉及一种用于流程工业过程传动轴承故障诊断的数据插补方法。具体方法为:通过传感器传动系统轴承的运行数据,并划分为若干样本数据;确定一个样本数据中是否存在缺失异常数据;将存在缺失异常数据的样本数据划分为若干批次;根据缺失异常数据批次的前后批次数据,初始化生成缺失异常数据批次;优化初始化生成的缺失异常数据批次,得到符合预设要求的插补数据。本发明相较于传统单一生成缺失异常数据的方法,本发明通过最优传输理论优化缺失异常数据,使生成的数据更贴合真实缺失数据,且在较高数据缺失比例的情况,仍能生成最接近真实数据的插补数据,有利于后续故障诊断。

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