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公开(公告)号：CN119848769A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411927305.7
申请日：2024-12-25
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F18/25 , G06N5/04 , G06N3/0499 , G06N3/096
Abstract: 本发明提供了一种基于属性迁移的零样本设备故障诊断方法，包括划分每个属性为S个属性子集，并根据属性子集计算多高斯假设下属性迁移得到的S个概率值和单高斯假设下的第一属性预测值；通过属性融合网络融合S个概率值和第一属性预测值，获取最终的属性预测向量；最后，组合多个最终属性预测值获得预测的属性向量，和已知的故障属性空间利用最近邻搜索推理规则，选择在故障属性空间中与预测属性向量欧式空间距离最小的故障类别，即确定输入样本的故障类别。本发明考虑各种属性转移方法预测相同故障属性的能力差异，解决了零样本环境下故障诊断的属性迁移能力仍然较弱的问题，提高了工业设备零样本诊断性能。
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公开(公告)号：CN119848667A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411927310.8
申请日：2024-12-25
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F18/2415 , G06F18/25 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N20/20 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于集成学习的多尺度仪表故障诊断方法，涉及故障诊断技术领域，包括以下步骤：步骤S1、多尺度故障信息转换；步骤S2、获取多个模型的仪表故障诊断结果；步骤S3、融合来自不同尺度故障信息的多个诊断决策。本发明采用上述一种基于集成学习的多尺度仪表故障诊断方法，集成不同诊断方法提高诊断性，使得基于集成学习的诊断方法预处理繁琐和多尺度的故障序列蕴含多样的故障信息，解决了仪表故障诊断的集成方法预处理繁琐和诊断率不高的问题，实现了方便实用且精确的仪表故障诊断，有利于提高仪表工业应用使用的可靠性。
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公开(公告)号：CN119779655A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411927316.5
申请日：2024-12-25
Applicant: 重庆大学
IPC: G01M13/00 , G01M13/028 , G01M13/045 , G01H17/00 , G06F18/24 , G06F18/25 , G06N3/094 , G06N3/0464 , G06N3/0475
Abstract: 本发明公开了一种基于互补特征增强及一致性学习的道岔转辙设备机械故障诊断方法，涉及设备安全性评估技术领域，包括以下步骤：步骤1、采集道岔转辙设备的振动信号数据；步骤2、构建双支路结构，并通过双支路结构进行特征提取；步骤3、构建互补特征增强模块，通过互补特征增强模块将提取到的特征进行融合，得到融合的特征，并通过损失函数最小化对提取器E1、E2及主诊断器C进行更新；步骤4、基于域对抗学习框架，构建域不变的特征；步骤5、构建辅助诊断器Ca，将主诊断器C和辅助诊断器Ca共同搭建为双诊断器，通过双诊断器进行一致性学习，再次优化E1和E2；步骤6、通过主诊断器C进行故障诊断得到诊断结果。
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公开(公告)号：CN119719864A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411940061.6
申请日：2024-12-26
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明提供了一种高速铁路变压器异常监测方法、系统、电子设备及介质，属于电力系统监测技术领域。该方法通过构建高速铁路变压器异常监测模型，采集变压器在空载和不同负载下的输入和输出数据构成数据集，并训练该模型以实现对变压器实时运行状态的异常监测。该系统能够有效地利用大量正常运行监测数据建立模型，并通过实际数据在模型给出的概率分布中的概率来判断变压器的运行情况，从而不依赖于故障数据。本发明结合了机理模型和数据驱动方法的优点，通过时变状态空间模型和循环神经网络，既符合变压器的运行机理，又能充分利用监测数据，提高了监测的准确性和可解释性。
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公开(公告)号：CN118709547A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410824196.X
申请日：2024-06-25
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F30/27 , G06F17/16 , G06N20/20 , G06N3/0985 , G06N5/01 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了一种非线性动态工业过程软测量建模方法、装置、介质及产品，涉及工业过程软测量建模技术领域，该方法包括：根据输入输出时间序列数据中每一输入变量的输入时间序列数据构建软测量模型输入矩阵，根据软测量模型输入矩阵和输入输出时间序列数据确定历史样本数据集；基于移动窗口技术和t检验的自适应局部区域划分方法，将历史数据集自适应地划分为多个具有差异性和多样性的局部区域；基于稳定核的正则化方法对局部区域分别构建局部多输入FIR模型，可有效避免模型阶数选择和变量选择问题；基于预测性能的自适应集成方法融合局部多输入FIR模型的输出，保证多个局部模型融合的准确性和快速性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113553707A
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202110826872.3
申请日：2021-07-21
Applicant: 中国人民解放军63798部队 , 重庆大学
IPC: G06F30/20 , G06F17/11 , G06F111/10 , G06F119/08
Abstract: 本发明涉及一种基于能量和质量守恒的整流罩温湿度建模方法，属于温湿度预测技术领域。在温湿度建模方面，利用能量守恒建立整流罩内温度变化数学方程式，利用物质守恒建立以焓值为空气状态变化指标的热平衡方程，联合构建了温湿度预测模型，解决了传统温湿度预测模型温湿度耦合严重，致使预测精确度低的问题。
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公开(公告)号：CN119358401A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411465701.2
申请日：2024-10-21
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/0499 , G06N3/08 , G06F119/14 , G06F119/12 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了一种复杂动态系统建模方法、应用方法及相关装置，涉及自动化领域，建模方法包括：构建实际物理复杂动态系统；确定实际物理复杂动态系统的解算子；对实际物理复杂动态系统进行时间离散化；基于解算子和离散化后的实际物理复杂动态系统，构建深度神经网络；融合深度神经网络与常微分方程的残差，构建物理方程与数据融合驱动的深度神经网络模型；获取实际数据集，并构建数据残差损失函数和常微分方程残差损失函数，通过加权求和计算得到总损失函数；通过最小化总损失函数，确定深度神经网络和常微分方程的残差之间的最优共享参数，得到最优的物理方程与数据融合驱动的深度神经网络模型。本发明可实现机理模型与数据模型深度融合与互补。
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公开(公告)号：CN113419584A
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN202110825352.0
申请日：2021-07-21
Applicant: 中国人民解放军63798部队 , 重庆大学
IPC: G05D27/02
Abstract: 本发明涉及一种基于模型预测控制的火箭整流罩内环境快速恢复方法，属于温湿度预测技术领域。首先，建立了有/无送风情况下整流罩内温湿度机理模型对罩内温湿度进行预测，以获得整流罩内环境快速恢复过程中整流罩内环境温湿度及时反馈信息和开始时刻整流罩内环境初始状态温湿度参数值；然后，为实现整流罩内环境快速、安全恢复，设计了多变量动态矩阵控制器，包括模型预测、滚动优化和反馈校正三个要素，并在其滚动优化中引入约束条件，以防止结露现象和温湿度参数超出安全范围等不安全事件的发生；最后，为克服不可控输入的影响，采用前馈方式预先对其加以补偿。
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公开(公告)号：CN118254640A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410374879.X
申请日：2024-03-29
Applicant: 重庆大学
IPC: B60L58/10
Abstract: 本发明涉及一种基于大语言模型的端到端车载电池在线状态评估系统及方法，属于电动汽车领域。本发明在车载电池管理系统中引入了基于大语言模型的端到端处理方式，在车载电池状态估计及管理中，借助泛化能力强的大语言模型来应对复杂多变的异构数据、实现个性化电池管理的研究少之又少。通过借助开源大语言模型进行通用车载电池管理系统的设计，实现对电池异常状态的监测，对电池的潜在故障进行诊断和预测，以及可根据车辆的行驶状态、驾驶模式以及外部环境条件等因素，智能调整电池的充放电策略，实现能量的高效利用和续航里程的最大化，与现有技术相比，具有实时性强、依赖性低、泛化能力强和个性化管理。
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公开(公告)号：CN113419584B
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202110825352.0
申请日：2021-07-21
Applicant: 中国人民解放军63798部队 , 重庆大学
IPC: G05D27/02
Abstract: 本发明涉及一种基于模型预测控制的火箭整流罩内环境快速恢复方法，属于温湿度预测技术领域。首先，建立了有/无送风情况下整流罩内温湿度机理模型对罩内温湿度进行预测，以获得整流罩内环境快速恢复过程中整流罩内环境温湿度及时反馈信息和开始时刻整流罩内环境初始状态温湿度参数值；然后，为实现整流罩内环境快速、安全恢复，设计了多变量动态矩阵控制器，包括模型预测、滚动优化和反馈校正三个要素，并在其滚动优化中引入约束条件，以防止结露现象和温湿度参数超出安全范围等不安全事件的发生；最后，为克服不可控输入的影响，采用前馈方式预先对其加以补偿。
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