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公开(公告)号：CN112417616A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202011309814.5
申请日：2020-11-20
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G06F30/17 , G06F30/20 , G06F119/02 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及一种铣削加工稳定性预测方法、系统及存储介质，其包括：建立单自由度铣削动力学模型；对铣削状态方程进行积分求解；通过积分求解后的铣削状态方程获取状态转移矩阵；获取铣削系统稳定性叶瓣图，完成稳定性预测。本发明能够准确获得铣削过程的稳定性叶瓣图，利用该稳定性图选取稳定加工参数。本发明可以广泛在机械加工中的铣削加工稳定性预测领域中应用。
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公开(公告)号：CN119417169A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411556169.5
申请日：2024-11-04
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/047 , G06N20/00 , G06N5/01 , G06N3/092 , G06N3/084 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及电子组件车间AGV物流调度领域，公开了一种电子组件车间AGV复合作业模式下的改进PPO调度方法、系统、介质及设备，其包括：利用栅格建模对车间环境地图进行栅格化，通过多个任务订单使AGV在栅格地图进行A*搜索算法，获取批量的样本数据，根据样本预训练策略网络的模型参数，完成预训练；根据新的任务订单，AGV与环境进行交互，获取观测状态、动作空间和奖励值，将观测状态进行矩阵化处理后，作为PPO算法的输入数据，计算PPO算法的策略网络和价值网络损失值，并通过梯度下降法更新网络模型参数，完成PPO训练；在线生成实时任务订单，通过前两个阶段训练好的决策网络模型指导AGV完成路径规划和调度任务。本发明能快速学习获得电子组件车间AGV调度策略，学习效率显著提升并兼具稳定性。
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公开(公告)号：CN118761003A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410889689.1
申请日：2024-07-04
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G06F18/2433 , G06F18/2131 , G06F18/213 , G06V10/44 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06V10/74 , G06F18/10 , G06N3/0895
Abstract: 本发明涉及一种转子系统异常检测数据驱动方法、系统、存储介质及设备，其包括：将燃气轮机时间序列振动信号通过短时傅里叶时频分析处理后得到时频谱图；通过梅尔频率映射将振动信号时频谱图转化为Mel谱图；将Mel谱图作为自动编码器驱动模型的输入，对自动编码器驱动模型进行训练，并利用改进的SSIM损失函数，将完全由正常健康信号组成的训练数据对模型的参数进行优化迭代；通过训练好的驱动模型计算测试数据的原始图像和重构图像之间的SSIM，得到该组测试数据信号的SSIM指标，根据SSIM指标识别出燃气轮机的异常振动。本发明能通过在单一工况零故障样本且仅有正常信号的数据集上的训练，识别其它任何工况的异常行为。
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公开(公告)号：CN112749688A
公开(公告)日：2021-05-04
申请号：CN202110149643.2
申请日：2021-02-02
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G06K9/00 , G06F17/18 , G06F30/20 , G06F119/10
Abstract: 本发明涉及一种基于MC罚函数的冲击载荷稀疏识别方法及系统，其包括：采集含有噪声信号的转子系统的转子、轴承等振动信号；将振动信号压缩处理后传输至预先建立的稀疏识别模型；对稀疏识别模型进行求解，实现对振动冲击载荷的识别。本发明采用的基于MC罚函数的稀疏分解结果优于L1正则化稀疏分解结果，且在冲击载荷非加载区噪声被很好的抑制。本发明可以广泛在转子系统冲击载荷识别技术领域中应用。
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公开(公告)号：CN110874509A
公开(公告)日：2020-03-10
申请号：CN201911111030.9
申请日：2019-11-14
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明涉及一种高端数控装备多维信息融合状态评价方法，其步骤：构建基于现场运维数据、运行特征信号及试切标准S试件的多维、多层次的评价模型，计算各评价指标的权重系数；求取设备基于现场运维数据的运行质量的可靠度值；空载运行S试件过程中，采集主轴及进给轴振动信号，及主轴的电流信号，利用信息熵法和峭度法构建基于信号特征的可靠性评价指标；根据S试件的三坐标检测结果，计算标准试件加工精度可靠度；根据基于现场运维数据的可靠度、运行信号的信息熵可靠度和峭度可靠度，标准试件加工精度可靠度，以及根据层次分析法计算的三者之间的权重系数，计算得到多轴数控机床的运行质量可靠性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110874509B
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN201911111030.9
申请日：2019-11-14
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G06F30/20 , G06Q10/0639
Abstract: 本发明涉及一种高端数控装备多维信息融合状态评价方法，其步骤：构建基于现场运维数据、运行特征信号及试切标准S试件的多维、多层次的评价模型，计算各评价指标的权重系数；求取设备基于现场运维数据的运行质量的可靠度值；空载运行S试件过程中，采集主轴及进给轴振动信号，及主轴的电流信号，利用信息熵法和峭度法构建基于信号特征的可靠性评价指标；根据S试件的三坐标检测结果，计算标准试件加工精度可靠度；根据基于现场运维数据的可靠度、运行信号的信息熵可靠度和峭度可靠度，标准试件加工精度可靠度，以及根据层次分析法计算的三者之间的权重系数，计算得到多轴数控机床的运行质量可靠性。
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公开(公告)号：CN112347917B
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202011225289.9
申请日：2020-11-05
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G06F18/24 , G06N3/0464 , G06F18/213 , G06N3/084 , G01H17/00
Abstract: 本发明涉及一种燃气轮机故障诊断方法、系统、设备及存储介质，其包括：构建深度置信网络模型；对燃气轮机的原始振动信号进行压缩后，输入深度置信网络模型；对深度置信网络模型的结构参数寻优，搜索诊断效果最好的最优深度置信网络模型；根据最优深度置信网络模型对燃气轮机进行故障诊断。本发明基于峰值保持降采样法和粒子群算法优化的深度置信网络模型能够将样本数据缩减，减少模型训练时间，并实现网络结构参数的寻优。对于燃气轮机转子系统气流激振故障，与其他浅层网络对比，以原始振动信号作为输入训练得到的深度置信网络模型具有更好的诊断性能以及分类能力。
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公开(公告)号：CN112749688B
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202110149643.2
申请日：2021-02-02
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G06F18/10 , G06F17/18 , G06F30/20 , G06F119/10
Abstract: 本发明涉及一种基于MC罚函数的冲击载荷稀疏识别方法及系统，其包括：采集含有噪声信号的转子系统的转子、轴承等振动信号；将振动信号压缩处理后传输至预先建立的稀疏识别模型；对稀疏识别模型进行求解，实现对振动冲击载荷的识别。本发明采用的基于MC罚函数的稀疏分解结果优于L1正则化稀疏分解结果，且在冲击载荷非加载区噪声被很好的抑制。本发明可以广泛在转子系统冲击载荷识别技术领域中应用。
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公开(公告)号：CN112347917A
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN202011225289.9
申请日：2020-11-05
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明涉及一种燃气轮机故障诊断方法、系统、设备及存储介质，其包括：构建深度置信网络模型；对燃气轮机的原始振动信号进行压缩后，输入深度置信网络模型；对深度置信网络模型的结构参数寻优，搜索诊断效果最好的最优深度置信网络模型；根据最优深度置信网络模型对燃气轮机进行故障诊断。本发明基于峰值保持降采样法和粒子群算法优化的深度置信网络模型能够将样本数据缩减，减少模型训练时间，并实现网络结构参数的寻优。对于燃气轮机转子系统气流激振故障，与其他浅层网络对比，以原始振动信号作为输入训练得到的深度置信网络模型具有更好的诊断性能以及分类能力。
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公开(公告)号：CN216029702U
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202121343221.0
申请日：2021-06-17
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: B23Q17/00
Abstract: 本实用新型涉及一种主轴实时状态感知的传感器支架夹具，其包括：一体成型的第一套筒、第二套筒和第三套筒；所述第一套筒的直径大于所述第二套筒的直径，所述第二套筒的直径大于所述第三套筒的直径，所述第一套筒、所述第二套筒和所述第三套筒构成减缩阶梯状结构；所述第一套筒设置在主轴外侧，主轴刀柄位于所述第二套筒和所述第三套筒内，且所述主轴刀柄的外端部延伸至所述第三套筒的外部；在靠近所述第三套筒的外端部壁面上设置有多个用于检测主轴运行状态的位移传感器。本实用新型能实现在切削工况下实时感知主轴运行状态。
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