公开(公告)号：CN118503811A

公开(公告)日：2024-08-16

申请号：CN202410657988.2

申请日：2024-05-27

Applicant: 安徽理工大学

Inventor： 苏树智 ,  陈见 ,  许梦杰 ,  朱彦敏

IPC: G06F18/2413 ,  G06F18/213 ,  G06F18/21 ,  G06F18/2132 ,  G06F18/25 ,  G01M13/04

Abstract: 本发明公开了基于无监督跨模态双曲子空间的故障诊断方法，主要是构建无监督跨模态双曲子空间学习模型，从而能够在无监督环境下学习故障数据的跨模态特征，有效提高无监督环境下故障诊断的准确性，具体实现过程为：(1)借助故障样本数据间的不同流形结构，构建无监督跨模态双曲子空间学习模型；(2)优化求解该模型中跨模态双曲子空间投影矩阵的解析解；(3)在跨模态双曲子空间投影方向的基础上获得故障样本数据的跨模态故障特征，并利用分类器获得故障诊断的分类结果。与现有技术相比，本发明的故障诊断方法更具有效性和准确性。

公开(公告)号：CN119740001A

公开(公告)日：2025-04-01

申请号：CN202411366246.0

申请日：2024-09-29

Applicant: 安徽理工大学

Inventor： 苏树智 ,  许梦杰 ,  朱彦敏 ,  陈见

IPC: G06F18/213 ,  G06F18/2115 ,  G06F18/214 ,  G06F18/2413 ,  G01M13/04 ,  G01M13/045

Abstract: 本发明公开了基于监督反双曲正弦空间学习的多模态轴承故障诊断方法，主要是构建监督反双曲正弦空间学习模型，从而能够在监督环境下学习故障数据的多模态特征，有效提高监督环境下故障诊断的准确性，具体实现过程为：(1)借助故障样本数据间的不同流形结构，构建监督反双曲正弦空间学习模型；(2)优化求解该模型中反双曲正弦空间投影矩阵的解析解；(3)在反双曲正弦空间投影矩阵的基础上获得故障样本数据的多模态故障特征，并利用分类器获得故障的诊断结果。与现有技术相比，本发明的故障诊断方法更具有效性和鲁棒性。