公开(公告)号：CN119226735A

公开(公告)日：2024-12-31

申请号：CN202411307450.5

申请日：2024-09-19

Applicant: 无锡学院

Inventor： 孙宁 ,  汤家辉 ,  陈志元 ,  王松雷 ,  陈江 ,  胡凯 ,  夏禹

IPC: G06F18/20 ,  G06F18/213 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455

Abstract: 本发明公开一种基于深度学习的滚动轴承剩余寿命预测方法，将预先获取的滚动轴承的振动信号输入训练获得的端到端模型，利用端到端模型预测输出滚动轴承的剩余使用寿命；其中，端到端模型包括依次连接的第一卷积层、APP1层、第一Dropout层、第一Mixer模块、第二Mixer模块、第三Mixer模块、APP4层和全连接层。本发明采用的MDSCT模型的RUL预测使用原始振动数据，并通过融合多尺度深度可分离卷积注意力网络和PPSformer模块有效地提取轴承振动信号的全局和局部特征，优化了网络捕获的退化特征能力，使RUL预测更加准确。

公开(公告)号：CN118245775A

公开(公告)日：2024-06-25

申请号：CN202410364253.0

申请日：2024-03-28

Applicant: 无锡学院

Inventor： 孙宁 ,  汤家辉 ,  王松雷 ,  胡凯 ,  夏庆锋 ,  陈江 ,  马楚钧

IPC: G06F18/213 ,  G01M13/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种融合注意力机制的轻量级滚动轴承故障诊断方法，包括如下步骤：设置1D‑LECA‑Inception网络，输入端直接使用采集振动信号，端到端故障识别；1D‑LECA‑Inception网络提取振动信号中的故障，随后将提取到的精细特征传入自适应平均池化层，再将池化压缩后的突出特征信息送入全连接层进行故障的诊断输出。本发明直接使用一维原始的振动信号进行诊断，减少信号处理方法可能带来的特征信息缺失，是一种适合于复杂环境下的高效滚动轴承故障识别方法。

公开(公告)号：CN218545830U

公开(公告)日：2023-02-28

申请号：CN202222450179.3

申请日：2022-09-15

Applicant: 无锡学院

Inventor： 唐杰 ,  孙宁 ,  周俊 ,  毛伟民 ,  汤家辉 ,  涂德凯 ,  郑润桦

IPC: G01F23/04

Abstract: 本实用新型提供一种移动式水位监测装置，属于水位测量装置技术领域；包括船和电子水尺，所述船开设有通槽，所述电子水尺与通槽活动连接且沿垂直于船方向设置；采用船作为移动载体，适用于多场景的使用，在需要多方位测量时，控制船体的移动使水位测量装置监测多方位水位；在船上设置通槽放置电子水尺，保持电子水尺垂直与水面且能够活动调节高度。