公开(公告)号：CN117437175A

公开(公告)日：2024-01-23

申请号：CN202311179207.5

申请日：2023-09-13

Applicant: 烟台哈尔滨工程大学研究院 ,  烟台新旧动能转换研究院暨烟台科技成果转移转化示范基地

Inventor： 李瑞 ,  国纪龙 ,  姚崇 ,  李扬 ,  宋恩哲 ,  王天怿 ,  林荣佳

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/11 ,  G06T7/13 ,  G06T5/50 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及机械缺陷检测技术领域，公开了一种机械缺陷检测方法、检测装置和计算机存储介质，机械缺陷检测方法包括：同步采集机械设备的设定区域的可见光图像和红外图像；对可见光图像和红外图像进行对齐、裁剪；对可见光图像和红外图像中的同一处机械缺陷进行标记，获取融合数据集；将融合数据集输入多模态感知模型进行训练，生成机械缺陷信息；其中，机械缺陷包括表面锈蚀、疲劳裂纹、断裂、连接松动、变形中的任一种或任几种。通过基于可见光图像与红外图像深度融合感知网络进行产品表面缺陷检测，可以更精确地检测到真实缺陷的方法，降低错误检测与检测漏失。

公开(公告)号：CN117743947B

公开(公告)日：2024-04-30

申请号：CN202410185643.1

申请日：2024-02-20

Applicant: 烟台哈尔滨工程大学研究院

Inventor： 柯赟 ,  王天怿 ,  宋恩哲

IPC: G06F18/241 ,  B63B79/10 ,  G01H17/00 ,  G06F18/213 ,  G06F18/214 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/094 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明涉及故障诊断技术领域，具体涉及一种小样本下的智能机舱故障诊断方法及介质，包括以下步骤：步骤1：通过安装在机舱指定设备上的振动传感器进行数据采集，获取所述指定设备正常状态下和不同故障状态下的振动信号；步骤2：通过小样本数据判断器判断振动信号是否为小样本数据；使用峭度原理对原始振动信号进行特征对齐，提高模型生成质量与诊断精度。将一维振动信号转换为二维灰度图，能够提取到更高维特征，更有利于模型收敛与最终诊断精度。使用非同步更新算法对C‑CGAN模型进行改进，增强模型的稳定性，使得模型能够更好地进入纳什平衡。使用Ghost模型取代C‑CGAN中的CNN模型，能够更好地提取本征特征，减少模型陷入梯度消失的风险。

公开(公告)号：CN117743947A

公开(公告)日：2024-03-22

申请号：CN202410185643.1

申请日：2024-02-20

Applicant: 烟台哈尔滨工程大学研究院

Inventor： 柯赟 ,  王天怿 ,  宋恩哲

IPC: G06F18/241 ,  B63B79/10 ,  G01H17/00 ,  G06F18/213 ,  G06F18/214 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/094 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明涉及故障诊断技术领域，具体涉及一种小样本下的智能机舱故障诊断方法及介质，包括以下步骤：步骤1：通过安装在机舱指定设备上的振动传感器进行数据采集，获取所述指定设备正常状态下和不同故障状态下的振动信号；步骤2：通过小样本数据判断器判断振动信号是否为小样本数据；使用峭度原理对原始振动信号进行特征对齐，提高模型生成质量与诊断精度。将一维振动信号转换为二维灰度图，能够提取到更高维特征，更有利于模型收敛与最终诊断精度。使用非同步更新算法对C‑CGAN模型进行改进，增强模型的稳定性，使得模型能够更好地进入纳什平衡。使用Ghost模型取代C‑CGAN中的CNN模型，能够更好地提取本征特征，减少模型陷入梯度消失的风险。