公开(公告)号：CN112364706A

公开(公告)日：2021-02-12

申请号：CN202011116572.8

申请日：2020-10-19

Applicant: 燕山大学

Inventor： 孟宗 ,  关阳 ,  潘作舟 ,  樊凤杰

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G01M13/045

Abstract: 本发明公开了一种基于类不平衡的小样本轴承故障诊断方法，属于振动信号分析领域，包括以下步骤：构造类不平衡的数据集，研究类不平衡程度对故障诊断性能的影响；通过滑动窗口对一维原始振动信号进行切分，将一个样本增强为多个具有相似特性的小样本，提高样本点的利用率；将增强后的多个样本作为输入，利用深度卷积神经网络提取信号特征；通过集成学习中的投票方法对切分后的新样本进行分类，将标签数目最多的类别设置为与原样本相对应的最终标签；采用多个指标评估诊断结果，使诊断更加真实可靠。本发明旨在研究类不平衡对诊断性能的影响，通过数据增强提高特征提取能力，通过集成学习分类方法提高故障诊断能力，为滚动轴承故障诊断提供基础。

公开(公告)号：CN111582137A

公开(公告)日：2020-08-25

申请号：CN202010365377.2

申请日：2020-04-30

Applicant: 燕山大学

Inventor： 孟宗 ,  郜文清 ,  潘作舟 ,  樊凤杰

IPC: G06K9/00 ,  G01M13/045

Abstract: 本发明公开一种滚动轴承信号重构方法及系统，涉及信号分析领域。该方法包括：判断迭代字典的迭代次数是否达到字典预设迭代次数；若达到则输出学习字典；若未达到则更新第一矩阵和迭代字典，然后令迭代次数加1，返回“判断迭代次数是否达到字典预设迭代次数”；获取待重构数据；利用正交匹配追踪算法和学习字典对待重构数据进行稀疏表示，得到稀疏信号；利用高斯观测矩阵对稀疏信号进行重构，得到重构信号。本发明利用归一自相关函数、Teager能量算子和更新后的第一矩阵更新字典，通过Teager能量算子跟踪信号的瞬时能量，检测振动信号的冲击脉冲，可以提升重构信号的信噪比，从而提高信号重构的准确性。

公开(公告)号：CN111222289A

公开(公告)日：2020-06-02

申请号：CN202010028291.0

申请日：2020-01-10

Applicant: 燕山大学

Inventor： 孟宗 ,  殷娜 ,  樊凤杰 ,  藩红苗 ,  张瀛

IPC: G06F30/27 ,  G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G01M13/045

Abstract: 基于数据-模型驱动的K-SVD的滚动轴承冲击性故障诊断方法，该方法先利用加速度传感器采集振动信号s，然后将信号分段得到最初的训练数据集D1；求D1中相邻原子的谱峭度差值，得到谱峭度差值最大的原子do；根据故障信号特点构建最优原子dop，由do得到模型中的参数，将dop直接扩充为最新的训练数据集；利用K-SVD方法训练字典，并在原子更新过程中加入去相干步骤；利用正交匹配追踪算法得到重构后的冲击信号；对重构信号进行包络分析。本发根据冲击信号特点构造不含噪声的训练数据集，使得学习字典对信号有更佳的稀疏表示效果，重构信号包含更多特征信息，有助于实现滚动轴承冲击性故障诊断。

公开(公告)号：CN118845042A

公开(公告)日：2024-10-29

申请号：CN202410897101.7

申请日：2024-07-05

Applicant: 燕山大学

Inventor： 樊凤杰 ,  尹冬雪

IPC: A61B5/374 ,  A61B5/16 ,  A61B5/00 ,  G16H50/30 ,  G16H50/70 ,  G06F18/2433 ,  G06F18/27 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G06N3/096 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明公开了一种基于多任务学习网络的自闭症诊断及严重程度评估方法，具体包括：同步采集多通道脑电信号，并对其进行降噪与自适应滤波处理，然后将处理后的信号进行矩阵编码转换；设计基于并行膨胀卷积分支的Inception模块捕获不同尺度的脑电空间特征信息，进一步构建基于门控单元的Inception‑BiGRU网络提取并融合脑电信号的空间特征和时序特性；基于知识蒸馏实现多任务学习，利用从自闭症严重程度评估中得到的更复杂和细致的信息来提高自闭症诊断这一基础任务的性能；为不同部分的损失函数分配权重，并通过优化算法对模型进行更新学习。本发明能实现自闭症诊断及其严重程度评估。

公开(公告)号：CN118750791A

公开(公告)日：2024-10-11

申请号：CN202410845996.X

申请日：2024-06-27

Applicant: 燕山大学

Inventor： 袁毅 ,  操政 ,  刘彦涛 ,  樊凤杰

IPC: A61N5/067 ,  A61N5/06 ,  A61N7/00 ,  A61B5/00

Abstract: 本发明公开了一种用于清醒动物的双闭环声光同步刺激系统和方法，属于双闭环声光调控检测领域，所述系统包括超声发生模块、激光发生模块、光纤耦合模块、信号处理模块、信号采集模块和反馈调节模块；通过软件程序和硬件的协同控制使所述超声发生模块和所述激光发生模块同步工作；所述光纤耦合模块和所述激光发生模块相连，刺激动物产生的荧光信号通过所述信号处理模块后被所述信号采集模块所接收，最后所述反馈调节模块根据采集到的数字信号进行参数调节。本发明能够使动物在清醒状态下，同时进行超声和激光同步刺激，来记录动物的神经元的活动变化，打破了传统的只能单一进行光刺激或超声刺激。

公开(公告)号：CN115046764B

公开(公告)日：2023-04-07

申请号：CN202210482268.8

申请日：2022-05-05

Applicant: 燕山大学

Inventor： 孟宗 ,  藩红苗 ,  樊凤杰 ,  李继猛 ,  曹利宵 ,  葛少普 ,  陈昌

IPC: G01M13/045

Abstract: 本发明公开了一种滚动轴承早期故障诊断方法，属于机械状态监测技术领域，为了克服传统的评估指标对于早期故障不敏感的缺点，提取采集到的轴承振动信号的时域、频域特征，利用高斯去噪算法、开方累积加和变换技术、皮尔逊系数和主成分分析法，将多维特征转变成单维特征，并在此基础上构建新的健康指标，该指标趋势能够更加凸显轴承早期故障特征。然后利用连续报警次数触发机制，仅使用较小的触发次数便可准确可靠地监测出滚动轴承的早期故障。本发明在滚动轴承早期故障诊断方面取得的研究成果，为实现滚动轴承的剩余寿命预测奠定了基础。

公开(公告)号：CN109272054A

公开(公告)日：2019-01-25

申请号：CN201811194561.4

申请日：2018-10-15

Applicant: 燕山大学

Inventor： 孟宗 ,  李晶 ,  殷娜 ,  潘作舟 ,  樊凤杰

IPC: G06K9/62 ,  G06K9/00

Abstract: 本发明公开一种基于独立性的振动信号去噪方法及系统。方法包括：获取信号的相位标记起始点位置和标记长度参数；根据基准信号、相位标记起始点位置创建基准数据；根据比对信号、相位标记起始点位置和标记长度参数创建移相数据集；对基准数据和移相数据集中的数据分别采用独立成分分析法进行处理，得到过程分离信号；获取过程分离信号的相位标记因子矩阵；根据相位标记因子矩阵的异常值信息确定相位信息；根据相位信息调整比对信号相位，与基准信号共同构造得到调整数据集；对调整数据集采用独立成分分析法进行处理，得到最终分离信号；根据最终分离信号的时频特征确定去噪信号。采用本发明能够有效去除振动信号噪声，实现振动信号的特征提取。