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公开(公告)号：CN117516925B
公开(公告)日：2024-10-08
申请号：CN202311526466.0
申请日：2023-11-16
Applicant: 兰州理工大学
IPC: G01M13/021 , G06F18/24 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/08 , G01M13/028
Abstract: 本发明公开了一种基于MSDC‑Swin‑T的齿轮箱故障诊断方法,涉及故障诊断技术领域，该方法包括如下步骤：获取齿轮箱的一维振动信号；对一维振动信号进行预处理；将预处理后的一维振动信号输入至训练好的MSDC‑Swin‑T诊断模型中进行故障诊断，输出齿轮箱故障诊断结果；MSDC‑Swin‑T诊断模型包括多尺度卷积令牌嵌入模块、Swin‑Transformer模块和softmax分类器。通过该方法可以在实现多尺度局部特征挖掘的基础上，减少计算量，提高齿轮箱故障诊断精度。
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公开(公告)号：CN116502168B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202310559773.2
申请日：2023-05-18
Applicant: 兰州理工大学
IPC: G06F18/2433 , H04L41/14 , H04L43/04 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06N3/045 , G06N3/08 , G07C3/00
Abstract: 本发明公开了基于孪生深度邻域保持嵌入网络的间歇过程故障检测方法，包括离线建模部分和在线监测部分；其中，在离线建模部分基于历史数据集构建SDeNPE网络；基于SDeNPE网络，采用核密度估计法获得两个历史数据集的置信度阈值；在在线监测部分，实时采集正常工况下间歇过程的在线操作数据，将多个在线操作数据均分为两个在线数据集，并分别对每个在线数据集进行标准化处理；将标准化处理后的每个在线数据集输入至SDeNPE网络中，获得每个在线数据集的在线数据统计量；通过该方法可以使故障检测过程中提取的特征更加多样化，从而快速准确(56)对比文件Hongjuan Yao 等.Batch processmonitoring based on global enhancedmultiple neighborhoods preservingembedding《.Transactions Of The InstituteOf Measurement And Control》.2022,第44卷(第3期),第620-633页.宋远大 等.基于完全邻域保持嵌入的光伏组件热斑故障诊断《.计算机集成制造系统》.2023,全文.赵小强 等.基于SPA间歇过程故障诊断的MKNPE算法《.兰州理工大学学报》.2016,第42卷(第03期),第82-87页.赵小强 等.基于改进NPE算法的间歇过程故障检测《.兰州理工大学学报》.2020,第46卷(第02期),第86-91页.Xiao-qiang Zhao 等.MKNPE algorithmbased on fault diagnosis of SPA batchprocess《.Journal of Lanzhou University ofTechnology》.2016,第42卷(第3期),第82-87页.
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公开(公告)号：CN116595454A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310560003.X
申请日：2023-05-18
Applicant: 兰州理工大学
IPC: G06F18/2415 , G06N3/0499 , G06N3/08 , G06F18/25 , G06F17/10
Abstract: 本发明公开了基于邻域嵌入神经正交映射算法的间歇过程故障检测方法，在离线建模部分构建NENOM模型，从而获得控制限；于在线监测部分，实时采集多个在线间歇过程变量和在线产品质量变量，并对其进行标准化处理；通过贝叶斯融合法获得每个在线间歇过程变量与在线产品质量变量之间的在线融合互信息，并根据在线融合互信息和阈值获得在线质量相关变量和在线质量无关变量；基于在线质量相关变量和在线质量无关变量，并结合映射特征，获得统计量；将统计量与控制限进行对比，若统计量超过控制限，则表明间歇过程发生故障。该方法着重关注影响产品质量的过程变量，这可以减少由于与质量无关的变量故障而导致的生产线停机和设备寿命损失。
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公开(公告)号：CN116502168A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310559773.2
申请日：2023-05-18
Applicant: 兰州理工大学
IPC: G06F18/2433 , H04L41/14 , H04L43/04 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06N3/045 , G06N3/08 , G07C3/00
Abstract: 本发明公开了基于孪生深度邻域保持嵌入网络的间歇过程故障检测方法，包括离线建模部分和在线监测部分；其中，在离线建模部分基于历史数据集构建SDeNPE网络；基于SDeNPE网络，采用核密度估计法获得两个历史数据集的置信度阈值；在在线监测部分，实时采集正常工况下间歇过程的在线操作数据，将多个在线操作数据均分为两个在线数据集，并分别对每个在线数据集进行标准化处理；将标准化处理后的每个在线数据集输入至SDeNPE网络中，获得每个在线数据集的在线数据统计量；通过该方法可以使故障检测过程中提取的特征更加多样化，从而快速准确地检测到间歇过程故障。
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公开(公告)号：CN115167193A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210560894.4
申请日：2022-05-23
Applicant: 兰州理工大学
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明提供了一种基于正则化邻域保持嵌入算法的顶吹炉异常状态监控方法，主要包括如下步骤：(1)采集顶吹炉正常工作状态下多个时段的关键变量参数信息，构成三维训练数据集X(I×J×K)；(2)将三维数据集X(I×J×K)展开为二维数据集X(I×KJ)并标准化，再重新排列成X(KI×J)；(3)通过交叉熵优化的慢特征分析方法正则化邻域保持嵌入算法，建立ORNPE算法模型；(4)计算基于ORNPE算法模型的SPE和T2统计量，并确定对应的统计控制限；(5)采集顶吹炉实时工作状态下的数据并进行预处理，根据步骤(4)方法计算实时采集数据集基于ORNPE算法模型的SPE和T2统计量，若其中一项或两项超出统计控制限则说明顶吹炉工作状态异常，并进行异常状态报警。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115111529A
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202210920407.0
申请日：2022-08-02
Applicant: 兰州理工大学
Abstract: 本发明公开了用于低温杜瓦的夹层真空度监控报警方法及系统，首先判断低温杜瓦处于常压贮存或带压贮存模式；再获取当前内容器充满率、实时监测低温杜瓦基础参数，所述基础参数包括内容器温度、内容器压力、放空阀出口流量中的一种或多种；通过所述基础参数判断在当前内容器充满率下夹层真空度是否超出设置阈值；若是，发出报警信息。本发明提供用于低温杜瓦的夹层真空度监控报警方法及系统，以解决现有技术中的真空度监测手段容易对真空夹层造成干扰的问题，实现在不改变真空夹层固有结构的前提下，对低温杜瓦的夹层真空度进行实时预警的目的。
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公开(公告)号：CN111506041A
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN202010158952.1
申请日：2020-03-09
Applicant: 兰州理工大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明提供了一种基于扩散距离改进的邻域保持嵌入的间歇过程故障检测方法，主要包括如下步骤：(1)采集多个批次正常工况下的间歇过程数据，构成三维训练数据；(2)将采集到的三维训练数据展开为二维数据并进行标准化处理；(3)建立基于扩散距离改进的邻域保持嵌入模型，求取映射变换矩阵；(4)建立正常数据下霍特林统计模型T2和平方预测误差统计模型SPE的统计量，并求取其控制限；(5)采集在线的间歇过程数据，构成测试数据，按步骤(2)方法对其展开并标准化处理；(6)将预处理后的测试数据通过步骤(3)得到的映射变换矩阵进行投影；(7)求取测试数据的霍特林统计模型T2和平方预测误差统计模型SPE的统计量，判断有无故障发生。
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公开(公告)号：CN106803937A
公开(公告)日：2017-06-06
申请号：CN201710109945.0
申请日：2017-02-28
Applicant: 兰州理工大学
Abstract: 本发明公开一种具有文本日志的双摄像头视频监控方法及系统，该方法包括：构建深度学习框架；利用所述深度学习框架识别第一物体的类别信息；根据所述类别信息在视频监控区内的时间以及第一物体的视点距离形成文本日志；所述第一物体的视点距离表示所述第一物体到左摄像头和右摄像头中心点的距离；将所述文本日志保存在所述控制器内。采用本发明的方法及系统能够根据在所生成的文本日志内搜索关键词跳转到相应的视频图像位置。
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公开(公告)号：CN119509973A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411713521.1
申请日：2024-11-27
Applicant: 兰州理工大学
Inventor： 张亚洲 , 赵小强 , 徐锦涛 , 徐蓉蓉 , 刘凯 , 柴靖轩 , 宋昭漾 , 惠永永 , 陈鹏 , 牟淼 , 梁浩鹏 , 强睿儒 , 张妍 , 郭海科 , 姚青磊 , 李森 , 安贵财 , 毛高磊
IPC: G01M13/04 , G01M13/045
Abstract: 本发明公开了一种滚动轴承的小样本故障诊断方法与系统，其中方法包括：基于输出模块和三个结构相同的残差模块构建故障诊断模型；获取待测滚动轴承数据并输入至故障诊断模型，通过残差模块中的kaconv卷积层处理得到提取特征；基于提取特征依次输入至批量归一化层和第一激活层，得到输出特征；基于输出特征输入至双注意力模块，得到增强特征；基于增强特征与待测滚动轴承数据输入至第一融合层融合后输入至第一最大池化层，得到融合增强特征；基于融合增强特征依次输入至两个残差模块得到最终融合增强特征；基于最终融合增强特征输入至输出模块，得到最终诊断结果。提升了小样本下的滚动轴承的故障诊断精度。
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公开(公告)号：CN118961981A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411349136.3
申请日：2024-09-26
Applicant: 兰州理工大学
IPC: G01N30/86
Abstract: 本发明公开了一种基于气相色谱的石油甲苯含量检测系统及方法，系统包括：色谱峰绘制模块、数据滤波模块、色谱峰面积计算模块和含量分析模块；所述色谱峰绘制模块用于收集石油的原始色谱峰数据，并基于所述原始色谱峰数据绘制色谱峰图像；所述数据滤波模块用于构建滤波函数，并基于所述滤波函数得到所述色谱峰图像的最优基线；所述色谱峰面积计算模块利用高斯模型计算甲苯的色谱峰面积；所述含量分析模块分析所述色谱峰面积，得到石油中的甲苯含量。本发明能够有效地滤除在石油甲苯含量检测中其它芳香烃类对其产生的基体干扰，能够精确地计算单个色谱峰和重叠峰的面积，从而有效地检测出石油成分中甲苯的含量。
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