公开(公告)号：CN117493964A

公开(公告)日：2024-02-02

申请号：CN202311507030.7

申请日：2023-11-13

Applicant: 苏州大学

Inventor： 丁传仓 ,  石明宽 ,  朱忠奎 ,  王报祥 ,  沈长青 ,  王俊 ,  江星星 ,  黄伟国 ,  杜贵府 ,  石娟娟 ,  韩林轩

IPC: G06F18/241 ,  G01M13/045 ,  G06F18/214 ,  G06F18/213 ,  G06N3/0895

Abstract: 本发明涉及一种基于半监督类别增量的轴承故障诊断方法及系统，所述方法包括：获取原始振动信号；根据所述原始振动信号生成数据流；所述数据流包括第一数据集和第二数据集；根据所述第一数据集训练半监督类别增量模型，生成初始化模型；所述初始化模型包括特征提取器和分类器；将所述第二数据集输入至所述特征提取器生成第二数据集特征矩阵；所述第二数据集特征矩阵通过半监督类别增量规则更新所述分类器，以生成第一模型和输出权重；根据所述输出权重确定轴承故障类别。通过引入半监督学习算法和增量学习策略，能够在仅使用少量标记样本的情况下，利用大量未标记样本进行模型训练。有助于提高轴承故障诊断的准确性和效率。

公开(公告)号：CN117150399A

公开(公告)日：2023-12-01

申请号：CN202310830377.9

申请日：2023-07-07

Applicant: 苏州大学

Inventor： 王俊 ,  赵睿 ,  杜贵府 ,  丁传仓 ,  沈长青

IPC: G06F18/2433 ,  G01M13/04 ,  G01M13/045 ,  G06F18/213 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094

Abstract: 本发明公开了一种基于流判别模型的新型故障识别方法和装置，所述方法包括：对已知的类轴承监测数据预处理，获得封闭数据集及类别标签；搭建故障诊断模型，故障诊断模型包括特征提取器和分类器；基于封闭数据集及类别标签对故障诊断模型训练，利用经过训练的故障诊断模型提取封闭数据集中每个监测数据样本的高维特征；搭建流判别模型，流判别模型包括流模型和判别器；基于封闭数据集及其类别标签对流判别模型训练，基于经过训练的故障诊断模型和流判别模型进行在线故障诊断，实现轴承故障类别的诊断。本发明中流模型在与判别器进行对抗训练时可以促进判别器的收敛，从而解决了判别器的最优参数选择困难问题，本方案对新型故障的识别准确率高。

公开(公告)号：CN116448412A

公开(公告)日：2023-07-18

申请号：CN202310257321.9

申请日：2023-03-16

Applicant: 中铁工程装备集团有限公司 ,  苏州大学

Inventor： 贾连辉 ,  魏晓龙 ,  孙浩 ,  黄伟国 ,  王俊 ,  丁传仓 ,  孟祥波 ,  龚廷民 ,  崔俊峰 ,  路亚缇

IPC: G01M13/021 ,  G01M13/025 ,  G01M13/028 ,  G01M13/00 ,  G06F18/2131 ,  G06F18/24 ,  G06F123/02

Abstract: 本公开提供一种故障诊断方法和装置、存储介质，涉及故障诊断技术领域。故障诊断方法包括：获取被测试设备的振动信号；计算振动信号的包络信号；利用第一调频小波变换对包络信息进行处理，以得到第一时频图，其中第一调频小波变换中的调频因子是瞬时频率的函数，第一调频小波变换中的窗函数为可差分窗函数；利用第一时频图构建同步提取算子；利用第一时频图和同步提取算子得到目标时频图；识别目标时频图中的脊线，以便根据脊线确定被测试设备的故障类型。

公开(公告)号：CN116106008A

公开(公告)日：2023-05-12

申请号：CN202211699746.7

申请日：2022-12-28

Applicant: 苏州大学

Inventor： 黄伟国 ,  王锐 ,  张骁 ,  廖一 ,  杜贵府 ,  丁传仓 ,  王俊 ,  沈长青

IPC: G01M13/04 ,  G06F18/213 ,  G06F18/24 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种基于分类器差异软权自适应网络的故障诊断方法、装置、设备以及计算机可读存储介质，本发明由特征提取器、离群分类器与两个状态分类器三部分构成，特征提取器用于提取源域和目标域不同类别的可迁移特征，两个不同的状态分类器基于提取到的可转移特征进行标签预测；离群分类器对目标域样本进行伪标签学习，从而自动分离共享类和离群类样本；本发明构造了一个样本软权重项，以自适应地测量目标样本属于跨域共享标签空间的概率，设计了一个加权分类器差异损失来获取共享类样本的跨域不变特征，本发明诊断精度高，鲁棒性强，适用于变工况类型差异下的开集迁移故障诊断任务，可广泛应用于机械、电力、化工、航空等领域。

公开(公告)号：CN115683629A

公开(公告)日：2023-02-03

申请号：CN202211398933.1

申请日：2022-11-09

Applicant: 苏州大学

Inventor： 黄伟国 ,  马骏陶 ,  韩时炘 ,  曾冠杰 ,  王俊 ,  丁传仓 ,  杜贵府 ,  江星星 ,  石娟娟 ,  沈长青 ,  朱忠奎

IPC: G01M13/045 ,  G06F17/15

Abstract: 本发明涉及一种轴承故障检测方法包括：获取测试轴承的振动加速度时域信号，经短时傅里叶变换生成时频域系数矩阵；利用广义极小极大凹罚函数与截断核范数构建稀疏低秩优化模型的凸性目标函数；利用交替方向乘子法将凸性目标函数拆分成关于广义极小极大凹罚函数的第一子目标函数、关于截断核范数的第二子目标函数与辅助迭代函数；利用前向后向分裂算法求解第一子目标函数得关于Xk+1的迭代公式组；利用奇异值阈值算法求解第二目标子函数得关于Zk+1的迭代公式；初始化参数，将时频域系数矩阵输入辅助迭代函数中，迭代预设次数获取时频域稀疏低秩矩阵；对时频域稀疏低秩矩阵进行短时傅里叶逆变换得到重构时域信号后，进行平方包络谱分析，得到故障特征频率。

公开(公告)号：CN114429153A

公开(公告)日：2022-05-03

申请号：CN202111677774.4

申请日：2021-12-31

Applicant: 苏州大学

Inventor： 沈长青 ,  陈博戬 ,  孔林 ,  陈良 ,  丁传仓 ,  申永军 ,  庄国龙 ,  张艳华 ,  李林 ,  张爱文 ,  祁玉梅 ,  石娟娟 ,  江星星 ,  黄伟国 ,  朱忠奎

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06N5/00

Abstract: 本发明公开了一种基于终身学习的齿轮箱增量故障诊断方法及系统，包括以下步骤：S101：采集齿轮箱振动数据构建增量健康状态数据集，划分为不同阶段的故障诊断任务；S102：利用原始ResNet‑32网络学习初始阶段的故障诊断任务，构建初始阶段诊断模型；S103：利用初始阶段诊断模型初始化ResNet‑32双分支聚合网络，并根据新增的故障类型数量增加分类层神经元数量；S104：通过选取的典例和一阶段的故障诊断任务数据共同训练该阶段诊断模型，训练完成后，选取该阶段故障诊断任务数据的典例；S105：在后续增量阶段重复步骤S103‑S104，得到最终故障诊断模型，进行故障诊断。本发明以解决现有基于深度学习和迁移学习的故障诊断模型不能诊断实际的齿轮箱意外故障问题。

公开(公告)号：CN217155839U

公开(公告)日：2022-08-09

申请号：CN202220752191.7

申请日：2022-04-02

Applicant: 苏州大学

Inventor： 朱忠奎 ,  沈长青 ,  王培棋 ,  陈博戬 ,  谭陆洋 ,  鞠华 ,  陈良 ,  孔林 ,  丁传仓 ,  江星星 ,  石娟娟 ,  王俊 ,  黄伟国

IPC: G01M13/021 ,  G01M13/025 ,  G01M13/028

Abstract: 一种轨道车辆齿轮部件的振动测试装置，包括板组，其包括底板、与底板垂直固接的竖板、与底板和竖板分别垂直固接的承重轮轴承座以及设置在底板顶部的顶板；承重组件，其转动连接在两承重轮轴承座之间，承重组件设置有两个对称的承重轮；加载组件，其设置在承重组件的上方，加载组件至少包括两个对称的加载轮以及调节杆件，调节杆件与竖板转动连接，加载轮与调节杆件转动连接，加载轮与承重轮传动连接，以及驱动件，其固接在顶板上，驱动件与加载轮组传动连接；其中，调整调节杆件，使得承重轮受到加载轮的载荷可调。采用调节杆件来调节加载轮实施在承重轮上的载荷，齿轮箱的全部重力均由输出轴承受，模拟效果接近实际轨道车辆部件的受力情况。