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公开(公告)号：CN109460618A
公开(公告)日：2019-03-12
申请号：CN201811348544.1
申请日：2018-11-13
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种滚动轴承剩余寿命的在线预测方法，在滚动轴承从健康状态运行到损坏状态这一过程，提取轴承运行过程的原始信号样本和对应的退化能量指标，将运行原始信号样本作为五层卷积神经网络模型输入，将退化能量指标作为卷积神经网络模型输出，训练得到退化能量状态模型；实时采集待测滚动轴承的运行原始信号；将待测滚动轴承的运行原始信号输入退化能量状态模型，估算得到退化能量指标；进而利用估算的能量退化指标预测待测滚动轴承的剩余寿命。本发明的预测过程仅需采集轴承原始运行信号，无须提取和筛选特征，克服了现有技术采用特征提取、特征筛选和回归预测的方式存在特征提取困难、精确度受限的技术问题。
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公开(公告)号：CN120046906A
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202510087896.X
申请日：2025-01-21
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06Q10/0631 , G06N3/126 , G06Q50/04
Abstract: 本发明属于资源调度相关技术领域，其公开了一种基于遗传算法的生产线资源调度优化方法及其系统，方法包括：步骤S1、获取生产信息，包括待生产的产品信息和待调度的资源；步骤S2、构建多个初始的资源调度决策作为初始种群；步骤S3、执行快速非支配排序算法，生成个体的pareto层级；步骤S4、若前i‑1个层级的个体总数＜G＜前i个层级的个体总数，则以pareto层级i的个体归于集合Q2，层级更高的个体归于集合Q1，从集合Q2中选择与Q1距离较远的个体，并将其与集合Q1合并，得到所需数量的父代种群并交叉变异得到新的种群；步骤S5、循环执行步骤S3至S4，输出调度决策。基于以上方法，可以实现对各类资源进行合理调度，从而提高生产效率。
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公开(公告)号：CN119249875A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411283117.5
申请日：2024-09-13
Applicant: 华中科技大学无锡研究院 , 元始智能科技(南通)有限公司
IPC: G06F30/27 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明涉及一种电机故障诊断方法及系统。本发明包括建立电机旋转机械装置的动力学模型；将动力学模型在虚拟空间内进行故障仿真，得到第一虚拟故障数据；采集电机旋转机械装置与第一虚拟故障数据对应的真实故障数据；基于生成对抗网络，得到质量提高后的第二虚拟故障数据；基于余弦相似度，计算第二虚拟故障数据对应的虚拟振动响应与真实故障数据对应的物理振动响应之间的相似度；计算节点集中嵌入向量之间的余弦相似度，基于嵌入向量之间的余弦相似度，构造邻接矩阵；基于邻接矩阵，得到故障诊断结果。显著提升了电机在有限或无故障数据情况下的诊断性能。
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公开(公告)号：CN115130374B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202210685790.6
申请日：2022-06-16
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开一种工业精加工过程加工质量优化方法与系统，属于精加工领域。包括：从加工参数空间选择加工参数，根据映射关系确定加工质量，判断是否在加工质量范围内，若是，计算与标准质量的差距，否则，重新选择加工参数，迭代上述操作，直至选出最优加工参数，最优加工参数对应的加工质量与标准质量最接近；以最优加工参数为起始点，根据映射关系确定加工质量，计算映射关系在当前起始点的泰勒展开的二阶近似，映射关系在当前起始点的一阶导与负的二阶近似的逆相乘，梯度下降优化，得到最终最优加工参数。本发明通过迭代限制随机搜索快速寻找局部最优加工参数，对局部最优加工参数进行精细优化，得到高精度加工参数，实现精度和效率的同时兼顾。
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公开(公告)号：CN118330773A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410469563.9
申请日：2024-04-18
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种水下物体探测方法及系统，属于水下探测技术领域；本发明设计了一种视觉和触觉结合的视触探测器，一端设置有拍摄视野固定、且覆盖整个接触层内侧的视觉传感器，侧面设置有弹性接触层，在接触到物体时会发生形变；接触层内侧设置有均匀分布的标记点，当接触层发生形变后，视觉传感器所拍摄的图像中的标记点相对于发生形变之前的参考图像中的对应标记点位置会发生位移；在此基础上，本发明基于标记点位移信息来计算接触点位置，而接触点位置即对应物体位置，以此实现物体探测；在整个探测过程中，视觉传感器着重拍摄接触层内侧图像，无需获取水下环境中物体的清楚图像即可实现定位，受水下环境影响较小，探测地准确性较高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117647960A
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202311513142.3
申请日：2023-11-10
Applicant: 华中科技大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的车间调度方法、装置和系统，属于车间调度技术领域，所述方法包括：通过将动态柔性作业车间调度问题建模为数学模型，深度强化学习与组合优化问题的决策过程具有天然的相似性，在求解车间调度问题时也体现出良好性能。进一步地，将数学模型转化为马尔可夫决策过程；设计状态特征及其对应的动作，以对深度Q网络并进行训练，最终得到目标深度Q网络，利用所述目标深度Q网络进行车间调度，能够自适应灵活进行车间调度，实现智能车间的高效节能生产；由此解决现有调度方法不能满足制造系统的鲁棒性和高效率生产要求的技术问题。
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公开(公告)号：CN117150252A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311149898.4
申请日：2023-09-06
Applicant: 华中科技大学无锡研究院
IPC: G06F18/21 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06F18/214 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及刀具检测技术领域，尤其涉及基于多任务学习的刀具健康情况评估方法,该方法包括：获取与目标刀具对应的刀具数据集；对刀具数据集进行特征提取，得到与目标刀具对应的至少两个刀具特征；通过卷积自编码器对刀具特征进行特征融合，得到刀具融合特征；将刀具融合特征输入刀具健康情况评估模型，输出得到与目标刀具在刀具健康情况评估结果。在进行对于目标刀具的健康情况进行评估的过程当中，对于目标刀具的工作数据进行获取后，通过特征提取以及特征融合的方式获取与目标刀具对应的融合特征，之后将融合特征输入健康情况评估模型中，输出对应刀具可靠程度、磨损情况以及健康阶段的三个子结果，实现对于刀具健康状态的多维评估。
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公开(公告)号：CN116861772A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310741624.8
申请日：2023-06-21
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/17 , G06F111/04
Abstract: 本发明提出了一种多参数精加工的参数优化方法及系统，属于精加工技术领域。包括：根据高维制造参数和最终加工几何外形，构建目标函数，最小化最终几何外形与其标准设计之间的误差；在制造参数约束范围内选择初始值，应用Powerball变换的一阶导数与二阶导数的逆的乘积作为初始搜索方向；线搜索最优步长，更新参数；判断更新参数是否在约束范围内，若不在，则投影到约束范围内；判断是否满足终止条件，若不满足则利用L‑BFGS方法更新二阶导数的逆，更新搜索方向，继续迭代更新制造参数，若满足，则输出最优参数。本发明将Powerball与L‑BFGS结合应用于涡轮叶片制造的工艺参数优化，可以在初期迭代时提高收敛速度，更快地找到最优解，实现精度和效率的同时兼顾。
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公开(公告)号：CN115856682B
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202211674573.3
申请日：2022-12-26
Applicant: 华中科技大学
IPC: G01R31/388 , G01R31/378 , G01R31/367
Abstract: 本发明公开了一种基于临界点转变的锂电池容量跳水点个性化预警方法，属于电池存储技术领域，包括：采集锂电池在不同充放电循环中的电压及容量数据，以计算得到容量退化曲线和IC峰值曲线；将所述容量退化曲线和所述IC峰值曲线输入预先建立的跳水点预警模型，以使其基于临界点预警方法提取多个预警信号；基于多个所述预警信号获取对应的预警信号曲线；针对不同类型及工况的锂电池，根据所述预警信号曲线个性化设置不同的判别阈值，利用所述判别阈值对所述锂电池的容量跳水点进行预警。本发明解决了现有人工判断与经验预估方法难以提前预测跳水点的问题，并实现了个性化预警，有着良好的准确性与鲁棒性。
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公开(公告)号：CN116417992A
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202310228882.6
申请日：2023-03-10
Applicant: 华中科技大学
IPC: H02J3/00 , H02J3/38 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于时空注意力机制的风机功率预测模型建立方法及应用，属于风机功率预测领域，包括：构建待训练的风机功率预测模型并利用数据集进行训练；模型包括：依次连接的空间特征提取模块，n个时间特征提取模块以及预测模块；空间特征提取模块用于根据空间注意力机制对风电变量序列中的风电变量进行聚合，得到空间特征；时间特征提取模块用于根据时间注意力机制对输入的特征做特征提取，得到时间特征，时间注意力分数依据时序结构层面的信息和时间序列在数据特征层面的信息计算；风电变量序列、空间特征以及各时间特征还通过跳跃连接输入至预测模块进行拼接，并依据拼接所得特征预测风机输出的功率序列。本发明能够提高风机功率预测的精度。
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