公开(公告)号：CN114004252A

公开(公告)日：2022-02-01

申请号：CN202111205972.0

申请日：2021-10-13

Applicant: 苏州大学

Inventor： 沈长青 ,  夏禹 ,  高冰冰 ,  张爱文 ,  石娟娟 ,  江星星 ,  王俊 ,  杜贵府 ,  黄伟国 ,  朱忠奎

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G01M13/04

Abstract: 本发明公开了一种轴承故障诊断的方法、装置、设备以及计算机可读存储介质，包括：采集轴承振动信号构建多源域和目标域数据集，构建轴承故障诊断模型，将多源域和目标域的数据集进行处理，输入特征学习器中进行特征提取，根据提取的多源域和目标域的样本特征求取矩量距离，将每个源域样本特征输入对应的分类器中，输出预测标签，并与真实标签计算分类器交叉熵损失，利用矩量距离和分类器交叉熵损失构建模型的目标函数，利用类内对齐训练策略对模型进行训练；将目标域数据集输入完成训练的模型中，通过加权分类机制输出综合预测的结果，本发明采用了多源域迁移能够利用更加完善的故障信息，以便多种工况和多类型的故障诊断。

公开(公告)号：CN111829782B

公开(公告)日：2021-12-07

申请号：CN202010688208.2

申请日：2020-07-16

Applicant: 苏州大学

Inventor： 雷飘 ,  沈长青 ,  谢靖 ,  张爱文 ,  江星星 ,  王俊 ,  石娟娟 ,  黄伟国 ,  朱忠奎

IPC: G01M13/045 ,  G06K9/62 ,  G06N20/10

Abstract: 本发明公开了一种基于自适应流形嵌入动态分布对齐的故障诊断方法，本方法通过自动计算最优的子空间维数，并计算测地线流式核和变换后的流形特征表示，可以有效地避免数据在原始欧式空间的特征扭曲。引入相似度度量A‑distance定义一个自适应因子，动态调整样本数据条件分布和边缘分布的相对权重，有效地缩小了源域和目标域样本的分布差异，极大提高了变工况下滚动轴承故障诊断的准确性和有效性，该方法可解释性强，对计算机硬件资源的要求较低，执行速度更快，同时具备出色的诊断精确度、算法收敛性和参数鲁棒性。该方法尤其适用于变工况下多场景、多故障的轴承故障诊断，可广泛地应用于机械、电力、化工、航空等复杂系统的多变工况下的故障诊断任务。

公开(公告)号：CN112414714A

公开(公告)日：2021-02-26

申请号：CN202011224083.4

申请日：2020-11-05

Applicant: 苏州大学

Inventor： 夏禹 ,  沈长青 ,  雷飘 ,  阙红波 ,  张爱文 ,  陈闽杰 ,  谢靖 ,  江星星 ,  王俊 ,  石娟娟 ,  黄伟国 ,  朱忠奎

IPC: G01M13/045

Abstract: 本发明公开了一种基于自适应流形概率分布的轴承故障诊断方法，包括以下步骤：先构建多个可迁移域和迁移任务；再利用傅里叶变换将每个迁移任务中的数据样本均转化为频域数据，并将频域数据输入GFK算法模型中，利用GFK算法模型计算出每个迁移任务中与轴承故障相关的流形特征表示矩阵；根据流形特征表示，计算出每个迁移任务中的目标域与源域中心的余弦距离，并定义域内分类器学习的目标函数；再对目标函数进行求解，得到目标域的概率分布矩阵；在概率分布矩阵中选择目标域内每个数据样本对应的最大概率值所对应的标签，作为该目标域数据样本的预测标签。本发明提升了轴承故障诊断的诊断正确率和诊断效率。

公开(公告)号：CN111985461A

公开(公告)日：2020-11-24

申请号：CN202010669476.X

申请日：2020-07-13

Applicant: 苏州大学

Inventor： 江星星 ,  赵章虎 ,  沈长青 ,  杜贵府 ,  石娟娟 ,  王俊 ,  黄伟国 ,  朱忠奎

IPC: G06K9/20 ,  G06K9/34 ,  G06K9/62 ,  G06T5/00 ,  G06T5/30 ,  G06T7/11

Abstract: 本发明涉及一种轨道车辆编号识别方法及系统,包括：利用图像采集器采集车头的照片，将所述照片转换为二值图像，对所述二值图像依次进行高帽变换、膨胀操作以及中值滤波；通过编号的长宽比初步确定编号所在的区域，将其作为样本，通过支持向量机对样本进行训练，得到编号所在的实际区域；对得到的实际区域的车牌照片中的每位数字进行分割；构建数字识别的深度残差网络模型，对分割后的每一位数字进行识别。本发明有效提高车辆编号的识别准确率，而且抗干扰能力强、鲁棒性好。

公开(公告)号：CN110427916A

公开(公告)日：2019-11-08

申请号：CN201910750064.6

申请日：2019-08-14

Applicant: 苏州大学

Inventor： 江星星 ,  沈长青 ,  周建芹 ,  宋冬淼 ,  郭文军 ,  杜贵府 ,  王俊 ,  石娟娟 ,  黄伟国 ,  朱忠奎

IPC: G06K9/00 ,  G01M13/00

Abstract: 本发明公开了一种中心频率收敛趋势作用下的故障诊断方法，包括(1)采集旋转机械设备的动态信号x(t)；(2)设置变分模型的初始分解参数；(3)使用设定初始分解参数的变分模型分解动态信号x(t)，在中心频率收敛趋势引导下遍历信号分析频带迭代分解动态信号x(t)，得到优化模态{m1...mn...mN}和相应的中心频率{ω1...ωn...ωN}；(4)搜索故障相关模态mI，以故障相关模态mI的中心频率ωI引导参数优化，提取包含故障信息的最优目标分量 (5)包络分析最优目标分量 根据包络谱诊断旋转机械设备。本发明的故障诊断方法，采用中心频率收敛趋势引导的分解方式实现诊断目标设备原始动态信号的智能分解，能够对采集的设备动态信号自适应地分析，降低了技术人员使用变分模态分解方法进行机械故障诊断的难度。

公开(公告)号：CN106769048B

公开(公告)日：2019-05-24

申请号：CN201710030371.8

申请日：2017-01-17

Applicant: 苏州大学

Inventor： 沈长青 ,  汤盛浩 ,  李双 ,  石娟娟 ,  江星星 ,  朱忠奎

IPC: G01M13/045 ,  G06F17/50 ,  G06K9/62 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于Nesterov动量法的自适应深度置信网络轴承故障诊断方法，包括：对滚动轴承不同健康状态的原始信号进行样本划分，生成训练样本；层叠受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine)建立DBN模型，加入Nesterov动量法和独立自适应学习率，将训练样本输入DBN模型，通过批量随机梯度下降法和贪婪逐层无监督算法预训练DBN模型；在预训练好的模型顶层加入Softmax分类器，使用监督算法单独训练Softmax分类器，通过反向传播算法(Back Propagation)和共轭梯度法进行全局微调，得到模型最优参数；输入未知状态信号，形成测试样本集，然后将测试样本输入上述训练好的DBN模型和Softmax分类器判断滚动轴承的故障类型。通过加入Nesterov动量法和独立自适应学习率，加快DBN预训练速度，提高故障分类精度。

公开(公告)号：CN105424388B

公开(公告)日：2018-11-02

申请号：CN201510789876.3

申请日：2015-11-17

Applicant: 苏州大学

Inventor： 沈长青 ,  帅俊 ,  黄凤 ,  蔡改改

IPC: G01M17/10 ,  G01M13/04

Abstract: 本发明公开了一种基于参数化多普勒瞬态模型的列车轮对轴承故障瞬态特征检测方法，该方法包括以下步骤：建立基于单边Laplace小波的参数化周期模型；根据多普勒效应，建立参数化多普勒瞬态模型；将参数化多普勒瞬态模型和列车轴承故障检测信号进行相关匹配，计算相关系数；由建立的参数化多普勒瞬态模型和真实列车轴承故障信号的相关系数作为一个定量手段去最优化周期参数T，阻尼系数ζ和离散频率f，建立最优化的周期性瞬态模型及其多普勒瞬态模型，最后结合模型最优参数及轴承运动参数判断出故障类型。本发明方法能够处理受多普勒效应影响的列车轴承信号，精确诊断轴承的故障。

公开(公告)号：CN116108346B

公开(公告)日：2024-11-22

申请号：CN202310126044.8

申请日：2023-02-17

Applicant: 苏州大学

Inventor： 沈长青 ,  刘尧 ,  丁建新 ,  王书蓓 ,  张福生 ,  刘承建 ,  缪红芳 ,  王冬 ,  石娟娟 ,  黄伟国 ,  朱忠奎

IPC: G06F18/213 ,  G06F18/24 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094

Abstract: 本发明涉及一种基于生成特征重放的轴承增量故障诊断终身学习方法，包括：将轴承状态数据集划分为多个不同诊断阶段；学习初始阶段的灰度图片样本，训练第一特征提取器和第一分类器；使用第一特征提取器提取的特征，利用对抗生成网络交替训练，得到第一特征生成器；构建原始故障诊断模型，设置其全连接层神经元数量为初始阶段故障类型数量；在增量学习阶段，利用n‑1阶段的原始故障诊断模型，训练更新n阶段的故障诊断模型，利用特征蒸馏损失函数缩小第n特征提取器与第n‑1特征提取器提取的特征的差异，利用重放对齐损失约束第n特征生成器与第n‑1特征生成器生成的特征相似，更新全连接层神经元数量为初始阶段至第n阶段故障类型数量总和，得到最终故障诊断模型。

公开(公告)号：CN118817307A

公开(公告)日：2024-10-22

申请号：CN202410711752.2

申请日：2024-06-04

Applicant: 苏州大学

Inventor： 石娟娟 ,  胡济民 ,  付鹤翔 ,  陈玉婷 ,  沈长青 ,  黄伟国 ,  王俊 ,  朱忠奎

IPC: G01M13/04 ,  G01M13/045 ,  G06F30/17 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明涉及机械设备健康状态评估及故障诊断技术领域，公开一种滚动轴承多点故障动力学建模和振动响应分析方法、系统。本发明以滚动轴承为研究对象，在构建轴承健康状态的动力学模型的基础性下，通过半正弦函数描述滚动体经过局部故障时的时变位移激励从而建立具有多点局部故障的轴承动力学模型，可以准确地模拟滚动轴承的振动机理，适用于轴承在不同故障类型和故障尺寸下的振动响应，为轴承振动响应分析提供理论基础，提高对滚动轴承故障分析的准确性，为数据驱动的滚动轴承智能故障诊断提供多点故障数据样本。

公开(公告)号：CN116935698B

公开(公告)日：2024-08-16

申请号：CN202310995297.9

申请日：2023-08-09

Applicant: 苏州大学

Inventor： 俄文娟 ,  冯天留 ,  马冬 ,  王翔 ,  成明 ,  陶砚蕴 ,  谢门喜 ,  卢维科 ,  宗维烟 ,  杨娜 ,  郑建颖 ,  沈长青

IPC: G08G1/16 ,  H04B10/116

Abstract: 本发明涉及一种基于可见光通信的车辆换道意图交互方法和系统，方法包括：当驾驶员具有换道意图并拨动待换道车辆的转向灯后，转向灯闪烁，通过车辆碰撞预警和车道线识别来判断待换道车辆是否满足换道条件；若待换道车辆满足换道条件，则实时采集待换道车辆基本信息；对所述待换道车辆基本信息进行第一次处理，并将第一次处理后的待换道车辆基本信息通过可见光信号向外传输；接收车辆捕获到可见光信号，并将可见光信号进行第二次处理得到待换道车辆基本信息；接收车辆根据得到的待换道车辆基本信息判断自身和待换道车辆是否存在碰撞风险，并根据碰撞风险控制行驶速度。本发明使用可见光通信技术实现车辆换道意图交互，能够广泛推广使用。