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公开(公告)号：CN110287583A
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201910540856.0
申请日：2019-06-21
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供一种基于循环神经网络的工业设备剩余寿命预测方法，包括步骤：S1：获取工业设备的设备数据；S2：对设备数据进行预处理；S3：使用变分自编码器对预处理数据进行特征提取并分类；S4：将分类结果转化为独热编码并与设备数据拼接，获得第一输入数据；S5：对第一输入数据提取高维特征；S6：对高维特征进行线性叠加形成注意力层；S7：将注意力层与待预测序列的数据融合，并输入解码器中，获得多个预测结果；S8：利用核密度估计拟合其方差与预测结果分位点的函数关系获得最优分位点，作为最终预测结果。本发明的一种基于循环神经网络的工业设备剩余寿命预测方法，具有优良建模能力，并提升了对工业设备剩余寿命预测的准确度。
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公开(公告)号：CN106763476B
公开(公告)日：2019-05-28
申请号：CN201611021501.3
申请日：2016-11-15
Applicant: 上海交通大学
IPC: F16F15/08
Abstract: 本发明公开了一种基于微型局域共振子阵列的三明治夹层板吸振结构，包括三明治夹层板以及设置在所述三明治夹层板内的至少一个共振子阵列,其中每个共振子阵列包括:一对平行设置的安装限位支架以及悬挂安装在一对所述安装限位支架之间的若干振子单元，所述振子单元用于吸收来自外部的低频振动能量。本发明在三明治夹层板内设置共振子阵列，使三明治夹层板在低频下具有良好的隔声性能，尤其是在其本身的低阶固有频率附近，并且具有成本低、控制系统简单和可靠性高等优点。
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公开(公告)号：CN112182976B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202011083726.8
申请日：2020-10-12
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F30/27 , G06Q10/04 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06F111/08
Abstract: 本发明公开了一种工业设备剩余寿命预测方法，所述预测方法包括：传感器采集所述工业设备的量测数据；对所述量测数据进行预处理获取预处理数据；将所述预处理数据输入至编码器中的双向门控循环单元获取输入特征向量；将所述输入特征向量输入至标准化流层获取输出特征向量；将所述输出特征向量输入至解码器获取对所述工业设备剩余寿命的预测结果。本发明嵌入的标准化流层与传统的神经网络结构部分连接紧密，且一同初始化与训练，具备优越的时序数据建模能力，提高了工业设备的剩余寿命预测效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110287583B
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN201910540856.0
申请日：2019-06-21
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供一种基于循环神经网络的工业设备剩余寿命预测方法，包括步骤：S1：获取工业设备的设备数据；S2：对设备数据进行预处理；S3：使用变分自编码器对预处理数据进行特征提取并分类；S4：将分类结果转化为独热编码并与设备数据拼接，获得第一输入数据；S5：对第一输入数据提取高维特征；S6：对高维特征进行线性叠加形成注意力层；S7：将注意力层与待预测序列的数据融合，并输入解码器中，获得多个预测结果；S8：利用核密度估计拟合其方差与预测结果分位点的函数关系获得最优分位点，作为最终预测结果。本发明的一种基于循环神经网络的工业设备剩余寿命预测方法，具有优良建模能力，并提升了对工业设备剩余寿命预测的准确度。
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公开(公告)号：CN110243542A
公开(公告)日：2019-09-17
申请号：CN201910469073.8
申请日：2019-05-31
Applicant: 国网上海市电力公司 , 华东电力试验研究院有限公司 , 上海交通大学
IPC: G01M3/00
Abstract: 本发明涉及一种SF6气体泄漏成像检测方法及检测装置，所述检测方法包括以下步骤：1)以一自加热金属板作为红外成像热源及背景；2)红外成像检漏仪获取待检测气体的红外图像；3)将所述红外图像作为预先训练好的基于Faster-RCNN的自动检测模型的输入，获得检测结果。与现有技术相比，本发明具有显著加强红外成像检测效果、适用于环境复杂、背景干扰较多的极端环境等优点。
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公开(公告)号：CN112215489A
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN202011084203.5
申请日：2020-10-12
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明公开了一种工业设备异常检测方法，所述检测方法包括：获取所述工业设备中传感器采集的实时量测数据；使用历史数据构建对照时空矩阵S；使用所述实时量测数据构建实时时空矩阵X；根据所述对照时空矩阵S与所述实时时空矩阵X获取乘积矩阵C；估计所述乘积矩阵C的极限谱；根据所述极限谱计算所述极限谱的均值，并设置阈值；将所述极限谱的均值与所述阈值进行比较并根据所述比较的结果对所述工业设备是否异常做出判断。本发明克服了工业设备振动数据中存在大幅振动干扰的情况，有效地提高了工业设备异常检测精度；对工业设备监测数据具有优良的建模能力，对工业设备的异常有着很强的敏感度，有着很高的异常检测精度。
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公开(公告)号：CN112182976A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202011083726.8
申请日：2020-10-12
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F30/27 , G06Q10/04 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F111/08
Abstract: 本发明公开了一种工业设备剩余寿命预测方法，所述预测方法包括：传感器采集所述工业设备的量测数据；对所述量测数据进行预处理获取预处理数据；将所述预处理数据输入至编码器中的双向门控循环单元获取输入特征向量；将所述输入特征向量输入至标准化流层获取输出特征向量；将所述输出特征向量输入至解码器获取对所述工业设备剩余寿命的预测结果。本发明嵌入的标准化流层与传统的神经网络结构部分连接紧密，且一同初始化与训练，具备优越的时序数据建模能力，提高了工业设备的剩余寿命预测效果。
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公开(公告)号：CN106763476A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611021501.3
申请日：2016-11-15
Applicant: 上海交通大学
IPC: F16F15/08
CPC classification number: F16F15/08
Abstract: 本发明公开了一种基于微型局域共振子阵列的三明治夹层板吸振结构，包括三明治夹层板以及设置在所述三明治夹层板内的至少一个共振子阵列,其中每个共振子阵列包括:一对平行设置的安装限位支架以及悬挂安装在一对所述安装限位支架之间的若干振子单元，所述振子单元用于吸收来自外部的低频振动能量。本发明在三明治夹层板内设置共振子阵列，使三明治夹层板在低频下具有良好的隔声性能，尤其是在其本身的低阶固有频率附近，并且具有成本低、控制系统简单和可靠性高等优点。
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