公开(公告)号：CN116343936A

公开(公告)日：2023-06-27

申请号：CN202310524037.3

申请日：2023-05-10

Applicant: 上海交通大学 ,  南方科技大学

Inventor： 许志钦 ,  张天汉 ,  弋钰枭

IPC: G16C20/10 ,  G16C20/70 ,  G06F30/28 ,  G06F17/13 ,  G06F17/12 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于深度神经网络的燃烧化学反应计算加速方法，涉及燃烧数值模拟领域，包括以下步骤：全局流形采样，该采样在预定的热化学相空间内进行；对采样数据进行预处理，该预处理包括Box‑Cox变换和零均值标准化；训练并保存深度神经网络模型；将经过预训练的深度神经网络模型与计算流体力学程序耦合，实现燃烧数值模拟计算。本发明通过基于深度神经网络的化学反应替代模型，移除了燃烧化学反应中的强刚性，实现较大时间步长求解化学反应刚性微分方程组，并且可以通过GPU实现化学反应多网格并行计算，在保证精度的前提下，极大地提高了计算效率，高效便捷。

公开(公告)号：CN116386742A

公开(公告)日：2023-07-04

申请号：CN202310505624.8

申请日：2023-05-06

Applicant: 上海交通大学 ,  南方科技大学

Inventor： 许志钦 ,  张天汉 ,  王志伟

IPC: G16C10/00 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的DeePMR化学机理简化方法及系统，包括：根据实际应用场景选定待简化的详细机理，作为父代机理；对父代机理进行扰动，得到至少一个子代机理；经过数值模拟获取子代机理在预设工况下的评估指标值；根据评估指标值和真实数据，计算子代机理与详细机理的综合误差；根据综合误差判断子代机理是否符合预设标准。本发明提供的方案考虑不同组分和化学反应的组合，利用神经网络评估组分和反应对机理精度的影响。通过加入稀疏性指标，结合机理精度指标，利用神经网络，探索高维组合空间中符合误差要求的最小规模的简化机理。

公开(公告)号：CN116512312A

公开(公告)日：2023-08-01

申请号：CN202310268586.9

申请日：2023-03-17

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 许志钦 ,  周瀚旭 ,  冷光杰

IPC: B25J19/00

Abstract: 本发明公开了一种机器手臂故障检测的诊断方法，涉及机器手臂领域，包括以下步骤：收集机器手臂的振动信号；清洗收集到的振动信号数据；利用经验模态分解算法处理清洗完的数据，得到N个本征模函数，并提取时域特征与频域特征，进行归一化处理；构建训练样本集、现场工况样本集；构建基于深度卷积神经网络的异常检测模型；将现场工况样本集输入到异常检测模型中，返回健康状态值；将健康状态值返回到开发的机器手臂故障诊断系统软件中，实现机器手臂的健康状态实时检测。本发明利用基于深度卷积神经网络的异常检测模型，实现对机器手臂故障诊断系统的开发，提高对机器手臂故障检测的效率，通过及时反馈机器手臂的运行状态，确保生产线的正常运作。

公开(公告)号：CN116244654A

公开(公告)日：2023-06-09

申请号：CN202310245296.2

申请日：2023-03-14

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 许志钦 ,  周瀚旭 ,  冷光杰

IPC: G06F18/2433 ,  G06F18/10 ,  G06F18/213 ,  G06F18/214 ,  G06F18/21 ,  G06F18/241

Abstract: 本发明公开了一种基于多类型信号干式真空泵工作状态的智能诊断方法及系统，包括：利用健康数据构建训练样本集；构建多维状态空间异常检测模型；根据训练样本集训练多维状态空间异常检测模型，得到健康状态空间，以备故障检测；利用现场工况数据构建现场工况样本集；根据现场工况样本集生成测试状态空间；以及将测试状态空间输入训练后的多维状态空间异常检测模型，并用其进行故障检测。利用新开发的机器学习算法，实现对干式真空泵的故障诊断系统的开发，大幅减少了对干式真空泵的故障状态检测成本，提高了对干式真空泵故障诊断的效率，能有效预测其工作状态。进而，降低工厂的维护运营成本，提高工厂的自动化水平与效率，实现产业智能化升级。