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公开(公告)号：CN116702426A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310480118.8
申请日：2023-04-28
Applicant: 上海大学 , 上海宇航系统工程研究所
IPC: G06F30/20 , G06F30/15 , G06F111/10
Abstract: 本发明涉及在轨航天机构技术领域，具体涉及一种数字孪生仿真模型可信度评估方法，步骤为：1）采集物理实体设备运行的实验参数取值，得到实验参数的真实值数据集，根据真实值数据集中所述实验参数取值的最大值a和最小值b，确定实验参数的真实值取值区间[a,b]；2）通过数字孪生仿真模型对物理实体设备进行仿真实验，获取实验参数的仿真值，得到实验参数的仿真数据集；3）从仿真数据集中抽取所述实验参数的多个仿真值，得到样本集；4）计算所述样本集在某一置信水平下的置信区间[m,n]，判断真实值取值区间[a,b]与样本集置信区间[m,n]之间的包含关系，根据包含关系判断结果，计算数字孪生仿真模型的可信度。本发明可信度评估方法，操作简单，可信度评估效率高，准确度更高。
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公开(公告)号：CN119249259A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411090585.0
申请日：2024-08-09
Applicant: 上海大学
IPC: G06F18/2415 , G06F18/2131 , G01M13/045 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06F123/02
Abstract: 本发明属于跨设备故障诊断技术领域，具体公开了一种基于多源域数据知识的跨设备诊断方法、电子设备及存储介质，其方法包括以下步骤：S1、采集不同工况下轴承各种状态的振动信号；S2、采用等窗划分将振动信号分割成一定数量的样本；S3、构建基于多组源域数据协同训练的网络模型，用于样本的跨设备诊断；所述网络模型包括具有相同网络结构的多层残差块结构和三个独立任务分类器；所述残差块结构通过自定义阈值均衡模块构建对抗结构，用于提高网络表征性能；所述分类器用于多设备同一类别数据内模糊故障样本的识别。
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公开(公告)号：CN118410622A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410434351.7
申请日：2024-04-11
Applicant: 上海大学
IPC: G06F30/20 , G06F17/18 , G06Q10/0637 , G06Q10/0639
Abstract: 本发明属于系统可信度评估领域，具体涉及一种可重构的复杂装备数字孪生系统可信度评估方法与系统。所述方法首先对装备系统进行全面建模，以确保数字孪生系统能够准确模拟装备的行为。其次，采用多源数据采集技术，对系统输入数据进行验证和校准。随后，利用多种评估方法对数字孪生系统的输出结果进行可信度评估和验证。通过系统集成与应用，可以将评估结果应用于装备性能评估、故障诊断、预测维护等领域，为装备运行与维护提供可靠的支持。本发明提供的方法能够有效提高可重构的复杂装备数字孪生系统的可信度，为复杂装备运行与维护提供可靠的决策支持。
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公开(公告)号：CN119250130A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411192991.8
申请日：2024-08-28
Applicant: 上海大学
IPC: G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/096 , G06N3/098 , G06N3/09 , G06F17/10
Abstract: 本发明涉及计算机深度学习技术领域，公开了一种基于客户端样本熵感知和联邦迁移学习的网络模型训练方法，该方法是将待训练的网络模型分别搭载在中央服务器和多个源客户端中，采用训练样本对搭载在源客户端中的本地模型进行训练，得到训练后本地模型；搭载在中央服务器中的全局模型根据接收的本地网络模型参数更新全局模型网络参数；然后将更新后的全局模型下载到各个源客户端中，采用验证样本集对下载至每个源客户端中的更新后的全局模型进行任务验证，并根据验证损失对全局模型网络参数进行优化，得到更新全局模型；将更新全局模型下载到每个源客户端，采用验证样本集对下载至每个源客户端的更新全局模型进行任务验证，任务验证完成后，根据每个源客户端中所述更新训练后本地模型、更新全局模型的任务验证性能来更新所述更新训练后本地模型的网络参数；重复上述步骤直至全局模型达到更新预设值或预设性能，完成全局模型训练。
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公开(公告)号：CN118395857A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410511574.9
申请日：2024-04-26
IPC: G06F30/27 , G06F30/25 , G06F30/28 , G06F18/24 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/096 , G06F17/11 , G06F119/04 , G06F119/14 , G06F113/08
Abstract: 本发明属于工业自动化控制领域，具体公开一种面向工业离心泵的数字孪生预测性维护方法、系统及存储介质。该方法通过构建高保真数字孪生模型来模拟叶轮在不同健康状态下的流激振动响应，构建GCN模型从振动数据中提取深层次特征，并运用迁移学习技术将在数字孪生模拟数据中学习到的故障知识迁移到实测数据中。通过最小化数字孪生模拟数据与实测数据间的Wasserstein距离，实现跨域故障诊断，确定当前离心泵的运行状态，基于粒子过滤方法和实测数据，自适应地预测离心泵的未来退化状态和RUL，根据RUL指定合理的维护策略。该方法在提高离心泵运行可靠性、降低维护成本方面具有重要的应用价值，为数字孪生技术在工业设备故障诊断领域的推广提供了有力支持。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117591931A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311577486.0
申请日：2023-11-23
Applicant: 上海大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/214 , G06F18/213
Abstract: 本发明属于联邦学习技术领域，公开一种基于数据与机理混合驱动的设备智能故障诊断方法，包括以下步骤：步骤1，每个源客户端对局部模型进行初始化操作；步骤2，使用源域数据对局部模型进行训练；步骤3，使用过渡数据对局部模型进行训练；步骤4，中心服务器根据局部模型对全局模型的特征提取器和分类器的参数更新；步骤5，使用全局模型对源客户端任务进行反向验证，使用任务验证损失更新该源客户端中局部模型；步骤6，循环步骤2‑5达到设定次数。本发明提供了一种能够减轻域差异引起的协变量漂移，并纠正网络关注区域的基于数据与机理混合驱动的设备智能故障诊断方法，提高诊断目标任务的准确率。
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公开(公告)号：CN113673171B
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202111004043.3
申请日：2021-08-30
Applicant: 上海大学
IPC: G06F30/27 , G06N20/00 , G06F16/28 , G06F16/25 , G06F119/14
Abstract: 本发明属于数字孪生技术领域，公开了一种基于历史数据驱动和机器学习的对接机构数字孪生试验系统及其运行方法，对接机构数字孪生试验系统由物理试验台、数字孪生服务系统和数字孪生试验台组成；物理试验台用于进行对接机构的物理试验，生成历史数据集，并将其传输至数字孪生服务系统；数字孪生服务系统用于接收历史数据集，并对历史数据集进行分层处理存储、数据仿真和信息提取，生成原始试验特征信息和预测试验特征信息，并将其传输至数字孪生试验台；数字孪生试验台将接收到的原始试验特征信息和预测试验特征信息进行可视化展示；本发明的对接机构数字孪生试验系统不仅能实现试验结果可预测，同时可以支持对接机构数字孪生智能伴飞系统的运行。
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公开(公告)号：CN115890532A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211681613.7
申请日：2022-12-27
Applicant: 上海大学
IPC: B25B11/00
Abstract: 本发明属于检测夹具技术领域，具体公开了一种用于弹簧类零件的检测夹具，包括顶杆，顶杆上方设有与顶杆间隙配合的压杆，顶杆上设有与顶杆相连接的圆弧卡件Ⅰ，压杆上设有与压杆相连接的圆弧卡件Ⅱ。本发明具有约束限位有效、可靠、装卸方便，更换试验主体快捷、准确等特点；本发明通过有效约束弹簧结合面、外圆柱面，用于多种规格的弹簧试验，将温度控制段和限位段设计在一起，有效提升试验可靠性；本发明作为定位检测夹具，可完成零件外圆、基准面、径向位移的快速定位，不仅快速试验方便，更换试验主体后，不需要复杂定位，可直接进行后续测试，从而有效降低试验周期、提升试验准确率及效率。
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公开(公告)号：CN113673171A
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202111004043.3
申请日：2021-08-30
Applicant: 上海大学
IPC: G06F30/27 , G06N20/00 , G06F16/28 , G06F16/25 , G06F119/14
Abstract: 本发明属于数字孪生技术领域，公开了一种基于历史数据驱动和机器学习的对接机构数字孪生试验系统及其运行方法，对接机构数字孪生试验系统由物理试验台、数字孪生服务系统和数字孪生试验台组成；物理试验台用于进行对接机构的物理试验，生成历史数据集，并将其传输至数字孪生服务系统；数字孪生服务系统用于接收历史数据集，并对历史数据集进行分层处理存储、数据仿真和信息提取，生成原始试验特征信息和预测试验特征信息，并将其传输至数字孪生试验台；数字孪生试验台将接收到的原始试验特征信息和预测试验特征信息进行可视化展示；本发明的对接机构数字孪生试验系统不仅能实现试验结果可预测，同时可以支持对接机构数字孪生智能伴飞系统的运行。
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公开(公告)号：CN108447479A
公开(公告)日：2018-08-24
申请号：CN201810104069.7
申请日：2018-02-02
Applicant: 上海大学
IPC: G10L15/22 , G10L15/20 , G10L21/0208 , G10L21/0216
CPC classification number: G10L15/22 , G10L15/20 , G10L21/0208 , G10L21/0216 , G10L2015/223 , G10L2021/02082 , G10L2021/02166
Abstract: 本发明公开一种用于嘈杂工况环境的机器人语音控制系统，涉及工业机器人语音控制技术领域。本发明在嘈杂工况环境下，通过本地降噪处理和在线语音识别相结合的方式，完成人机协作。系统包括语音语义在线识别数据平台、移动客户端、本地语音控制装置和工业协作机器人。移动客户端实现系统的组网，本地语音控制装置集成麦克风阵列模块有效克服工业噪声环境，采集语音信号传输给语音数据核心模块，降噪后传输至基于深度学习的语音语义在线识别数据平台，实现语音在线识别，识别数据返回给本地语音控制装置，进行数据的处理并传输给工业协作机器人，机器人解析并完成指令动作。本发明公布的系统有效克服了工业噪声环境，使用性能突出，适用范围广。
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