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公开(公告)号:CN112990333A
公开(公告)日:2021-06-18
申请号:CN202110329160.0
申请日:2021-03-27
Applicant: 上海工程技术大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的天气多分类识别方法,用于从单个图像中对多种天气进行分类,如多云、雨天、晴天、雾天、雪天、雷电等。本发明在传统卷积神经网络的基础上,结合了通道注意力机制,提出了一种拥有改进通道注意力机制的卷积神经网络模型。利用注意力机制实现特征通道的自适应校准,该网络模型具有较好的泛化能力和分类准确度。
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公开(公告)号:CN113139278A
公开(公告)日:2021-07-20
申请号:CN202110377869.8
申请日:2021-04-08
Applicant: 上海工程技术大学
IPC: G06F30/20 , G06N3/04 , G06F119/04
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的轴承剩余寿命预测方法及系统,预测方法包括以下步骤:获取轴承的原始数据,得到训练集;构建CNN网络,使用CNN网络对原始数据进行特征提取,得到第一特征序列;使用tsfresh特征提取工具对第一特征序列进行特征提取,得到第二特征序列;构建Bi‑LSTM网络,在Bi‑LSTM网络中加入注意力机制得到ABi‑LSTM网络,使用第二特征序列对ABi‑LSTM网络进行训练;获取待预测的轴承的运行数据,使用完成训练的ABi‑LSTM网络模型得到轴承的剩余寿命预测值。与现有技术相比,本发明通过CNN网络和tsfresh进行特征提取,得到的特征可靠性更高,剔除了噪声信号等杂质信号,准确的提取与轴承寿命有关的特征,以便为后续训练Bi‑LSTM网络计算RUL得出更准确的结果。
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公开(公告)号:CN113112458A
公开(公告)日:2021-07-13
申请号:CN202110329170.4
申请日:2021-03-27
Applicant: 上海工程技术大学
Abstract: 本发明涉及一种基于支持向量机的金属表面缺陷检测方法,首先将采集到的金属缺陷图像进行Gabor滤波和对比度增强的前处理;然后使用方向梯度直方图(HOG)和灰度共生矩阵(GLCM)对预处理后的图像进行特征提取;最后使用不同种具有表面缺陷的金属图像对模型进行训练,建立支持向量机(SVM)检测模型,同时基于上述方法设计了一个图形用户界面(GUI),只需将检测图像导入到上述算法模型中,即可输出缺陷的类型、位置及面积大小。在实际检测中,还可以通过使用更多种缺陷的金属图像进一步训练本模型,从而扩大缺陷检测的范围。本发明不仅能较为准确地检测出金属表面的缺陷位置及类型,还将检测模型利用软件进行了封装,便于金属缺陷检测人员使用。
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公开(公告)号:CN113070733A
公开(公告)日:2021-07-06
申请号:CN202110336806.8
申请日:2021-03-29
Applicant: 上海工程技术大学
IPC: B23Q11/10
Abstract: 本发明涉及一种基于少量低速喷射润滑的仿生多尺度微织构刀具切削方法,包括一种新型的仿生多尺度微织构刀具,以解决刀具上的加工微结构导致刀具结构强度减弱的问题,包括一种新的润滑方法少量低速喷射润滑,其使用量为传统浸入式润滑所需润滑油量的3.14%。提出了一种高效、绿色、经济的润滑新方法。揭示了微织构刀具在该润滑条件下的切削机理,解决了微织构切削对刀具强度的削弱问题,而且在干、湿润滑条件下都能大大提高切削性能,特别是当工具与少量低速喷射润滑结合使用时,其效果是最好的,刀具的抗粘着能力也得到了明显的提高。
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