结合GEP和互信息的化纤卷绕机轴承故障特征提取方法

    公开(公告)号:CN114444547A

    公开(公告)日:2022-05-06

    申请号:CN202210109892.3

    申请日:2022-01-29

    Abstract: 本发明提出了一种结合GEP和互信息的的化纤卷绕机轴承故障特征提取方法。使用具有进化搜索性能的改进型基因表达式编程用于滚动轴承的特征提取。为提高基因表达式编程拟合特征的可用率和轴承特征在工业场景下的结合程度,提出了一种基于互信息的特征选择方法,分别分析当前基因表达式编程特征与故障标签序列的相关性、与当前候选基因表达式编程特征集的冗余性,并在此基础上分析当前候选子集与时频域离散特征集的互补性。与原有特征对分类精度相比,基因表达式编程训练过程中能更好地保留优势特征。此方法也可以应用到工况多变的类似工业场景中,帮助故障特征提取,实现高效故障诊断。

    基于卷积神经网络的设备故障自适应上下预警界生成方法

    公开(公告)号:CN111665066B

    公开(公告)日:2021-06-11

    申请号:CN202010418461.6

    申请日:2020-05-18

    Abstract: 本发明提供了一种基于卷积神经网络的设备故障自适应上下预警界生成方法,可用于化纤卷绕机在纺丝过程中的故障诊断,方法包括:用于区间预测的卷积神经网络模型,用于区间自适应生成和分类的上下界模型。本发明利用对化纤卷绕机在纺丝过程中采集到的振动信号进行故障诊断,克服了已有的故障诊断技术准确度不高、易受人为因素影响的不足,引入代价敏感学习模块对卷积神经网络更新迭代过程中的损失函数进行优化,从而得到误分代价为优化目标的机器学习故障检测方法。本发明在样本不平衡条件下有较好的实用性。

    基于卷积神经网络的设备故障自适应上下预警界生成方法

    公开(公告)号:CN111665066A

    公开(公告)日:2020-09-15

    申请号:CN202010418461.6

    申请日:2020-05-18

    Abstract: 本发明提供了一种基于卷积神经网络的设备故障自适应上下预警界生成方法,可用于化纤卷绕机在纺丝过程中的故障诊断,方法包括:用于区间预测的卷积神经网络模型,用于区间自适应生成和分类的上下界模型。本发明利用对化纤卷绕机在纺丝过程中采集到的振动信号进行故障诊断,克服了已有的故障诊断技术准确度不高、易受人为因素影响的不足,引入代价敏感学习模块对卷积神经网络更新迭代过程中的损失函数进行优化,从而得到误分代价为优化目标的机器学习故障检测方法。本发明在样本不平衡条件下有较好的实用性。

    一种环锭纺细纱近原位自动接头方法及装置

    公开(公告)号:CN115074880B

    公开(公告)日:2024-10-22

    申请号:CN202210515894.2

    申请日:2022-05-12

    Applicant: 东华大学

    Abstract: 本发明涉及一种环锭纺细纱近原锭位引纱接头装置及方法,用于环锭细纱机自动接头,所述装置包括:工业机器人、纱管夹取装置、环形气流绕纱定位装置、纱线输送与牵引装置、张力传感器、辅助纱退绕装置及气源;所述接头方法步骤为:近原锭位抓取断纱纱管上移、环形气流绕纱定位装置伸入锭位、定位钢丝圈并将辅助纱卷绕在断纱纱管上、断纱纱管及装置归位、牵引纱线穿钢丝圈、气圈环、导纱钩、喂入罗拉完成接头。整个接头过程,基于张力反馈的气电协同调节,使任意时刻纱线上的张力保持在期望张力值附近。本发明提供了一种近原位引纱接头方法与装置,解决了现有引纱接头技术装置复杂,步骤繁琐,难以实现近原锭位稳定引纱接头。

    一种基于对抗生成网络的晶圆图缺陷模式识别方法

    公开(公告)号:CN109543720B

    公开(公告)日:2023-10-27

    申请号:CN201811276338.4

    申请日:2018-10-30

    Applicant: 东华大学

    Abstract: 本发明针对各类晶圆缺陷数据的不平衡特点和数据维度与角度的多样性,提出了基于对抗生成网络的晶圆图缺陷模式识别方法。本方法首先将晶圆数据集分为训练集和测试集,再对训练集与测试集均进行预处理得到标准晶圆缺陷数据样本,在此基础上设计面向晶圆数据缺陷模式识别的分类对抗生成网络模型,通过设计生成器与鉴别器的损失函数,使生成器与鉴别器针对训练集内的真实晶圆与网络内生成器生成的仿真晶圆之间的差异进行对抗,提高生成器的生成能力,并利用此生成机制平衡各缺陷类型的样本数量,同时使鉴别器学习已知缺陷模式的晶圆数据特征规律。本发明能够实现对晶圆缺陷模的快速识别,并且具有很高的识别精度。

    一种环锭纺细纱近原位自动接头方法及装置

    公开(公告)号:CN115074880A

    公开(公告)日:2022-09-20

    申请号:CN202210515894.2

    申请日:2022-05-12

    Applicant: 东华大学

    Abstract: 本发明涉及一种环锭纺细纱近原锭位引纱接头装置及方法,用于环锭细纱机自动接头,所述装置包括:工业机器人、纱管夹取装置、环形气流绕纱定位装置、纱线输送与牵引装置、张力传感器、辅助纱退绕装置及气源;所述接头方法步骤为:近原锭位抓取断纱纱管上移、环形气流绕纱定位装置伸入锭位、定位钢丝圈并将辅助纱卷绕在断纱纱管上、断纱纱管及装置归位、牵引纱线穿钢丝圈、气圈环、导纱钩、喂入罗拉完成接头。整个接头过程,基于张力反馈的气电协同调节,使任意时刻纱线上的张力保持在期望张力值附近。本发明提供了一种近原位引纱接头方法与装置,解决了现有引纱接头技术装置复杂,步骤繁琐,难以实现近原锭位稳定引纱接头。

    一种面向环锭纺细纱在线检测的视觉系统校准方法

    公开(公告)号:CN113802227A

    公开(公告)日:2021-12-17

    申请号:CN202110848442.1

    申请日:2021-07-27

    Applicant: 东华大学

    Abstract: 本发明涉及一种面向环锭纺细纱在线检测的视觉系统校准方法,该方法利用大津法和清晰度评价函数对图像进行处理,获取每张图像的清晰度及对应的纱线位置;通过热力图对二者相关性进行分析,计算得到最佳焦平面位置参数并校准视觉系统。本发明提供的方法结合对纱线的运动学分析,针对纱线运动导致的离焦模糊问题,对视觉系统的参数进行优化校准,大大提高了采集图像的质量,为环锭纺细纱在线检测奠定了基础。

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