公开(公告)号：CN117332206A

公开(公告)日：2024-01-02

申请号：CN202311120154.X

申请日：2023-08-31

Applicant: 中国计量大学 ,  森赫电梯股份有限公司

Inventor： 肖刚 ,  董锦锦 ,  陆佳炜 ,  李仁 ,  牛有权 ,  沈明明 ,  程芳芳 ,  徐晶 ,  吕楠

IPC: G06F18/00 ,  G01M13/045 ,  G06F18/10 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/047 ,  G06N3/084 ,  G06F123/02

Abstract: 一种基于注意力机制的RCNN‑FA‑BiGRU自动扶梯轴承故障诊断方法，包括以下步骤：第一步：自动扶梯轴承振动数据预处理，提取时域指标、频域指标和熵指标，并进行归一化；第二步：将自动扶梯轴承振动指标输入到RCNN特征提取层，进行特征提取；第三步：将RCNN层提取到的特征输入到FA‑BiGRU层进行特征学习；第四步：利用注意力机制加权计算故障权值，利用Softmax归一化得到故障权值概率，根据概率获得故障诊断结果。本发明实现了对轴承故障的有效诊断，保障自动扶梯的运行安全。

公开(公告)号：CN117609840A

公开(公告)日：2024-02-27

申请号：CN202311650182.2

申请日：2023-12-05

Applicant: 中国计量大学

Inventor： 张海荣 ,  何雨辰 ,  钱丽娟 ,  李东流 ,  牛有权 ,  金刚强 ,  徐胜军

IPC: G06F18/24 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06F18/22 ,  G06F18/214

Abstract: 本发明涉及化工过程小样本故障检测领域，公开了一种基于孪生时空自适应图神经网络的小样本故障检测方法，包括：源域和目标域数据采集以及数据集的划分；定义时空自适应图神经网络层，并搭建时空特征提取网络；搭建二分类网络，构建基于时空自适应图神经网络的故障检测模型；引入特征比较器，构造基于孪生时空自适应图神经网络的小样本故障检测模型；训练阶段，以创新损失函数搭建孪生网络框架，并以反向传播优化共享模型参数，引导源域知识辅助目标域数据建模；测试阶段，利用模型中的故障检测部分，完成故障检测。本发明使用创新的自适应时空关系提取技术，有效减少关联图构造过程中不确定因素对模型性能的影响；此外，孪生网络框架和特征比较器的使用，丰富了建模过程的知识，可以有效的提高模型在小样本条件下的故障检测性能。