公开(公告)号：CN119284683B

公开(公告)日：2025-03-18

申请号：CN202411764927.2

申请日：2024-12-04

Applicant: 中国计量大学

Inventor： 王琪冰 ,  陈炉强 ,  罗志群 ,  佘昆 ,  王鹏 ,  童勤峰 ,  陆佳炜 ,  苏宏业 ,  谢磊 ,  孙恩涛

IPC: B66B5/02 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0985 ,  G06N3/048 ,  G06F18/2431 ,  G06F18/2415 ,  G06F17/11 ,  B66B5/00

Abstract: 一种基于数字孪生的电梯故障诊断方法，属于电梯故障诊断领域，所述方法包括以下步骤：第一步、采集电梯振动信号；第二步、构建电梯垂直方向的数值模型，首先建立系统的动力学方程，再计算系统的动能、系统的势能和系统耗散系数；第三步、改进PINNs模型，在损失函数中引入作为物理信息调节器，并引入重激活算法优化损失函数；步骤（3.2）设计重激活算法获取模型最优解；第四步、将第一步采集到的少量电梯故障振动信号输入具有运动方程约束的PINNs模型中，获取仿真电梯振动数据；第五步、改进GCN模型用于电梯故障诊断。本发明能够有效的获取那些现实中不易获取的数据，有效提高故障诊断准确率。

公开(公告)号：CN119284683A

公开(公告)日：2025-01-10

申请号：CN202411764927.2

申请日：2024-12-04

Applicant: 中国计量大学

Inventor： 王琪冰 ,  陈炉强 ,  罗志群 ,  佘昆 ,  王鹏 ,  童勤峰 ,  陆佳炜 ,  苏宏业 ,  谢磊 ,  孙恩涛

IPC: B66B5/02 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0985 ,  G06N3/048 ,  G06F18/2431 ,  G06F18/2415 ,  G06F17/11 ,  B66B5/00

Abstract: 一种基于数字孪生的电梯故障诊断方法，属于电梯故障诊断领域，所述方法包括以下步骤：第一步、采集电梯振动信号；第二步、构建电梯垂直方向的数值模型，首先建立系统的动力学方程，再计算系统的动能、系统的势能和系统耗散系数；第三步、改进PINNs模型，在损失函数中引入作为物理信息调节器，并引入重激活算法优化损失函数；步骤（3.2）设计重激活算法获取模型最优解；第四步、将第一步采集到的少量电梯故障振动信号输入具有运动方程约束的PINNs模型中，获取仿真电梯振动数据；第五步、改进GCN模型用于电梯故障诊断。本发明能够有效的获取那些现实中不易获取的数据，有效提高故障诊断准确率。

公开(公告)号：CN117403986A

公开(公告)日：2024-01-16

申请号：CN202311535178.1

申请日：2023-11-17

Applicant: 中国计量大学

Inventor： 王鹏 ,  赵汉卿 ,  金少杰 ,  王瑞兵 ,  李聪聪 ,  张凯

IPC: E05F15/71 ,  G05D22/02 ,  E05F15/70 ,  A24B1/02

Abstract: 本发明涉及了一种基于PID算法控制的适用于雪茄烟晾房的窗户自动调节开度装置和变频风扇控制装置，该系统利用PID算法技术，根据传感器采集的烟叶晾房内温度、湿度关键参数的数据，实时监测晾房内部温湿度的变化趋势，并根据监测结果自动调节晾房的窗户开度和风扇转速，以达到智能化控制烟叶晾制过程的目的。该系统和方法能够有效提高烟叶晾制的效率和质量，降低经济损失，节约人力物力。

公开(公告)号：CN116250642A

公开(公告)日：2023-06-13

申请号：CN202310372219.3

申请日：2023-04-10

Applicant: 中国计量大学

Inventor： 赵汉卿 ,  李聪聪 ,  王鹏 ,  张凯

IPC: A24B1/02

Abstract: 本发明涉及一种新型雪茄烟叶晾房结构，属于雪茄烟叶晾制领域，包括晾制区域和通风区域。所述晾制区域包括晾杆布置区域，烟叶布置区域，所述通风区域包括鼓风机、送风导管、送风口，排湿窗，所述送风导管上有排列均匀的小孔，所述鼓风机与雪茄烟叶晾制区域通过送风导管连接。上述新型雪茄烟叶晾房结构有效改善了传统雪茄烟叶晾房内部温湿度不均匀，烟叶晾制成品率低的问题。

公开(公告)号：CN119226356A

公开(公告)日：2024-12-31

申请号：CN202411269340.4

申请日：2024-09-11

Applicant: 中国计量大学

Inventor： 谢波 ,  王鹏 ,  王瑞兵 ,  张凯

IPC: G06F16/2458 ,  G06N7/01 ,  G06F18/25 ,  G06F16/23

Abstract: 本发明涉及一种基于时间序列数据分解与贝叶斯原理的不确定度在线评定方法，旨在解决传统不确定度评定方法难以在线处理和动态更新的问题。该方法首先收集一定时间范围内的测量数据，构建时间序列数据集，并通过STL分解技术将时间序列数据分解为趋势周期项和随机项。然后，基于随机项的数据，利用贝叶斯统计方法计算先验分布和似然函数的参数，进一步确定联合后验分布，并基于后验分布计算测量结果的不确定度。此后，利用当前时刻的后验分布结果作为下一时刻的不确定度评定的先验信息，与新的观测数据进行融合与更新，实现测量不确定度的实时在线评定。该方法不仅提高了评定结果的准确性和实时性，还实现了测量信息的持续更新和优化，适用于复杂且变化迅速的测量环境。