公开(公告)号：CN116916410B

公开(公告)日：2025-02-28

申请号：CN202310971760.6

申请日：2023-08-03

Applicant: 兰州理工大学

Inventor： 刘凯 ,  赵小强 ,  惠永永 ,  宋昭漾 ,  牟淼 ,  张妍 ,  强睿儒

IPC: H04W40/22 ,  H04W40/12 ,  H04W40/16 ,  G06N3/0455 ,  G06F18/232 ,  G06F18/22

Abstract: 本发明公开了一种基于变分自编码器的无线通信网络中继选择方法，包括以下步骤：采集数据集、建立变分自编码器模型、通过将采样数据集输入VAE模型，得到编码后的数据集和解码后的数据集以及重要性采样选择最优中继节点；本发明能够更准确地评估中继节点的性能，并选择最优的中继节点进行信号转发，从而提高网络的性能和可靠性。

公开(公告)号：CN117516925A

公开(公告)日：2024-02-06

申请号：CN202311526466.0

申请日：2023-11-16

Applicant: 兰州理工大学

Inventor： 张亚洲 ,  赵小强 ,  徐蓉蓉 ,  梁浩鹏 ,  陈鹏 ,  惠永永 ,  柴靖轩 ,  宋昭漾 ,  牟淼 ,  刘凯 ,  强睿儒 ,  徐锦涛

IPC: G01M13/021 ,  G06F18/24 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08 ,  G01M13/028

Abstract: 本发明公开了一种基于MSDC‑Swin‑T的齿轮箱故障诊断方法,涉及故障诊断技术领域，该方法包括如下步骤：获取齿轮箱的一维振动信号；对一维振动信号进行预处理；将预处理后的一维振动信号输入至训练好的MSDC‑Swin‑T诊断模型中进行故障诊断，输出齿轮箱故障诊断结果；MSDC‑Swin‑T诊断模型包括多尺度卷积令牌嵌入模块、Swin‑Transformer模块和softmax分类器。通过该方法可以在实现多尺度局部特征挖掘的基础上，减少计算量，提高齿轮箱故障诊断精度。

公开(公告)号：CN119180213A

公开(公告)日：2024-12-24

申请号：CN202411349167.9

申请日：2024-09-26

Applicant: 兰州理工大学

Inventor： 张亚洲 ,  赵小强 ,  徐锦涛 ,  刘凯 ,  柴靖轩 ,  宋昭漾 ,  惠永永 ,  强睿儒 ,  郭海科 ,  姚青磊 ,  梁浩鹏 ,  陈鹏

IPC: G06F30/27 ,  G06F18/10 ,  G06F18/213 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08 ,  G01M13/045 ,  G06F119/04

Abstract: 本发明提供一种基于双流时间卷积网络的滚动轴承剩余寿命预测方法及系统，方法包括以下步骤：采集轴承生命周期内的振动信号；对振动信号进行小波分解，获得低频信号以及高频信号；基于双流时间卷积网络分别对低频信号以及高频信号进行退化特征提取，并将提取的退化特征进行融合，获得融合退化特征；基于均方误差损失以及融合退化特征，进行基于双流时间卷积网络的滚动轴承剩余寿命预测，获得滚动轴承剩余寿命预测结果。本发明能够充分利用轴承退化历史数据，并能够捕获轴承健康状态与退化状态之间的长距离相关性，从而提升RUL预测的准确性。

公开(公告)号：CN117951604B

公开(公告)日：2024-09-06

申请号：CN202410208930.X

申请日：2024-02-26

Applicant: 兰州理工大学

Inventor： 强睿儒 ,  赵小强 ,  刘凯 ,  顾鹏 ,  姚青磊 ,  张亚洲 ,  柴靖轩 ,  脱奔奔 ,  徐珂 ,  赵春雨 ,  孙凯文 ,  李森

IPC: G06F18/2415 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/764

Abstract: 本发明公开了一种滚动轴承故障高效诊断方法及系统，属于转子故障诊断技术领域；该方法包括：将滚动轴承的一维振动信号转换为灰度图，从而减少噪声信号对原始信号的干扰；构建坐标Ghostbottleneck和自适应权重模块，利用Ghost模块加速模型速度，减少参数量，加入坐标注意力对通道间的关系进行建模，同时利用精确的位置信息捕获远程依赖性，以此来改良图像分类的性能；通过自适应权重模块在避免花费大量计算资源的同时充分利用了相似特征图，使得模型更加全面理解输入信号。本发明可以达到较高的准确率，模型具备良好抗噪能力，同时还具备较少的参数量以及较快的诊断速度，能够高效快速准确的进行滚动轴承故障诊断。

公开(公告)号：CN118035858A

公开(公告)日：2024-05-14

申请号：CN202410306279.X

申请日：2024-03-18

Applicant: 兰州理工大学

Inventor： 强睿儒 ,  赵小强 ,  刘凯 ,  柳勇勇 ,  顾鹏 ,  张亚洲 ,  柴靖轩 ,  徐珂 ,  赵春雨 ,  孙凯文

IPC: G06F18/2411 ,  G06N3/006

Abstract: 本发明公开了基于过采样和改进SSA算法的不平衡数据分类方法，包括：S1获取不平衡数据集并进行过采样，得到平衡数据集；S2基于平衡数据集进行归一化和编码操作，得到编码特征；S3基于改进SSA算法对编码特征和初始化的SVM参数进行个体位置更新，得到个体适应度和平均适应度；S4基于个体适应度和平均适应度，通过高斯变异或混沌扰动选取最优个体，基于最优个体进行个体位置更新；S5迭代执行S3～S4，直至迭代次数大于第一阈值，基于最后输出的最优个体得到SVM最优参数和优选编码特征；S6将SVM最优参数和优选编码特征输入至SVM模型，得到分类结果。有效扩充了数据、减少过拟合问题并提升了不平衡数据的分类效率。

公开(公告)号：CN117516925B

公开(公告)日：2024-10-08

申请号：CN202311526466.0

申请日：2023-11-16

Applicant: 兰州理工大学

Inventor： 张亚洲 ,  赵小强 ,  徐蓉蓉 ,  梁浩鹏 ,  陈鹏 ,  惠永永 ,  柴靖轩 ,  宋昭漾 ,  牟淼 ,  刘凯 ,  强睿儒 ,  徐锦涛

IPC: G01M13/021 ,  G06F18/24 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08 ,  G01M13/028

Abstract: 本发明公开了一种基于MSDC‑Swin‑T的齿轮箱故障诊断方法,涉及故障诊断技术领域，该方法包括如下步骤：获取齿轮箱的一维振动信号；对一维振动信号进行预处理；将预处理后的一维振动信号输入至训练好的MSDC‑Swin‑T诊断模型中进行故障诊断，输出齿轮箱故障诊断结果；MSDC‑Swin‑T诊断模型包括多尺度卷积令牌嵌入模块、Swin‑Transformer模块和softmax分类器。通过该方法可以在实现多尺度局部特征挖掘的基础上，减少计算量，提高齿轮箱故障诊断精度。

公开(公告)号：CN116502168B

公开(公告)日：2024-02-02

申请号：CN202310559773.2

申请日：2023-05-18

Applicant: 兰州理工大学

Inventor： 刘凯 ,  赵小强 ,  宋昭漾 ,  惠永永 ,  强睿儒 ,  张妍

IPC: G06F18/2433 ,  H04L41/14 ,  H04L43/04 ,  G06F18/15 ,  G06F18/213 ,  G06F18/214 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08 ,  G07C3/00

Abstract: 本发明公开了基于孪生深度邻域保持嵌入网络的间歇过程故障检测方法，包括离线建模部分和在线监测部分；其中，在离线建模部分基于历史数据集构建SDeNPE网络；基于SDeNPE网络，采用核密度估计法获得两个历史数据集的置信度阈值；在在线监测部分，实时采集正常工况下间歇过程的在线操作数据，将多个在线操作数据均分为两个在线数据集，并分别对每个在线数据集进行标准化处理；将标准化处理后的每个在线数据集输入至SDeNPE网络中，获得每个在线数据集的在线数据统计量；通过该方法可以使故障检测过程中提取的特征更加多样化，从而快速准确(56)对比文件Hongjuan Yao 等.Batch processmonitoring based on global enhancedmultiple neighborhoods preservingembedding《.Transactions Of The InstituteOf Measurement And Control》.2022,第44卷(第3期),第620-633页.宋远大 等.基于完全邻域保持嵌入的光伏组件热斑故障诊断《.计算机集成制造系统》.2023,全文.赵小强 等.基于SPA间歇过程故障诊断的MKNPE算法《.兰州理工大学学报》.2016,第42卷(第03期),第82-87页.赵小强 等.基于改进NPE算法的间歇过程故障检测《.兰州理工大学学报》.2020,第46卷(第02期),第86-91页.Xiao-qiang Zhao 等.MKNPE algorithmbased on fault diagnosis of SPA batchprocess《.Journal of Lanzhou University ofTechnology》.2016,第42卷(第3期),第82-87页.

公开(公告)号：CN116595454A

公开(公告)日：2023-08-15

申请号：CN202310560003.X

申请日：2023-05-18

Applicant: 兰州理工大学

Inventor： 刘凯 ,  赵小强 ,  惠永永 ,  宋昭漾 ,  张妍 ,  强睿儒

IPC: G06F18/2415 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/08 ,  G06F18/25 ,  G06F17/10

Abstract: 本发明公开了基于邻域嵌入神经正交映射算法的间歇过程故障检测方法，在离线建模部分构建NENOM模型，从而获得控制限；于在线监测部分，实时采集多个在线间歇过程变量和在线产品质量变量，并对其进行标准化处理；通过贝叶斯融合法获得每个在线间歇过程变量与在线产品质量变量之间的在线融合互信息，并根据在线融合互信息和阈值获得在线质量相关变量和在线质量无关变量；基于在线质量相关变量和在线质量无关变量，并结合映射特征，获得统计量；将统计量与控制限进行对比，若统计量超过控制限，则表明间歇过程发生故障。该方法着重关注影响产品质量的过程变量，这可以减少由于与质量无关的变量故障而导致的生产线停机和设备寿命损失。

公开(公告)号：CN116502168A

公开(公告)日：2023-07-28

申请号：CN202310559773.2

申请日：2023-05-18

Applicant: 兰州理工大学

Inventor： 刘凯 ,  赵小强 ,  宋昭漾 ,  惠永永 ,  强睿儒 ,  张妍

IPC: G06F18/2433 ,  H04L41/14 ,  H04L43/04 ,  G06F18/15 ,  G06F18/213 ,  G06F18/214 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08 ,  G07C3/00

Abstract: 本发明公开了基于孪生深度邻域保持嵌入网络的间歇过程故障检测方法，包括离线建模部分和在线监测部分；其中，在离线建模部分基于历史数据集构建SDeNPE网络；基于SDeNPE网络，采用核密度估计法获得两个历史数据集的置信度阈值；在在线监测部分，实时采集正常工况下间歇过程的在线操作数据，将多个在线操作数据均分为两个在线数据集，并分别对每个在线数据集进行标准化处理；将标准化处理后的每个在线数据集输入至SDeNPE网络中，获得每个在线数据集的在线数据统计量；通过该方法可以使故障检测过程中提取的特征更加多样化，从而快速准确地检测到间歇过程故障。

公开(公告)号：CN119337308A

公开(公告)日：2025-01-21

申请号：CN202411393951.X

申请日：2024-10-08

Applicant: 兰州理工大学

Inventor： 郭海科 ,  赵小强 ,  梁浩鹏 ,  柴靖轩 ,  张亚洲 ,  强睿儒 ,  姚青磊 ,  李森 ,  徐珂 ,  安贵财 ,  毛高磊 ,  史旭斌 ,  杨健智 ,  孙雅莉

IPC: G06F18/25 ,  G06F18/24 ,  G06F18/213 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08 ,  G06V10/44 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G01M13/04 ,  G01M13/045

Abstract: 本发明公开了一种小样本下基于MSDFM‑ASTRSB的滚动轴承故障诊断方法，该方法包括，利用多个传感器采集滚动轴承在不同故障状态下的一维振动信号；通过连续小波变换将单一传感器单一故障状态下一维振动信号转化为对应的二维时频图，并将多个传感器的二维时频图进行融合，得到单一故障状态下的多传感器数据融合图像，进而得到所有故障状态下多传感器数据融合图像并作为数据集；基于非对称软阈值残差收缩块和位置交互自注意力机制构建MSDFM‑ASTRSB滚动轴承故障诊断模型,并以数据集中的训练集对故障诊断模型进行训练；利用训练好的故障诊断模型完成滚动轴承的故障诊断。本发明解决了训练样本短缺以数据单一的缺陷，并提高了滚动轴承故障诊断的准确性。