公开(公告)号：CN119566390A

公开(公告)日：2025-03-07

申请号：CN202411845153.6

申请日：2024-12-16

Applicant: 北京信息科技大学

Inventor： 籍永建 ,  刘润楠 ,  王红军 ,  刘淑聪

IPC: B23C9/00 ,  B23Q17/12

Abstract: 本发明涉及机械加工领域，公开了一种复杂构件铣削加工稳定性监测装置、方法、系统及介质，包括：转子模块，转子模块的铁芯安装在空心转轴的外侧，感应线圈沿同一方向缠绕在铁芯的外侧，磁环设置在铁芯的外侧；空心转轴与刀柄固定；定子模块的永磁体固定在外壳的内侧，转子模块位于永磁体内侧；外壳的端面上设置有传感器安装槽，外侧设置有充电接口，在外壳上设置有安装用的安装支架固定孔和前/或后端盖固定孔；转子模块设置在定子模块内侧，定子模块外壳与密封模块固定，数据采集传输模块与密封模块相连构成复杂构件铣削加工稳定性监测装置；在定子模块外壳上安装固定模块，将安装固定模块与主轴系统外壳连接，转子模块与刀柄通过螺栓固定。

公开(公告)号：CN119417169A

公开(公告)日：2025-02-11

申请号：CN202411556169.5

申请日：2024-11-04

Applicant: 北京信息科技大学

Inventor： 王红军 ,  汪国安 ,  张明亮 ,  刘淑聪 ,  韩凤霞

IPC: G06Q10/0631 ,  G06Q10/047 ,  G06N20/00 ,  G06N5/01 ,  G06N3/092 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明涉及电子组件车间AGV物流调度领域，公开了一种电子组件车间AGV复合作业模式下的改进PPO调度方法、系统、介质及设备，其包括：利用栅格建模对车间环境地图进行栅格化，通过多个任务订单使AGV在栅格地图进行A*搜索算法，获取批量的样本数据，根据样本预训练策略网络的模型参数，完成预训练；根据新的任务订单，AGV与环境进行交互，获取观测状态、动作空间和奖励值，将观测状态进行矩阵化处理后，作为PPO算法的输入数据，计算PPO算法的策略网络和价值网络损失值，并通过梯度下降法更新网络模型参数，完成PPO训练；在线生成实时任务订单，通过前两个阶段训练好的决策网络模型指导AGV完成路径规划和调度任务。本发明能快速学习获得电子组件车间AGV调度策略，学习效率显著提升并兼具稳定性。

公开(公告)号：CN118761003A

公开(公告)日：2024-10-11

申请号：CN202410889689.1

申请日：2024-07-04

Applicant: 北京信息科技大学

Inventor： 王红军 ,  岳宇宾 ,  王楠 ,  刘淑聪 ,  韩凤霞 ,  张培硕

IPC: G06F18/2433 ,  G06F18/2131 ,  G06F18/213 ,  G06V10/44 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06V10/74 ,  G06F18/10 ,  G06N3/0895

Abstract: 本发明涉及一种转子系统异常检测数据驱动方法、系统、存储介质及设备，其包括：将燃气轮机时间序列振动信号通过短时傅里叶时频分析处理后得到时频谱图；通过梅尔频率映射将振动信号时频谱图转化为Mel谱图；将Mel谱图作为自动编码器驱动模型的输入，对自动编码器驱动模型进行训练，并利用改进的SSIM损失函数，将完全由正常健康信号组成的训练数据对模型的参数进行优化迭代；通过训练好的驱动模型计算测试数据的原始图像和重构图像之间的SSIM，得到该组测试数据信号的SSIM指标，根据SSIM指标识别出燃气轮机的异常振动。本发明能通过在单一工况零故障样本且仅有正常信号的数据集上的训练，识别其它任何工况的异常行为。

公开(公告)号：CN113469230B

公开(公告)日：2023-07-07

申请号：CN202110682696.0

申请日：2021-06-17

Applicant: 北京信息科技大学

Inventor： 王红军 ,  刘淑聪 ,  钟建琳 ,  唐竟鹏

IPC: G06F18/2411 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/047 ,  G06N3/096 ,  G06N3/084 ,  G01M13/02

Abstract: 本发明涉及一种转子系统深度迁移故障诊断方法、系统及介质，其包括：对WDCNN模型进行预训练，获得预先设定的分类效果后，保存整个WDCNN模型，并给予该模型初始权值；将预训练得到的WDCNN模型迁移至源域，对WDCNN模型进行微调，在预先设置标签的燃气轮机正常数据集上进行训练，更新WDCNN模型权重；在目标域中，利用源域训练的卷积层提取燃气轮机的正常和故障数据样本特征；利用SVM对目标域数据集所有的映射特征进行分类，实现燃气轮机的故障识别。本发明能有效提高故障诊断的精度，有利于解决燃气轮机转子系统正常运行数据多、故障数据少而难以形成均衡类别训练模型的问题。

公开(公告)号：CN115270953A

公开(公告)日：2022-11-01

申请号：CN202210869864.1

申请日：2022-07-22

Applicant: 北京信息科技大学

Inventor： 王红军 ,  王政博 ,  张翔 ,  刘淑聪 ,  王楠

IPC: G06K9/62 ,  G06K9/00 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明涉及一种带梯度惩罚的DCGAN的故障样本生成方法及系统，其包括：构建正交梯度惩罚深度卷积生成对抗网络模型，设置生成器和判别器，所述生成器用于生成假数据，作为生成样本；对振动信号进行变分模态分解降噪，将降噪后的振动信号转为二维灰度图像，所述二维灰度图像为故障样本，将所述生成样本和所述故障样本输入所述判别器，获得样本真假分类结果；根据所述样本真假分类结果构建所述生成器和所述判别器的损失函数，固定所述生成器和所述判别器的网络参数，对所述正交梯度惩罚深度卷积生成对抗网络模型进行学习训练，由训练后的所述深度卷积生成对抗网络模型得到生成故障样本集。本发明能有效扩充故障样本，为复杂机电系统故障诊断提供支持。

公开(公告)号：CN113469230A

公开(公告)日：2021-10-01

申请号：CN202110682696.0

申请日：2021-06-17

Applicant: 北京信息科技大学

Inventor： 王红军 ,  刘淑聪 ,  钟建琳 ,  唐竟鹏

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种转子系统深度迁移故障诊断方法、系统及介质，其包括：对WDCNN模型进行预训练，获得预先设定的分类效果后，保存整个WDCNN模型，并给予该模型初始权值；将预训练得到的WDCNN模型迁移至源域，对WDCNN模型进行微调，在预先设置标签的燃气轮机正常数据集上进行训练，更新WDCNN模型权重；在目标域中，利用源域训练的卷积层提取燃气轮机的正常和故障数据样本特征；利用SVM对目标域数据集所有的映射特征进行分类，实现燃气轮机的故障识别。本发明能有效提高故障诊断的精度，有利于解决燃气轮机转子系统正常运行数据多、故障数据少而难以形成均衡类别训练模型的问题。