公开(公告)号：CN117150301A

公开(公告)日：2023-12-01

申请号：CN202311149457.4

申请日：2023-09-06

Applicant: 华中科技大学无锡研究院

Inventor： 袁烨 ,  张永 ,  刘绍庆 ,  丁珈 ,  何心 ,  金骏阳

IPC: G06F18/214 ,  G06F18/213 ,  G06F18/25

Abstract: 本发明涉及滚动轴承技术领域，尤其涉及数据缺失情况下旋转设备剩余使用寿命预测技术。该方法包括：获取与目标轴承对应的轴承振动数据，根据预设轴承振动特征种类对轴承振动数据进行特征提取，将至少两组轴承特征输入寿命及特征预测模型，输出得到与目标轴承对应的轴承寿命结果。在进行旋转设备使用寿命的预测过程中，基于现有的轴承工作相关数据进行特征提取，在特征提取后，通过人工智能模型同时进行轴承的寿命预测与缺失的特征生成，解决了现有工业场景数据稀少限制了学习深度的局限性，使得对于旋转设备寿命预测的准确性提高。

公开(公告)号：CN117150252A

公开(公告)日：2023-12-01

申请号：CN202311149898.4

申请日：2023-09-06

Applicant: 华中科技大学无锡研究院

Inventor： 袁烨 ,  丁珈 ,  尹晓宇 ,  程骋 ,  张永

IPC: G06F18/21 ,  G06F18/213 ,  G06F18/25 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明涉及刀具检测技术领域，尤其涉及基于多任务学习的刀具健康情况评估方法,该方法包括：获取与目标刀具对应的刀具数据集；对刀具数据集进行特征提取，得到与目标刀具对应的至少两个刀具特征；通过卷积自编码器对刀具特征进行特征融合，得到刀具融合特征；将刀具融合特征输入刀具健康情况评估模型，输出得到与目标刀具在刀具健康情况评估结果。在进行对于目标刀具的健康情况进行评估的过程当中，对于目标刀具的工作数据进行获取后，通过特征提取以及特征融合的方式获取与目标刀具对应的融合特征，之后将融合特征输入健康情况评估模型中，输出对应刀具可靠程度、磨损情况以及健康阶段的三个子结果，实现对于刀具健康状态的多维评估。