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公开(公告)号：CN108620950A
公开(公告)日：2018-10-09
申请号：CN201810432869.1
申请日：2018-05-08
Applicant: 华中科技大学无锡研究院
IPC: B23Q17/09
Abstract: 本发明涉及刀具加工状态监测技术领域，具体公开了一种车削刀具加工状态监测方法，其中，包括：采集数控车床主轴三相电流特征信号；对所述数控车床主轴三相电流特征信号进行数据清洗得到预处理数据；提取所述预处理数据中的特征相关系数；将所述特征相关系数加载至数据系统中进行运行实现数控车床刀具加工状态监测。本发明还公开了一种车削刀具加工状态监测系统。本发明提供的车削刀具加工状态监测方法能够实现数控车床刀具运行状态故障异常实时预测，避免对工业生产产生进一步的损失。
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公开(公告)号：CN110083804B
公开(公告)日：2022-10-28
申请号：CN201910333754.1
申请日：2019-04-24
Applicant: 华中科技大学无锡研究院
IPC: G06F17/18
Abstract: 本发明提供一种基于条件分布回归的风电场SCADA数据缺失的智能修复方法，包括以下步骤：选择两个相关的传感器数据，其中一个为条件数据X，另一个为待修复数据Y；建立散点图；去除散点图中采样点的异常点；计算条件数据X中最大值与最小值的差值，求得条件数据X的分布范围，对数据等分为数十段；根据一段数据中待修复数据Y的条件分布集中度，决定是否舍弃该段，若数据集中，则保留，并将一段数据中Y中位数对应的采样点作为该段的代表点，若数据分散则舍弃该段；对于所有选出的代表点，将相邻的代表点进行线性插补；然后根据线性插补后X‑Y的函数关系进行映射。本发明解决了现有方法修复精度低，计算量较大的问题。
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公开(公告)号：CN110058971B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN201910333761.1
申请日：2019-04-24
Applicant: 华中科技大学无锡研究院
Abstract: 本发明提供一种风电场SCADA数据缺失的智能修复方法，包括以下步骤：对于待修复机组数据a，选出相应的多列辅助修复机组数据B；选择辅助修复机组数据B中与a相关性最大的多列辅助修复机组数据C；判断待修复机组数据a和所述多列辅助修复机组数据C的方差差异，若超过设定阈值则对a和C进行标准化；对C进行基线补偿；对于以上步骤得到的辅助修复机组数据C，选择C中与待修复机组数据a平均绝对误差最小的多列机组数据D；对上述多列机组数据D进行组编筛选，得到最接近均值的多列机组数据D′；对多列机组数据D′进行中值滤波；对多列机组数据D′求每个时刻的均值。本发明能高效准确地对缺失数据进行智能修复，且效率高，鲁棒性强。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108620950B
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN201810432869.1
申请日：2018-05-08
Applicant: 华中科技大学无锡研究院
IPC: B23Q17/09
Abstract: 本发明涉及刀具加工状态监测技术领域，具体公开了一种车削刀具加工状态监测方法，其中，包括：采集数控车床主轴三相电流特征信号；对所述数控车床主轴三相电流特征信号进行数据清洗得到预处理数据；提取所述预处理数据中的特征相关系数；将所述特征相关系数加载至数据系统中进行运行实现数控车床刀具加工状态监测。本发明还公开了一种车削刀具加工状态监测系统。本发明提供的车削刀具加工状态监测方法能够实现数控车床刀具运行状态故障异常实时预测，避免对工业生产产生进一步的损失。
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公开(公告)号：CN110070132B
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN201910334163.6
申请日：2019-04-24
Applicant: 华中科技大学无锡研究院
Abstract: 本发明提供一种风电场SCADA系统缺失数据修复结果的修正补偿方法，包括以下步骤：步骤S1，数据预处理：选择两种存在映射关系的修复后的传感器数据，提取他们同时缺失情况下的修复值；步骤S2，从这些修复值对应的点中选出不符合映射关系的点并形成异常点集合A和映射点集B；步骤S3，根据映射点集B，从A中（xA，yA）映射得到的xA’，yA’；步骤S4，根据xA’、yA’，修正补偿xA和yA；步骤S5，判断x与y是否为线性相关，如果是则结束，否则返回步骤S2迭代一次或多次后结束。本发明最终实现对传感器缺失数据修复结果的修正补偿。本发明涉及的方法能够提高缺失数据的修复准确度。
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公开(公告)号：CN110083804A
公开(公告)日：2019-08-02
申请号：CN201910333754.1
申请日：2019-04-24
Applicant: 华中科技大学无锡研究院
IPC: G06F17/18
Abstract: 本发明提供一种基于条件分布回归的风电场SCADA数据缺失的智能修复方法，包括以下步骤：选择两个相关的传感器数据，其中一个为条件数据X，另一个为待修复数据Y；建立散点图；去除散点图中采样点的异常点；计算条件数据X中最大值与最小值的差值，求得条件数据X的分布范围，对数据等分为数十段；根据一段数据中待修复数据Y的条件分布集中度，决定是否舍弃该段，若数据集中，则保留，并将一段数据中Y中位数对应的采样点作为该段的代表点，若数据分散则舍弃该段；对于所有选出的代表点，将相邻的代表点进行线性插补；然后根据线性插补后X-Y的函数关系进行映射。本发明解决了现有方法修复精度低，计算量较大的问题。
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公开(公告)号：CN110070132A
公开(公告)日：2019-07-30
申请号：CN201910334163.6
申请日：2019-04-24
Applicant: 华中科技大学无锡研究院
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提供一种风电场SCADA系统缺失数据修复结果的修正补偿方法，包括以下步骤：步骤S1，数据预处理：选择两种存在映射关系的修复后的传感器数据，提取他们同时缺失情况下的修复值；步骤S2，从这些修复值对应的点中选出不符合映射关系的点并形成异常点集合A和映射点集B；步骤S3，根据映射点集B，从A中（xA，yA）映射得到的xA’，yA’；步骤S4，根据xA’、yA’，修正补偿xA和yA；步骤S5，判断x与y是否为线性相关，如果是则结束，否则返回步骤S2迭代一次或多次后结束。本发明最终实现对传感器缺失数据修复结果的修正补偿。本发明涉及的方法能够提高缺失数据的修复准确度。
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公开(公告)号：CN110058971A
公开(公告)日：2019-07-26
申请号：CN201910333761.1
申请日：2019-04-24
Applicant: 华中科技大学无锡研究院
Abstract: 本发明提供一种风电场SCADA数据缺失的智能修复方法，包括以下步骤：对于待修复机组数据a，选出相应的多列辅助修复机组数据B；选择辅助修复机组数据B中与a相关性最大的多列辅助修复机组数据C；判断待修复机组数据a和所述多列辅助修复机组数据C的方差差异，若超过设定阈值则对a和C进行标准化；对C进行基线补偿；对于以上步骤得到的辅助修复机组数据C，选择C中与待修复机组数据a平均绝对误差最小的多列机组数据D；对上述多列机组数据D进行组编筛选，得到最接近均值的多列机组数据D′；对多列机组数据D′进行中值滤波；对多列机组数据D′求每个时刻的均值。本发明能高效准确地对缺失数据进行智能修复，且效率高，鲁棒性强。
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