公开(公告)号：CN119719953A

公开(公告)日：2025-03-28

申请号：CN202411818909.8

申请日：2024-12-11

Applicant: 安徽大学

Inventor： 董飞 ,  陈俊杰 ,  陈慧 ,  钱孟浩 ,  陈鑫 ,  吴涛 ,  刘怡 ,  程志友 ,  刘成尧

IPC: G06F18/2415 ,  G01M13/04 ,  G06F18/213

Abstract: 本发明公开了一种融合邻域关系保持与流形嵌入分布对齐的轴承故障诊断方法，包括四个步骤：(1)信号处理与时频统计特征提取；(2)域适应特征选取，基于朴素贝叶斯分类精度与域差异的域适应特征评价方法；(3)基于邻域关系保持与流形嵌入分布对齐的域适应，将源域和目标域特征数据映射到Grassmann流形后，执行自适应动态分布对齐的过程中考虑类别标签信息和邻域关系保持，在降低训练数据与未知数据间分布差异的同时提高特征数据的可分性；(4)轴承跨域故障诊断模型训练与测试。本发明方法构建的模型跨域故障诊断性能明显优于其他模型，结合朴素贝叶斯分类精度与域差异的域适应特征评价方法，能够明显提高跨域故障诊断准确率。

公开(公告)号：CN116010883A

公开(公告)日：2023-04-25

申请号：CN202310112737.1

申请日：2023-02-14

Applicant: 安徽大学

Inventor： 董飞 ,  钱孟浩 ,  程志友 ,  宋俊材 ,  阮瑞 ,  赵衍 ,  胡创伟

IPC: G06F18/2415 ,  G01M13/045 ,  G06F18/2431 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/047 ,  G06N3/096 ,  G06N3/09 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基于改进联合分布适配的轴承故障诊断方法、设备和存储介质，涉及轴承故障诊断方法领域。方法包括以下步骤：步骤1、根据轴承振动信号建立源域特征集、目标域特征集；步骤2、构建特征可迁移性量化指标后建立源域特征样本集、目标域特征样本集；步骤3、对源域特征样本集进行流形子空间学习，得到源域特征子集以及特征映射矩阵；基于特征映射矩阵将目标域特征样本集转换为目标域特征子集后进行联合分布适应算法求解，获得分布适应的源域特征集、目标域特征集；步骤4、采用分布适应后的源域特征集对分类器进行训练，并利用训练好的分类器基于分布适应后的目标域特征集得到故障诊断结果；设备和存储介质用于实现该方法。

公开(公告)号：CN117093924A

公开(公告)日：2023-11-21

申请号：CN202311131734.9

申请日：2023-09-04

Applicant: 安徽大学

Inventor： 钱孟浩 ,  董飞 ,  胡创伟 ,  郑哲 ,  刘海盈 ,  程志友 ,  宋俊材 ,  阮瑞

IPC: G06F18/2411 ,  G06F18/22 ,  G06N20/20 ,  G06F18/213

Abstract: 本发明公开了一种基于域适应特征的旋转机械变工况故障诊断方法，包括以下步骤：步骤1、获取有标签的源域特征样本集、无标签的目标域特征样本集；步骤2、计算得到特征分类准确率acc、SSIM和FID分数，并以此构建特征量化评估指标Z，通过Z值和设定阈值比较，从源域和目标域中提取出相应特征构建新的特征子集；基于Z计算结果选择相应数据构建源域、目标域特征样本子集；步骤3、对源域、目标域特征样本子集中数据进行联合分布适应；步骤4、采用联合分布适应后的源域中数据对故障诊断分类器进行训练，然后联合分布适应后目标域中的数据输入至训练好的故障诊断分类器中，完成故障诊断。本发明提升了跨域故障识别性能。