公开(公告)号：CN114840938B

公开(公告)日：2024-08-20

申请号：CN202210428046.8

申请日：2022-04-22

Applicant: 武汉理工大学

Inventor： 王强 ,  任梦媛 ,  何艺鸣

IPC: G06F18/24 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06F18/213 ,  G01M13/045

Abstract: 本申请公开了一种滚动轴承故障诊断方法、装置、电子设备以及存储介质，该方法包括：获取滚动轴承的多组振动信号样本；建立初始多尺度融合空洞卷积神经网络模型；将多组振动信号作为样本输入至初始多尺度融合空洞卷积神经网络模型，滚动轴承的故障诊断结果作为样本输出，训练初始多尺度融合空洞卷积神经网络模型，得到训练完备的多尺度融合空洞卷积神经网络模型；获取滚动轴承的实时振动信号，基于训练完备的多尺度融合空洞卷积神经网络模型，确定滚动轴承的故障诊断结果。本发明提供的方法能够有效提高滚动轴承故障诊断的准确率；同时，多尺度融合空洞卷积神经网络模型能够适应跨负载情况下的故障诊断，具有较好的泛化性。

公开(公告)号：CN114840938A

公开(公告)日：2022-08-02

申请号：CN202210428046.8

申请日：2022-04-22

Applicant: 武汉理工大学

Inventor： 王强 ,  任梦媛 ,  何艺鸣

IPC: G06F30/17 ,  G06F30/27 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请公开了一种滚动轴承故障诊断方法、装置、电子设备以及存储介质，该方法包括：获取滚动轴承的多组振动信号样本；建立初始多尺度融合空洞卷积神经网络模型；将多组振动信号作为样本输入至初始多尺度融合空洞卷积神经网络模型，滚动轴承的故障诊断结果作为样本输出，训练初始多尺度融合空洞卷积神经网络模型，得到训练完备的多尺度融合空洞卷积神经网络模型；获取滚动轴承的实时振动信号，基于训练完备的多尺度融合空洞卷积神经网络模型，确定滚动轴承的故障诊断结果。本发明提供的方法能够有效提高滚动轴承故障诊断的准确率；同时，多尺度融合空洞卷积神经网络模型能够适应跨负载情况下的故障诊断，具有较好的泛化性。

公开(公告)号：CN110223014A

公开(公告)日：2019-09-10

申请号：CN201910440757.5

申请日：2019-05-24

Applicant: 武汉理工大学

Inventor： 王强 ,  何艺鸣 ,  高川琦 ,  曾勇 ,  赖云飞 ,  李佺振 ,  卢镇宇 ,  邹胤康

IPC: G06Q10/08

Abstract: 本发明提出一种基于地下轨道货运的多式联运物流系统，包括地铁多式联运衔接站、地铁物流节点、货运站台、按照区域划分的各个区域配送中心、客货同运式地铁列车和地铁物流调度系统，地铁多式联运衔接站通过货梯升降机与地铁物流节点对接，货运站台通过货梯与地铁物流节点对接，区域配送中心通过收发货车与地铁多式联运对接站衔接，客货同运式地铁列车为在首尾两端增设两节货运车厢的客运地铁列车，地铁物流调度系统根据货物优先级和车货匹配度，制定出物流箱运载方案。本发明通过改造现有城市地下交通系统,将地铁物流融合进多式联运之中，针对城市物流运输，提出了一种新的多式联运运输方式，能有效改善物流运营环节，缓解交通拥堵，减少环境污染，提高货物运输效率。