公开(公告)号：CN113032929A

公开(公告)日：2021-06-25

申请号：CN202110357187.0

申请日：2021-04-01

Applicant: 温州大学

Inventor： 向家伟 ,  娄云霞

IPC: G06F30/17 ,  G06F30/23 ,  G01M13/045 ,  G06F119/02 ,  G06F119/04

Abstract: 本发明公开了一种数值仿真驱动深度对抗迁移学习的轴承故障诊断方法，包括有以下步骤：确定轴承的几何参数；基于轴承的几何参数来构建故障轴承有限元模型；构建生成式对抗网络，并利用生成式对抗网络生成多个高质量合成仿真样本，进一步配合故障轴承有限元模型生成的仿真故障样本来共同构成完备源域故障样本；构建深度卷积联合分布自适应对抗网络；训练并测试深度卷积联合分布自适应对抗网络。本发明具有以下优点和效果：本发明采用构建故障轴承有限元模型得到机械系统缺失故障样本并利用生成式对抗网络进一步提高仿真样本的质量，进而获得完备源域故障样本；并且采用深度卷积联合分布自适应对抗网络，实现有效跨设备故障诊断。

公开(公告)号：CN113033678A

公开(公告)日：2021-06-25

申请号：CN202110348139.5

申请日：2021-03-31

Applicant: 温州大学

Inventor： 向家伟 ,  刘雨 ,  王辉 ,  郭建春 ,  娄云霞

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明公开了一种基于自适应对抗网络的锂电池组故障诊断方法，包括有以下步骤：设置可用的K个健康状况的有标签的源域数据{xs，ys}和没有标签的目标域数据{xt}，经诊断程序对源域和目标域数据进行分层和减少特征输出映射数目，同时对目标函数的联合分布差异和边缘分布差异进行优化；其中，所述的诊断程序包括有非对称卷积自编码网络和领域对抗训练。本发明具有以下优点和效果：本发明将普通的一维卷积网络设计为一个深度卷积神经网络的非对称卷积编码网络，对高维数据进行分层和缩放；不仅可以学习类别判别进行准确分类，还可以对分类器和鉴别器对于其目标函数对联合分布差异和边缘分布差异进行了优化。

公开(公告)号：CN206640939U

公开(公告)日：2017-11-14

申请号：CN201720417635.0

申请日：2017-04-20

Applicant: 温州大学

Inventor： 沈承开 ,  周建锡 ,  丁志磊 ,  娄云霞

IPC: H05K7/20

Abstract: 本实用新型公开一种新型电涡流测功机冷却系统。采用的技术方案包括一端与测功机连接的冷却水管，所述冷却水管由进水管和出水管组成，所述进水管、出水管上均连接有水泵，其特征在于：所述进水管、出水管另外一端分别与置于室外的入水池、出水池连接，所述入水池、出水池由金属材料制成、且侧面通过第一通道、第二通道连接，所述第一通道、第二通道内分别设置有开度调节阀门，所述入水池、出水池另外一端连接冷却塔。