公开(公告)号：CN113935460A

公开(公告)日：2022-01-14

申请号：CN202111136682.5

申请日：2021-09-27

Applicant: 苏州大学

Inventor： 王俊 ,  戴俊 ,  石娟娟 ,  江星星 ,  姚林泉

IPC: G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明类不平衡数据集下的机械故障智能诊断方法，包括：步骤(1)、数据预处理：把机械振动信号转换到频域，并把幅值归一化到[0,1]范围；步骤(2)、模型搭建：把自动编码器和生成对抗网络进行组合，搭建数据生成模型；步骤(3)、模型训练：利用故障数据按照预设的损失函数和优化算法训练所述数据生成模型；步骤(4)、数据生成：利用所述数据生成模型在训练中学习到的故障数据低维特征，通过多次插值、加噪后生成对应类的故障数据，实现各类数据平衡；步骤(5)、故障诊断：利用类平衡数据集训练预设的故障诊断模型，利用训练好的故障诊断模型对机械故障进行智能诊断。利用自动编码器、生成对抗网络的结合，实现机械故障诊断。

公开(公告)号：CN113935460B

公开(公告)日：2023-08-11

申请号：CN202111136682.5

申请日：2021-09-27

Applicant: 苏州大学

Inventor： 王俊 ,  戴俊 ,  石娟娟 ,  江星星 ,  姚林泉

IPC: G06F18/2433 ,  G06F18/10 ,  G06F18/214 ,  G06F18/241 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/084 ,  G06F18/2411 ,  G06F18/243 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明类不平衡数据集下的机械故障智能诊断方法，包括：步骤(1)、数据预处理：把机械振动信号转换到频域，并把幅值归一化到[0,1]范围；步骤(2)、模型搭建：把自动编码器和生成对抗网络进行组合，搭建数据生成模型；步骤(3)、模型训练：利用故障数据按照预设的损失函数和优化算法训练所述数据生成模型；步骤(4)、数据生成：利用所述数据生成模型在训练中学习到的故障数据低维特征，通过多次插值、加噪后生成对应类的故障数据，实现各类数据平衡；步骤(5)、故障诊断：利用类平衡数据集训练预设的故障诊断模型，利用训练好的故障诊断模型对机械故障进行智能诊断。利用自动编码器、生成对抗网络的结合，实现机械故障诊断。

公开(公告)号：CN207807994U

公开(公告)日：2018-09-04

申请号：CN201720978140.5

申请日：2017-08-07

Applicant: 南京理工大学 ,  南通锻压设备股份有限公司 ,  苏州大学

Inventor： 盛国良 ,  姚林泉 ,  彭韧 ,  邵永生

IPC: B27N3/08

Abstract: 本实用新型涉及一种重组材成形U型模具，它包括侧板、底板、盖板、锁模孔和锁模销，底板两侧上端分别装有侧板形成U型，侧板的上端两侧分别设计有若干个锁模孔且两侧的锁模孔一一对应，若干个锁模销分别插在一一对应的锁模孔内，盖板位于侧板之间且位于锁模销下面。锁模销为圆周滚花、端面环形刃口的设计，在内胀力的作用下，锁模销与锁模孔通过滚花面的犁沟摩擦，产生坎合抗剪效果，不产生侧向错位，锁模的同时有效防止模具侧向胀形。本设计优点是结构简单，使用方便，耐变形，抗疲劳，延长模具使用寿命。