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公开(公告)号：CN110427916A
公开(公告)日：2019-11-08
申请号：CN201910750064.6
申请日：2019-08-14
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明公开了一种中心频率收敛趋势作用下的故障诊断方法，包括(1)采集旋转机械设备的动态信号x(t)；(2)设置变分模型的初始分解参数；(3)使用设定初始分解参数的变分模型分解动态信号x(t)，在中心频率收敛趋势引导下遍历信号分析频带迭代分解动态信号x(t)，得到优化模态{m1...mn...mN}和相应的中心频率{ω1...ωn...ωN}；(4)搜索故障相关模态mI，以故障相关模态mI的中心频率ωI引导参数优化，提取包含故障信息的最优目标分量 (5)包络分析最优目标分量 根据包络谱诊断旋转机械设备。本发明的故障诊断方法，采用中心频率收敛趋势引导的分解方式实现诊断目标设备原始动态信号的智能分解，能够对采集的设备动态信号自适应地分析，降低了技术人员使用变分模态分解方法进行机械故障诊断的难度。
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公开(公告)号：CN111651937B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202010496380.8
申请日：2020-06-03
Applicant: 苏州大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/096 , G01M13/045 , G06F119/02
Abstract: 本发明涉及一种变工况下滚动轴承的故障诊断方法，其在利用卷积神经网络学习模型的基础上，结合迁移学习的算法处理机械设备复杂多变的工况导致深度学习模型通用性变差的问题。本发明首先对不同工况下采集的数据进行切割划分样本，利用FFT对样本进行预处理，然后利用改进的ResNet‑50提取样本的低层次特征，接着多尺度特征提取器从不同角度分析低层次特征得到高层次特征作为分类器的输入。在训练的过程中同时提取训练样本跟测试样本的高层次特征，计算两者的条件分布距离作为目标函数的一部分反向传播以实现类内自适应，降低域漂移的影响，使得深度学习模型能更好地胜任变工况下的故障诊断任务。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110555273A
公开(公告)日：2019-12-10
申请号：CN201910838978.8
申请日：2019-09-05
Applicant: 苏州大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开一种基于隐马尔科夫模型和迁移学习的轴承寿命预测方法，包括步骤(1)采集滚动轴承的全寿命原始信号；并提取包含时域、时频域和三角函数特征的特征集合；(2)将特征集合输入隐马尔科夫模型预测隐状态，获取故障发生时刻；(3)将来自所有源域和部分目标域的特征集合组成训练集输入构建的多层感知机模型，通过优化目标训练获得域不变特征和最优模型参数，将最优模型参数代入感知机模型获得神经网络寿命预测模型；(4)将剩余的目标域特征集输入神经网络寿命预测模型，根据输出值预测轴承的剩余寿命。本发明利用隐马尔科夫模型自动检测出故障发生时刻，之后采用基于多层感知器的迁移学习来解决不同工况条件造成的源域和目标域的分布差异。
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公开(公告)号：CN111651937A
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN202010496380.8
申请日：2020-06-03
Applicant: 苏州大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , G01M13/045 , G06F119/02
Abstract: 本发明涉及一种变工况下滚动轴承的故障诊断方法，其在利用卷积神经网络学习模型的基础上，结合迁移学习的算法处理机械设备复杂多变的工况导致深度学习模型通用性变差的问题。本发明首先对不同工况下采集的数据进行切割划分样本，利用FFT对样本进行预处理，然后利用改进的ResNet-50提取样本的低层次特征，接着多尺度特征提取器从不同角度分析低层次特征得到高层次特征作为分类器的输入。在训练的过程中同时提取训练样本跟测试样本的高层次特征，计算两者的条件分布距离作为目标函数的一部分反向传播以实现类内自适应，降低域漂移的影响，使得深度学习模型能更好地胜任变工况下的故障诊断任务。
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公开(公告)号：CN110427916B
公开(公告)日：2020-05-01
申请号：CN201910750064.6
申请日：2019-08-14
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明公开了一种中心频率收敛趋势作用下的故障诊断方法，包括(1)采集旋转机械设备的动态信号x(t)；(2)设置变分模型的初始分解参数；(3)使用设定初始分解参数的变分模型分解动态信号x(t)，在中心频率收敛趋势引导下遍历信号分析频带迭代分解动态信号x(t)，得到优化模态{m1...mn...mN}和相应的中心频率{ω1...ωn...ωN}；(4)搜索故障相关模态mI，以故障相关模态mI的中心频率ωI引导参数优化，提取包含故障信息的最优目标分量(5)包络分析最优目标分量根据包络谱诊断旋转机械设备。本发明的故障诊断方法，采用中心频率收敛趋势引导的分解方式实现诊断目标设备原始动态信号的智能分解，能够对采集的设备动态信号自适应地分析，降低了技术人员使用变分模态分解方法进行机械故障诊断的难度。
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公开(公告)号：CN110555273B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN201910838978.8
申请日：2019-09-05
Applicant: 苏州大学
IPC: G06F30/17 , G06F30/27 , G06N3/088 , G06N7/01 , G06F119/04 , G06F111/08
Abstract: 本发明公开一种基于隐马尔科夫模型和迁移学习的轴承寿命预测方法，包括步骤(1)采集滚动轴承的全寿命原始信号；并提取包含时域、时频域和三角函数特征的特征集合；(2)将特征集合输入隐马尔科夫模型预测隐状态，获取故障发生时刻；(3)将来自所有源域和部分目标域的特征集合组成训练集输入构建的多层感知机模型，通过优化目标训练获得域不变特征和最优模型参数，将最优模型参数代入感知机模型获得神经网络寿命预测模型；(4)将剩余的目标域特征集输入神经网络寿命预测模型，根据输出值预测轴承的剩余寿命。本发明利用隐马尔科夫模型自动检测出故障发生时刻，之后采用基于多层感知器的迁移学习来解决不同工况条件造成的源域和目标域的分布差异。
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公开(公告)号：CN211687819U
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202020268458.6
申请日：2020-03-06
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本实用新型涉及一种外置电梯控制装置及系统,包括箱体、第一盖体、轨道组件、调试板以及第二盖体，其中所述箱体与所述第一盖体和所述第二盖体相连，所述轨道组件包括轨道、轨道定位装置以及轨道固定夹件，所述轨道上设有按压装置，所述轨道定位装置安装在所述轨道固定夹件上，所述箱体的至少一端的内侧设有凹槽，所述轨道固定夹件置放在所述凹槽内，所述凹槽内设有多个盲孔，所述轨道定位装置可伸缩的安装在所述盲孔内，所述轨道的开口端与所述轨道固定夹件配合，通过所述轨道定位装置实现所述轨道与所述箱体的固定。本实用新型不但安装方便而且提高了使用的便利性和安全性。
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