公开(公告)号：CN119827155A

公开(公告)日：2025-04-15

申请号：CN202411798759.9

申请日：2024-12-09

Applicant: 苏州大学

Inventor： 黄伟国 ,  张骁 ,  贾宁 ,  杨家辉 ,  王亦宏 ,  顾磊 ,  朱忠奎 ,  王俊 ,  杜贵府

IPC: G01M13/045 ,  G06F18/24 ,  G06F18/214 ,  G06F18/2131 ,  G06N3/08 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明涉及一种双分类器协同引导的轴承不平衡故障诊断方法及系统，所述方法包括：采集不同工况下各个健康状态的轴承振动信号，并进行快速傅里叶变换，将其转换为频域信号，得到数据集，将数据集划分为不同工况下的源域数据和目标域数据，对所述源域数据进行标记；构建故障诊断模型，所述故障诊断模型包括共享特征提取器、平衡分类器和标准分类器；以及基于所述源域数据和所述目标域数据，构建损失函数；利用损失函数对所述故障诊断模型进行训练，得到训练后的故障诊断模型；将待测轴承振动信号输入到所述训练后的故障诊断模型中，得到故障诊断结果。本发明能够解决现有技术中诊断模型性能受标签稀缺、数据分布不平衡以及模型泛化能力提升的问题。

公开(公告)号：CN119128669A

公开(公告)日：2024-12-13

申请号：CN202411149555.2

申请日：2024-08-21

Applicant: 苏州大学

Inventor： 黄伟国 ,  贾宁 ,  杨家辉 ,  于祥乐 ,  顾磊 ,  王丽泽 ,  马克 ,  杜贵府 ,  王俊 ,  丁传仓 ,  朱忠奎

IPC: G06F18/2413 ,  G01M13/045 ,  G06F18/214 ,  G06F18/21 ,  G06F18/25 ,  G06F18/23213 ,  G06N3/0985 ,  G06N3/0895 ,  G06N3/096 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明涉及一种基于物理信息自监督迁移的轴承故障诊断方法及系统，属于轴承故障诊断技术领域。采集轴承的振动信号获得数据集，对其分析获得物理标签、伪标签和数据标签，并对伪标签进行动态更新；分别根据伪标签和数据标签的交叉熵、物理标签和数据标签的交叉熵获得数据损失和物理损失，并动态分配权重融合两者获得损失函数；其中，物理损失的权重根据数据损失的方差倒数动态调整；将待检测轴承的目标数据输入至利用损失函数训练得到的诊断模型中，输出目标特征；将特征输入至物理模型和聚类模型中获得目标物理标签和目标伪标签，并将其对齐，得到故障诊断结果。本发明提高了诊断模型的泛化能力和可解释性，且不依赖于标记标签。

公开(公告)号：CN118817307A

公开(公告)日：2024-10-22

申请号：CN202410711752.2

申请日：2024-06-04

Applicant: 苏州大学

Inventor： 石娟娟 ,  胡济民 ,  付鹤翔 ,  陈玉婷 ,  沈长青 ,  黄伟国 ,  王俊 ,  朱忠奎

IPC: G01M13/04 ,  G01M13/045 ,  G06F30/17 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明涉及机械设备健康状态评估及故障诊断技术领域，公开一种滚动轴承多点故障动力学建模和振动响应分析方法、系统。本发明以滚动轴承为研究对象，在构建轴承健康状态的动力学模型的基础性下，通过半正弦函数描述滚动体经过局部故障时的时变位移激励从而建立具有多点局部故障的轴承动力学模型，可以准确地模拟滚动轴承的振动机理，适用于轴承在不同故障类型和故障尺寸下的振动响应，为轴承振动响应分析提供理论基础，提高对滚动轴承故障分析的准确性，为数据驱动的滚动轴承智能故障诊断提供多点故障数据样本。

公开(公告)号：CN118690146A

公开(公告)日：2024-09-24

申请号：CN202411195521.7

申请日：2024-08-29

Applicant: 苏州大学

Inventor： 江星星 ,  杨立冬 ,  邢黄坤 ,  杜贵府 ,  王俊 ,  朱忠奎

IPC: G06F18/20 ,  G06F18/213 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0895 ,  G06N3/096 ,  G06F18/214

Abstract: 本发明公开了高铁轮轨运维技术领域的一种高铁轮轨渐进式自监督损伤识别方法，方法包括：获取待识别的振动信号；将所述振动信号输入预构建的师生网络进行训练，直至基于所述振动信号构建的重构损失函数和预测损失函数收敛，获得训练完成师生网络中的编码器参数；将所述编码器参数迁移至预构建的识别网络，输入训练样本至所述识别网络，获得训练完成的识别网络；将所述振动信号输入至训练完成的所述识别网络中，输出损伤类型预测概率。本发明能够解决现有的自监督学习方法局限于设计预先定义的代理任务来利用无标签样本进行预训练，其有效性和合理性只能由下游识别任务的性能验证，导致识别性能和解释性弱的技术问题。

公开(公告)号：CN118656688A

公开(公告)日：2024-09-17

申请号：CN202410341882.1

申请日：2024-03-25

Applicant: 苏州斯莱克精密设备股份有限公司 ,  苏州大学

Inventor： 王报祥 ,  丁传仓 ,  张毅 ,  黄伟国 ,  王俊

IPC: G06F18/241 ,  G01M13/028 ,  G01M13/00 ,  G01M13/021 ,  G06F18/10 ,  G06F18/213 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明公开了一种基于低秩多核参数化时频分析的变转速机械故障诊断方法、系统、设备、介质。方法包括振动信号采集及预处理，采集变转速机械振动信号，并对振动信号预处理，得到被分析的信号x(t)，生成高质量时频图，利用低秩多核参数化时频分析方法分析信号x(t)，输出为最终时频图，识别变转速机械故障，计算故障特征阶次和相应的故障特征频率，判断出最终时频图中每条脊线与故障的关系，确定故障类型。本方案融入了多核解调算子，约束了成比例瞬时频率的低秩属性，即使在强噪声条件下也能很好地处理瞬时频率间隔紧密且成比例的多分量信号，生成高质量时频图，精确辨别时变瞬时频率，从而准确检测出变转速旋转机械的潜在故障。

公开(公告)号：CN118163834A

公开(公告)日：2024-06-11

申请号：CN202410226006.4

申请日：2024-02-29

Applicant: 苏州大学

Inventor： 朱晨阳 ,  葛雨晨 ,  杜贵府 ,  李程玺 ,  刘娜 ,  郭欣 ,  尤勇 ,  康梓湲 ,  郑子璇 ,  黄伟国 ,  王俊 ,  江星星 ,  沈长青 ,  丁传仓 ,  石娟娟 ,  朱忠奎

IPC: B61K9/10 ,  B61L23/04

Abstract: 本发明涉及一种轨道交通走行轨绝缘破损定位装置和方法，装置包括间隔预设距离的第一检测装置和第二检测装置，第一检测装置和第二检测装置之间存在粗定位的绝缘破损点，所述绝缘破损点位于轨道交通的第一走行轨条或第二走行轨条上，方法包括第一检测装置和第二检测装置对应的钢轨均不存在钢轨焊缝时的走行轨绝缘破损定位方法、以及第一检测装置或第二检测装置对应的钢轨存在钢轨焊缝时的走行轨绝缘破损定位方法。本发明的装置简单易用，能够对走行轨绝缘破损点进行准确定位。

公开(公告)号：CN116756483A

公开(公告)日：2023-09-15

申请号：CN202310508808.X

申请日：2023-05-08

Applicant: 苏州大学

Inventor： 王俊 ,  任贺 ,  黄伟国 ,  石娟娟 ,  杜贵府

IPC: G06F18/00 ,  G06F18/10 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/047 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明涉及一种目标工况数据不可用下的机械故障诊断方法，包括将采集的机械振动时域信号进行截取，统一样本长度并进行幅值归一化，得到数据集，并划分为多源域数据集与目标域数据集；构建域间不变表示学习网络分支，提取域间不变特征；构建域内不变表示学习网络分支，提取域内不变特征；构建融合分类器，融合域间不变特征与域内不变特征后，预测其故障类别标签；构建包括域间不变表示学习网络分支、域内不变表示学习网络分支与融合分类器的故障诊断训练模型；输入多源域数据集中的样本，利用相互学策略、特征差异最大化策略、损失函数与优化算法进行模型训练，获取训练好的故障诊断训练模型；输入目标域数据集中的样本，获取样本的故障类别。

公开(公告)号：CN115112061B

公开(公告)日：2023-07-25

申请号：CN202210742688.5

申请日：2022-06-28

Applicant: 苏州大学

Inventor： 黄伟国 ,  邱天序 ,  张梓伟 ,  马骏陶 ,  韩时炘 ,  曾冠杰 ,  王俊 ,  石娟娟 ,  朱忠奎

IPC: G01B17/08 ,  G06F18/10 ,  G06F18/28 ,  G08B21/18

Abstract: 本发明涉及一种钢轨波磨检测方法及系统，包括：对正常轨道列车轴箱处振动加速度的时域信号进行稀疏优化处理，根据稀疏重构后的时域信号幅值和频域信号能量设置轨道波磨时域信号报警阈值和频域信号报警阈值，将待检测轨道列车轴箱处振动加速度的时域信号进行稀疏优化处理，将稀疏重构后的时域信号幅值和频域信号能量与时域信号报警阈值和频域信号报警阈值进行比较，当时域信号幅值和频域信号能量均大于报警阈值时，判断待检测轨道存在波磨。本发明提供的钢轨波磨检测方法使用稀疏优化方法对列车轴箱处振动加速度信号进行处理，通过设置报警阈值检测未知轨道区段，检测速度快，不影响列车正常运行，检测结果准确，可信度高。

公开(公告)号：CN115683629B

公开(公告)日：2023-06-27

申请号：CN202211398933.1

申请日：2022-11-09

Applicant: 苏州大学

Inventor： 黄伟国 ,  马骏陶 ,  韩时炘 ,  曾冠杰 ,  王俊 ,  丁传仓 ,  杜贵府 ,  江星星 ,  石娟娟 ,  沈长青 ,  朱忠奎

IPC: G01M13/045 ,  G06F17/15

Abstract: 本发明涉及一种轴承故障检测方法包括：获取测试轴承的振动加速度时域信号，经短时傅里叶变换生成时频域系数矩阵；利用广义极小极大凹罚函数与截断核范数构建稀疏低秩优化模型的凸性目标函数；利用交替方向乘子法将凸性目标函数拆分成关于广义极小极大凹罚函数的第一子目标函数、关于截断核范数的第二子目标函数与辅助迭代函数；利用前向后向分裂算法求解第一子目标函数得关于Xk+1的迭代公式组；利用奇异值阈值算法求解第二目标子函数得关于Zk+1的迭代公式；初始化参数，将时频域系数矩阵输入辅助迭代函数中，迭代预设次数获取时频域稀疏低秩矩阵；对时频域稀疏低秩矩阵进行短时傅里叶逆变换得到重构时域信号后，进行平方包络谱分析，得到故障特征频率。

公开(公告)号：CN113935406B

公开(公告)日：2023-05-16

申请号：CN202111138262.0

申请日：2021-09-27

Applicant: 苏州大学

Inventor： 王俊 ,  戴俊 ,  江星星 ,  黄伟国 ,  朱忠奎

IPC: G06F18/2413 ,  G06F18/2431 ,  G06F18/2411 ,  G06F18/23 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/094

Abstract: 本发明公开了一种基于对抗流模型的机械设备无监督故障诊断方法，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)、先验分布设计：根据机械设备状态的K个类别设计具有K个子分布的高斯混合模型；步骤(3)、模型搭建：把自动编码器、流模型和分类器进行组合，搭建无监督故障诊断模型；步骤(4)、模型训练：利用各类别状态数据按照设计好的先验分布、预设的训练步骤、损失函数和优化算法训练所述无监督故障诊断模型；步骤(5)、故障诊断：将机械设备的状态数据输入到训练好的所述无监督故障诊断模型中，得到数据聚类结果和故障诊断结果。机械振动信号提取能力强、聚类效果好、准确率高。