公开(公告)号：CN118690146B

公开(公告)日：2024-11-22

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：CN119272208A

公开(公告)日：2025-01-07

申请号：CN202411794290.1

申请日：2024-12-09

Applicant: 苏州大学

Inventor： 江星星 ,  邢黄坤 ,  黄伟国 ,  杜贵府 ,  丁传仓 ,  朱忠奎

IPC: G06F18/2433 ,  G06F18/2131 ,  G06F18/214 ,  G06F18/21 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/045 ,  G06N3/094 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明公开了高铁轮轨运维技术领域的一种高铁齿轮箱损伤状态评估方法、装置、电子终端及存储介质，方法包括：获取待识别的高铁齿轮箱的振动信号；将所述振动信号输入预训练的高铁齿轮箱损伤状态评估模型；根据静态卷积模块和动态卷积模块分别提取所述振动信号中的粗粒度域泛化特征和细粒度域泛化特征，构建动态域泛化特征；将所述动态域泛化特征输入损伤状态判别器，得到多种损伤状态的多维预测概率数据，并根据对应多种损伤状态的多维预测概率数据确定损伤状态评估结果。本发明能够解决由于提取信号的域泛化特征不全面，使得一些微弱但重要的域泛化信息缺失，导致损伤状态评估准确率下降，难以保障高铁运行安全和效率的技术问题。

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。