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    一种工业齿轮箱多源信息融合故障诊断方法
    1.
    发明公开
    一种工业齿轮箱多源信息融合故障诊断方法 有权

    公开(公告)号：CN113469281A

    公开(公告)日：2021-10-01

    申请号：CN202110830749.9

    申请日：2021-07-22

    Applicant: 西北工业大学

    Inventor： 李永波 ,  杨玉龙 ,  李霓 ,  布树辉 ,  邓子辰 ,  吕晨浩 ,  乔斌 ,  王欣悦

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

    Abstract: 本发明提供一种工业齿轮箱多源信息融合故障诊断方法，提取多组正常及故障状态下的红外图像和振动信号，并进行预处理和尺度划分；打上故障对应的标签，将其构建故障数据样本集，并将其分割为训练集和测试集；通过CNN对训练集的红外图像特征提取，通过CNN‑BILSTM对训练集中的振动信号特征提取，并进行特征层融合；构建分类器，获取该批次的初始预测概率；将预测概率和标签的交叉熵作为损失函数，通过随机梯度下降优化器更新网络参数；共迭代若干次得到训练后的分类器预测概率；通过测试测试集的样本验证模型有效性。本文通过CNN网络实现对红外图像的特征提取，通过CNN与双向LSTM网络实现对振动信号的特征提取，将不同来源的特征进行融合，以提高诊断的准确性。

    齿轮箱健康监测方法及系统
    4.
    发明公开
    齿轮箱健康监测方法及系统 审中-实审

    公开(公告)号：CN114739660A

    公开(公告)日：2022-07-12

    申请号：CN202210292915.9

    申请日：2022-03-23

    Applicant: 西北工业大学

    Inventor： 李永波 ,  王建华 ,  杨玉龙 ,  邓子辰 ,  李冰 ,  布树辉 ,  张凯

    IPC: G01M13/021 ,  G01M13/028 ,  G05B19/042

    Abstract: 本发明提供了一种齿轮箱健康监测方法及系统，旨在解决现有的齿轮箱健康监测系统及方法难以实现早期阶段故障判断的技术问题。其中，监测方法包括步骤：1)获取不同工况下健康状态对应的概率向量，构建标准健康数据库；所述工况基于齿轮箱转速或挡位划分；2)采集齿轮箱当前振动加速度信号和工况，判断当前工况是否在所述标准健康数据库中存在，若不存在，进入步骤3)；若存在，进入步骤4)；3)将当前工况作为新的工况，获取该工况下健康数据对应的概率向量，作为新的工况存储在标准健康数据库中对数据库进行更新，更新完后返回步骤2；4)利用SDF方法获取当前异常指标M；5)利用EWMA控制图上下控制限和M判断齿轮箱是否发生故障。

    多尺度多源异构信息融合的齿轮箱状态故障诊断方法
    5.
    发明公开
    多尺度多源异构信息融合的齿轮箱状态故障诊断方法 有权

    公开(公告)号：CN113865859A

    公开(公告)日：2021-12-31

    申请号：CN202110982910.4

    申请日：2021-08-25

    Applicant: 西北工业大学

    Inventor： 李永波 ,  杨玉龙 ,  乔彬 ,  王欣悦 ,  李霓 ,  布树辉 ,  邓子辰 ,  张凯 ,  贾思详 ,  孙丁一

    IPC: G01M13/021 ,  G01M13/028 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

    Abstract: 本发明公开了多尺度多源异构信息融合的齿轮箱状态故障诊断方法，包括：采集齿轮箱故障时的红外图像和振动信号并预处理，采用基于高斯金字塔的的改进的多尺度分解方式，对预处理后的红外图像和振动信号进行不同尺度划分，将不同尺度的红外图像和振动信号分别转化成对应大小的灰度图后，对图像数据融合，将融合后的数据输入卷积神经网络，提取不同尺度下的齿轮箱故障特征，构建多尺度特征融合故障诊断模型，在多尺度特征融合故障诊断模型中输入齿轮箱的红外图像和振动信号，输出齿轮箱的故障类型。该方法可以并行提取原始图像变换的数据特征，通过端到端的学习方法实现对齿轮箱的多种故障模式识别。

    一种卧室智能语音床头灯
    6.
    发明公开
    一种卧室智能语音床头灯 无效

    公开(公告)号：CN108980661A

    公开(公告)日：2018-12-11

    申请号：CN201810557238.2

    申请日：2018-06-01

    Applicant: 西北工业大学

    Inventor： 陈登凯 ,  杨玉龙 ,  樊浩 ,  初建杰

    IPC: F21S6/00 ,  F21V33/00 ,  F21V23/00 ,  F21V23/04 ,  F21Y115/10

    Abstract: 本发明公开了一种卧室智能语音床头灯，包括床头灯底座，床头灯底座上端盖为固定小灯的小灯固定板，将整个床头灯分为上下两层，床头灯上层设有灯带固定板和语音喇叭固定板以及外围灯罩，灯带固定板用于固定LED灯带，语音喇叭固定板用于固定语音喇叭。床头灯下层由床头灯底座，控制电路板，麦克风以及音乐播放喇叭，指示灯构成，控制电路板采用导线连接LED辅助小灯、语音喇叭、LED灯带、麦克风，指示灯和音乐播放喇叭。本发明的优点是：各个功能模块都可以实现语音控制，可以通过语音控制床头灯的亮灭，音乐的播放、上下曲切换，声音增大与减小，定时开关机，满足人们智能生活的需求。

    一种工业齿轮箱多源信息融合故障诊断方法
    10.
    发明授权
    一种工业齿轮箱多源信息融合故障诊断方法 有权

    公开(公告)号：CN113469281B

    公开(公告)日：2023-11-24

    申请号：CN202110830749.9

    申请日：2021-07-22

    Applicant: 西北工业大学

    Inventor： 李永波 ,  杨玉龙 ,  李霓 ,  布树辉 ,  邓子辰 ,  吕晨浩 ,  乔斌 ,  王欣悦

    IPC: G06F18/214 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/049 ,  G06N3/08

    Abstract: 征进行融合，以提高诊断的准确性。本发明提供一种工业齿轮箱多源信息融合故障诊断方法，提取多组正常及故障状态下的红外图像和振动信号，并进行预处理和尺度划分；打上故障对应的标签，将其构建故障数据样本集，并将其分割为训练集和测试集；通过CNN对训练集的红外图像特征提取，通过CNN‑BILSTM对训练集中的振动信号特征提取，并进行特征层融合；构建分类器，获取该批次的初始预测概率；将预测概率和标签的交叉熵作为损失函数，通过随机梯度下降优化器更新网络参数；共迭代若干次得到训练后的分类器预测概率；通过测试测试集(56)对比文件Ziwang Liu 等.Infrared Image Combinedwith CNN Based Fault Diagnosis forRotating Machinery《.2017 InternationalConference on Sensing, Diagnostics,Prognostics, and Control (SDPC)》.2017,137-142.袁壮.基于深度网络的油气设备特征学习与故障识别方法研究《.中国博士学位论文全文数据库 工程科技Ⅰ辑》.2021,第2021年卷(第1期),王庆 等.基于多尺度区域卷积神经网络的露头孔洞自动提取《.现代地质》.2021,Aneesh G. Nath 等.Improved StructuralRotor Fault Diagnosis Using Multi-SensorFuzzy Recurrence Plots and ClassifierFusion《.IEEE Sensors Journal》.2021,Jinjiang Wang 等.MultilevelInformation Fusion for Induction MotorFault Diagnosis《.IEEE/ASME Transactionson Mechatronics》.2019,第24卷(第5期),

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