公开(公告)号：CN112208506B

公开(公告)日：2021-07-06

申请号：CN202011011009.4

申请日：2020-09-23

Applicant: 西南交通大学

Inventor： 何庆 ,  王启航 ,  唐海川 ,  刘琦 ,  李杰波 ,  王平 ,  高天赐 ,  王沂峰 ,  李晨钟 ,  高岩 ,  陈正兴 ,  杨康华 ,  王晓明 ,  付彬 ,  曾楚琦

IPC: B60T17/22

Abstract: 本发明涉及铁路货车制动检测技术领域，涉及一种用于铁路货车空气制动装置的智能故障检测方法，包括以下步骤：一、获取正常与各部件不同伤损程度工况下给传感器的气压测量数据构成训练数据集；二、将传感器采集到的累积压力测量数据划分为单次不同的制动状态数据，不同的制动状态包括制动、保压和缓解；三、根据累积差分函数判断制动状态，并进行数据特征提取；四、搭建随机森林，输入提取到的数据特征进行模型参数训练。本发明能较佳地检测铁路货车空气制动装置的故障类型与伤损程度。

公开(公告)号：CN112208506A

公开(公告)日：2021-01-12

申请号：CN202011011009.4

申请日：2020-09-23

Applicant: 西南交通大学

Inventor： 何庆 ,  王启航 ,  唐海川 ,  刘琦 ,  李杰波 ,  王平 ,  高天赐 ,  王沂峰 ,  李晨钟 ,  高岩 ,  陈正兴 ,  杨康华 ,  王晓明 ,  付彬 ,  曾楚琦

IPC: B60T17/22

Abstract: 本发明涉及铁路货车制动检测技术领域，涉及一种用于铁路货车空气制动装置的智能故障检测方法，包括以下步骤：一、获取正常与各部件不同伤损程度工况下给传感器的气压测量数据构成训练数据集；二、将传感器采集到的累积压力测量数据划分为单次不同的制动状态数据，不同的制动状态包括制动、保压和缓解；三、根据累积差分函数判断制动状态，并进行数据特征提取；四、搭建随机森林，输入提取到的数据特征进行模型参数训练。本发明能较佳地检测铁路货车空气制动装置的故障类型与伤损程度。

公开(公告)号：CN112329520A

公开(公告)日：2021-02-05

申请号：CN202011011024.9

申请日：2020-09-23

Applicant: 西南交通大学

Inventor： 何庆 ,  李晨钟 ,  唐海川 ,  汪建辉 ,  刘琦 ,  李杰波 ,  王平 ,  杨康华 ,  李子涵 ,  高天赐 ,  王启航

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G01M7/02 ,  G01M13/045

Abstract: 本发明涉及轴承故障识别技术领域，涉及一种基于生成对抗学习的货车轴承故障识别方法，包括：1、建立轮对振动试验台，设计并制作不同故障类别的滚动轴承，进行测试，获取振动信号；2、数据处理；3、建立一维信号的卷积神经网络模型，将源域数据输入到模型中进行参数预训练；4、通过生成对抗网络模型进行训练；5、利用训练后的生成对抗网络模型合成大量目标域数据，利用合成的数据对卷积神经网络进行二次训练；6、使用所述卷积神经网络对未知数据进行测试。本发明能够利用生成对抗网络模型解决了训练数据量不足的问题，能够结合深度学习方法对各类故障类型的数据进行分类。

公开(公告)号：CN112329520B

公开(公告)日：2023-01-31

申请号：CN202011011024.9

申请日：2020-09-23

Applicant: 西南交通大学

Inventor： 何庆 ,  李晨钟 ,  唐海川 ,  汪建辉 ,  刘琦 ,  李杰波 ,  王平 ,  杨康华 ,  李子涵 ,  高天赐 ,  王启航

IPC: G06F18/241 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/094 ,  G01M7/02 ,  G01M13/045

Abstract: 本发明涉及轴承故障识别技术领域，涉及一种基于生成对抗学习的货车轴承故障识别方法，包括：1、建立轮对振动试验台，设计并制作不同故障类别的滚动轴承，进行测试，获取振动信号；2、数据处理；3、建立一维信号的卷积神经网络模型，将源域数据输入到模型中进行参数预训练；4、通过生成对抗网络模型进行训练；5、利用训练后的生成对抗网络模型合成大量目标域数据，利用合成的数据对卷积神经网络进行二次训练；6、使用所述卷积神经网络对未知数据进行测试。本发明能够利用生成对抗网络模型解决了训练数据量不足的问题，能够结合深度学习方法对各类故障类型的数据进行分类。