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公开(公告)号：CN119068910A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411129654.4
申请日：2024-08-16
Applicant: 西安科技大学
Abstract: 本发明提供一种旋转机械多粒度声纹特征提取方法、系统及介质，涉及故障识别技术领域，包括：获取旋转机械的音频信号，对预加重处理后的每帧音频信号进行快速傅里叶变换，获得每帧音频信号的谱线能量；将每帧音频信号的谱线能量通过梅尔滤波器组，获得Mel声谱图和MFCCs声谱图，分别构建两个高斯差分金字塔，对其进行多次高斯卷积平滑处理和下采样，获得多粒度声纹特征图；对每层声纹特征图使用多个独立的注意力头分别计算每层声纹特征图的注意力权重，构建权重矩阵；将每层声纹特征图与权重矩阵加权获得加权，实现多粒度声纹特征图的自适应提取。该方法能够有效提取强噪声环境下旋转机械故障识别中，信息表征较为完备的声纹特征。
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公开(公告)号：CN116432337A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310214882.0
申请日：2023-03-08
Applicant: 西安科技大学
IPC: G06F30/17 , G06F30/27 , G06F119/02 , G06F119/04
Abstract: 本发明提供一种基于KPCA‑LSTM的机械设备剩余使用寿命预测方法，包括以下步骤：采集机械设备的多传感器退化数据，将退化趋势明显传感器信息进行核主成分分析，获得各主元的贡献率；确定第1主元和第2主元对应的数据，并进行融合获得综合健康指标；将综合健康指标进行一阶求导和二阶求导，确定设备的退化点，并根据机械设备的退化点和发生故障的时间点，确定机械设备的剩余使用寿命；构建了面向机械设备的贝叶斯优化LSTM剩余使用寿命预测模型；通过LSTM模型进行预测，预测机械设备的剩余使用寿命的退化过程。该方法使用多传感器数据级融合的方法，使得融合的结果能表征设备的退化过程，并通过贝叶斯优化LSTM预测模型，预测机械设备剩余使用寿命的退化趋势。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113988220B
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202111416994.1
申请日：2021-11-25
Applicant: 西安科技大学
IPC: G06F18/243 , G06F18/2431 , G06F18/21 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06F18/2433 , G06N5/01 , G06N20/20 , G06N5/045 , G07C3/00 , G06Q10/20 , G06Q50/02
Abstract: 本发明提供一种采煤机健康状态评估方法，包括以下步骤：对采集的采煤机状态数据中各个监测参数间进行综合相关系数计算，将低于预设阈值的监测参数作为参与评估的指标；分别根据层次分析法与熵权法获得各个指标的静态权重向量，通过变权公式得到动态权重向量，并结合灰色聚类得出评估向量Q；将待评估监测参数数据输入到训练好的XGBoost模型，获得XGBoost模型采煤机状态的评估概率向量R；将评估向量Q和评估概率向量R进行加权融合，得到综合评估向量QR；根据综合评估向量QR获得每种采煤机状态对应的概率大小。该方法在评估过程中考虑了采煤机工况因素及运行数据的影响，将经验模型及人工智能模型相结合，相互弱化了两种算法的使用限制，增强了评估结果的合理性。
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公开(公告)号：CN113988220A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111416994.1
申请日：2021-11-25
Applicant: 西安科技大学
Abstract: 本发明提供一种采煤机健康状态评估方法，包括以下步骤：对采集的采煤机状态数据中各个监测参数间进行综合相关系数计算，将低于预设阈值的监测参数作为参与评估的指标；分别根据层次分析法与熵权法获得各个指标的静态权重向量，通过变权公式得到动态权重向量，并结合灰色聚类得出评估向量Q；将待评估监测参数数据输入到训练好的XGBoost模型，获得XGBoost模型采煤机状态的评估概率向量R；将评估向量Q和评估概率向量R进行加权融合，得到综合评估向量QR；根据综合评估向量QR获得每种采煤机状态对应的概率大小。该方法在评估过程中考虑了采煤机工况因素及运行数据的影响，将经验模型及人工智能模型相结合，相互弱化了两种算法的使用限制，增强了评估结果的合理性。
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公开(公告)号：CN119443402A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411566973.1
申请日：2024-11-05
Applicant: 西安科技大学 , 西安重装蒲白煤矿机械有限公司 , 西安重工装备制造集团有限公司 , 陕煤集团神木张家峁矿业有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06F30/27 , G06F18/25 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/042 , G06N3/048 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F17/16 , G06F17/18 , G06F119/04
Abstract: 本发明公开了一种刮板输送机剩余使用寿命预测方法、介质及设备，涉及剩余寿命预测技术领域，包括对获取的刮板输送机的不同传感器数据，构建多个原始图数据；通过卷积层将预处理后构造的图数据作为模型的输入，提取特征，通过图结构学习层获取传感器间动态依赖关系，融合传感器的空间相关性；通过时空融合层中的图注意力网络更新聚合节点的空间特征，再利用时间注意力机制和双向门控循环单元提取序列间的依赖关系，最后将融合的时空特征输入到全连接层确定最终的剩余使用寿命，实现刮板输送机的寿命预测。
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公开(公告)号：CN118245911A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410136020.5
申请日：2024-01-31
Applicant: 西安科技大学
IPC: G06F18/2415 , G06F18/214 , G06F18/20 , G06F18/25 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/22 , G01M13/00
Abstract: 本发明公开了一种旋转机械故障诊断方法、系统及设备，属于故障诊断技术领域，获取轴承不同故障状态下的传感器信号，作为样本数据并构造训练集；将各个样本作为图的节点，将样本的跨域多空间特征作为节点的属性特征；利用结构关联图生成器，提取样本的跨域多空间特征，通过计算跨域多空间特征的相似度，构建属性关联图，并提取属性关联图的节点社区特征；构建用于轴承诊断的故障诊断模型，通过融合样本的多视角信息，得到节点的隐空间特征，通过构造多条件损失约束，约束样本学习相似样本节点的信息，使用训练集对故障诊断模型进行训练；将样本节点代入训练后的故障诊断模型，进行样本间标签传递，获得故障分类结果。该方法能够深入挖掘多种关联图的深层次信息，使得有标签样本的标签可以高效传递，得到的故障分类结果更加准确。
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公开(公告)号：CN109916295A
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201910200848.1
申请日：2019-03-17
Applicant: 西安科技大学
Abstract: 本发明公开了一种采煤机摇臂角度检测传感器及检测方法，且传感器包括底座、底座顶盖和摇杆；底座上连接有旋转轴，摇杆与旋转轴固定连接，摇杆未与旋转轴固定连接的一端连接有连接座，旋转轴顶部设置有圆形磁钢，底座顶盖顶部连接有传感器防护壳，传感器防护壳的内腔为电路板安装腔且安装有传感器电路板，传感器电路板上集成有传感器电路，传感器电路包括微处理器模块、电源模块、通信模块、角度传感器和显示模块；其方法包括步骤：一、传感器安装；二、采煤机摇臂角度检测。本发明的设计新颖合理，实现方便，工作稳定性和可靠性好，抗干扰能力强，检测精度高，为采煤机自动调高的实现提供了保障，实用性强，便于推广使用。
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