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公开(公告)号：CN110031214A
公开(公告)日：2019-07-19
申请号：CN201910280354.9
申请日：2019-04-09
Applicant: 重庆大学
IPC: G01M13/021 , G01M13/028
Abstract: 本发明涉及数控滚齿机床加工技术领域，针对传统的滚齿过程需要人工检验齿轮质量、效率低的缺点，公开了基于长短期记忆网络的滚齿质量在线评估方法，在滚齿加工过程获取滚齿有效振动序列数据集与滚齿精度指标数据集；通过样本分割和特征提取建立特征矩阵集，针对每个精度指标，分别建立与特征矩阵集对应的精度矩阵集；基于长短期记忆网络分别建立各振动方向下各精度指标的评估模型并得到各精度指标对应最优振动方向的评估模型；对于待评估的滚齿过程，截取待评估有效振动序列，通过样本分割和特征提取获取待评估特征矩阵，结合各精度指标对应最优振动方向的评估模型得到滚齿质量在线评估结果。本发明与现有技术相比，具有效率高的有益效果。
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公开(公告)号：CN106950278A
公开(公告)日：2017-07-14
申请号：CN201710135202.0
申请日：2017-03-07
Applicant: 重庆大学
CPC classification number: G01N27/90 , G01N29/343 , G01N2291/023 , G01N2291/0289
Abstract: 本发明涉及无损检测技术领域，针对现有电涡流热成像技术存在的热图像数据量庞大处理不便及受材料表面状况影响大的缺点，公开了基于脉冲涡流热声技术的无损检测系统及方法，脉冲发生器产生脉冲信号控制声传感器的工作状态和感应加热器输出的短时电流频率，短时电流作用于线圈产生电磁场在金属待测构件表面产生电涡流以实现对金属待测构件加热，继而激励出热声信号，声传感器采集热声信号并传送至分析处理单元，分析处理单元通过计算机接收热声信号并通过信号处理软件提取正常和有缺陷状况下金属待测构件的热声信号幅值特征进行比较分析，实现对金属待测构件的缺陷检测。本发明与现有技术相比，具有数据量小、受材料表面状况影响小的有益效果。
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公开(公告)号：CN112348158B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202011216010.0
申请日：2020-11-04
Applicant: 重庆大学
IPC: G06N3/02 , G06F18/214 , G01D21/02
Abstract: 本发明涉及故障诊断技术领域，针对常规多参数工业设备状态评估方法效果差的缺点，公开了基于多参数深度分布学习的工业设备状态评估方法，基于工业设备稳定运行状态下的监测数据，通过参数选择、监测数据拼接制作一维样本序列训练数据集；建立一个包括一个基础分布和与之依次连接的不少于5个仿射层的链式模型，基础分布维度与一维样本序列长度相等，仿射层用于实现与一维样本序列长度相等的两组数据的可逆变换；通过训练数据集对链式模型进行训练以学习工业设备各监测参数的联合分布特性；进行状态评估时通过计算待评估一维样本序列在训练完成后的链式模型下的损失作为设备的(56)对比文件刘小勇.基于深度学习的机械设备退化状态建模及剩余寿命预测研究《.中国优秀硕士学位论文全文数据库信息科技辑》.2019,(第1期),I140-355.Zisselman E等.Deep residual flow forout of distribution detection.《Proceedings of the IEEE/CVF Conferenceon Computer Vision and PatternRecognition》.2020,13994-14003.Noé F等.Boltzmann generators:Sampling equilibrium states of many-bodysystems with deep learning《.Science》.2019,第365卷(第6457期),1-12.
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公开(公告)号：CN113051828B
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202110344489.4
申请日：2021-03-30
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明涉及天然气集输领域，针对常规天然气水露点检测仪易损坏，检测成本高及传统数据驱动方法不能有效反应实际脱水系统天然气水露点与各监测参数间的影响关系的缺点，公开了一种工艺参数驱动的天然气水露点在线预测方法，一种三甘醇脱水装置生产运行状态下的工艺监测数据，制作了一个多维样本序列原始训练数据集；通过选择对天然气水露点预测的关键参数，实现了无关冗余特征的剔除，建立了天然气水露点预测训练数据集；通过训练数据集对NP模型进行训练以学习三甘醇脱水装置各工艺监测参数的多元回归函数关系；将脱水装置实时工艺监测数据作为NP预测模型的目标集数据，实现天然气水露点在线预测。本发明与现有技术相比，具有准确度高的有益效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110031214B
公开(公告)日：2020-09-22
申请号：CN201910280354.9
申请日：2019-04-09
Applicant: 重庆大学
IPC: G01M13/021 , G01M13/028
Abstract: 本发明涉及数控滚齿机床加工技术领域，针对传统的滚齿过程需要人工检验齿轮质量、效率低的缺点，公开了基于长短期记忆网络的滚齿质量在线评估方法，在滚齿加工过程获取滚齿有效振动序列数据集与滚齿精度指标数据集；通过样本分割和特征提取建立特征矩阵集，针对每个精度指标，分别建立与特征矩阵集对应的精度矩阵集；基于长短期记忆网络分别建立各振动方向下各精度指标的评估模型并得到各精度指标对应最优振动方向的评估模型；对于待评估的滚齿过程，截取待评估有效振动序列，通过样本分割和特征提取获取待评估特征矩阵，结合各精度指标对应最优振动方向的评估模型得到滚齿质量在线评估结果。本发明与现有技术相比，具有效率高的有益效果。
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公开(公告)号：CN113088359A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110340674.6
申请日：2021-03-30
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明涉及天然气集输领域，针对常规人工日检测三甘醇损耗量的方式存在检测成本高，时效性差及传统预测方法无法自适应的预测脱水系统的三甘醇损耗的缺点，公开了一种工艺参数驱动的三甘醇脱水装置三甘醇损耗量在线预测方法，一种三甘醇脱水装置仿真模型，制作了一个多工艺参数特征的原始训练数据集；通过XGboost选择影响三甘醇损耗量的关键参数特征，剔除了无关冗余参数特征，建立了特征选后的三甘醇脱水装置三甘醇损耗量预测训练数据集；通过具有抗噪声能力强和泛化能力强优势的RF模型，学习了特征选择后的训练数据集中各工艺监测参数与损耗量的函数关系，实现了三甘醇脱水装置三甘醇损耗量的在线预测。本发明与现有技术相比，具有准确度高的有益效果。
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公开(公告)号：CN113051828A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202110344489.4
申请日：2021-03-30
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明涉及天然气集输领域，针对常规天然气水露点检测仪易损坏，检测成本高及传统数据驱动方法不能有效反应实际脱水系统天然气水露点与各监测参数间的影响关系的缺点，公开了一种工艺参数驱动的天然气水露点在线预测方法，一种三甘醇脱水装置生产运行状态下的工艺监测数据，制作了一个多维样本序列原始训练数据集；通过选择对天然气水露点预测的关键参数，实现了无关冗余特征的剔除，建立了天然气水露点预测训练数据集；通过训练数据集对NP模型进行训练以学习三甘醇脱水装置各工艺监测参数的多元回归函数关系；将脱水装置实时工艺监测数据作为NP预测模型的目标集数据，实现天然气水露点在线预测。本发明与现有技术相比，具有准确度高的有益效果。
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公开(公告)号：CN109738512A
公开(公告)日：2019-05-10
申请号：CN201910015763.6
申请日：2019-01-08
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明提供一种基于“电磁-热-声”多物理场融合的无损检测系统及方法，属于无损检测领域。检测系统包括信号发生器、功率放大器、红外热像仪、激励线圈、电磁传感器、待测金属构件、声传感器以及信号处理单元。本发明在红外热成像检测系统的基础上，设置电磁传感器、声阵列传感器，组成“电磁-热-声”融合检测系统。基于融合的多场多模态信号可以挖掘出更多的损伤特征，并将多物理场信号输入经过学习训练的深度学习网络模型，对金属构件损伤进行更加全面的精确评估。本发明中的检测系统在红外热成像系统的基础上改进，具有很好的可行性，操作简单。本发明中的检测方法抗干扰性强、检测精度高，可更加全面智能的对金属构件损伤进行检测。
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公开(公告)号：CN112348158A
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN202011216010.0
申请日：2020-11-04
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明涉及故障诊断技术领域，针对常规多参数工业设备状态评估方法效果差的缺点，公开了基于多参数深度分布学习的工业设备状态评估方法，基于工业设备稳定运行状态下的监测数据，通过参数选择、监测数据拼接制作一维样本序列训练数据集；建立一个包括一个基础分布和与之依次连接的不少于5个仿射层的链式模型，基础分布维度与一维样本序列长度相等，仿射层用于实现与一维样本序列长度相等的两组数据的可逆变换；通过训练数据集对链式模型进行训练以学习工业设备各监测参数的联合分布特性；进行状态评估时通过计算待评估一维样本序列在训练完成后的链式模型下的损失作为设备的状态指标。本发明与现有技术相比，具有准确度高的有益效果。
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