公开(公告)号：CN110489862A

公开(公告)日：2019-11-22

申请号：CN201910765988.3

申请日：2019-08-19

Applicant: 重庆大学

Inventor： 屈剑锋 ,  高阳 ,  吕昉 ,  房晓宇

IPC: G06F17/50

Abstract: 本发明设计复杂机电系统寿命预测领域，具体涉及一种复杂机电系统寿命预测方法。本方法基于经验小波变换和Petri网相结合的方法来对复杂机电系统进行寿命预测。首先对系统构建部件节点统计模型，确定系统的关键部件，对关键部件的检测信号进行经验小波分解得到多个经验小波函数分量，对关键部件进行加速退化实验，记录检测信号的变化。以此得到原信号的经验小波函数分量中各频带幅值随时间变化的函数图像。根据系统各关键点的物理模型得到部件之间的耦合关系，建立复杂机电系统的Petri网模型。根据特征信号确定相应的部件故障率ri(t)，得到变迁后的Petri网，确定出系统的故障状态。在系统故障率与部件故障率的相关函数R(r1,r2,...,rs)对应的图像中，得到系统当前故障率到失效阈值的时间差Δt，时间差Δt即为系统的剩余寿命，从而达到复杂机电系统寿命预测的目的。

公开(公告)号：CN110487911A

公开(公告)日：2019-11-22

申请号：CN201910765195.1

申请日：2019-08-19

Applicant: 重庆大学

Inventor： 屈剑锋 ,  吕昉 ,  高阳 ,  房晓宇

IPC: G01N29/14

Abstract: 本发明公开了基于盲源分离的压力容器声发射信号检测的方法。包括以下步骤：通过安装在压力容器上的声发射传感器采集通过激励产生的泄露、噪声和正常的声发射信号，再对采集的数据进行预处理。然后建立观测信号(即声发射传感器采集信号)与声源信号的BBS模型，其中观测信号个数已知，声源信号个数未知。再对BBS模型进行短时傅里叶变换，对变换之后的信号进行单源点检测，去掉低能量的点，并做归一化处理。然后利用改进拉普拉斯势函数进行聚类处理，并找出聚类中心，求出混合矩阵。最后根据混合矩阵利用最小L1范数法还原声源信号。

公开(公告)号：CN110046663A

公开(公告)日：2019-07-23

申请号：CN201910303784.8

申请日：2019-04-16

Applicant: 重庆大学

Inventor： 屈剑锋 ,  郑远 ,  钟婷 ,  於小林 ,  吕昉

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种复杂机电系统故障临界态辨识方法。包括以下步骤：首先对复杂机电系统的常见故障进行分析，将“临界态”下的故障信号作为系统的样本信号，然后对系统的样本信号进行去噪预处理，通过集合经验模态分解(EEMD)对复杂机电系统的样本信号进行特征提取，确定系统的特征向量；再建立RNN循环神经网络预测模型，RNN包含输入层、隐层、输出层，通过激活函数控制输出，层与层之间通过权值连接，在层之间的神经元之间也建立权值连接；利用建立的RNN循环神经网络预测模型对输入信号的样本数据进行学习训练，获得隐藏在数据内部的规律，并利用学习到的规律来预测未来的数据；同样对复杂机电系统的待测信号进行去噪预处理，再利用EEMD对待测信号进行特征提取，并将特征向量输入到训练好的RNN循环神经网络模型中，对复杂机电系统进行临界态故障辨识，提前预测出复杂机电系统是否会发生故障。

公开(公告)号：CN110487911B

公开(公告)日：2022-10-11

申请号：CN201910765195.1

申请日：2019-08-19

Applicant: 重庆大学

Inventor： 屈剑锋 ,  吕昉 ,  高阳 ,  房晓宇

IPC: G01N29/14

Abstract: 本发明公开了基于盲源分离的压力容器声发射信号检测的方法。包括以下步骤：通过安装在压力容器上的声发射传感器采集通过激励产生的泄露、噪声和正常的声发射信号，再对采集的数据进行预处理。然后建立观测信号(即声发射传感器采集信号)与声源信号的BBS模型，其中观测信号个数已知，声源信号个数未知。再对BBS模型进行短时傅里叶变换，对变换之后的信号进行单源点检测，去掉低能量的点，并做归一化处理。然后利用改进拉普拉斯势函数进行聚类处理，并找出聚类中心，求出混合矩阵。最后根据混合矩阵利用最小L1范数法还原声源信号。