公开(公告)号：CN113126564B

公开(公告)日：2023-03-21

申请号：CN202110452092.7

申请日：2021-04-23

Applicant: 重庆大学

Inventor： 侯晓博 ,  李聪波 ,  钱静 ,  张静 ,  熊茂坤 ,  吴少卿 ,  孙鑫

IPC: G05B19/4065

Abstract: 本发明考虑数字孪生驱动下的数控铣削刀具磨损在线监测，首先提出了数字孪生驱动的在线监测方法架构，然后对数字孪生数据进行特征的提取和降维，考虑了数据的变偏差并建立了变偏差量化模型，基于此，采用一种神经网络方法建立了数字孪生驱动下的数控铣削刀具磨损在线预测模型。

公开(公告)号：CN113126564A

公开(公告)日：2021-07-16

申请号：CN202110452092.7

申请日：2021-04-23

Applicant: 重庆大学

Inventor： 侯晓博 ,  李聪波 ,  钱静 ,  张静 ,  熊茂坤 ,  吴少卿 ,  孙鑫

IPC: G05B19/4065

Abstract: 本发明考虑数字孪生驱动下的数控铣削刀具磨损在线监测，首先提出了数字孪生驱动的在线监测方法架构，然后对数字孪生数据进行特征的提取和降维，考虑了数据的变偏差并建立了变偏差量化模型，基于此，采用一种神经网络方法建立了数字孪生驱动下的数控铣削刀具磨损在线预测模型。

公开(公告)号：CN111734669A

公开(公告)日：2020-10-02

申请号：CN202010629796.2

申请日：2020-07-02

Applicant: 重庆大学

Inventor： 李聪波 ,  张友 ,  王睿 ,  钱静 ,  赵德 ,  侯晓博

IPC: F04D27/00

Abstract: 本发明公开了一种多源信息分层融合的离心鼓风机故障诊断方法，包括以下步骤：构建离心鼓风机诊断过程中的多源同类信息与多源异类信息；制定数据层与特征层相结合的离心鼓风机多源信息分层融合框架；利用分层融合后的结果，基于深度学习建立离心鼓风机的故障诊断模型。

公开(公告)号：CN111783228B

公开(公告)日：2023-10-31

申请号：CN202010627960.6

申请日：2020-07-02

Applicant: 重庆大学

Inventor： 李聪波 ,  龙云 ,  潘建 ,  屈世阳 ,  崔佳斌 ,  赵德 ,  侯晓博 ,  钱静

IPC: G06F30/15 ,  G06F30/17 ,  G06F30/20 ,  G06F111/04 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明首先基于纯电动物流车三档变速系统结构特点，根据纯电动物流车的动力性能指标，对驱动电机与变速系统参数进行初步匹配；然后建立以车辆0‑50km/h加速时间与CHTC‑LT循环工况比能耗为优化目标，以驱动电机参数与变速系统参数为变量的优化模型，并基于分层引力搜索算法(HGSA)对优化模型进行求解；为车辆动力性与经济性的提升提供了一种新的思路。

公开(公告)号：CN112966400A

公开(公告)日：2021-06-15

申请号：CN202110443756.3

申请日：2021-04-23

Applicant: 重庆大学

Inventor： 钱静 ,  李聪波 ,  侯晓博 ,  熊茂坤 ,  张静 ,  曹宝 ,  张友

IPC: G06F30/20 ,  G06N3/04 ,  G06F119/02

Abstract: 本发明涉及一种多源信息融合的离心风机故障趋势预测方法，包括以下步骤：首先选取能表征风机退化状态的信息，使用SAE构建离心风机的退化信息的健康指标；其次将健康指标作为深度学习网络的输入信息，得到退化趋势的变化，最终实现离心风机的故障趋势预测和预警。

公开(公告)号：CN111814396B

公开(公告)日：2024-02-20

申请号：CN202010626509.2

申请日：2020-07-02

Applicant: 重庆大学

Inventor： 李聪波 ,  王睿 ,  张友 ,  钱静 ,  黄明利

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/084 ,  F04D27/00

Abstract: 本发明的目的是基于实验室数据和迁移学习的方法，将实验室建立的高精度模型迁移到使用现场中，在此基础上提出一种离心风机故障预警方法，以监控离心风机运行状态，在设备偏离正常状态时及时发出警报。即公开了一种使用迁移学习的离心风机故障预警方法。它包括以下步骤：首先，使用工厂离心风机性能实验室高精度数据，训练具有一定抵抗噪声干扰的源域栈式自编码网络，获取数据低维特征；其次，以设备实际使用现场为目标域，通过降低源域和目标域数据特征的距离，实现网络迁移；然后，使用目标域数据对网络进行微调；最后，基于目标域自编码网络模型的重构误差，提出一种故障预警方案。

公开(公告)号：CN112966400B

公开(公告)日：2023-04-18

申请号：CN202110443756.3

申请日：2021-04-23

Applicant: 重庆大学

Inventor： 钱静 ,  李聪波 ,  侯晓博 ,  熊茂坤 ,  张静 ,  曹宝 ,  张友

IPC: G06F30/20 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0442 ,  G06F119/02

Abstract: 本发明涉及一种多源信息融合的离心风机故障趋势预测方法，包括以下步骤：首先选取能表征风机退化状态的信息，使用SAE构建离心风机的退化信息的健康指标；其次将健康指标作为深度学习网络的输入信息，得到退化趋势的变化，最终实现离心风机的故障趋势预测和预警。

公开(公告)号：CN111783228A

公开(公告)日：2020-10-16

申请号：CN202010627960.6

申请日：2020-07-02

Applicant: 重庆大学

Inventor： 李聪波 ,  龙云 ,  潘建 ,  屈世阳 ,  崔佳斌 ,  赵德 ,  侯晓博 ,  钱静

IPC: G06F30/15 ,  G06F30/17 ,  G06F30/20 ,  G06F111/04 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明首先基于纯电动物流车三档变速系统结构特点，根据纯电动物流车的动力性能指标，对驱动电机与变速系统参数进行初步匹配；然后建立以车辆0-50km/h加速时间与CHTC-LT循环工况比能耗为优化目标，以驱动电机参数与变速系统参数为变量的优化模型，并基于分层引力搜索算法(HGSA)对优化模型进行求解；为车辆动力性与经济性的提升提供了一种新的思路。

公开(公告)号：CN111814396A

公开(公告)日：2020-10-23

申请号：CN202010626509.2

申请日：2020-07-02

Applicant: 重庆大学

Inventor： 李聪波 ,  王睿 ,  张友 ,  钱静 ,  黄明利

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  F04D27/00

Abstract: 本发明的目的是基于实验室数据和迁移学习的方法，将实验室建立的高精度模型迁移到使用现场中，在此基础上提出一种离心风机故障预警方法，以监控离心风机运行状态，在设备偏离正常状态时及时发出警报。即公开了一种使用迁移学习的离心风机故障预警方法。它包括以下步骤：首先，使用工厂离心风机性能实验室高精度数据，训练具有一定抵抗噪声干扰的源域栈式自编码网络，获取数据低维特征；其次，以设备实际使用现场为目标域，通过降低源域和目标域数据特征的距离，实现网络迁移；然后，使用目标域数据对网络进行微调；最后，基于目标域自编码网络模型的重构误差，提出一种故障预警方案。