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公开(公告)号：CN112819028B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202011595315.7
申请日：2020-12-29
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F18/25 , G06F18/2415 , G06F18/2431
Abstract: 本发明公开了一种基于故障诊断模型的医用新风系统故障诊断方法，通过建立故障诊断模型用以指示不同故障表征事件和系统工作状态信息分别与其各自关联的不同故障原因事件之间的发生概率、以及不同的故障原因事件与其关联的不同故障点事件之间的发生概率，从而可以借助故障诊断模型分析得到医用新风系统在当前故障表征事件以及当前系统工作状态信息状态下关联的故障点事件发生概率诊断结果，避免了依赖人工现场进行故障定位造成的准确定不可确定、诊断的经验知识难以复用、故障判定时间长等问题，提高了对医用新风系统的故障诊断定位的准确性和效率，为医用新风系统的智能化(56)对比文件张梅 等.基于模糊故障树和贝叶斯网络的矿井提升机故障诊断《.工况自动化》.2020,第1-6页表1、图3、第1、1.3节.张振海 等.基于专家知识融合的贝叶斯网络结构学习方法 《.计算机工程与应用》.2013,1-5.尹超 等.基于专家知识库的微车后桥质量异常原因诊断及处理方法《.现代制造工程》.2015,33-41.
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公开(公告)号：CN113393143B
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202110705179.0
申请日：2021-06-24
Applicant: 重庆大学
IPC: G06Q10/06 , G01D21/02 , G06F16/215 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及设备监测技术领域，具体涉及基于信息融合的翅片机加工状态监测方法，包括：获取待监测翅片机的性能指标数据集；将所述性能指标数据集输入经过预先训练的加工状态信息融合模型中；加工状态信息融合模型通过多Agent动态协作和神经网络模型对所述性能指标数据集中的指标数据进行信息融合处理，并生成对应的翅片机加工状态结果；输出待监测翅片机对应的翅片机加工状态结果。本发明中的翅片机加工状态监测方法能够有效对性能指标数据进行统一综合管理和融合决策分析，从而能够提升性能指标数据的信息融合效果和翅片机加工状态的监测准确性。
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公开(公告)号：CN113393143A
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN202110705179.0
申请日：2021-06-24
Applicant: 重庆大学
IPC: G06Q10/06 , G01D21/02 , G06F16/215 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及设备监测技术领域，具体涉及基于信息融合的翅片机加工状态监测方法，包括：获取待监测翅片机的性能指标数据集；将所述性能指标数据集输入经过预先训练的加工状态信息融合模型中；加工状态信息融合模型通过多Agent动态协作和神经网络模型对所述性能指标数据集中的指标数据进行信息融合处理，并生成对应的翅片机加工状态结果；输出待监测翅片机对应的翅片机加工状态结果。本发明中的翅片机加工状态监测方法能够有效对性能指标数据进行统一综合管理和融合决策分析，从而能够提升性能指标数据的信息融合效果和翅片机加工状态的监测准确性。
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公开(公告)号：CN112819028A
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN202011595315.7
申请日：2020-12-29
Applicant: 重庆大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于故障诊断模型的医用新风系统故障诊断方法，通过建立故障诊断模型用以指示不同故障表征事件和系统工作状态信息分别与其各自关联的不同故障原因事件之间的发生概率、以及不同的故障原因事件与其关联的不同故障点事件之间的发生概率，从而可以借助故障诊断模型分析得到医用新风系统在当前故障表征事件以及当前系统工作状态信息状态下关联的故障点事件发生概率诊断结果，避免了依赖人工现场进行故障定位造成的准确定不可确定、诊断的经验知识难以复用、故障判定时间长等问题，提高了对医用新风系统的故障诊断定位的准确性和效率，为医用新风系统的智能化故障诊断提供一种切实可行的解决方案。
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