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公开(公告)号：CN110598593A
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201910806423.5
申请日：2019-08-29
Applicant: 东南大学
IPC: G06K9/00 , G01M13/028 , G01M13/021
Abstract: 本发明公开了一种基于共振稀疏分解和FastICA算法的行星齿轮箱故障诊断方法，首先使用共振稀疏分解方法将振动信号分解成高共振分量和低共振分量，剔除含有宽带信号的低共振分量；将含有行星齿轮箱振动信号的高共振分量作为观测信号，再对观测信号进行一次共振稀疏分解，构成虚拟通道信号；利用快速独立分量分析算法对观测信号和虚拟通道信号进行处理，分离出有效的故障特征分量，从而识别故障类型。本发明能够有效的提取行星齿轮箱的故障特征频率，解决经验模态分解EMD去噪过程中故障信息丢失、模态混叠的问题，同时也可以解决ICA中源信号数与观察信号数不同所带来的分解不准确的问题，还能准确清晰的提取出行星齿轮箱的故障特征频率。
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公开(公告)号：CN110598593B
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN201910806423.5
申请日：2019-08-29
Applicant: 东南大学
IPC: G06K9/00 , G01M13/028 , G01M13/021
Abstract: 本发明公开了一种基于共振稀疏分解和FastICA算法的行星齿轮箱故障诊断方法，首先使用共振稀疏分解方法将振动信号分解成高共振分量和低共振分量，剔除含有宽带信号的低共振分量；将含有行星齿轮箱振动信号的高共振分量作为观测信号，再对观测信号进行一次共振稀疏分解，构成虚拟通道信号；利用快速独立分量分析算法对观测信号和虚拟通道信号进行处理，分离出有效的故障特征分量，从而识别故障类型。本发明能够有效的提取行星齿轮箱的故障特征频率，解决经验模态分解EMD去噪过程中故障信息丢失、模态混叠的问题，同时也可以解决ICA中源信号数与观察信号数不同所带来的分解不准确的问题，还能准确清晰的提取出行星齿轮箱的故障特征频率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112163474B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202010966319.5
申请日：2020-09-15
Applicant: 东南大学
IPC: G06F18/213 , G06F18/24 , G06F18/2415 , G06N3/0464 , G01M13/045
Abstract: 本发明针对单视角特征及单一模型对齿轮箱中滚动轴承复合故障的诊断准确率较低的问题，提出了基于比例冲突分配规则的模型融合故障诊断方法。包括如下步骤：1)对齿轮箱振动信号进行特征提取，针对复杂复合故障，从时域及时频域角度构造特征。2)将多视角特征送入多个子模型中进行初步诊断，得到互补性强的诊断结果。3)模型输出的分类概率由第6类比例冲突分配规则进行融合。实验证明本发明融合模型所得出的结果具有较高的稳定性，并在一定条件下可以提高故障诊断的准确率。
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公开(公告)号：CN109104381B
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN201810670461.8
申请日：2018-06-26
Applicant: 东南大学
IPC: H04L12/859 , H04L29/08
Abstract: 本发明公开一种基于第三方流量HTTP报文的移动应用识别方法，步骤是：用户使用自动化流量采集平台进行流量样本采集，并自动标记流量；用户统计HTTP报文关键字序列在数据集中出现的状况，判断该序列所对应的报文是否为第三方流量；统计HTTP报文组成序列，通过报文value值在同一应用中以及不同应用之间的出现状况判断value值是否与应用存在映射关系，从而建立第三方指纹库；然后，当捕捉到待测报文以后，首先判断该报文是否为第三方流量，然后查看第三方指纹库找到标识应用的value值，即应用ID，并通过ID与应用之间的映射关系来识别该报文的应用来源。此种方法利用统计方法判断第三方流量报文并提取报文中的应用ID，建立ID与应用之间的映射关系，从而进行应用识别。
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公开(公告)号：CN112163472A
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN202010965476.4
申请日：2020-09-15
Applicant: 东南大学
IPC: G06K9/00 , G06K9/62 , G01M13/045
Abstract: 本发明研究了滚动轴承振动信号多视角特征集的特征融合过程，提出了基于随机森林特征选择和自编码器降维的特征融合。首先，利用统计特征和时序信号频谱分析方法提取滚动轴承多视角特征；2)利用随机森林输出高维特征的特征重要度，基于特征重要度将剔除无效特征，减少特征维度；3)针对特征集中存在的特征重要度相同的冗余特征，利用自编码器将其进行非线性降维，从而得到能够清晰表达轴承状态差异的小冗余低维特征集。
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公开(公告)号：CN109104381A
公开(公告)日：2018-12-28
申请号：CN201810670461.8
申请日：2018-06-26
Applicant: 东南大学
IPC: H04L12/859 , H04L29/08
Abstract: 本发明公开一种基于第三方流量HTTP报文的移动应用识别方法，步骤是：用户使用自动化流量采集平台进行流量样本采集，并自动标记流量；用户统计HTTP报文关键字序列在数据集中出现的状况，判断该序列所对应的报文是否为第三方流量；统计HTTP报文组成序列，通过报文value值在同一应用中以及不同应用之间的出现状况判断value值是否与应用存在映射关系，从而建立第三方指纹库；然后，当捕捉到待测报文以后，首先判断该报文是否为第三方流量，然后查看第三方指纹库找到标识应用的value值，即应用ID，并通过ID与应用之间的映射关系来识别该报文的应用来源。此种方法利用统计方法判断第三方流量报文并提取报文中的应用ID，建立ID与应用之间的映射关系，从而进行应用识别。
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公开(公告)号：CN112163474A
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN202010966319.5
申请日：2020-09-15
Applicant: 东南大学
IPC: G06K9/00 , G06K9/62 , G06N3/04 , G01M13/045
Abstract: 本发明针对单视角特征及单一模型对齿轮箱中滚动轴承复合故障的诊断准确率较低的问题，提出了基于比例冲突分配规则的模型融合故障诊断方法。包括如下步骤：1)对齿轮箱振动信号进行特征提取，针对复杂复合故障，从时域及时频域角度构造特征。2)将多视角特征送入多个子模型中进行初步诊断，得到互补性强的诊断结果。3)模型输出的分类概率由第6类比例冲突分配规则进行融合。实验证明本发明融合模型所得出的结果具有较高的稳定性，并在一定条件下可以提高故障诊断的准确率。
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