公开(公告)号：CN117686229A

公开(公告)日：2024-03-12

申请号：CN202311646995.4

申请日：2023-12-04

Applicant: 华北电力大学(保定)

Inventor： 向玲 ,  金子皓 ,  苏浩 ,  胡爱军 ,  李林春 ,  高鑫 ,  赵晨辉

IPC: G01M13/045 ,  G06F18/2415 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0895

Abstract: 一种基于半监督时序学习的风力发电机组轴承故障诊断方法，所述方法包括以下步骤：a.利用风力发电机组轴承原始振动信号构建训练集和测试集；b.建立一维卷积神经网络；c.构建半监督学习模型；d.采用MAML训练半监督学习模型；e.将测试集中的有标签数据输入到训练后的半监督学习模型，对半监督学习模型进行测试；f.用已经测试合格的半监督学习模型判断风力发电机组轴承故障的类型。本发明采用半监督学习模型判断风力发电机组轴承故障的类型，可以有效地利用有限的带标签数据和大量的无标签数据对模型进行训练，很好地解决了故障数据量不足的问题，降低了轴承故障智能诊断的难度，提高了轴承故障诊断结果的准确性。

公开(公告)号：CN305049084S

公开(公告)日：2019-02-26

申请号：CN201830618420.5

申请日：2018-10-26

Applicant: 华北电力大学(保定)

Designer： 吕鹏瑞 ,  李林春 ,  黄小伟 ,  万书亭

Abstract: 1、外观设计产品的名称：智能体感代步车；
2、外观设计产品的用途：代步交通工具；
3、外观设计产品的设计要点：产品的形状；
4、最能表明设计要点的图片或照片：右视图。