公开(公告)号：CN119293977B

公开(公告)日：2025-05-09

申请号：CN202411822683.9

申请日：2024-12-12

Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)

Inventor： 赵明航 ,  罗聪聪 ,  付旭云 ,  钟诗胜

IPC: G06F30/15 ,  G06F30/27 ,  G06N20/20 ,  G06N5/01 ,  G06F119/08 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明涉及船舶动力故障识别处理技术领域，具体的说是一种能够提高船舶动力主机故障分析处理效率和准确率的基于热动力学辅助随机森林的船用柴油机故障处理方法，包括以下步骤：步骤1：构建一维热动力学模型来模拟船用柴油机的工作过程，并借助船舶主机数据采集系统DCM采集的数据进行模型校准；步骤2：通过标定系统关键参数，模拟船用柴油机燃烧室部件的五种典型故障，并初步输出与故障相关的热工参数；步骤3：利用随机森林进行故障预识别，计算各热工参数的SHAP值，并筛选出最具影响力的参数，参数的筛选结果将结合一维热动力学模型进行分析；步骤4：经筛选后的参数被重新输入到随机森林中进行训练和验证。

公开(公告)号：CN118211136A

公开(公告)日：2024-06-18

申请号：CN202410634398.8

申请日：2024-05-22

Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)

Inventor： 赵明航 ,  钟百鸿 ,  钟诗胜 ,  付松 ,  付旭云 ,  王琳

IPC: G06F18/2413 ,  G06F18/22 ,  G06F18/213 ,  G06F18/214

Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域，具体的说是一种能够通过对数据集中难分样本的有效挖掘处理，显著提高数据处理效率和准确率，进而提高复杂设备故障诊断分析结果准确率的基于围栏损失函数的数据处理方法及装备故障诊断方法，其特征在于，利用深度模型将输入数据映射到一个高维空间中，并执行以下步骤：步骤1：难分样本识别，利用围栏边界来区分每种类别中的难分样本；步骤2：难分样本优化与归类，其中利用围栏学习将难分样本优化至对应的围栏中，通过计算样本到类中心的距离对难分样本进行归类，与现有技术相比，通过深度围栏学习致力于挖掘更多难分样本的信息，来促进数据分类准确性，进而提高设备故障数据诊断性能。

公开(公告)号：CN116776265A

公开(公告)日：2023-09-19

申请号：CN202310627329.X

申请日：2023-05-30

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 赵明航 ,  钟诗胜 ,  刘丹 ,  林琳 ,  付旭云 ,  刘雪云

IPC: G06F18/2433 ,  G06F18/23213 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0455 ,  G01M15/00 ,  G06F123/02

Abstract: 本申请涉及航空发动机异常检测技术领域，尤其涉及一种基于深度注意力数据增强的航空发动机异常检测方法，使用Encoder网络将训练集X映射到特征空间中Z；采用DA‑SMOTE在学习的特征空间中自适应地生成异常样本Znew，平衡欠采样后的训练集；再使用Decoder网络将异常样本Znew映射回原始空间#imgabs0#中，异常样本#imgabs1#与欠采样后的训练集X构成均衡的训练集；最后使用分类网络诊断发动机是否发生异常。本申请可以同时降低数据的不均衡程度和混叠程度，使用DA‑SMOTE在该特征空间中进行数据增强，可以进一步降低生成噪声数据的风险，还可以有效地从多维时间序列中提取复杂时序特征。

公开(公告)号：CN116401596B

公开(公告)日：2023-08-22

申请号：CN202310671391.9

申请日：2023-06-08

Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)

Inventor： 钟百鸿 ,  赵明航 ,  钟诗胜 ,  林琳 ,  张永健

IPC: G06F18/241 ,  G06F18/10 ,  G06F18/214 ,  G06F18/21 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/082 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0985

Abstract: 本申请属于故障诊断技术领域，具体为一种基于深度指数激励网络的早期故障诊断方法，包括以下步骤：开始；数据预处理；微弱故障信息自适应放大；网络权重优化；早期故障诊断；结束。本申请解决早期故障特征微弱、易被噪声淹没造成诊断精度不高的问题，通过提供更强的注意力关注重要的信息来提高早期故障诊断准确率；与传统注意力机制相比，优势体现在两个方面，一是提供更大的权重，二是提供更宽的权重取值范围，有利于放大重要的信息。同时，该方法可以端到端地进行训练，并且指数激励注意力权重能够自适应设置；不仅可用于机械设备故障诊断领域，还可用于其它可能含噪声的模式识别任务。

公开(公告)号：CN111598438B

公开(公告)日：2023-05-26

申请号：CN202010407179.8

申请日：2020-05-14

Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)

Inventor： 付旭云 ,  周星杰 ,  钟诗胜 ,  张永健

IPC: G06F18/2433 ,  G06F18/2431 ,  G06F18/213 ,  G06F18/10 ,  G06F17/18 ,  G06F17/16

Abstract: 本发明公开了一种民航发动机气路异常检测方法，属于航空发动机检测技术领域。本发明解决现有技术中采用单一特征参数对发动机进行异常检测存在片面性的问题，以及CNR报告中信息反馈存在滞后性无法满足早期预警需求的问题。本发明采取的技术方案包括将多维气路参数偏差值时间序列划分为子序列、子序列二次划分、筛选显著性特征参数，利用熵值评价法对末端特征进行评价及优选排序，确定异常检测特征矩阵以及采用孤立森林异常检测算法实现气路异常检测和早期预警的步骤。实验证明本发明能够较好地实现气路异常检测，对工程实际应用有深远的指导意义。

公开(公告)号：CN115965792A

公开(公告)日：2023-04-14

申请号：CN202111169155.4

申请日：2021-10-08

Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)

Inventor： 付旭云 ,  孙昊 ,  白争锋 ,  刘雪云 ,  钟诗胜

IPC: G06V10/40 ,  G06V10/774

Abstract: 本发明涉及复杂装备参数提取分析技术领域，具体的说是一种能够有效提取复杂装备的多种运行参数特征，进而提高分析准确率基于混合核慢特征分析的复杂装备参数特征提取方法，本发明考虑到发动机性能随时间变化缓慢，慢特征分析能提取随时间变化最缓慢的特征，便可以假设使用慢特征分析所提取出的特征能够从某种程度上代表反应发动机性能的本质属性，本发明降低了计算量，提高了分析精度。

公开(公告)号：CN115310189A

公开(公告)日：2022-11-08

申请号：CN202110500076.0

申请日：2021-05-08

Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)

Inventor： 闫至骐 ,  钟诗胜 ,  林琳 ,  崔智全 ,  赵明航

IPC: G06F30/15 ,  G06F30/27 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06F119/08

Abstract: 本发明涉及一种迁移过程神经网络预测发动机清洗后排气温度的方法，设有TPNN模型，TPNN包括变量与EGTM的映射方法以及变量之间的映射方法，其特征在于，对于数据参数与EGTM的映射方法，采用线性拟合的方式，建立所有变量与EGTM数据对应关系，实现正向和逆向求解，其中将水洗前数据进行了线性拟合，取线性函数的ti处值作为VBW，提前水洗时间CSN和水洗周期ΔCSN；将水洗后数据进行了线性拟合，取线性函数的ti处值与VBW的差值作为INC，取线性函数的斜率为DR；利用迁移过程神经网络作为水洗前后变量的映射模型，模型采用迁移技术从同类型发动机的数据中学习到初始框架，迁移到目标发动机数据中进行训练。

公开(公告)号：CN112308038B

公开(公告)日：2022-09-27

申请号：CN202011340437.1

申请日：2020-11-25

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 林琳 ,  吕彦诚 ,  郭丰 ,  钟诗胜 ,  刘杰 ,  郭昊

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04

Abstract: 基于课堂式生成对抗网络模型的机械设备故障信号识别方法，涉及机故障信号识别领域。本发明是为了解决现有的机械设备故障信号识别方法准确率不高的问题。本发明所述的包含一个生成器和多个判别器的基于课堂式生成对抗网络模型识别机械设备故障信号的方法包括：获取机械设备正常振动信号和机械设备故障振动信号；将获取的机械设备信号划分为测试集和训练集；设置课堂式生成对抗网络结构参数；获取一个批量的样本；计算生成能力的提升值；计算每个生成器对判别器损失函数值影响权重；计算判别器的损失函数；计算生成器的损失函数；测试判别器的准确性；将机械设备振动信号输入准确率最高的分类模型得到识别结果。

公开(公告)号：CN115070731A

公开(公告)日：2022-09-20

申请号：CN202210766190.2

申请日：2022-07-01

Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)

Inventor： 郭祥雨 ,  王瑞 ,  钟诗胜 ,  葛昱昊

IPC: B25J9/00 ,  B25J9/16 ,  B25J19/00

Abstract: 本发明涉及几何误差标定技术领域，尤其涉及一种面向并联机构的几何误差标定方法、系统和电子设备，方法包括：将牛顿法与谱修正迭代法嵌套使用，谱修正迭代法用于求解下降方向，而牛顿法则针对下降方向给出相应的搜索步长，逐步搜索几何误差，引入阻尼系数将根据谱修正迭代法得到的第一公式中的偏置项进行修正，保证雅克比矩阵无病态现象产生的前提下使阻尼系数最小，提高了计算效率，且能保证计算精度，而且根据修正后的电机驱动量对所述并联机构进行驱动，能够实现并联机构的高精度运动。

公开(公告)号：CN114692943A

公开(公告)日：2022-07-01

申请号：CN202210101773.3

申请日：2022-01-27

Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)

Inventor： 王瑞 ,  王琳 ,  钟诗胜 ,  赵振国

IPC: G06Q10/04 ,  G06K9/62 ,  G06F30/27

Abstract: 本申请提供了基于层次混合高斯模型的雷达天线单元装配参数优化方法，包括以下步骤：步骤S1，雷达单元装调参数灵敏度分析；步骤S2，采用层次混合高斯模型的装调参数优化；步骤S3，XGBOOST的电讯性能预测模型构建。本申请提供的基于层次混合高斯模型的雷达天线单元装配参数优化方法利用历史生产数据，对雷达的设计进行二次优化，实现设计与制造的闭环。实验结果表明，经本文方法进行设计优化后，雷达生产的质量有了较大提升，验证了本算法的有效性。