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公开(公告)号：CN112964469B
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202110222369.7
申请日：2021-02-28
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G01M13/045 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06K9/62 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 一种迁移学习的变负载下滚动轴承在线故障诊断方法，属于故障诊断技术领域，用以解决现有离线训练方式的深度迁移方法不能有效保证变负载下滚动轴承在线故障诊断中的建模效率和准确率问题。本发明的技术要点包括：首先将原始时域振动信号作STFT处理，构建二维频谱数据集；然后使用源域数据训练源域CNN‑ISVM模型，得到源域分类模型，保存模型参数并将其迁移至目标域CNN‑ISVM训练过程中；最后通过在线数据对目标域CNN‑ISVM模型中的ISVM分类器进行更新修正，实现变负载下滚动轴承多状态在线识别。本发明方法极大地减少了模型训练时间和计算量，具有较高的建模效率，同时具有较高的准确率和良好的泛化性；对滚动轴承在实际工作中故障的在线监测与快速诊断有着重要的指导意义。
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公开(公告)号：CN112964469A
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN202110222369.7
申请日：2021-02-28
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G01M13/045 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06K9/62
Abstract: 一种迁移学习的变负载下滚动轴承在线故障诊断方法，属于故障诊断技术领域，用以解决现有离线训练方式的深度迁移方法不能有效保证变负载下滚动轴承在线故障诊断中的建模效率和准确率问题。本发明的技术要点包括：首先将原始时域振动信号作STFT处理，构建二维频谱数据集；然后使用源域数据训练源域CNN‑ISVM模型，得到源域分类模型，保存模型参数并将其迁移至目标域CNN‑ISVM训练过程中；最后通过在线数据对目标域CNN‑ISVM模型中的ISVM分类器进行更新修正，实现变负载下滚动轴承多状态在线识别。本发明方法极大地减少了模型训练时间和计算量，具有较高的建模效率，同时具有较高的准确率和良好的泛化性；对滚动轴承在实际工作中故障的在线监测与快速诊断有着重要的指导意义。
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公开(公告)号：CN209517159U
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201920697221.7
申请日：2019-05-16
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: H04L9/00
Abstract: 一种带有多参数的十二维九次混沌模拟电路，属于混沌信号发生器设计技术领域。解决现有低维混沌系统一般存在的容易被破解、抗攻击能力差、可靠性低等问题。该电路包括十二个通道电路：每一个通道电路均由乘法器、反相加法比例运算器、反相积分器、反相器以及电阻、电容组成。可应用于保密通信、神经网络和经济学等领域，该高维混沌系统所产生的混沌序列具有较大的密钥空间，复杂度更高、密钥敏感性强，提高保密系统的安全性和抗攻击性。
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公开(公告)号：CN209462391U
公开(公告)日：2019-10-01
申请号：CN201920665406.X
申请日：2019-05-10
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: H04L9/00
Abstract: 一种十二维七次混沌系统Simulink模拟电路，属于混沌信号发生器设计技术领域。解决现有低维混沌系统一般存在的动力学行为退化严重、密钥空间小、混沌序列复杂度低。该电路包括十二个通道电路：每一个通道电路均由乘法器、反相加法比例运算器、反相积分器、反相器以及电阻、电容组成。可应用于混沌保密通信、图像信息加密等领域，该系统的参数空间大、混沌特性广泛，在有限计算精度的影响下可有效抵抗动力学退化的影响，具有较好的安全性。
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