公开(公告)号：CN119334645A

公开(公告)日：2025-01-21

申请号：CN202411273759.7

申请日：2024-09-11

Applicant: 西安交通大学

Inventor： 严如强 ,  周峥 ,  杨来浩 ,  胡晨烨

IPC: G01M15/00 ,  G01M15/02 ,  G06F17/13 ,  G06F17/14

Abstract: 一种基于对称正则下神经常微分方程的航空发动机剩余寿命预测方法，该方法中，利用传感器采集航空发动机全生命周期的监测参数；建立一阶神经常微分方程，在隐变量空间对退化过程进行连续时序建模，计算残差信号作为时变信号；建立傅里叶神经算子以近似物理系统的传递函数，将工况参数与隐变量映射到传感器响应参数，从而构建神经网络的损失函数；考虑不同退化过程之间的时间尺度变换，构建对称性正则项，约束神经常微分方程对时间尺度变换的不变性，得到具有一致结构的隐变量过程；将训练样本集和测试样本集输入到神经网络中，得到训练样本集和测试样本集分别对应的隐变量过程，根据训练样本集上的最近邻样本估计测试样本集的剩余寿命。

公开(公告)号：CN119321890A

公开(公告)日：2025-01-17

申请号：CN202411271271.0

申请日：2024-09-11

Applicant: 西安交通大学

Inventor： 杨来浩 ,  胡晨烨 ,  严如强 ,  商佐港 ,  李亚松 ,  孙闯

IPC: G01M13/028 ,  G01M13/021 ,  G06F18/214 ,  G06F18/24 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084

Abstract: 一种正常样本聚合对比学习网络的齿轮箱变工况故障检测方法，该方法中，使用振动传感器在转速变化的条件下采集齿轮箱不同健康状态下运行的振动信号，对训练集中的样本连续进行偏移变换与保同变换，生成虚拟正常样本和虚拟异常样本集合；建立深度对比学习网络，根据所生成虚拟样本计算基于常态样本聚集和异常样本分离的对比损失，通过最小化对比损失训练网络；将记忆样本集输入到训练后的网络中，以每一个样本与剩余记忆样本集合的最小余弦距离作为异常分数，确定检测阈值；最后计算测试样本的异常分数，根据阈值判断齿轮箱的健康状态。本发明实现变工况齿轮箱的故障检测。

公开(公告)号：CN111113363A

公开(公告)日：2020-05-08

申请号：CN201911411341.7

申请日：2019-12-31

Applicant: 西安交通大学

Inventor： 郭艳婕 ,  袁波 ,  程阿康 ,  胡晨烨 ,  刘金鑫 ,  杨立娟 ,  刘一龙

IPC: B25J5/00 ,  B60G3/20

Abstract: 本发明公开了一种适用于复杂路况的机械臂移动平台，包括悬架系统、运动模块、底盘、电池组，底盘上设置有机械臂导轨；四套独立悬架系统布置在底盘四角，并与运动模块铰接，起到缓震和调节底盘高度作用；电池组安装在底盘表面及夹层中，通过拖链和电气管线对机械臂和运动模块供能；每套运动模块可以独立驱动，实现了平台原地全方位变向和任意方向行进。该平台具有很强的机动性和越野性能，能够在复杂路况灵活行驶，可以搭载配套的机械臂完成多种复杂环境下的任务。