公开(公告)号：CN118395622A

公开(公告)日：2024-07-26

申请号：CN202410488121.9

申请日：2024-04-23

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 何清波 ,  于小洛 ,  毕志昊 ,  李天奇 ,  姚锦涛 ,  胡奎 ,  彭志科

IPC: G06F30/17 ,  G06F30/27 ,  G06N3/0464 ,  G06F17/13 ,  G01M13/028 ,  G01M13/045 ,  G06F119/14

Abstract: 一种动力学孪生模型驱动的复杂齿轮传动系统故障检测方法，在离线阶段建立与复杂齿轮传动系统相对应的动力学模型作为数字孪生体；开展振动实验测试复杂齿轮传动系统在健康状态下的服役数据，通过隐式优化算法辨识动力学模型中的未知参数，依据故障动力学机理对动力学模型的啮合刚度参数进行修正后，预测复杂齿轮传动系统在不同类型齿轮故障状态下的服役数据，用于生成训练卷积神经网络分类模型的训练集，在在线阶段采用训练后的卷积神经网络进行实时故障检测。本发明通过实测的健康状态服役数据构造复杂齿轮传动系统的高保真动力学模型作为数字孪生体，准确描述复杂齿轮传动系统的运动学/动力学特性，在不开展故障模拟实验的情况下完成故障检测模型的训练且检测精度显著高于现有技术。

公开(公告)号：CN118839230A

公开(公告)日：2024-10-25

申请号：CN202410823968.8

申请日：2024-06-25

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 彭志科 ,  杨诚 ,  毕志昊 ,  李天奇 ,  胡奎 ,  姚锦涛 ,  何清波

IPC: G06F18/2411 ,  G06F18/2415 ,  G06F18/2413 ,  G06F18/214 ,  G06N3/006 ,  G06F18/22 ,  G01M13/028

Abstract: 一种基于混合特征选择的传动系统故障诊断方法，采用z‑score方式对传动系统的全息特征库中所有故障特征进行标准化处理；利用最大相关最小冗余过滤式特征选择方法从标准化后的全息特征库中剔除不相关和冗余特征，得到特征初选库；利用基于交叉熵的类别可分性量化指标对不同选择下的特征子集进行评价，在此基础上设计适应度函数，利用二进制粒子群优化算法从特征初选库中进一步筛选出最优特征子集；根据训练集特征选择结果，将特征优选后的测试集输入故障诊断系统中，实现对传动系统故障类型的识别。本发明能够有效提高传动系统故障诊断效率。

公开(公告)号：CN118549125A

公开(公告)日：2024-08-27

申请号：CN202410536491.5

申请日：2024-04-30

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 何清波 ,  毕志昊 ,  李天奇 ,  于小洛 ,  姚锦涛 ,  胡奎 ,  彭志科

IPC: G01M13/028 ,  G01M13/02 ,  G06F18/213 ,  G06F18/10 ,  G06F18/24

Abstract: 一种基于全息特征库的齿轮传动系统故障诊断方法，在离线阶段通过构造包括经典特征、信号处理特征、频谱能量特征和信号分解特征的全息特征库，使用全息特征库中的全部特征值训练故障诊断模型；在在线阶段将实时采集信号提取的全息特征值作为已训练的故障诊断模型的输入，从而判断齿轮传动系统当前的工作状态。本发明结合信号处理与信号分解等先进方法，提取更加精准的故障特征，从而构建传动系统全息特征库，提升针对传动系统故障诊断的准确性和可靠性。

公开(公告)号：CN118503676A

公开(公告)日：2024-08-16

申请号：CN202410564966.1

申请日：2024-05-09

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 何清波 ,  李天奇 ,  胡奎 ,  毕志昊 ,  于小洛 ,  姚锦涛 ,  彭志科

IPC: G06F18/213 ,  G06F18/10 ,  G01M13/028 ,  G01M13/021

Abstract: 一种齿轮传动系统振动信号的紧邻密集故障特征分量分解系统及方法，包括：故障特征阶次库单元、包络信号生成单元、任意阶谐波分解单元和监测指标构建单元，其中：故障特征阶次库单元利用已有的齿轮动力学和运动学知识计算所测量振动信号的故障特征阶次；包络信号生成单元对所测量振动信号时频面上瞬时啮合频率附近的信号分量进行时变滤波，计算瞬时啮频分量的调制分量；任意阶谐波分解单元根据输入轴转速和故障特征阶次确定各个故障特征分量的瞬时频率，利用优化算法联合求解所有定位的故障特征分量，得到各个故障特征分量的时域波形；监测指标构建单元根据故障特征分量的时域波形构建具有针对性的健康指标，用于传动系统的状态监测。本发明在强时变工况条件和强噪声条件下，能够以较低的计算成本准确提取在时频面上相邻的多个信号分量并生成用于齿轮传动系统的状态监测的监测指标。

公开(公告)号：CN118364267A

公开(公告)日：2024-07-19

申请号：CN202410587452.8

申请日：2024-05-13

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 何清波 ,  胡奎 ,  毕志昊 ,  李天奇 ,  于小洛 ,  姚锦涛 ,  彭志科

IPC: G06F18/213 ,  G06F18/241 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/096 ,  G06N3/042

Abstract: 一种传动部件故障自适应增量故障诊断方法，在离线阶段采集故障模式数据并生成案例样本库，对构造得到的故障诊断模型进行训练后，在在线阶段对案例样本库进行循环增量更新并进行增量式训练，同时采用训练后的故障诊断模型进行实时故障诊断。本发明通过增加新的输出节点并采用知识蒸馏损失，以及提出的权值自适应算法，可以在避免灾难性遗忘的前提下实现故障诊断模型的快速重建和更新。