公开(公告)号：CN113798920B

公开(公告)日：2022-07-22

申请号：CN202111110014.5

申请日：2021-09-23

Applicant: 大连理工大学

Inventor： 李宏坤 ,  刘博 ,  欧佳玉 ,  代月帮

IPC: B23Q17/09

Abstract: 一种基于变分自动编码器与极限学习机的刀具磨损状态监测方法，采集加工过程中机床主轴电机三相电流信号，将其融合成电流有效值并转化为三维矩阵形式生成图片样本，作为VAE‑ELM网络的输入；利用VAE进行无监督训练，保留网络由提取的短序列向量组成的特征信息部分；以无监督预训练阶段获得的特征信息作为有监督网络的初始输入，利用ELM算法对特征进行分类；完成网络的训练后，将测试样本输入到VAE‑ELM模型中，获得结果。本发明可以避免繁杂的数据预处理方法，且不需要剔除摆线铣削加工中空刀部分的信号数据也能够高效准确地识别出变工况条件下刀具的磨损状态，具有识别精度高，鲁棒性强的特点，在实际工程应用中具有重要意义。

公开(公告)号：CN111579243A

公开(公告)日：2020-08-25

申请号：CN202010554601.2

申请日：2020-06-17

Applicant: 大连理工大学

Inventor： 黄刚劲 ,  李宏坤 ,  欧佳玉 ,  张元良

IPC: G01M13/04 ,  G01D21/02 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明提供一种基于深度迁移学习的滚动轴承智能诊断系统，包括智能感知模块、通信模块和智能运维模块；智能感知模块多链路采集滚动轴承运行参数信息通过英伟达TX2进行预处理，预处理后的数据通过通信模块传输到智能运维模块中进行智能诊断与运维管理。智能运维模块中的故障识别与剩余寿命预测组件对滚动轴承的实时运作状态进行诊断与剩余使用寿命预测；根据状态识别与预测结果，运维管理组件对设备的作业调度、设备资源和备件储存进行优化管理。本发明可实时监控滚动轴承运行状态，为企业提供设备智能的运维与管理决策，提高设备的运行效率，实现企业利益最大化。