公开(公告)号：CN116910428A

公开(公告)日：2023-10-20

申请号：CN202310974079.7

申请日：2023-08-03

Applicant: 大连理工大学

Inventor： 孙希明 ,  王嫒娜 ,  秦攀

IPC: G06F17/13 ,  G06N3/04

Abstract: 一种用于自动确定偏微分方程结构的时空动态系统软测量方法，属于神经网络的软测量技术领域。首先，构建用于训练具有循环预测机制的耦合物理信息神经网络的损失函数，获得满足用于描述时空工业过程偏微分方程的解和源项；其次，利用自动微分方法获得微分算子候选库，从微分算子候选库中选择适当的偏微分方程结构准确描述时空工业过程；最后，利用热扩散现象和实际振动过程，验证软测量结果。本发明提出的CPINNRP‑AIC适用于具有时空依存特征的多类动态系统的软测量方法，包括实际工业过程中热扩散现象以及实际振动过程中的波动现象等；可实现高端复杂装备，如航空发动机运行过程关键变量值的有效获取，为高端工业装备的良好控制性能和安全运行的稳定性提供保障，具有实际工程应用意义。

公开(公告)号：CN113390631A

公开(公告)日：2021-09-14

申请号：CN202110661679.9

申请日：2021-06-15

Applicant: 大连理工大学

Inventor： 孙希明 ,  王嫒娜 ,  李英顺 ,  仲崇权

IPC: G01M13/021 ,  G01M13/028 ,  G06K9/00 ,  G06K9/62

Abstract: 一种柴油机齿轮箱故障诊断方法，属于柴油机故障诊断技术领域。首先，利用加速度传感器采集柴油机齿轮箱四种不同齿轮状态下的振动信号，并绘制其时域图和频谱图；其次，利用集合经验模态分解EEMD方法对振动信号进行降噪分解处理，得到多内禀模态分量IMF和残余分量；然后，基于EEMD分解的模态分量提取多域特征参数并构建特征向量，作为有向无环图支持向量机DAGSVM的输入；最后，利用采集到的振动信号样本进行训练DAGSVM模型用于柴油机齿轮箱的故障诊断，完成故障类型识别。本发明适合于柴油发动机齿轮箱的故障诊断，并且在不同齿轮状态下都具有较高的诊断准确率，最高可达到100％的故障识别率，可对齿轮箱的故障进行快速故障定位，从而提高维修效率。

公开(公告)号：CN112504682A

公开(公告)日：2021-03-16

申请号：CN202011520723.6

申请日：2020-12-21

Applicant: 中国人民解放军63963部队 ,  大连理工大学

Inventor： 陈悦峰 ,  孙希明 ,  于深 ,  邹永显 ,  王嫒娜 ,  麻雄 ,  陈文英

IPC: G01M15/00 ,  G06N3/00 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于粒子群优化算法的底盘发动机故障诊断方法及系统，所述诊断方法包括：采用动态惯性因子的粒子群优化算法，确定核主成分分析算法的核函数的参数；利用粒子群优化算法对BP神经网络模型的初始权值和阈值进行寻优处理，并利用训练样本集对初始化后的BP神经网络模型进行训练，获得训练好的BP神经网络模型；采用参数确定好的核主成分分析算法确定监测数据是否为故障数据；当监测数据为故障数据时，将监测数据输入训练好的BP神经网络模型，确定监测数据对应的故障种类。本发明将粒子群优化算法、核主成分分析算法及BP神经网络模型结合，利用底盘发动机的润滑油液中含有丰富的故障信息，实现底盘发动机故障的高效和准确地诊断。