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公开(公告)号：CN107490964B
公开(公告)日：2020-06-02
申请号：CN201710706270.8
申请日：2017-08-17
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G05B13/04 , G01M99/00 , G01M13/028
Abstract: 本发明提出一种基于特征证据离散化的旋转机械故障特征约简方法，首先利用K均值将原始测量数据聚为T个数据簇，再使用随机模糊变量模型对每个数据簇建模，匹配得到每个测量值的证据，根据决策规则决定测量值转换后的离散值并得到决策表，此时故障特征为条件属性，样本的故障模式为决策属性；计算压缩二进制矩阵获取核属性，分别计算剩余条件属性与核属性集合并集的似真信度，将具有最小似真信度并集对应的条件属性添加至核属性集合中，直至最小似真信度为1时停止，同时得到最终的约简结果。本发明做离散化处理时，考虑到数据簇之间的边界模糊性，相比单一使用K均值，离散处理更加精准，同时压缩二进制矩阵减少了计算量和存储空间。
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公开(公告)号：CN110196165A
公开(公告)日：2019-09-03
申请号：CN201910355307.6
申请日：2019-04-29
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G01M13/045
Abstract: 本发明涉及基于K-means聚类和证据推理的旋转机械滚珠轴承故障诊断方法。该方法通过K-means聚类获取似然信度表和K个参考中心向量，由似然信度表获取K个参考证据；计算故障特征数据与K个参考中心向量之间的距离，并由此来修正参考证据，生成K个诊断证据；在线获取多种故障特征的取值后，分别计算它们激活的诊断证据，再将这些被激活的诊断证据融合，利用融合后的证据做出故障决策，得到该在线故障特征数据所对应的故障类型。本发明方法在K-means聚类的基础上进行故障诊断证据的融合推理，利用多源诊断信息有效提高了旋转机械滚珠轴承的故障诊断精度。
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公开(公告)号：CN109946542A
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201910222023.X
申请日：2019-03-22
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于长短时信息融合的逆变器直流回路电容故障检测方法。本发明先将采集的逆变器直流回路电压瞬时值以一定周期计算得到每一周期的电压瞬时值峰-峰值，按一定间隔选取阈值，利用连续的Sigmoid隶属度函数将处理后的瞬时电压峰-峰值的信息转化成短时报警证据；利用长短时信息融合公式对短时报警证据进行融合得到全局报警证据，进行报警决策，误报率和漏报率的平方和最小所对应的阈值为最优阈值；在线获取数据，利用训练得到的最优阈值得到短时报警证据，利用长短时信息融合公式进行融合得到长时报警证据，进行报警决策。本发明通过长短时信息融合得到长时报警证据，可以给出比单个短时报警证据更为准确的故障检测结果。
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公开(公告)号：CN107490964A
公开(公告)日：2017-12-19
申请号：CN201710706270.8
申请日：2017-08-17
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明提出一种基于特征证据离散化的旋转机械故障特征约简方法，首先利用K均值将原始测量数据聚为T个数据簇，再使用随机模糊变量模型对每个数据簇建模，匹配得到每个测量值的证据，根据决策规则决定测量值转换后的离散值并得到决策表，此时故障特征为条件属性，样本的故障模式为决策属性；计算压缩二进制矩阵获取核属性，分别计算剩余条件属性与核属性集合并集的似真信度，将具有最小似真信度并集对应的条件属性添加至核属性集合中，直至最小似真信度为1时停止，同时得到最终的约简结果。本发明做离散化处理时，考虑到数据簇之间的边界模糊性，相比单一使用K均值，离散处理更加精准，同时压缩二进制矩阵减少了计算量和存储空间。
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公开(公告)号：CN110057581B
公开(公告)日：2020-10-09
申请号：CN201910354802.5
申请日：2019-04-29
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G01M13/028 , G01M13/02 , G06N5/04
Abstract: 本发明涉及一种基于区间型信度规则推理的旋转机械故障诊断方法。本发明能够对多种故障模式下获取的故障特征数据进行分类，并构造故障特征参数与故障类型的区间型信度规则库；在线获取特征输入参数与参考值匹配度，并计算规则激活权重；用激活权重对区间型信度进行修正，得到新的区间型信度；利用Dempster规则将这些被激活的区间型信度融合得到新的区间型信度，并根据区间证据下的决策准则，得到该在线故障特征所对应的故障类型。本发明采用区间型信度，描述故障特征信号对于故障模式发生的支持度，得到的故障决策结果包含了更多的信息容量，更加利于决策者做出判断。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107741263B
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201710952375.1
申请日：2017-10-13
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G01F23/296
Abstract: 本发明公开一种基于频域信息融合的液位估计方法。现有的测量方法由于麦克风、模数转换器存在的误差以及周围环境影响，导致测量精度差。本发明将导声管垂直于液面插入到的待测液体底部，扬声器发出均匀变化的声波，麦克风采集合成波。对于同一高度的液位连续采集两组数据，分别对两组数据进行傅立叶变换以及频率特征提取，得到的两组共振频率。对两组共振频率序列中的各个共振点设置支持区间和信任区间，同时进行赋值，利用DS组合规则进行融合得到的融合后的共振点序列。利用融合后的共振点序列的差值和液位换取公式得到多个液位测量值，取平均作为最终的液位值。本发明将两组共振点融合，得到的液位测量值比单组数据得到的测量值更加的可靠。
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公开(公告)号：CN108528475A
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201810330291.9
申请日：2018-04-13
Applicant: 杭州电子科技大学
CPC classification number: B61K9/08 , B61D15/08 , G06F17/5009
Abstract: 本发明涉及一种基于多级融合的轨道高低不平顺故障报警方法。本发明从安装在轨检车的车轴和车体的加速度计获得振动数据作为初始数据，从中利用傅里叶变换获取振动特征作为样本数据，构建相应的证据表。对于一个在线获得的振动数据样本其激活证据表中对应的证据，计算该振动数据样本对与已知样本的欧氏距离，选出距离值最小的五个对应的已知样本，用该五个样本再次激活证据表中对应的证据，利用证据距离计算临近样本的可靠性指标，最后利用ER融合规则，将证据进行多级融合，利用该融合结果估计出不平顺幅值，根据幅值高低进行报警决策。本发明无需对系统的输入和输出之间的可能的复杂关系作任何假定且具有精度高的特点。
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公开(公告)号：CN105923014B
公开(公告)日：2018-01-02
申请号：CN201610274162.3
申请日：2016-04-27
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: B61K9/08
Abstract: 本发明涉及一种基于证据推理规则的轨道高低不平顺幅值估计方法，属于轨道交通安全运行维护领域。该方法从轨检车获取车轴和车体的频域特征信号及高低不平顺幅值；确定输入特征和不平顺幅值的参考值，计算样本的综合相似度分布；构造反映输入与不平顺幅值之间关系的投点统计表，并转换得到输入的证据矩阵表；确定输入信息源的可靠性；利用证据推理规则融合样本输入激活的证据并从融合结果推理高低不平顺幅值；构建优化模型训练参数，基于最优参数集合即可推理测试样本的轨道高低不平顺幅值。该方法能通过安装在普通列车上的传感器获得的振动信号有效估计轨道高低不平顺估计值，成本低，精度高，从而实现了轨道高低不平顺幅值的实时监测。
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公开(公告)号：CN109946542B
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN201910222023.X
申请日：2019-03-22
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于长短时信息融合的逆变器直流回路电容故障检测方法。本发明先将采集的逆变器直流回路电压瞬时值以一定周期计算得到每一周期的电压瞬时值峰‑峰值，按一定间隔选取阈值，利用连续的Sigmoid隶属度函数将处理后的瞬时电压峰‑峰值的信息转化成短时报警证据；利用长短时信息融合公式对短时报警证据进行融合得到全局报警证据，进行报警决策，误报率和漏报率的平方和最小所对应的阈值为最优阈值；在线获取数据，利用训练得到的最优阈值得到短时报警证据，利用长短时信息融合公式进行融合得到长时报警证据，进行报警决策。本发明通过长短时信息融合得到长时报警证据，可以给出比单个短时报警证据更为准确的故障检测结果。
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公开(公告)号：CN109932184B
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN201910211395.2
申请日：2019-03-20
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G01M15/05 , G06F30/20 , G06F30/17 , G06F119/04
Abstract: 本发明公开了一种基于并集信度规则推理的船用柴油机异常磨损诊断方法。本发明首先输入为船用柴油机的磨损部件和主机工作介质润滑油中元素含量，输出定为船用柴油机异常磨损部件故障情况；其次建立信度规则系统以及按照故障特征与故障模式的相关性确定对应的属性权重组；利用证据推理算法融合被输入激活的信度规则后项中的信度结构得到具体属性权重组下的故障模式的信度值，最后对信度值进行权衡分析，得到异常磨损部件诊断结果。本发明能够处理船用柴油机异常磨损部件诊断的多种元素，以及能够表征故障特征与故障模式之间“多对多”的复杂关系，以及表征故障特征与故障模式之间的相关性，能够诊断出各种故障模式并发的复杂情况。
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