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公开(公告)号：CN119203801A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411745265.4
申请日：2024-12-02
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F30/27 , G06F18/25 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G07C3/00 , G06F123/02 , G06F111/04 , G06F119/08 , G06F119/14
Abstract: 本申请公开了一种虚实传感增广驱动的装备物理耦合场智能计算方法，涉及装备物理性能模拟领域。该方法对各个真实节点的真实位置和真实传感数据进行编码，得到真实传感位置特征，基于各个真实节点的真实传感位置特征，采用实域时空编码网络创建虚拟节点的虚拟传感位置特征，然后基于虚实节点的虚实传感特征，采用虚实编码网络创建虚实节点的虚实传感数据，实现传感数据在空间分布上的扩充，进而基于温度、应力机理方程构建了温度场神经网络模型、应力场神经网络模型，建立热‑力耦合下的多参量嵌套机制，利用温度场计算结果、应变‑应力转换关系规范应力场的训练过程，实现装备温度‑应力耦合场的智能、高效计算。
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公开(公告)号：CN119202621A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411697377.7
申请日：2024-11-26
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F18/20 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06N7/01 , G08B31/00
Abstract: 本发明公开了复杂装备运动部件变工况可靠性预测与故障主动预警方法，属于复杂装备可靠性预测与故障预警领域，采用分数阶矩方法和优化校正方法获得复杂装备运动部件变工况可靠性数据；采集不同工况下复杂装备运动部件内部温度、驱动电机电压和电流、负载等数据，构建训练和测试数据集，建立预测不同工况参数下复杂装备运动部件可靠性的长短期记忆神经网络模型；实时监测复杂装备运行工况数据并输入到网络中，实现复杂装备运动部件可靠性预测，并在预测的运动部件可靠性低于规定要求时发出警报，实现故障主动预警。本发明探究了变工况下复杂装备运动部件可靠性演化机制，实现了可靠性准确预测和故障主动预警，有助于保证复杂装备安全可靠运行。
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公开(公告)号：CN119129416A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411259124.1
申请日：2024-09-09
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F30/27 , G01K7/02 , G01K7/16 , G01J5/00 , G06N3/0464 , G06N3/042 , G06N3/0442 , G06F119/08 , G06F119/12
Abstract: 本申请公开了一种温度场预测网络训练、装备温度场预测方法及相关设备，涉及温度场预测领域，方法包括：获取观察点的温度数据；将观察点和目标点作为节点构建距离邻接图；建立各节点间的传热路径，得到热网邻接图；将距离邻接图和热网邻接图进行加权，得到加权有向图；掩蔽加权有向图中的部分观察点的温度数据，得到插补数据集；利用插补数据集中的掩蔽观察点和非掩蔽观察点训练温度场预测网络，得到温度场预测模型；温度场预测网络为关系图卷积网络。本申请利用加权有向图进行温度场预测，利用关系图卷积网络模型捕捉节点间的空间和时间依赖关系，实现高精度的时空依赖关系表达，从而仅使用有限的实际温度数据即可预测未知目标点的温度。
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公开(公告)号：CN119046776A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411155682.3
申请日：2024-08-22
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F18/2411 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/2131 , G06F18/25 , G06F30/27 , G06N3/006 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N20/10 , G06F123/02 , G06F119/02
Abstract: 本申请公开了一种面向多源不确定稀疏样本的装备部件失效模式辨识方法，涉及装备失效辨识技术领域，该方法包括：考虑到装备实际服役过程中含有多源不确定噪声，将模型无关元学习应用到自适应滤波器，对其中多源不确定噪声进行滤波处理；进而结合短树变换与双流时空注意力深度神经网络，从多通道数据中获取时频和多尺度特征，增强失效特征的提取能力，降低失效辨识对数据量的依赖性；最后应用最小二乘支持向量机进行失效模式辨识，并采用冠豪猪算法确定最优超参数组合，提高了模型在装备部件实际服役复杂工况下的失效辨识能力，有效解决了现有技术中对含有多源不确定噪声稀疏数据的失效模式难以辨识的问题。
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公开(公告)号：CN118916743A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411028507.8
申请日：2024-07-30
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G01M13/00 , G01M13/04
Abstract: 本发明公开了一种自适应更新模型权重的装备故障诊断方法。本发明包括以下步骤：首先，收集装备在多个工况下的历史数据并进行数据预处理后，获得若干个辅助数据集和测试数据集，利用辅助数据集的分类准确率和分类能量构建辅助分类模型；基于测试数据集的分类能量确定故障诊断模型的预测分类准确率，根据预测的分类准确率决定是否更新模型权重，实现自适应模型权重更新，从而保证装备故障的高准确率诊断。本发明可以减少不必要的模型更新，仅在必要时候运行域适应方法，可以加速故障诊断流程，从而可以及时且有效对存在故障状态的装备进行排查和检修。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118596133A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410491083.2
申请日：2024-04-23
Applicant: 浙江大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了基于深度强化学习的多轴协作机器人动态路径规划方法，通过构建机器人的运动学模型与障碍物碰撞模型，设计机器人的深度强化学习模型，在深度强化学习模型中引入不相关的动态零均值高斯噪声来改善动作选择的探索性，并动态控制高斯噪声方差的大小，保持了算法探索过程与开发过程的平衡性，然后引入重要性样本回放机制，将样本数据误差大小作为衡量样本重要性的标准，并进行重要性排序，加大对排名靠前的数据样本进行抽取学习的概率，提高学习过程收敛速度，此外构建了充分考虑机器人动态避障规划特性的状态空间、动作空间以及机器人智能体交互过程的奖励函数促进机器人智能体更好地学习，最后智能体在仿真环境中不断策略迭代和更新，得到智能动态避障规划策略。
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公开(公告)号：CN118466392A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410608595.2
申请日：2024-05-15
Applicant: 浙江大学
IPC: G05B19/404
Abstract: 本发明公开一种计及异源误差的数控机床加工性能孪生优化方法，涉及机床加工性能优化领域，方法包括获取不同加工性能参数下的多源传感数据以及相应的加工表面粗糙度；构建振动特征标签；综合梯度提升与混合图注意力网络得到孪生加工性能代理模型，用于预测加工表面粗糙度；以异源误差作为约束条件、表面粗糙度和材料去除率作为优化目标，建立孪生加工性能优化模型求解最佳加工性能参数组合；确定加工性能参数的理想最优值并与历史数据库相比对，得到其实际最优值；构建虚拟调试平台；实时反馈到机床数控系统实现性能参数优化过程的闭环反馈。本发明能够实现数控机床加工性能参数的自适应优化，进而提高生产效率、节约经济成本。
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公开(公告)号：CN118386228A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410481954.2
申请日：2024-04-22
Applicant: 浙江大学
IPC: B25J9/16 , G05B23/02 , G06F18/2415
Abstract: 本发明公开了一种未来工厂开放环境下工业机器人运动平稳性分析方法。包括以下步骤：考虑开放环境下工业机器人中存在的多源不确定性参数，构建工业机器人运动速度偏差函数，建立工业机器人运动平稳性指标的失效概率表征模型。采用稀疏网格方法计算工业机器人运动速度偏差函数的分数指数矩目标值；建立含未知参数的混合概率分布模型，采用贝叶斯序列更新方法求解混合概率分布模型的未知参数，校正混合概率分布模型，最后计算工业机器人运动平稳性指标。本发明提供的工业机器人运动平稳性分析方法，考虑了未来工厂开放环境下存在的多源参数不确定性，以概率的方式度量了工业机器人运动平稳性，实现了工业机器人运动平稳性的快速准确分析。
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公开(公告)号：CN118331175A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410764447.X
申请日：2024-06-14
Applicant: 浙江大学
IPC: G05B19/404
Abstract: 本发明公开一种关联动静态误差的数控机床数字孪生同步演化控制方法，涉及数控机床控制技术领域，包括：分别构建数控机床几何模型和机理模型，并对二者涵盖的物理结构和软件控制进行混合功能语义建模，得到了数控机床数字孪生本征模型；关联动静态误差进行加工过程的同步演化，调控数控机床加工精度以满足产品质量要求；本发明考虑了数控机床运动轴制造装配误差，实现了对数控机床加工过程的数字孪生高保真映射；进一步，通过集成多场景感知信息构建得到能够整合数控机床加工全过程信息的信息集成模型，填补了现有技术关于场景感知信息不全面的缺陷；在同步演化过程中，综合考虑数控机床加工过程的动静态误差，能够准确在线推演在制品的加工质量。
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公开(公告)号：CN118260196A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410358568.4
申请日：2024-03-27
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种三维CAD软件功能缺陷的高效检测方法。分析三维CAD软件待测功能需求获得其涵盖的功能点，根据内在关联逻辑建立功能点关联关系图。根据缺陷关联度筛选测试用例，设计完全覆盖待测功能所涉及功能点的测试用例集。通过构建基于功能点间可达路径距离的功能点关联矩阵和测试用例对软件功能点的覆盖矩阵，动态计算每轮测试中每个测试用例的缺陷触发指数，并执行缺陷触发指数最大的测试用例，进而实现高效的功能缺陷检测。本发明提出的方法合理考虑了功能点与功能点之间、测试用例与功能点之间的关系，能够更加高效地发现三维CAD软件潜在的功能缺陷。
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