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公开(公告)号：CN118228474A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410337086.0
申请日：2024-03-22
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06F30/20 , G06F18/243 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种特高压断路器可靠性建模及剩余寿命评估方法，通过FTA方法筛选关键部件并建立系统结构，从断路器内部关键组件的退化过程入手，完成断路器可靠性模型的构建，实现各组件剩余寿命评估预测以及断路器运行状态的实时监测，并给出检修策略的制定方案。本发明建模手段简单、高效。
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公开(公告)号：CN115114741A
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202210693916.4
申请日：2022-06-19
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06F30/17 , G06F30/20 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种基于极大似然估计法MLE的变速器首次故障行驶里程数据的分布拟合方法，该方法画出行驶里程数据的直方图，基于极大似然估计法，分别使用指数分布、正态分布、对数正态分布、威布尔分布四种数学模型对数据进行拟合与分析，得到四个具体的模型。最后进行各模型之间的对比与分析，综合考虑模型精度与实际应用，选出最优分布模型。本发明能精准得到最优模型。
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公开(公告)号：CN108984997B
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN201811141726.1
申请日：2018-09-28
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明提出了一种基于熵值的离心泵故障诊断方法，称为复合多维多尺度符号动力学熵(CMvMSDE)。首先，为克服传统粗粒化过程中尺度增加而产生复杂度估计不准确和结果波动性较大的缺点，本文提出了复合多尺度粗粒化过程，利用滑动窗口进行多尺度分割，提高了方法的稳定性。其次，基于多变量相空间重构技术，将一维的符号动力学熵拓展到多维符号动力学熵，从而提出复合多维多尺度符号动力学熵。本文所提的CMvMSDE可提高故障特征提取能力，并可进一步丰富熵值理论。最后，结合逻辑回归分类器，有效识别不同的离心泵故障，并且识别率为100％。
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公开(公告)号：CN109029989B
公开(公告)日：2020-02-14
申请号：CN201811140317.X
申请日：2018-09-28
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明提出了一种基于红外热成像的齿轮箱故障诊断方法，相比于传统的振动诊断技术，它具有非接触、检测面积大、识别率高和直观可靠等优点。红外热成像诊断技术首先利用红外热像仪采集齿轮箱的红外热谱图；然后，利用卷积神经网络提取故障特征；最后，将故障特征输入到Softmax分类器中，自动识别齿轮箱的不同故障类型。
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公开(公告)号：CN109029989A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201811140317.X
申请日：2018-09-28
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明提出了一种基于红外热成像的齿轮箱故障诊断方法，相比于传统的振动诊断技术，它具有非接触、检测面积大、识别率高和直观可靠等优点。红外热成像诊断技术首先利用红外热像仪采集齿轮箱的红外热谱图；然后，利用卷积神经网络提取故障特征；最后，将故障特征输入到Softmax分类器中，自动识别齿轮箱的不同故障类型。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105701342B
公开(公告)日：2018-05-22
申请号：CN201610019631.7
申请日：2016-01-12
Applicant: 西北工业大学
IPC: G16H50/50
CPC classification number: Y02A90/26
Abstract: 本发明公开了一种基于代理的直觉模糊理论医疗诊断模型的构建方法及装置，将传感器技术和人工智能技术，实现对病患症状的远程自动采集与传输；进而通过基于直觉模糊集理论建立的智能医疗诊断模型，对病患的症状进行诊断分析；通过对系统的知识模块，即症状‑疾病知识库和疾病‑医药知识库，持续的更新完善，改善和提高系统的诊断效果；在现有医疗人员、资源和技术有限，中国人口老龄化加剧的情况下，将AIMD设计实体化为ATM并安装在老年社区，通过自助终端服务，为患者提供便捷高效的医疗服务，有效的缓解了医疗压力，该医疗服务模式既节省了医疗就诊时间，又降低了医疗成本。
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公开(公告)号：CN104217251B
公开(公告)日：2017-04-05
申请号：CN201410392853.4
申请日：2014-08-12
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06Q10/04
Abstract: 本发明公开了一种基于K2算法的装备故障贝叶斯网络预测方法，用于解决现有装备故障贝叶斯网络预测方法搜索效率低的技术问题。技术方案是采用基于K2搜索算法的FPBN网络结构学习算法构建能够真实反映故障数据集内各变量关联关系的FPBN网络结构，从而建立FPBN模型。最终，基于建立的故障预测模型，利用参数学习算法预测装备的实际运行状态。该方法以K2搜索算法为基础，将故障知识、专家经验和故障数据进行有效融合，解决了装备预测过程中系统向FPBN转化建模困难的问题。另外，FPBN‑K2算法计算过程全部采用确定性搜索算法，无需进行多次重复搜索，降低了搜索空间并减少了评分函数计算次数，提高了FPBN网络结构学习算法的搜索效率。
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公开(公告)号：CN104407589B
公开(公告)日：2017-01-25
申请号：CN201410699286.7
申请日：2014-11-26
Applicant: 西北工业大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明公开了一种面向车间制造过程的实时生成性能主动感知与异常分析方法，用于解决现有方法实用性差的技术问题。技术方案是通过应用物联技术于关键制造资源，形成多源制造信息的实时感知，并建立关键生产性能与各分散实时制造数据之间的关系；针对生产过程的异常建立异常评价规则库，进而当感知到制造过程的关键生产性能时，基于决策树方法进行增值处理，以更好地辅助生产管理者及时、精确地获取生产异常信息并快速地做出最优的决策，缩短优化时间。该方法在生产异常来临时，快速地获取生产异常状态及异常原因，及时将异常信息发布给生产管理者，节省了异常排查时间，减少异常发生对生产过程的影响，保障生产过程稳定可靠地运行，实用性好。
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公开(公告)号：CN105825045A
公开(公告)日：2016-08-03
申请号：CN201610140031.6
申请日：2016-03-11
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06F19/00
CPC classification number: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种多阶段任务系统可修备件需求预测方法，用于解决现有方法备件需求预测效果差的技术问题。技术方案是首先分析不同阶段任务所要求的装备部件组成，确定部件及系统状态，包括运行状态及失效状态；其次，对每个部件(组)进行其失效模式建模，计算出其在整个阶段任务的可用度。当有备件且备件可修时，将系统中的不同部件及其相应备件作为一个部件组整体考虑；然后，在一定排序规则的前提下生成该多阶段任务系统的BDD模型；最后，基于所建立的BDD模型和部件(组)的马尔科夫链，计算出相应备件数量下该阶段任务系统的可靠性，与所要求的任务系统可靠性进行比较，从而预测该可修系统的可修备件需求量，可修备件需求预测精确。
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公开(公告)号：CN104112181A
公开(公告)日：2014-10-22
申请号：CN201410267863.5
申请日：2014-06-12
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06Q10/06
Abstract: 本发明公开了一种基于层次分析法的系统信息安全贝叶斯网络评估方法，主要包括如下步骤：明确问题，对信息安全评估任务进行分析，根据层次分析法原理建立信息安全评估层次分析法指标体系，构建信息安全评估层次分析法模型；将层次分析法模型中的指标体系转化为信息安全贝叶斯网络评估模型的网络结构，用网络结构表达指标体系中各层元素及其关联关系；根据层次分析法模型中各指标权重参数计算信息安全贝叶斯网络评估模型中节点的条件概率；基于贝叶斯定理对信息安全贝叶斯网络评估模型进行推理分析，找出信息安全的潜在威胁与薄弱环节。本发明利用贝叶斯网络基于概率不确定性推理的特点提高了分析过程的准确性。
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