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公开(公告)号：CN117930662A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410110106.0
申请日：2024-01-26
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种基于MIMO‑BRB‑PSO的伺服系统参数优化计算方法。该方法首先对PSO算法的惯性权重和正加速度常数等参数进行初始化，同时迭代更新粒子位置和速度，并计算粒子的适应度值。随后，基于历史粒子的惯性权重和适应度值，构造MIMO置信规则库推理模型，并通过置信推理来获取PSO算法的运行参数。接着，重复前面的过程，计算当前粒子的适应度值，并结合其惯性权重作为MIMO置信规则库推理模型的输入，可进一步获取下一个粒子的最佳运行参数。以此类推，通过迭代不断最终得到历史全局最优值，实现伺服系统的参数优化计算。本发明通过对运行参数的自适应调整，提高了方法的优化精度。
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公开(公告)号：CN111428386B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202010320015.1
申请日：2020-04-22
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于复杂网络的电梯曳引机转子故障诊断信息融合方法。本发明通过计算特征参数间的Pearson系数获取其相关性，根据相关性强弱对特征参数进行分组；分别根据各组的故障样本数据，计算样本数据向量间的相似度，构建故障数据复杂网络；利用复杂网络社团划分方法获取各组的似然信度表和参考中心向量，进而得到相应的参考证据；针对在线获取的故障特征向量，分别激活各组的诊断证据，利用Dempster组合规则进行证据融合，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。本发明在复杂网络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电梯曳引机转子故障诊断精度。
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公开(公告)号：CN113034855B
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202110254595.3
申请日：2021-03-09
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G08B21/10
Abstract: 本发明公开了一种基于NPR缆索滑动力监测的边坡滑坡预警方法。本发明首先构造边坡滑动力预测的证据推理模型，它的输入变量为当前时刻NPR锚索传感器采集的滑动力监测值、当前时刻与历史时刻滑动力监测值之间的差值，输出变量为边坡的未来滑动力预测值；然后构造参考证据矩阵（REM）建模输入输出变量之间的映射关系；当在线获取输入变量样本时，通过REM获得它激活的证据，通过证据推理算法融合所有输入变量样本激活的证据，得到融合结果，通过融合结果推算出未来时刻边坡滑动力的预测值，并设定报警阈值实施超限报警；利用序列线性规划方法，实时更新REM用于下一时刻的滑动力预测，本发明的预测值具有较高的预测精度。
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公开(公告)号：CN114291675A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202111368497.9
申请日：2021-11-18
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于复杂网络与置信规则推理的电梯故障诊断方法，属于机电设备状态监测与故障诊断技术领域。本发明结合复杂网络和置信规则推理方法，对电梯系统部件的物理量和电梯故障类型之间的非线性关系进行建模。首先，针对电梯系统部件的物理量时间序列，利用可视图方法将其转换为复杂网络；其次，构建置信规则库，其输入为复杂网络统计特征参数，输出为电梯故障类型；然后，根据在线监测样本激活置信规则，并使用证据推理算法融合激活规则，进而得到估计结果；最后，构建多目标优化模型对置信规则库的参数进行优化。本发明得到的推理结果将比单个部件的物理量时间序列样本得到的结果更为准确。
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公开(公告)号：CN113515823A
公开(公告)日：2021-10-19
申请号：CN202110830102.6
申请日：2021-07-22
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F30/17 , G06F40/216 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于复杂网络的电梯机械结构建模与模块划分方法。本发明首先，以电梯零件作为最小功能单元，利用复杂网络建模方法，将零件抽象成网络的节点，零件的描述信息作为节点的属性，将零件之间的物理连接关系抽象为网络的边，以此构建电梯机械结构网络模型。其次，根据网络拓扑结构信息，对其进行社团划分，得到初步模块划分；然后，依据社团内所有节点的描述信息，建立社团主题词向量，进而计算社团相似度；最后，根据社团相似度阈值对社团进行合并，获得最终的模块划分结果。本发明考虑对节点数据附加文本描述信息，根据描述信息并利用文本数据的分析方法，对社团进一步合并，以提高了划分结果的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113139601A
公开(公告)日：2021-07-20
申请号：CN202110447089.6
申请日：2021-04-25
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于LSTM和注意力机制的道岔故障检测方法。本发明在电动转辙机正常以及不同故障状态下采集三相电流中A相的电流信号，通过采样和拼接获得故障样本集；对每条电流信号样本进行有重叠的连续采样并分段；构建组合忘记门单元、输入门单元、输出门单元的LSTM特征提取层；构建注意力机制网络层，得到各采样片段的贡献度；将网络输出线性化，得到最终的预测值。基于给定比例的训练集、验证集和测试集，对分类模型进行训练，采用Adam算法对模型进行优化，选用交叉熵作为损失函数，通过参数选取获得最优模型。本发明采用端到端结构，不依赖于人工特征提取，给了模型更多能够根据数据自动调节的空间，增加了模型的契合度。
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公开(公告)号：CN119578560B
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510144732.6
申请日：2025-02-10
Applicant: 杭州电子科技大学 , 宁夏石化银骏安全技术咨询有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于动态时序因果网络的故障根因溯源方法，该方法通过对正常模式和故障模式的时间序列数据进行滑窗提取子时间序列；利用正常模式的子时间序列构建的因果网络，计算各条边的因果强度波动范围#imgabs0#；将每一个由故障模式的子时间序列构建的因果网络，通过判断各条边的因果强度是否超出了允许波动范围#imgabs1#，找出网络中的异常因果关系，计算得到一个故障根因的信度分布；最后对所有得到的故障根因的信度分布进行融合处理，得出最终的故障根因的信度分布，根据该分布确定故障根因；本发明能够更精准地捕捉变量之间因果关系的动态变化，实现故障根因的准确定位。
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公开(公告)号：CN119578560A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202510144732.6
申请日：2025-02-10
Applicant: 杭州电子科技大学 , 宁夏石化银骏安全技术咨询有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于动态时序因果网络的故障根因溯源方法，该方法通过对正常模式和故障模式的时间序列数据进行滑窗提取子时间序列；利用正常模式的子时间序列构建的因果网络，计算各条边的因果强度波动范围#imgabs0#；将每一个由故障模式的子时间序列构建的因果网络，通过判断各条边的因果强度是否超出了允许波动范围#imgabs1#，找出网络中的异常因果关系，计算得到一个故障根因的信度分布；最后对所有得到的故障根因的信度分布进行融合处理，得出最终的故障根因的信度分布，根据该分布确定故障根因；本发明能够更精准地捕捉变量之间因果关系的动态变化，实现故障根因的准确定位。
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公开(公告)号：CN118821874B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411314096.9
申请日：2024-09-20
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06N3/0499 , G06N3/084 , G06N3/088
Abstract: 本发明公开了一种基于反馈特征提取和因果反演辨识的智能系统评估方法，该方法首先采集N个输入特征，P组数据的原始训练集，Q组数据的测试集。其次识别原始训练集中数据的降维特征，通过负载矩阵反向识别原始训练数据集的关键特征，原始训练集被化简为包括F个关键特征。然后从原始训练数据集中随机采样，生成多个子训练集，构建多个训练BP子模型并使用子训练集训练，通过比较误差识别并剔除异常数据，原始训练集被简化为包括S组数据。最后构建测试BP模型使用简化后的训练集训练，得到智能系统的评估结果，并通过测试集进行预测。本发明突破了传统维度约简后所提取特征不再具有原始特征空间物理含义的局限性。
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公开(公告)号：CN118333161B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410753342.4
申请日：2024-06-12
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多种群竞争多目标优化置信规则库的优化方法，该方法首先采集地铁隧道施工数据，构建初始置信规则库模型，进行置信规则库参数编码，对差分进化算法、遗传算法、粒子群算法三种智能优化算法的参数进行设置。其次将编码结果作为智能优化算法初始子种群的个体，进行独立进化，产生下一代新种群。然后计算新种群中个体的适应度值，进行选择操作，将初始种群中的个体替换为选择后的个体。最后三种智能优化算法，每隔N代进入竞争型分配机制，进行种群个体数量的重新划分，得到最优的置信规则库参数。本发明通过将智能优化算法组合使用，提高搜索效率和准确性，节省时间成本。
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