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公开(公告)号：CN119128412A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202410908911.8
申请日：2024-07-08
Applicant: 中国北方车辆研究所
IPC: G06F18/20 , G06F18/213 , G06N3/0442 , G06N3/082 , G06F123/02
Abstract: 一种基于深度学习的系统级整车振动预测方法，使用深度学习方法，给出了通过LSTM模型构建适当关联模型的方法；通过加入dropout层，丢弃不重要的振动时刻，实现对时序振动特征的提取，构建的关联模型具有更高的泛化性，能适应各种复杂问题的预测。与现有技术相比，该方法所构建的关联模型相对于传统的多体动力学模型，具有更低的时间、空间成本；相对于同一领域的FNN方法，更能体现系统级振动特性，并最终得到更高的预测精度。
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公开(公告)号：CN114565798B
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202210231033.1
申请日：2022-03-10
Applicant: 中国北方车辆研究所
IPC: G06V10/764 , G06V10/20
Abstract: 本发明属于动力装置故障诊断技术领域，具体涉及一种基于铁谱图像分析的动力装置磨损故障诊断方法及系统，包括：获取原始铁谱图像、图像预处理、磨粒特征提取、磨粒类型识别、磨损故障诊断、显示故障诊断结果。磨粒类型识别模型中采用Jaya算法对支持向量机分类模型的参数进行优化，实现磨粒类别快速精准识别；磨损故障分类中采用贝叶斯优化算法对堆叠降噪自动编码器结构进行优化，优化后的SDAE模型对故障特征重构，更能反映特征关键信息，因此将重构后的特征输入到Softmax分类器，能够进一步提高诊断的精度。该技术方案克服了传统动力装置故障诊断实施过程中遇到的速度慢、精度低、可解释性差等缺点，为动力装置的稳定运行提供有效保障。
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公开(公告)号：CN118245762B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410355115.6
申请日：2024-03-27
Abstract: 本发明公开了一种信号经验模态分解方法和系统，涉及信号分解技术领域，包括收集信号并进行预处理；采用顺序统计滤波器获取信号上下包络线；对信号进行逐层分解，获取不同频率信号分量，并进行质量评估，根据评估结果实施措施；对数据进行存储，设置数据安全保护。本发明通过收集信号进行预处理，采用顺序统计滤波器获取信号的上下包络线，采取自循环的方法对信号逐层分解，获取不同频率信号分量，抑制了传统经验模态分解方法的端点效应与模态混叠问题，从而提高整体分析准确性和分解效率。
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公开(公告)号：CN117972504A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202311642837.1
申请日：2023-12-04
Applicant: 中国北方车辆研究所
IPC: G06F18/241 , G06F18/10 , G06N3/0442 , G01M13/045
Abstract: 本发明为一种特种车辆推进动力装置轴承故障诊断方法，包括：采集数据、模型参数优化、噪声过滤、故障诊断。首先，通过加速度传感器采集特种车辆推进动力装置轴承设备在不同信噪比下的振动信号，并划分为训练集和测试集。其次，选取包络熵平均最小值作为适应度函数，利用WOA算法对VMD算法的分解参数进行优化。然后，通过VMD算法对原始振动信号进行模态分解，依据峭度准则过滤子模态信号中的无用噪声分量，选取有效故障分量进行振动信号重构，将重构后的训练集数据输入到BiLSTM神经网络进行训练。训练完成后，将测试集数据输入到BiLSTM神经网络中进行故障分类。本发明实现不同信噪比下的特种车辆推进动力装置轴承故障诊断，具有较高的诊断精度和较强的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN117763947A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311545273.X
申请日：2023-11-20
Applicant: 中国北方车辆研究所
IPC: G06F30/27 , G06F18/214 , G06F111/06 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种改进粒子群算法优化Elman神经网络(CPSO‑Elman)混合动力特种车辆需求功率预测方法，可用于提高特种车辆动力需求功率预测的精度。该方法包括：在Elman神经网络的基础上引入改进的PSO算法优化权值和阈值；根据数据在时间维度上的特征，设置延迟时间τ和嵌入维数σ，将单维输入数据转变为多维输入数据，并划分训练集和测试集；将功率时间序列输入预测模型进行预测，得到预测值。本发明的优点是：本发明在粒子群算法中添加了混沌扰动，以优化粒子的初始化分布及改进惯性权重，加快了粒子在解空间中的搜索能力，缩短了求解耗时，提高了计算效率。以经过优化后的权值和阈值赋值给Elman神经网络，可以加快模型预测的稳定性，提高训练速度和预测精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115391915A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202210981852.8
申请日：2022-08-16
Applicant: 中国北方车辆研究所
IPC: G06F30/15 , G06F30/27 , G06N3/12 , G06F111/04 , G06F111/06 , G06F119/14
Abstract: 本发明属于履带车辆技术领域，具体涉及一种高速履带车辆预张紧力的确定方法，包括如下步骤：建立高速履带整车系统拓扑图；建立履带下支段离散化质量模型；建立履带下支段连续体验证模型；校核离散化质量模型；建立负重轮、车体动力学模型；建立整车多层级耦合振动模型；建立路面不平度和不同车速的激励模型；构建同时通过性和任务负载稳定性的目标函数；设置预张紧力为设计变量并定义其变化范围；利用优化算法对不同结构质量和激励条件下的预张紧力进行寻优；将预张紧力最优解代入多层级耦合振动模型进行求解验证；本发明能够为高速履带车辆预张紧力的设置提供理论支撑。
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公开(公告)号：CN115203853A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210877373.1
申请日：2022-07-25
Applicant: 中国北方车辆研究所
IPC: G06F30/17 , G06F30/20 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及一种基于MATLAB GUI的履带车辆多工况车体振动特性仿真分析系统，属于履带车辆振动特性仿真领域。本发明的系统包括：多工况路面激励选择模块，负重轮相对位置定义模块，负重轮及车体质量定义模块，负重轮及悬架等效刚度阻尼定义模块，系统时域响应分析模块和系统振动特性曲线绘制模块。本发明在WINDOWS下，以MATLAB语言、MATLAB GUI为工具，仅需修改对应参数即可实现履带车辆振动特性分析模型的快速搭建，并内嵌了不同车速下标准路面激励作为输入，一键实现了振动特性的分析并可视化的呈现分析结果。本仿真系统的搭建，省去了大量重复的工作内容，通用性强，对操作人员专业能力要求相对较低，大大提高设计效率。
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公开(公告)号：CN113569332A
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202110673262.4
申请日：2021-06-17
Applicant: 中国北方车辆研究所
IPC: G06F30/15 , G06F30/20 , G06F119/02 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种托带轮疲劳可靠度计算系统、方法、履带车辆及程序产品，应用于履带车辆技术领域，基于工况分散性，通过多体动力学仿真模型、损伤响应面模型和MATLAB程序计算履带车辆托带轮的疲劳可靠度，解决了传统车辆结构疲劳可靠度预计方法无法基于工况强随机性和载荷强非线性的问题，该方法计算简便、易懂、运算量小，成本低，具有较强工程适用性。
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公开(公告)号：CN108182306B
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN201711366868.3
申请日：2017-12-18
Applicant: 中国北方车辆研究所
IPC: G06F30/15 , G06F17/15 , G06F119/04 , G06F119/14
Abstract: 本发明属于车辆动力传动装置研究技术领域，具体涉及一种车辆动力传动装置磨粒特征参数退化失效阈值的确定方法。与现有技术相比较，本发明以车辆动力传动装置关键摩擦副几何特征参数失效阈值为依据，以基于磨粒特征参数退化数据和几何特征参数退化数据的可靠度评估结果相等为原则，实现了磨粒特征参数退化失效阈值的合理估计，为车辆动力传动装置高精度的失效分析、状态评估和故障检测提供了基础。
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公开(公告)号：CN108182306A
公开(公告)日：2018-06-19
申请号：CN201711366868.3
申请日：2017-12-18
Applicant: 中国北方车辆研究所
Abstract: 本发明属于车辆动力传动装置研究技术领域，具体涉及一种车辆动力传动装置磨粒特征参数退化失效阈值的确定方法。与现有技术相比较，本发明以车辆动力传动装置关键摩擦副几何特征参数失效阈值为依据，以基于磨粒特征参数退化数据和几何特征参数退化数据的可靠度评估结果相等为原则，实现了磨粒特征参数退化失效阈值的合理估计，为车辆动力传动装置高精度的失效分析、状态评估和故障检测提供了基础。
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