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公开(公告)号：CN108596210B
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN201810268353.8
申请日：2018-03-29
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明公开了一种机械部件对接状态的智能识别系统及方法，该系统包括：对接数据采集单元、对接数据库、对接数据预处理单元、对接状态标注单元、分类模型训练单元及对接状态预测单元；上述各单元依次连接，此外对接数据预处理单元还与对接状态预测单元相连。该方法包括：提取历史对接数据，进行预处理；对接状态标注；训练得到分类模型；采集当前对接数据，进行预处理；将其输入分类模型中，完成对接状态预测。本发明提出的机械部件对接状态的智能识别系统及方法，实现了机械部件对接状态的实时监测和智能预警，能够实时获取对接状态，及时发现问题以保证高质量的完成对接。
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公开(公告)号：CN111931601A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202010708530.7
申请日：2020-07-22
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06K9/00 , G06K9/62 , G01M13/021 , G01M13/028
Abstract: 一种齿轮箱错误类别标签修正系统及方法，该系统包括：时域特征提取融合模块、样本权重赋予模块、错误标签筛选模块和错误标签修正模块，时域特征提取融合模块提取并拼接齿轮箱振动信号不同模态分量的时域统计特征，样本权重赋予模块通过堆栈自编码获得时域统计特征的降维特征后，使用孤立森林改变不同样本在堆栈自编码训练中的权重，并估计出错误标签的比例，错误标签筛选模块对降维特征通过聚类方法挑选出错误标签率低的样本，错误标签修正模块根据错误标签率低的样本以及权重进行分类器训练，获取所有样本的信息熵，根据信息熵阈值实现样本标签的修正。降低错误的标签对分类器训练的不良影响，提高错误标签修正的正确率。本发明能够将错误标签样本的比例降低到2.5％以内。
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公开(公告)号：CN106150514B
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN201610497469.X
申请日：2016-06-29
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供一种TBM振动液压状态监控系统，包括三轴振动加速度传感器、压力传感器、信号调理板、信号采集系统，所述三轴振动加速度传感器安装在TBM主机上振动较大的位置，用于检测振动加速度，并输出压力信号，所述压力传感器安装在TBM液压系统中，用于检测液压系统压力，并输出电流信号，所述信号调理板将所述电流信号转化为电压信号输出，所述信号采集系统采集三轴振动加速度传感器以及信号调理板输出的电压信号，实现对TBM振动和液压状态的在线连续监控。基于本发明监控系统，可实现对TBM振动和液压信号的连续采集，对整机状态连续监控，为TBM整机的健康监测提供数据基础。
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公开(公告)号：CN108596210A
公开(公告)日：2018-09-28
申请号：CN201810268353.8
申请日：2018-03-29
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明公开了一种机械部件对接状态的智能识别系统及方法，该系统包括：对接数据采集单元、对接数据库、对接数据预处理单元、对接状态标注单元、分类模型训练单元及对接状态预测单元；上述各单元依次连接，此外对接数据预处理单元还与对接状态预测单元相连。该方法包括：提取历史对接数据，进行预处理；对接状态标注；训练得到分类模型；采集当前对接数据，进行预处理；将其输入分类模型中，完成对接状态预测。本发明提出的机械部件对接状态的智能识别系统及方法，实现了机械部件对接状态的实时监测和智能预警，能够实时获取对接状态，及时发现问题以保证高质量的完成对接。
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公开(公告)号：CN108536939A
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201810268376.9
申请日：2018-03-29
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明公开了一种起重机车桥系统寿命预测方法及系统，该方法包括：建立深度学习的寿命预测循环神经网络结构；基于寿命预测循环神经网络结构训练得到寿命预测模型；利用寿命预测模型对起重机车桥系统的寿命进行预测。该装置包括依次连接的：寿命预测循环神经网络结构建立单元、寿命预测模型建立单元以及寿命预测单元。本发明的起重机车桥系统寿命预测方法及系统，采用深度学习循环神经网络对车桥寿命进行预测，将循环神经网络运用在有时序因素的寿命预测上，样本需求大，预测结果更准确。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108535648A
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201810268354.2
申请日：2018-03-29
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种电机故障诊断方法和系统，该方法通过获取交流电机的振动信号，并提取所述振动信号的特征向量；将所述振动信号的特征向量作为目标Softmax回归模型的输入，通过所述目标Softmax回归模型进行电机的故障诊断。从而实现了对交流电机进行精准分类诊断的目的，弥补了传统电机故障诊断方法自主学习能力弱；鲁棒性、泛化性差的劣势。
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公开(公告)号：CN108533572A
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201810267599.3
申请日：2018-03-29
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明涉及一种起重机液压系统健康评估方法和系统，包括：采集整个液压系统各个部分的液压油压力、单位时间内流量以及温度信息；对得到的各个部分的液压油压力、单位时间内流量进行推理，判断当前整个液压系统中的流量和压力是否正常，从而判断整个液压系统的状态以及存在的问题；根据数据采集步骤得到的各个部分的液压油压力、单位时间内流量，判别当前起重机的工作状态以及当前状态与标准状态的差别，并融合所述知识推理步骤对当前液压系统的状态以及存在的问题进行准确的判别。本发明融合了知识推理和多类高斯判别分析方法，提高了起重机液压系统健康评估结果的准确性与可靠性，解决了一般健康评估中存在的评估不准确的问题。
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公开(公告)号：CN106296705A
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201610680079.6
申请日：2016-08-17
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T2207/30208
Abstract: 本发明提供了一种面向无人机成像色度的快速自动标定装置与方法，步骤1：将标定色板放置在待采集图像的农作物处，使得标定色板与地面成0度角并与农作物高度基本平齐；步骤2：控制无人机按照设定的轨迹飞行，采集包含标定色板的图像以及不包含标定色板的图像，并存储；步骤3：从无人机采集的图像中找出包含色板的图像，通过图像处理模块获取颜色标定矩阵；步骤4：将由步骤3获得的标定矩阵应用于不包含标定色板的图像，标定所述不包含标定色板图像的色度，完成标定。本发明能够保证标定颜色的一致性，提高后续图像定量分析的精度，且标定自动化程度高，速度快，具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN106197886A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610497436.5
申请日：2016-06-29
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明公开了一种液压缸内泄漏故障诊断评估方法，属于设备健康监控领域，特别涉及液压缸内泄漏的监测和泄漏等级分类。该方法结合小波分解和BP神经网络，通过采用小波分析的方法分割液压缸进口压力信号，提取分段时域特征，并采用BP神经网络方法建立液压缸泄漏等级的评估方法。通过实验，说明了方法的有效性，能够准确的实现对液压缸内泄漏的诊断。该方法通过液压缸中常备的进口压力传感器，即可以准确检测液压缸的内泄漏，并能够检测液压缸内泄漏的等级，简单实用的实现了液压缸内泄漏的检测。本方法不需要额外传感器的添加，可实现对工业中常用的液压缸内泄漏的诊断，避免由于液压缸内泄漏造成的事故。
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公开(公告)号：CN106150514A
公开(公告)日：2016-11-23
申请号：CN201610497469.X
申请日：2016-06-29
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供一种TBM振动液压状态监控系统，包括三轴振动加速度传感器、压力传感器、信号调理板、信号采集系统，所述三轴振动加速度传感器安装在TBM主机上振动较大的位置，用于检测振动加速度，并输出压力信号，所述压力传感器安装在TBM液压系统中，用于检测液压系统压力，并输出电流信号，所述信号调理板将所述电流信号转化为电压信号输出，所述信号采集系统采集三轴振动加速度传感器以及信号调理板输出的电压信号，实现对TBM振动和液压状态的在线连续监控。基于本发明监控系统，可实现对TBM振动和液压信号的连续采集，对整机状态连续监控，为TBM整机的健康监测提供数据基础。
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