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公开(公告)号：CN115795275A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211398056.8
申请日：2022-11-09
Applicant: 山东大学
IPC: G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/24 , G01M13/045
Abstract: 本发明提供了一种基于变分模态分解与小波联合去噪的轴承故障诊断方法，对联合去噪后的信号进行多尺度特征熵提取；根据提取的多尺度熵以及预训练的神经网络模型，得到轴承故障诊断结果；其中，联合去噪，包括：采用能量差异法则确定最优分解模态层数Kbest，对振动信号进行变分模态分解得到Kbest个模态分量，计算各相邻模态的互信息熵；根据计算得到的互信息熵，确定信号高频分量模态与低频分量模态的分界点，对高频分量模态进行小波阈值函数去噪，将低频分量模态与去噪后的高频分量模态进行重构得到联合去噪后的信号；本发明能够较大程度地保留原有信号特征的同时消除噪声的干扰，提高了故障诊断的效果。
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公开(公告)号：CN115791984A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211397621.9
申请日：2022-11-09
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明涉及疲劳损伤定位技术领域，提供了一种用于金属材料的疲劳损伤定位方法及系统，包括：获取金属材料的每条传感路径上的非线性响应信号；对非线性响应信号进行傅里叶变换，提取基波和三次谐波，并基于基波和三次谐波，计算得到三阶非线性系数；将三阶非线性系数作为损伤因子，结合概率成像算法，得到金属材料中各成像点的损伤存在概率，其中，每个成像点的损伤存在概率由所有传感路径上的损伤存在概率线性叠加而成。具有检测尺度小、范围广、抗干扰强等优势。
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公开(公告)号：CN114061474B
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN202111348521.2
申请日：2021-11-15
Applicant: 山东大学
IPC: G01B11/16
Abstract: 本发明提供了一种植入式光纤光栅传感器复合材料结构的低速冲击定位方法，将预处理后的测试信号与对应的FBG传感器的参考信号进行相关性评估，得到多个相关距离向量；将得到的相关距离向量进行逐元素相乘并按对应冲击位置的形式生成相似性矩阵，取相似性矩阵的最低值元素所在的网格位置作为预测结果；基于得到的网格位置，对预处理后的波长信号进行小波包分析，得到网格各角的信号能量；以网格位置的已知FBG传感器位置作为原点，以基于对数距离路径损耗模型得到的传输路径作为半径画圆，所有圆交叉组成的公共区域作为预测冲击位置；本发明可在低频、小数据样本下实现冲击定位，有效缩短了实验周期，具有普适性。
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公开(公告)号：CN115266587A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210898175.3
申请日：2022-07-28
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明公开了一种HG NPs@Ta2C MXene/Au/TFBG生物传感探头及其制备方法与应用，制备方法，包括如下步骤：采用两次真空热蒸发镀膜沉积的方式在TFBG光纤上沉积Au膜；将Ta2C MXene粉末超声分散在水中，静置，固液分离，得Ta2C MXene分散液；取Ta2C MXene分散液，向其中加入NaBH4至完全混合，然后加入氯化钴，制备钴纳米粒子；在氯金酸溶液中，以钴纳米粒子为模板，使用化学还原法合成HG NPS/Ta2C Mxene；将带有金涂层的TFBG浸没在HG NPS/Ta2C Mxene分散液中，通过光诱导沉积方法，实现带有金涂层的TFBG和HG NPs/Ta2C MXene的组装，即得目标传感探头。通过选择SARS‑CoV‑2病毒最特别的OFR1区(一段)和最敏感的N区(三个片段，标记为N1，N2，N3)组合成四联混合探针系统。有效增加了二级构象结构核酸序列的捕获概率。
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公开(公告)号：CN113960171B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202111248318.8
申请日：2021-10-26
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明提供了一种基于超声导波的损伤识别方法及系统，获取基准信号与损伤信号；对获取的基准信号与损伤信号进行相关性分析，基于相关性分析结果进行损伤指数计算；根据各个路径的损伤指数，去除低于预设阈值的对应路径，仅保留受损伤影响的路径；通过对受损伤影响的路径的散射信号进行加权运算，利用复杂连续小波变换求解飞行时间；将飞行时间与损伤指数带入概率融合框架中，得到不同位置存在损伤的概率；本发明将改进的概率损伤成像算法与椭圆轨迹法进行融合，将路径筛选后剩余路径的损伤特征值输入概率融合框架，在数据轻量化的前提下实现了损伤的精确识别。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115081273A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210645136.2
申请日：2022-06-09
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明公开了一种基于显式Wilson‑θ的翼状结构动态载荷识别算法及系统，包括：建立模态空间下的翼状结构运动微分方程；将物理空间下的离散多自由度显式Wilson‑θ法转换到模态空间下的连续系统显式Wilson‑θ法；利用模态空间下的连续系统显式Wilson‑θ法，得到翼状结构动态载荷识别模型；对所述翼状结构动态载荷识别模型进行正则化处理；通过对翼状结构有限元模型进行模态分析，得到模态阻尼矩阵和刚度矩阵，以及翼状结构在不同载荷下的加速度响应；基于所述模态阻尼矩阵、刚度矩阵和加速度响应数据，以及正则化处理后的翼状结构动态载荷识别模型，得到载荷识别结果。本发明能够解决物理空间下的离散多自由度系统在自由度较多求解耗时长，精度差的问题。
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公开(公告)号：CN114993677A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210509748.9
申请日：2022-05-11
Applicant: 山东大学
IPC: G01M13/045 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种不平衡小样本数据的滚动轴承故障诊断方法及系统，包括：获取滚动轴承的声纹信号数据；对采集到的数据进行降维、位置编码和填充处理；基于预训练的故障诊断模型以及所述滚动轴承的声纹信号数据，进行故障诊断，得到滚动轴承的故障类型；其中，所述故障诊断模型由预训练好的基于多头自注意力机制的自“编码‑解码”模型中的编码部分与多头自注意力机制分类器搭建。本发明通过基于多头自注意力机制的自“编码‑解码”模型实现了模型预训练，解决了将多头自注意力机制应用到多模态任务数据需求问题，并有效提升了模型训练效率与故障诊断准确率。
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公开(公告)号：CN114720129A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210300479.5
申请日：2022-03-25
Applicant: 山东大学
IPC: G01M13/045 , G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q10/04
Abstract: 本发明提供了一种基于双向GRU的滚动轴承剩余寿命预测方法及系统，获取滚动轴承的振动信号；根据获取的振动信号和预设卷积神经网络模型，得到滚动轴承的退化指标估计值；根据退化指标估计值和预设第一BiGRU模型，得到退化指标预测值；根据退化指标估计值和预设第二BiGRU模型，得到剩余使用寿命预测值；根据得到的退化指标预测值和剩余使用寿命预测值进行滚动轴承的状态评估；本发明从轴承原始状态信号中自动提取退化趋势，并有效捕捉时间序列信号之间隐藏的长期相关性，实现了轴承剩余寿命准确预测。
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公开(公告)号：CN112216085B
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202010966981.0
申请日：2020-09-15
Abstract: 本发明公开一种基于边缘计算和在线更新样本智能识别的装备关键承力结构件健康监测系统。系统包括中心云计算层、边缘云计算层和边缘端计算层。其中，中心云计算层通过接收和存储来自边缘云计算层的数据，实现对入云的所有安全状态信息的实时监控和预警；通过动力学仿真模型建立、微弱信号故障增强、特征提取和降维、特征子集构建、子模型构建与集成，实现离线故障诊断模型的训练。边缘云计算层通过任务调度算法将计算任务分配到最优的边缘计算节点，实现故障诊断模型更新的任务调度；通过局域网络汇聚边缘端计算层的数据和故障诊断结果，实现数据传输的优先级调度并对传感器采集到的数据实时监控。边缘端计算层通过在边缘计算节点上部署故障诊断模型，就近对安全情况进行评估，实现故障的在线监测；通过基于DS的证据加权融合算法识别更新样本，实现故障诊断模型的更新。本发明将边缘计算技术融入关键承力结构件健康监测系统，提供相互连接的计算和存储资源架构，利用近端边缘计算节点资源监测故障并在线更新故障诊断模型，有效减少了网络数据的传输量并提高了故障诊断的准确性和时效性。
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公开(公告)号：CN114154220A
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202111469982.5
申请日：2021-12-03
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明属于横梁结构损伤识别技术领域，提供了一种横梁结构的应变变化率损伤识别方法及系统。其中，该方法包括离散化横梁结构，并基于有限元模型进行FBG传感器网络虚拟布点；基于FBG传感器网络虚拟布点及逆有限元方法的加权最小二乘泛函数，计算结构分析应变，再结合边界条件进行位移重构；根据重构误差，判断FBG传感器布局是否需要优化，若是，则优化FBG传感器布局并将其粘贴到实际横梁结构；否则，按照FBG传感器网络虚拟布点方式直接布局到实际横梁结构上；基于实际横梁结构上的FBG传感器，结合逆有限元法和边界条件，得到全场重构位移，求导得到全场应变，进而得到应变变化率；基于应变变化率及残差神经网络，对横梁结构的损伤进行定位和量化。
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