公开(公告)号：CN114858467B

公开(公告)日：2023-05-26

申请号：CN202210589677.8

申请日：2022-05-26

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 覃程锦 ,  金衍瑞 ,  刘成良 ,  陶建峰 ,  黄国强 ,  武睿宏

IPC: G01M15/11 ,  G01M15/12 ,  G06F18/10 ,  G06F18/24 ,  G06F18/213 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442

Abstract: 本发明提供了一种柴油机抗噪和跨噪声域失火诊断方法及系统，包括：在线采集柴油机气缸盖的振动信号；基于噪声叠加原理，设计残差卷积预处理模块对柴油机气缸测得的原始振动信号进行降噪预处理，利用残差损失构造损失函数用于模型训练；设计多尺度卷积模块对预处理后信号提取不同时间尺度的故障特征；利用LSTM对步骤S3处理后的信号提取信号依赖特征；利用TensorFlow框架下的Keras包构建柴油机失火诊断模型并进行训练，并根据诊断结果与实际对比评估模块性能。本发明融合残差卷积预处理和多尺度卷积长短期记忆网络，充分挖掘柴油机失火本质特征，实现强噪声及不同噪声域下的柴油机失火智能诊断。

公开(公告)号：CN114972994A

公开(公告)日：2022-08-30

申请号：CN202210594109.7

申请日：2022-05-27

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 覃程锦 ,  黄国强 ,  刘成良 ,  陶建峰 ,  余宏淦 ,  武睿宏

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/40 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  E21D9/06

Abstract: 本发明提供了一种盾构机施工掌子面地质类型识别方法及系统，包括：步骤S1：采集施工时的装备状态参数数据并进行预处理；步骤S2：对原始数据进行标准化并进行特征提取；步骤S3：提取同维度的二维特征并输送至二维卷积神经网络得到识别结果；步骤S4：搭建二维卷积神经网络处理提取到的二维特征并进行训练；步骤S5：根据测试集测试结果评估识别效果。本发明通过相关性分析选取了多个盾构机的掘进参数，有利于更全面地反映盾构机施工时掌子面的地质信息；通过组合多条数据形成一个二维图像数据并输入改进的多头自注意力块，能充分挖掘当前工作面的地质信息以及相邻工作面的关联信息。

公开(公告)号：CN115559737A

公开(公告)日：2023-01-03

申请号：CN202210396985.9

申请日：2022-04-15

Applicant: 上海交通大学 ,  上海智能制造功能平台有限公司

Inventor： 覃程锦 ,  武睿宏 ,  刘成良 ,  陶建峰 ,  黄国强 ,  孙浩 ,  丁浩伦

IPC: E21D9/08 ,  E21D9/00 ,  E21F17/18 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种基于深度残差网络的盾构机刀盘结泥饼诊断方法和系统，包括：步骤1：采集盾构机掘进过程中的掘进参数并进行预处理，得到掘进参数序列；步骤2：对掘进参数序列中的每个掘进参数进行时域特征提取；步骤3：采用最小‑最大法对提取出的时域特征进行归一化并输送至深度残差网络；步骤4：构建盾构机刀盘结泥饼诊断神经网络模型并进行训练；步骤5：对预设时刻的结泥饼状况进行诊断；步骤6：根据预设数据集的实际值分别计算准确率和f1分数，评估结泥饼诊断的效果。本发明实现了对盾构机结泥饼状况的实时准确诊断，有助于指导司机及时发现刀盘结泥饼状况，及时进行处理，实现高效安全施工，提升盾构机的自动化和智能化水平。

公开(公告)号：CN115559736A

公开(公告)日：2023-01-03

申请号：CN202210395715.6

申请日：2022-04-15

Applicant: 上海交通大学 ,  上海智能制造功能平台有限公司

Inventor： 覃程锦 ,  陶建峰 ,  武睿宏 ,  刘成良 ,  黄国强 ,  孙浩 ,  徐传超

IPC: E21D9/08 ,  E21D9/00 ,  E21F17/18 ,  G06F17/11

Abstract: 本发明提供了一种基于历史运行数据的盾构机刀盘结泥饼诊断方法和系统，包括：步骤1：采集盾构机掘进过程中的状态参数，并提取出盾构机的工作状态数据；步骤2：对状态数据进行预处理，剔除不符合预设要求的数据，得到用于分析的盾构机运行参数序列；步骤3：利用最小‑最大法对预处理后的数据进行归一化；步骤4：利用判别公式计算归一化后各时刻的结泥饼判别指数值；步骤5：根据计算出的判别指数值设定阈值，对结泥饼发生时间进行估计。本发明实现了在盾构机运行数据完备的条件下对于结泥饼发生时间的判断，有利于相关企业基于数据分析结果调整盾构机的运行策略和操作参数，及时发现疑似结泥饼的情况并尽快清除泥饼，提高盾构的施工效率。

公开(公告)号：CN114858467A

公开(公告)日：2022-08-05

申请号：CN202210589677.8

申请日：2022-05-26

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 覃程锦 ,  金衍瑞 ,  刘成良 ,  陶建峰 ,  黄国强 ,  武睿宏

IPC: G01M15/11 ,  G01M15/12 ,  G06K9/00 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明提供了一种柴油机抗噪和跨噪声域失火诊断方法及系统，包括：在线采集柴油机气缸盖的振动信号；基于噪声叠加原理，设计残差卷积预处理模块对柴油机气缸测得的原始振动信号进行降噪预处理，利用残差损失构造损失函数用于模型训练；设计多尺度卷积模块对预处理后信号提取不同时间尺度的故障特征；利用LSTM对步骤S3处理后的信号提取信号依赖特征；利用TensorFlow框架下的Keras包构建柴油机失火诊断模型并进行训练，并根据诊断结果与实际对比评估模块性能。本发明融合残差卷积预处理和多尺度卷积长短期记忆网络，充分挖掘柴油机失火本质特征，实现强噪声及不同噪声域下的柴油机失火智能诊断。