公开(公告)号：CN117407810A

公开(公告)日：2024-01-16

申请号：CN202210786274.2

申请日：2022-07-04

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 黄亦翔 ,  王誉翔 ,  钟智伟 ,  夏鹏程

IPC: G06F18/2433 ,  G06F18/10 ,  G06F18/213 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 一种基于多头注意力机制的复合故障解耦诊断方法，包括：预处理模块、特征提取模块和解耦分类器模块，其中：预处理模块通过对监测设备上采集到的信号进行预处理，使其同时包含时域和频域的信息；特征提取模块通过对预处理后的数据进行特征提取，得到特征值；解耦分类器模块通过单一故障类别标签对特征提取模块得到的特征值进行查询标签更新和概率预测，实现故障预测。针对复合故障数据，即在诊断过程中将复合故障解耦输出多个单一故障的组合和单一故障数据，通过本发明故障解耦分类器学习到复合故障中故障与故障的联系，使解耦分类器中的注意力矩阵能够记住不同故障的特有未知区域，提高模型的可解释性。

公开(公告)号：CN116266249A

公开(公告)日：2023-06-20

申请号：CN202111523088.1

申请日：2021-12-14

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 黄亦翔 ,  钟智伟 ,  王誉翔 ,  夏鹏程 ,  陶智宇

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/084 ,  G06F111/08 ,  G06F119/02 ,  G06F119/08

Abstract: 一种IGBT模块剩余寿命预测方法，通过采集IGBT模块在不同工况下进行功率循环时的传感数据，计算出瞬态热阻数据，从中提取并筛选有效特征；然后采用具有剩余寿命标签的源工况数据和待预测剩余寿命的目标工况数据作为训练集对基于概率稀疏自注意力机制的预测模型进行训练；最后在在线阶段采用训练后的模型进行工况剩余寿命的准确预测。本发明从IGBT模块功率循环得到的瞬态热阻数据提取筛选有效特征，使用概率稀疏自注意力结构进一步提取有效信息，并通过最大均值差异衡量不同工况下深度特征的差别，从而实现跨工况预测。