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公开(公告)号：CN113221946A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110362779.1
申请日：2021-04-02
申请人： 中国人民解放军92578部队 , 山东大学
摘要： 本发明属于人工智能技术领域，尤其涉及一种机械设备故障种类的诊断方法。本方法通过学习有效的故障特征来缓解模式崩溃和扩展故障数据空间，从而进行机械故障种类的诊断。该组权重共享生成器被设计成生成相同类型的故障数据。同一个故障的通用特征可以通过本地共享层。通过基于生成数据和真实数据的判别器训练，判别器可以获得故障诊断能力。本方法通过构建多生成器的故障数据生成网络，解决目前基于单生成器神经网络生成故障数据方法容易出现的“模式崩溃”问题，解决生成故障数据单一的模式问题；通过组生成器局部权值共享的机制，有效学习同一故障类型数据的基础故障特征，从而有效扩展故障数据的空间分布，提高故障分类的通用性和准确率。
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公开(公告)号：CN116843051A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310536765.6
申请日：2023-05-12
申请人： 中国人民解放军92578部队 , 山东大学
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q10/20 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于数据裁剪的船舶设备剩余使用寿命预测方法，构建船舶设备剩余使用寿命预测模型，船舶设备剩余使用寿命预测模型依次包括数据处理模块，空间注意力特征加权模块，深度特征提取模块，回归预测模块；计算新的损失函数用于模型训练；对训练样本进行数据裁剪，进行二次度量裁剪，取交集作为最终裁剪集，用裁剪后的样本对模型进行训练；利用训练好的预测模型对实时监测数据进行船舶设备剩余使用寿命预测。本发明的船舶设备剩余使用寿命预测方法，可以有效降低模型训练时间和能源消耗，降低对计算机算力的要求，有效降低在船舶上配置设备剩余使用寿命预测系统的成本。
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公开(公告)号：CN118095062A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410094916.1
申请日：2024-01-23
申请人： 中国人民解放军92578部队 , 山东大学
IPC分类号： G06F30/27 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06F119/04
摘要： 本发明公开了一种机械设备剩余使用寿命预测方法和系统，包括：构建基于时间序列全连接编码器的剩余使用寿命预测模型；进行模型训练阶段的数据准备工作，对数据进行归一化和数据分割；对训练集数据进行数据裁剪，减少训练数据集的规模；训练搭建好的剩余使用寿命预测模型；利用训练好的剩余使用寿命预测模型进行实时剩余使用寿命预测。本发明提出基于时间序列全连接编码器的模型架构，利用设备状态监测数据进行RUL预测，能够更好地挖掘时间序列数据中的复杂关系和规律，提高RUL预测的准确度和可靠性，具有资源耗费少、算力低成本、易部署的特点，有助于推广基于数据驱动的预测性维护技术的应用。
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公开(公告)号：CN113203953B
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202110362770.0
申请日：2021-04-02
申请人： 中国人民解放军92578部队 , 山东大学
IPC分类号： G01R31/367 , G01R31/392 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明属于剩余使用寿命预测技术领域，涉及一种基于改进型极限学习机的锂电池剩余使用寿命预测方法。首先获取锂电池历史监测数据，实时采集的锂电池电流、电压、温度数据，构成训练数据集和测试数据集；构建改进型极限学习机，对训练数据集和测试数据集分别进行处理；构建相邻剩余使用寿命值对应的电流、电压、温度数据的前后相关性；利用训练好的改进型极限学习机，得到测试数据的预测结果，完成锂电池剩余使用寿命预测。本方法通过充分考虑锂电池剩余使用寿命预测数据集较小、同时考虑了不同种类数据对预测结果的影响以及同种数据之间的时间相关性，能有效提高锂电池剩余使用寿命预测的准确性，因此本发明方法具有很好的应用前景。
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公开(公告)号：CN113203953A
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN202110362770.0
申请日：2021-04-02
申请人： 中国人民解放军92578部队 , 山东大学
IPC分类号： G01R31/367 , G01R31/392 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明属于剩余使用寿命预测技术领域，涉及一种基于改进型极限学习机的锂电池剩余使用寿命预测方法。首先获取锂电池历史监测数据，实时采集的锂电池电流、电压、温度数据，构成训练数据集和测试数据集；构建改进型极限学习机，对训练数据集和测试数据集分别进行处理；构建相邻剩余使用寿命值对应的电流、电压、温度数据的前后相关性；利用训练好的改进型极限学习机，得到测试数据的预测结果，完成锂电池剩余使用寿命预测。本方法通过充分考虑锂电池剩余使用寿命预测数据集较小、同时考虑了不同种类数据对预测结果的影响以及同种数据之间的时间相关性，能有效提高锂电池剩余使用寿命预测的准确性，因此本发明方法具有很好的应用前景。
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公开(公告)号：CN118171198A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410093971.9
申请日：2024-01-23
申请人： 中国人民解放军92578部队 , 山东大学
IPC分类号： G06F18/2431 , G01M13/04 , G01M13/045 , G06F18/2415 , G06F18/213 , G06F18/27 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于张量域下多级数据融合的轴承故障诊断方法，构建原始传感器数据信号的数据张量，对数据张量进行特征提取及特征融合；具体地，进行数据张量的深度特征提取和统计特征提取，将每个数据张量的深度特征和统计特征进行拼接构建各个数据张量的有效特征，对振动数据张量特征与电流数据张量特征进行融合；针对四个数据张量特征以及一个融合后的特征进行张量域判别和故障分类。本发明通过构建数据张量来提取挖掘多通道间信号的内在联系；同时采用深度特征与统计特征来增加故障特征的多样性，并通过两个分类任务实现互补故障特征的提取。本发明解决了向量形式处理数据时故障信息丢失问题和多传感器数据互补故障特征的提取及融合问题。
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公开(公告)号：CN113221946B
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202110362779.1
申请日：2021-04-02
申请人： 中国人民解放军92578部队 , 山东大学
摘要： 本发明属于人工智能技术领域，尤其涉及一种机械设备故障种类的诊断方法。本方法通过学习有效的故障特征来缓解模式崩溃和扩展故障数据空间，从而进行机械故障种类的诊断。该组权重共享生成器被设计成生成相同类型的故障数据。同一个故障的通用特征可以通过本地共享层。通过基于生成数据和真实数据的判别器训练，判别器可以获得故障诊断能力。本方法通过构建多生成器的故障数据生成网络，解决目前基于单生成器神经网络生成故障数据方法容易出现的“模式崩溃”问题，解决生成故障数据单一的模式问题；通过组生成器局部权值共享的机制，有效学习同一故障类型数据的基础故障特征，从而有效扩展故障数据的空间分布，提高故障分类的通用性和准确率。
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公开(公告)号：CN118502468A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410565432.0
申请日：2024-05-09
申请人： 中国人民解放军92578部队
IPC分类号： G05D1/485 , G05D101/10
摘要： 本发明提出一种水下航行器应急上浮过程中的横向稳定控制方法及系统。首先基于牛顿‑欧拉运动方程推导出水下动力学方程，并对其进行简化，得到一种适合于横滚角姿态控制的数学模型。然后利用MPC算法，对数学模型进行求解，得到一组执行机构的输出序列Ut。最后输出序列Ut，对两个压载水舱中水的体积差进行实时控制，从而保证水下航行器应急上浮过程中的横向稳定性。利用本方法能够以水下航行器的压载水舱为控制系统中的执行机构，解决水下航行器应急上浮过程中的横向稳定问题。并且，可根据水下航行器状态的实时变化调整水舱的水位，忽略时延的影响，有效保证应急上浮过程中航行器的稳定性。
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公开(公告)号：CN116226784A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310124876.6
申请日：2023-02-03
申请人： 中国人民解放军92578部队
IPC分类号： G06F18/25 , G06F18/2415 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/096 , G06N3/098
摘要： 本发明公开了一种基于统计特征融合的联邦域适应故障诊断方法，源域客户端接收目标域客户端的统计特征和自有源域数据的统计特征分别对源域数据集进行数据标准化；中心服务器将故障诊断模型发送给所有源域客户端，然后源域客户端使用两种标准化后的源域数据作为输入，在源域客户端中训练接收到的全局模型；训练的模型会返回至中心服务器，中心服务器对接收到的所有源域客户端的模型做全局模型聚合；当训练轮数达到设定值时，训练结束得到最终的故障诊断模型发送给目标域客户端，目标域客户端获取待诊断的机械故障数据，通过故障诊断模型得到故障诊断结果。本发明利用目标域与源域之间数据的统计分布差异，提高故障诊断模型在目标域的泛化能力。
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公开(公告)号：CN118089793B
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410501156.1
申请日：2024-04-25
申请人： 山东大学
摘要： 本发明属于水下导航技术领域，提供了一种深潜器定位精度评估方法、装置、介质及设备，其基于虚拟基准点的深潜器定位精度评估方法只需要组合导航坐标和超短基线定位系统测量的坐标、斜距数据和深潜器速度、航向和姿态数据，该方法通过数量积运算、数量积不等式、二次函数求最值和水平误差排序算法推导出水平定位精度的范围，无需做专门的组合导航定位精度评估试验，比已有的评估方法更加方便、快速且节省成本。对于深潜器定点布放与回收海底设备，以及搜寻之前记录过位置坐标的目标，如热液喷口、标志物等具有重要的参考意义。
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