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公开(公告)号：CN118761003A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410889689.1
申请日：2024-07-04
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G06F18/2433 , G06F18/2131 , G06F18/213 , G06V10/44 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06V10/74 , G06F18/10 , G06N3/0895
Abstract: 本发明涉及一种转子系统异常检测数据驱动方法、系统、存储介质及设备，其包括：将燃气轮机时间序列振动信号通过短时傅里叶时频分析处理后得到时频谱图；通过梅尔频率映射将振动信号时频谱图转化为Mel谱图；将Mel谱图作为自动编码器驱动模型的输入，对自动编码器驱动模型进行训练，并利用改进的SSIM损失函数，将完全由正常健康信号组成的训练数据对模型的参数进行优化迭代；通过训练好的驱动模型计算测试数据的原始图像和重构图像之间的SSIM，得到该组测试数据信号的SSIM指标，根据SSIM指标识别出燃气轮机的异常振动。本发明能通过在单一工况零故障样本且仅有正常信号的数据集上的训练，识别其它任何工况的异常行为。
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公开(公告)号：CN118670731B
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202410810547.1
申请日：2024-06-21
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明公开了一种双转子试验台装置，属于燃气轮机及航空发动机技术领域，包括光学平台和驱动系统、双转子系统、控制系统和测试系统；光学平台包括光学平台台面和隔振腿；驱动系统包括第一驱动单元和第二驱动单元；双转子系统包括通过弹片联轴器与第一驱动单元连接的低压转子和通过驱动装配体与第二驱动单元连接的高压转子，低压转子与高压转子的轴心设置在同一水平线上；控制系统包括trio运动控制器；测试系统包括位移传感器和用于固定位移传感器的传感器基座。本发明采用上述结构的一种双转子试验台装置，结构科学、工艺简单，工件少质量轻且成本低，高转速、易于推广，可用于开展双转子系统的动力学特性等实验。
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公开(公告)号：CN118670731A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410810547.1
申请日：2024-06-21
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明公开了一种双转子试验台装置，属于燃气轮机及航空发动机技术领域，包括光学平台和驱动系统、双转子系统、控制系统和测试系统；光学平台包括光学平台台面和隔振腿；驱动系统包括第一驱动单元和第二驱动单元；双转子系统包括通过弹片联轴器与第一驱动单元连接的低压转子和通过驱动装配体与第二驱动单元连接的高压转子，低压转子与高压转子的轴心设置在同一水平线上；控制系统包括trio运动控制器；测试系统包括位移传感器和用于固定位移传感器的传感器基座。本发明采用上述结构的一种双转子试验台装置，结构科学、工艺简单，工件少质量轻且成本低，高转速、易于推广，可用于开展双转子系统的动力学特性等实验。
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公开(公告)号：CN118797435A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410802576.3
申请日：2024-06-20
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/2131 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/096 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于改进联合网络迁移学习融合的转子系统故障诊断方法，属于燃气轮机转子故障诊断技术领域，包括首先舍弃掉DenseNet网络的分类层，只需利用DenseNet网络的特征提取层，随后将改进的DenseNet网络的输出层连接到VIT模型的输入层构成联合网络，利用迁移学习将训练好的模型权重参数进行迁移。本发明采用上述一种基于改进联合网络迁移学习融合的转子系统故障诊断方法，具有较高的转子故障识别精度，并且模型的故障分类准确率也高于传统卷积神经网络，该模型具有优异性和可靠性。
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