公开(公告)号：CN118032364B

公开(公告)日：2024-12-20

申请号：CN202410083578.1

申请日：2024-01-19

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 向建华 ,  张庆怀 ,  朱正道 ,  邹琼辉

IPC: G01M15/05 ,  G01M15/02 ,  G06F18/2131 ,  G06F18/241 ,  G06N3/045 ,  G10L25/03 ,  G10L25/30 ,  G10L25/45 ,  G10L25/51 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明公开了机械工程领域的一种动力机械故障诊断系统。其中包括发动机声音采集模块、发动机振动采集模块、数据收集模块、数据处理模块、故障判断模块和数据输出模块。通过将汽车使用年限信息、油耗数据和汽车行驶总里程等时间序列数据输入模型，得到修正系数，修正发动机的声音数据和振动信息。将经过修正的汽车发动机的声音数据和发动机振动信息进行时频二维处理，获取汽车发动机对应的声音时频二维信号和振动时频二维信号并输入训练好的混合神经网络中，根据混合神经网络输出结果判断发动机是否发生故障以及具体故障位置，对动力机械故障进行诊断，帮助维护人员及早发现并处理该动力机械故障，提高了设备的可靠性和维护效率。

公开(公告)号：CN118032364A

公开(公告)日：2024-05-14

申请号：CN202410083578.1

申请日：2024-01-19

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 向建华 ,  张庆怀 ,  朱正道 ,  邹琼辉

IPC: G01M15/05 ,  G01M15/02 ,  G06F18/2131 ,  G06F18/241 ,  G06N3/045 ,  G10L25/03 ,  G10L25/30 ,  G10L25/45 ,  G10L25/51 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明公开了机械工程领域的一种动力机械故障诊断系统。其中包括发动机声音采集模块、发动机振动采集模块、数据收集模块、数据处理模块、故障判断模块和数据输出模块。通过将汽车使用年限信息、油耗数据和汽车行驶总里程等时间序列数据输入模型，得到修正系数，修正发动机的声音数据和振动信息。将经过修正的汽车发动机的声音数据和发动机振动信息进行时频二维处理，获取汽车发动机对应的声音时频二维信号和振动时频二维信号并输入训练好的混合神经网络中，根据混合神经网络输出结果判断发动机是否发生故障以及具体故障位置，对动力机械故障进行诊断，帮助维护人员及早发现并处理该动力机械故障，提高了设备的可靠性和维护效率。

公开(公告)号：CN118013200A

公开(公告)日：2024-05-10

申请号：CN202410254929.0

申请日：2024-03-06

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 向建华 ,  张庆怀 ,  朱正道 ,  贾博儒

IPC: G06F18/10 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/047 ,  G06N3/048 ,  G06N3/0495 ,  G06N3/082

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的两栖车辆水上姿态角预测方法，包括：获取两栖车辆的待测数据；将所述待测数据输入到深度学习模型，输出姿态角预测结果，其中，所述深度学习模型由训练集训练而成，所述训练集包含车辆姿态信息数据；所述深度学习模型由位置编码模块、编码模块和解码模块组成；所述位置编码模块用于获取数据的位置信息；所述编码模块用于对所述位置信息进行编码；所述解码模块用于输出预测结果。本发明能够更好的捕捉序列的关联信息，提高模型的训练效率，节约训练资源，同时提高对长序列数据的预测能力；本发明还可以提高两栖车辆水上姿态稳定性，预防两栖车辆出现姿态失稳风险。