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公开(公告)号:CN114581231A
公开(公告)日:2022-06-03
申请号:CN202210067256.9
申请日:2022-01-20
Abstract: 本发明提供一种基于区块链的材料基因数据确权方法和系统,所述方法包括:将材料基因数据存储进入IPFS网络,获取对应的内容标识符;将所述内容标识符与非同质化代币关联,将关联信息存储入区块链网络;其中,所述非同质化代币属于确权人的账户。通过发挥非同质化代币不可分割、唯一性等特点,实现材料基因数据确权,发挥区块链防篡改、隐私保护、可追溯等特性,确保数据确权过程可信,支撑材料基因数据库可信融合,保障材料基因工程的健康良性发展。
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公开(公告)号:CN115619560A
公开(公告)日:2023-01-17
申请号:CN202211364781.3
申请日:2022-11-02
Abstract: 本申请实施例提供一种数据交易处理方法、装置及存储介质,属于数据交易技术领域,包括:基于构建的多主从博弈模型计算数据所有者效用函数与数据请求方效用函数;基于数据所有者效用函数利用分布式非支配排序遗传算法在本地计算数据所有者的效用;基于数据请求方效用函数利用粒子群优化算法在本地计算数据请求方的效用;基于上述多方的效用确定交易方案;根据该交易方案进行数据交易。本申请实施例提供的数据交易处理方法、装置及存储介质,通过构建多主从博弈模型刻画数据所有者和数据请求方的交易行为,采用分层优化思想求解该模型,在保障数据可信交易的同时,实现了数据所有者和数据请求方的效用最大化。
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公开(公告)号:CN119296785A
公开(公告)日:2025-01-10
申请号:CN202411554681.6
申请日:2024-11-04
Applicant: 昆明理工大学
Abstract: 本发明属于医学领域,特别是涉及一种基于多重检验矫正的体检数据显著性分析方法。本发明首先对体检数据进行横向和纵向清洗,然后对数据进行分类分析,依据设定的阈值,计算不同分类的每种疾病占比,最后利用卡方检验方法对统计分析结果进行显著性检验,利用Bonferroni多重比较校正方法进行矫正。本发明通过对体检数据的多重比较校正方法进行显著性分析,可综合各项体检指标,较为客观地描述用户身体健康状况水平,在医生对体检者的健康指导和精准定位病人的体检项目方法提供了理论指导,同时,降低体检用户同医生的沟通成本,督促用户更加关注身体整体健康状况水平。
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公开(公告)号:CN117668638B
公开(公告)日:2024-09-03
申请号:CN202311593621.0
申请日:2023-11-27
Applicant: 昆明理工大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/214 , G06F18/213
Abstract: 本发明提供一种基于DBN‑SVDD‑TCN的工业机器人关节寿命预测方法,该方法包括以下步骤:S1、采集工业机器人的RV减速器全寿命周期振动信号,进行降噪处理,并提取单一样本的幅值谱;S2、搭建DBN特征提取模块,将降噪后的RV减速器健康阶段的单一样本幅值谱作为训练样本。本发明包括三部分,在第一部分中,搭建DBN特征提取模型,并进行预训练,通过已完成训练的DBN模型提取RV减速器退化特征;在第二部分中,搭建了多核SVDD模型,通过多核函数优化SVDD,对RV减速器FPT节点进行准确定位;在第三部分中,搭建了TCN预测模型,将FPT节点后的工业机器人关节退化特征作为TCN模型的输入,对RV减速器的RUL进行预测,与其他方法相比较,本发明具有更高的RUL预测精度。
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公开(公告)号:CN118392251A
公开(公告)日:2024-07-26
申请号:CN202410819445.6
申请日:2024-06-24
Applicant: 昆明理工大学
Abstract: 本发明公开了一种数据获取方法、装置,方法应用于间歇式运动设备,包括:将间歇式运动设备运动状态初始识别为无效工作状态;获取默认采样参数,依据默认采样参数对间歇式运动设备多源数据同步进行第一次采样;在第一次采样后依据采样的第一数据源数据、第二数据源数据特征值确定运动状态,根据运动状态确定下一次采样的采样方式,并对运动状态为有效工作状态下获取的多源数据进行存储。本发明通过获取间歇式运动设备在不同运动状态下的多源数据特征,实现了对待辨识间歇式运动设备的有效工作状态的判别;并进一步能依据识别的运动状态信息自适应匹配采样参数,以实现传感器高低采样率参数的实时切换,进而能够获取更多有效工作状态下的数据。
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公开(公告)号:CN114969994B
公开(公告)日:2024-07-26
申请号:CN202111317295.1
申请日:2021-11-09
Applicant: 昆明理工大学
IPC: G06F30/17 , G06F30/27 , G06F18/2415 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于单测点多向数据融合的RV减速器故障诊断方法及系统,方法包括:利用三轴加速度传感器同步采集RV减速器三个方向上的加速度信号;使用能量加权方法对三维加速度信号进行数据融合,得到包含三维时序信息的一维融合数据;对一维融合数据划分为训练数据集和测试数据集;通过修改经典的深度卷积模型的网络结构来构建用于RV减速器故障诊断的小波卷积能量池化网络模型;使用训练数据集训练网络模型得到诊断模型;使用测试数据集验证诊断模型的正确性。本发明的优势在于仅需在RV减速器上随机选择测试位置,采集该位置三个方向振动信号,通过数据融合训练小波卷积能量池化网络建立诊断模型,能实现RV减速器故障诊断。
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公开(公告)号:CN114968631B
公开(公告)日:2024-06-25
申请号:CN202210049606.9
申请日:2022-01-17
Applicant: 昆明理工大学
IPC: G06F11/07 , G06F18/241 , G06F18/2135
Abstract: 本发明公开了一种用于边缘诊断节点的数据上传三重判定方法、系统。本发明核心在于将边缘层的故障诊断、新颖值检测和阈值报警的分析结果作为三重判定准则,决定是否将在设备层产生的原始数据上传到云平台存储;使用该方法可以通过三重判定机制对原始数据进行筛选,保证将包含设备有用信息的数据完整地上传到云平台进行存储,而一些没有包含有用信息的无效数据则不上传,大大降低了数据传输的通信成本和云平台的存储压力,为后续边缘计算的数据存储提供了一种可行的方案,这对于边缘诊断节点开发和工程应用具有深刻的实际意义。
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公开(公告)号:CN117786607B
公开(公告)日:2024-05-17
申请号:CN202410221845.7
申请日:2024-02-28
Applicant: 昆明理工大学
IPC: G06F18/25 , G06F17/14 , G06F17/18 , G06F18/15 , G06F18/22 , G06F18/241 , G01M13/045
Abstract: 本发明公开了一种基于时频熵谱的变工况振动信号故障诊断方法、系统,方法包括:将采集到的变工况旋转机械振动信号进行预处理,得到包络信号;对采集到的变工况旋转机械转速脉冲方波信号进行预处理,得到转频曲线;基于短时傅里叶变化的时频分布、信息熵构建时频熵谱;提取时频熵谱中的瞬时频率变化曲线;基于故障特征系数模板实现变工况下旋转机械故障类型识别。本发明通过引入多维特征信息,具备综合评估能力和适应变工况等优点,能够提高滚动轴承故障诊断的准确性、可靠性和预防维护能力,为工业设备的可靠运行和安全性提供了重要的技术支持。
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公开(公告)号:CN117961643A
公开(公告)日:2024-05-03
申请号:CN202410284293.4
申请日:2024-03-13
Applicant: 上海华阳检测仪器有限公司 , 昆明理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多轴电流信号的数控机床在线故障监测方法:包括以下步骤:采集机床多轴驱动电机的电流和振动数据;提取电流和振动信号特征,并对特征进行筛选;根据多轴数据特征建立多个机床电机故障诊断模型,将多个诊断模型整合为鲁棒性更高的综合评估模型,通过历史数据得到的模型对机床实现在线监测。本发明充分考虑了机床加工时工况变化频繁,多轴联动加工问题。根据实际需求,通过引入电流信号和多轴信号回归解决变工况条件下单一振动信号鲁棒性不足问题,且可在实际使用过程中快速的重新训练模型,从而不断提升机床故障诊断的扩展性与准确性。
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公开(公告)号:CN117906954A
公开(公告)日:2024-04-19
申请号:CN202311792261.7
申请日:2023-12-25
Applicant: 昆明理工大学
IPC: G01M13/04 , G01M13/045
Abstract: 本发明公开了一种基于二次特征优选与改进LSTM的滚动轴承剩余使用寿命预测方法,属于机电设备状态监测与故障诊断技术领域。首先获取滚动轴承全寿命周期降噪信号的时域、频域、时频域特征构建高维特征集并进行归一化处理,同时基于特征3约束准则与Pearson相关系数,提出了一种二次特征优选方法。随后通过3σ准则多特征综合平均确定首次预测时间并划分退化阶段以精简数据量,接着又提出基于贝叶斯优化与自注意力机制的双向长短时记忆模型实现滚动轴承RUL自主预测,进一步提升算法效率。最后,基于PRONOSTIA平台数据集进行了预测实验验证。结果表明,本发明所提方法预测精度高,能有效提升滚动轴承剩余使用寿命的准确性。
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