公开(公告)号：CN103335800A

公开(公告)日：2013-10-02

申请号：CN201310226532.2

申请日：2013-06-08

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 王首彬 ,  李成伟 ,  孙晓刚 ,  杨森

IPC: G01M7/02 ,  G08C17/02

Abstract: 一种风电机组振动故障诊断方法，利用振动传感器将风电机组各部件的机械振动量转变为对应的电荷量Q，然后将电荷Q进行电荷转换，并将其进行放大后以模拟信号输出；将该模拟信号转化为相应的数字信号，最后由单片机与其相连接的LED数码管以数字信号的形式进行输出，由显示的数据可以发现风电机组具体的工作状态，当输出电压值超过上限值时，实现报警，从而完成了风电机组振动检测；同时，通过ZigBee无线传输的方式将各节点信息发送至现场协调器节点，而后由协调器节点传至上位机并完成对数据的显示及存储。本发明可对风电机组各部件的运行状态进行合理的判断，从而保证风电机组安全、可靠运行、减少故障的发生。

公开(公告)号：CN116882460A

公开(公告)日：2023-10-13

申请号：CN202310837619.7

申请日：2023-07-10

Applicant: 哈尔滨工业大学 ,  中国电建市政建设集团有限公司

Inventor： 周远 ,  张斌 ,  常怀雷 ,  李成伟 ,  王首彬 ,  彭桂力 ,  白晓峰 ,  赵杰

IPC: G06N3/0475 ,  G06N3/094 ,  G06N3/091

Abstract: 本发明涉及一种基于独立性增强的对抗主动学习方法。包括如下步骤：1：使用生成器对样本进行重构以学习样本的特征表示，并将样本的特征表示与任务模型中提取的注释特征进行拼接；2：设计Batch Loss Prediction Module(BLPM)对样本的状态值进行重新标注，并依据新的状态值对判别器进行训练；3：设计基于层次聚类的独立样本选择模块对样本进行独立性选择，对所选择的样本进行标记，将标记后的样本加入标记池并且对模型进行更新训练。本发明不仅考虑了单一样本的信息量，而且兼顾了组内样本之间的独立性，同时降低了标记总成本。