公开(公告)号：CN118897188A

公开(公告)日：2024-11-05

申请号：CN202411013227.X

申请日：2024-07-26

Applicant: 广东海洋大学

Inventor： 廖志强 ,  梁观龙 ,  宋雪玮 ,  贾宝柱 ,  黄振德

IPC: G01R31/34 ,  G06F18/15 ,  G06F18/25 ,  G06F18/24 ,  G06F18/213

Abstract: 本发明提供一种船舶永磁同步电机故障诊断方法，包括：对电机的初始三相电流信号中进行基频滤波处理，得到参考三相电流信号；对参考三相电流信号进行对称分量变换，得到正序电流信号和负序电流信号；对正序电流信号和负序电流信号进行融合，得到一维特征信号；对一维特征信号进行信号增强，得到关键故障特征；如此，先滤除未携带故障信号的基频信号，提升故障特征的占比；为了能够更快地实现故障诊断，对参考三相电流信号进行对称分量变换和特征融合，得到一维特征信号；为突出故障信号的特征，利用对称差分三阶能量算子对一维信号进行特征增强，从而使得提取出的故障特征信号可以充分描述电机的故障，进而提高对船舶永磁同步电机的故障诊断精度。

公开(公告)号：CN119783024A

公开(公告)日：2025-04-08

申请号：CN202411834400.2

申请日：2024-12-12

Applicant: 广东海洋大学

Inventor： 廖志强 ,  梁观龙 ,  宋雪玮 ,  贾宝柱 ,  尹建川 ,  黄振德

IPC: G06F18/25 ,  G01M15/12 ,  G01M15/00 ,  G06F18/22 ,  G06V10/74 ,  G06V10/80

Abstract: 本说明书实施例公开了一种船舶柴油机故障检测方法、装置、设备及存储介质，涉及故障检测处理技术领域。方案包括：获取船舶柴油机的多组待测振动信号；利用辛几何模态分解算法对船舶柴油机的多组待测振动信号进行分解，利用多模态融合算法进行融合后，得到待测图像集，计算待测图像集中的目标待测图像与标准图像集中的图像的相似度，确定目标待测图像对应的船舶柴油机是否存在故障，通过将辛几何模态分解算法与多模态融合算法相结合得到的待测图像与标准图像进行对比，可以实现准确、高效地对柴油机进行故障检测。

公开(公告)号：CN118568593A

公开(公告)日：2024-08-30

申请号：CN202410675763.X

申请日：2024-05-29

Applicant: 广东海洋大学

Inventor： 廖志强 ,  梁观龙 ,  宋雪玮 ,  贾宝柱 ,  尹建川 ,  黄振德 ,  侯杰

IPC: G06F18/2415 ,  G06F18/15 ,  G06F18/213 ,  G06F18/25 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种对船舶舵机进行故障诊断的方法、装置、介质及设备，方法包括：确定目标信号的SDP图像数据集，构建深度残差神经网络；深度残差神经网络的第一层为卷积神经网络，卷积神经网络用于对SDP图像集进行卷积运算，增强关键特征提取的能力；深度残差神经网络的残差块中引入注意力机制层；振动信号反映舵机的振动特征，电流信号反映舵机的电路连接情况，将船舶舵机的多种信号融合在二维极坐标轴得到SDP图像可增大故障特征的表达；并且在利用目标转换因子确定SDP像集后，可提升SDP图像集特征表达的准确率，进而在利用SDP图像集对深度残差神经网络模型进行训练后，提高模型的识别准确率，从而提高故障诊断的准确率。

公开(公告)号：CN119689248A

公开(公告)日：2025-03-25

申请号：CN202411834352.7

申请日：2024-12-12

Applicant: 广东海洋大学

Inventor： 宋雪玮 ,  黄振德 ,  廖志强 ,  贾宝柱 ,  尹建川 ,  梁观龙

IPC: G01R31/34 ,  G01R19/00

Abstract: 本说明书实施例公开了一种交流电机故障检测方法、装置、设备及存储介质，涉及故障检测处理技术领域。方案包括：获取交流电机的待测电流信号；利用预设信号增强算法，对所述待测电流信号进行故障特征增强处理，得到增强电流信号；基于所述交流电机的故障特征频率，将所述增强电流信号的第一幅值与标准电流信号的第二幅值进行比较；当确定所述第一幅值与所述第二幅值的差值大于预设阈值时，确定所述交流电机存在故障，通过将故障特征增强处理的增强电流信号与标准电流信号进行对比，可以实现准确、高效地对交流电机进行故障检测。

公开(公告)号：CN118816967A

公开(公告)日：2024-10-22

申请号：CN202410790762.X

申请日：2024-06-19

Applicant: 广东海洋大学

Inventor： 廖志强 ,  黄振德 ,  宋雪玮 ,  贾宝柱 ,  尹建川 ,  孔德峰 ,  梁观龙 ,  侯杰

IPC: G01D18/00 ,  G06F18/24 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明提供了一种传感器故障诊断方法、装置、介质及设备，先根据正常时序信号创建出对应的基准关系向量作为参考数据，然后再根据待测时序信号确定出对应的待测关系向量，那么在根据基准关系向量和待测关系向量确定出故障诊断结果向量后，相当于已经确定出了传感器正常信号和异常信号之间的差异；为了使得对传感器故障诊断的精度更加准确，需要再根据传感器故障诊断结果向量确定出故障阈值范围，进而可根据故障阈值范围和最后一个待测时段的传感器故障诊断结果向量中的故障诊断值准确定位故障传感器，进而能及时对故障传感器进行处理，提高传感器采集的数据准确性，进而提高设备的故障诊断精度。