-
公开(公告)号：CN111723493A
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN202010629982.6
申请日：2020-07-03
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于数据关联性信度规则的激光钎焊合格率估计方法。本发明首先使用Copula模型计算各个关键工艺参数之间的关联性，然后使用信度规则库对工艺参数和激光钎焊一次合格率之间的非线性关系进行建模，并在计算激活规则匹配度的过程中考虑该关联性，然后使用证据推理算法融合激活规则得到估计结果，最后构建优化模型优化信度规则库参数。由于激光钎焊系统一次合格率受到多个关键工艺参数的共同作用，对评估模型进行建模时考虑各个工艺参数之间的关联性将有效提高评估模型的精度。
-
公开(公告)号：CN113515823B
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202110830102.6
申请日：2021-07-22
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F30/17 , G06F40/216 , G06F18/22
Abstract: 本发明公开了一种基于复杂网络的电梯机械结构建模与模块划分方法。本发明首先，以电梯零件作为最小功能单元，利用复杂网络建模方法，将零件抽象成网络的节点，零件的描述信息作为节点的属性，将零件之间的物理连接关系抽象为网络的边，以此构建电梯机械结构网络模型。其次，根据网络拓扑结构信息，对其进行社团划分，得到初步模块划分；然后，依据社团内所有节点的描述信息，建立社团主题词向量，进而计算社团相似度；最后，根据社团相似度阈值对社团进行合并，获得最终的模块划分结果。本发明考虑对节点数据附加文本描述信息，根据描述信息并利用文本数据的分析方法，对社团进一步合并，以提高了划分结果的准确性。
-
公开(公告)号：CN111723493B
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202010629982.6
申请日：2020-07-03
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于数据关联性信度规则的激光钎焊合格率估计方法。本发明首先使用Copula模型计算各个关键工艺参数之间的关联性，然后使用信度规则库对工艺参数和激光钎焊一次合格率之间的非线性关系进行建模，并在计算激活规则匹配度的过程中考虑该关联性，然后使用证据推理算法融合激活规则得到估计结果，最后构建优化模型优化信度规则库参数。由于激光钎焊系统一次合格率受到多个关键工艺参数的共同作用，对评估模型进行建模时考虑各个工艺参数之间的关联性将有效提高评估模型的精
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111428386B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202010320015.1
申请日：2020-04-22
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于复杂网络的电梯曳引机转子故障诊断信息融合方法。本发明通过计算特征参数间的Pearson系数获取其相关性，根据相关性强弱对特征参数进行分组；分别根据各组的故障样本数据，计算样本数据向量间的相似度，构建故障数据复杂网络；利用复杂网络社团划分方法获取各组的似然信度表和参考中心向量，进而得到相应的参考证据；针对在线获取的故障特征向量，分别激活各组的诊断证据，利用Dempster组合规则进行证据融合，利用融合后的证据做出故障决策，得到该在线故障特征数据所对应的故障类型。本发明在复杂网络的基础上进行故障诊断证据的融合推理，利用多源诊断信息有效提高了电梯曳引机转子故障诊断精度。
-
公开(公告)号：CN114291675A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202111368497.9
申请日：2021-11-18
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于复杂网络与置信规则推理的电梯故障诊断方法，属于机电设备状态监测与故障诊断技术领域。本发明结合复杂网络和置信规则推理方法，对电梯系统部件的物理量和电梯故障类型之间的非线性关系进行建模。首先，针对电梯系统部件的物理量时间序列，利用可视图方法将其转换为复杂网络；其次，构建置信规则库，其输入为复杂网络统计特征参数，输出为电梯故障类型；然后，根据在线监测样本激活置信规则，并使用证据推理算法融合激活规则，进而得到估计结果；最后，构建多目标优化模型对置信规则库的参数进行优化。本发明得到的推理结果将比单个部件的物理量时间序列样本得到的结果更为准确。
-
公开(公告)号：CN113515823A
公开(公告)日：2021-10-19
申请号：CN202110830102.6
申请日：2021-07-22
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F30/17 , G06F40/216 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于复杂网络的电梯机械结构建模与模块划分方法。本发明首先，以电梯零件作为最小功能单元，利用复杂网络建模方法，将零件抽象成网络的节点，零件的描述信息作为节点的属性，将零件之间的物理连接关系抽象为网络的边，以此构建电梯机械结构网络模型。其次，根据网络拓扑结构信息，对其进行社团划分，得到初步模块划分；然后，依据社团内所有节点的描述信息，建立社团主题词向量，进而计算社团相似度；最后，根据社团相似度阈值对社团进行合并，获得最终的模块划分结果。本发明考虑对节点数据附加文本描述信息，根据描述信息并利用文本数据的分析方法，对社团进一步合并，以提高了划分结果的准确性。
-
公开(公告)号：CN114291675B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202111368497.9
申请日：2021-11-18
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于复杂网络与置信规则推理的电梯故障诊断方法，属于机电设备状态监测与故障诊断技术领域。本发明结合复杂网络和置信规则推理方法，对电梯系统部件的物理量和电梯故障类型之间的非线性关系进行建模。首先，针对电梯系统部件的物理量时间序列，利用可视图方法将其转换为复杂网络；其次，构建置信规则库，其输入为复杂网络统计特征参数，输出为电梯故障类型；然后，根据在线监测样本激活置信规则，并使用证据推理算法融合激活规则，进而得到估计结果；最后，构建多目标优化模型对置信规则库的参数进行优化。本发明得到的推理结果将比单个部件的物理量时间序列样本得到的结果更为准确。
-
公开(公告)号：CN111428386A
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN202010320015.1
申请日：2020-04-22
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于复杂网络的电梯曳引机转子故障诊断信息融合方法。本发明通过计算特征参数间的Pearson系数获取其相关性，根据相关性强弱对特征参数进行分组；分别根据各组的故障样本数据，计算样本数据向量间的相似度，构建故障数据复杂网络；利用复杂网络社团划分方法获取各组的似然信度表和参考中心向量，进而得到相应的参考证据；针对在线获取的故障特征向量，分别激活各组的诊断证据，利用Dempster组合规则进行证据融合，利用融合后的证据做出故障决策，得到该在线故障特征数据所对应的故障类型。本发明在复杂网络的基础上进行故障诊断证据的融合推理，利用多源诊断信息有效提高了电梯曳引机转子故障诊断精度。
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
8
records
(took 0.025 seconds)
