公开(公告)号：CN119128707A

公开(公告)日：2024-12-13

申请号：CN202410051998.1

申请日：2024-01-12

Applicant: 淮阴工学院

Inventor： 邓祥帅 ,  杜董生 ,  赵哲敏 ,  孙申楠 ,  连贺 ,  任一鸣 ,  蒋剑 ,  苏林 ,  宋容榕 ,  王梦娇

IPC: G06F18/2431 ,  G01R31/367 ,  G01R31/378 ,  G01R31/392 ,  G06F18/2411 ,  G06F18/213 ,  G06F18/00 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于改进YOLOv5的质子交换膜燃料电池故障诊断方法，包括以下步骤：采集质子交换膜燃料电池系统运行时的多个变量，建立质子交换膜燃料电池样本集；搭建GSConv卷积层，改进EfficientViT网络模型；使用改进EfficientViT网络模型替换YOLOv5网络结构中的BackBone部分，搭建出一种基于改进YOLOv5的网络模型；使用麻雀搜素算法优化He初始化，使YOLOv5模型得到最优初始权重矩阵，有助于避免梯度爆炸或梯度消失问题，加速收敛；对改进YOLOv5模型进行训练；对改进后的YOLOv5质子交换膜燃料电池故障诊断模型进行评估。本发明与原EfficientViT网络模型替换YOLOv5网络结构中的BackBone部分对比，准确率、推理速度和模型大小均更好；与其他轻量化网络对比，各项参数优化更均衡；与已投入生产的传统机器算法对比，准确度更高，诊断速度更快，且可嵌入硬件设备作移动端的故障诊断器械。

公开(公告)号：CN118013326A

公开(公告)日：2024-05-10

申请号：CN202311860335.6

申请日：2023-12-31

Applicant: 淮阴工学院

Inventor： 蒋剑 ,  杜董生 ,  王梦娇 ,  朱凌宇 ,  李佳庆 ,  苏林

IPC: G06F18/24 ,  G01M13/021 ,  G06F18/10 ,  G06F18/213 ,  G06N3/006 ,  G06N3/0499

Abstract: 一种基于ISSA‑HKELM的行星齿轮箱故障诊断方法，包括以下步骤：1）建立齿轮箱样本数据集，使用小波阈值对齿轮箱数据进行降噪处理；2）采用ICEEMDAN将原始行星齿轮箱信号分解为多个IMF信号；3）结合相关系数和信息熵方法重构IMF信号；4）构造基于Tent混沌映射、混合正弦余弦算法和高斯变异的麻雀优化算法ISSA提升优化性能；5）构造基于混合核函数的混合核极限学习机HKELM模型；6）利用ISSA算法优化混合核极限学习机HKELM，用训练好的ICEEMDAN‑ISSA‑HKELM模型进行齿轮箱的故障诊断,给出诊断结果。本发明通过改进的麻雀算法ISSA来优化HKELM模型，有效地提高了齿轮箱故障诊断的精度。