公开(公告)号：CN120068856A

公开(公告)日：2025-05-30

申请号：CN202411972491.6

申请日：2024-12-30

Applicant: 清华大学

Inventor： 黄金凤 ,  张飞斌 ,  何宏亮 ,  李奇 ,  秦朝烨 ,  褚福磊

IPC: G06F40/284 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明涉及机械设备预测性维护技术领域，尤其是一种信号转文本生成式预训练大模型，包括以下步骤：构建信号单元、构建信号算子、构建随机参数、构建信号函数、输出信号函数数学特征的文本描述、输出信号函数的信号数据、输出信号函数物理特征的文本描述、建立具有思维链的“信号数据‑文本描述”问答对、制作具有思维链的预训练数据集、模型训练、模型微调、模型测试、模型部署、使用模型。本发明可以将信号数据转成文本信息，帮助设备运维管理者做出运维决策，避免设备故障，提高生产效率。

公开(公告)号：CN120063680A

公开(公告)日：2025-05-30

申请号：CN202411966577.8

申请日：2024-12-30

Applicant: 清华大学

Inventor： 何宏亮 ,  张飞斌 ,  黄金凤 ,  褚福磊

IPC: G01M13/00 ,  G01M13/04 ,  G01M13/045 ,  G01H17/00 ,  G06F18/10 ,  G06F18/213 ,  G06F18/24

Abstract: 本发明属于故障诊断技术领域，具体涉及一种MCKD增强的欠阻尼变稳态势随机共振故障诊断方法，包括：S1、利用参数自适应MCKD方法对原始信号进行预处理；S2、对解卷积后的信号进行小参数化调整；S3、采用参数自适应欠阻尼变稳态势随机共振系统对参数化后的信号进行特征增强处理；S4、分析处理后信号的包谱中幅值突出的频率成分，确定设备故障状态。本发明的MCKD增强的欠阻尼变稳态势随机共振故障诊断方法，能够有效增强滚动轴承中微弱的故障特征，实现对故障特征的精确提取，提升了故障诊断的准确性和可靠性。