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公开(公告)号：CN113656910A
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN202110900161.6
申请日：2021-08-06
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F30/17 , G06K9/00 , G06K9/62 , G01M13/045 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于AFF‑AAKR融合的滚动轴承健康指标曲线构建方法，首先对滚动轴承的水平振动加速度传感器信号从时域、频域和时频域进行特征提取得到候选特征集，筛选出优选特征，然后采用AFF方法从优选特征的数据序列中获取观测空间向量，根据观测空间向量中提取出健康空间向量，将观测空间向量映射到健康空间向量所代表的健康空间得到映射向量，计算观测空间向量和映射向量中各时刻数据的残差，将残差数据拟合得到的曲线即为健康指标曲线。本发明将采集得到的滚动轴承的振动加速度信号进行时频域特征提取，通过基于AFF‑AAKR的特征融合实现健康指标曲线的构建，提高健康指标曲线的性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114548153B
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202210072530.1
申请日：2022-01-21
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06T7/00 , G06N3/0464 , G06T3/40 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06F18/10
Abstract: 本发明公开了一种基于残差‑胶囊网络的行星齿轮箱故障诊断方法，首先在行星齿轮箱的正常状态下和故障状态下采集时域振动信号，变换得到原始时频图像后进行缩放得到时频图像，并设置时频图像的标签，得到训练样本；构建包括卷积模块、残差模块、注意力模块和胶囊模块的残差‑胶囊网络，采用训练样本对残差‑胶囊网络进行训练，当需要对行星齿轮箱进行故障诊断时，采集时域振动信号并变换得到时频图像，将其输入训练好的残差‑胶囊网络得到故障诊断结果。本发明可以提高行星齿轮箱故障诊断性能。
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公开(公告)号：CN114548153A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210072530.1
申请日：2022-01-21
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06K9/00 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06T3/40 , G06T7/00 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于残差‑胶囊网络的行星齿轮箱故障诊断方法，首先在行星齿轮箱的正常状态下和故障状态下采集时域振动信号，变换得到原始时频图像后进行缩放得到时频图像，并设置时频图像的标签，得到训练样本；构建包括卷积模块、残差模块、注意力模块和胶囊模块的残差‑胶囊网络，采用训练样本对残差‑胶囊网络进行训练，当需要对行星齿轮箱进行故障诊断时，采集时域振动信号并变换得到时频图像，将其输入训练好的残差‑胶囊网络得到故障诊断结果。本发明可以提高行星齿轮箱故障诊断性能。
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公开(公告)号：CN111028196B
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN201911036996.0
申请日：2019-10-29
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于热图像时间序列特征的红外图像增强方法，首先对采集到的热图像序列进行处理，利用曲线拟合函数对每个点的温度‑时间响应曲线进行平滑处理并将求导得到第二帧时刻的导数值的算术平方根作为该点的涡流强度值；利用无源场的基尔霍夫电流定律和涡流场的物理性质作为约束条件，利用迭代算法得到涡流的水平分量情况和竖直分量情况，最后再将水平分量和竖直分量绘制成矢量图，得到涡流的流向图，从而实现了红外图像增强处理。
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公开(公告)号：CN111028196A
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201911036996.0
申请日：2019-10-29
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于热图像时间序列特征的红外图像增强方法，首先对采集到的热图像序列进行处理，利用曲线拟合函数对每个点的温度-时间响应曲线进行平滑处理并将求导得到第二帧时刻的导数值的算术平方根作为该点的涡流强度值；利用无源场的基尔霍夫电流定律和涡流场的物理性质作为约束条件，利用迭代算法得到涡流的水平分量情况和竖直分量情况，最后再将水平分量和竖直分量绘制成矢量图，得到涡流的流向图，从而实现了红外图像增强处理。
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公开(公告)号：CN113656910B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202110900161.6
申请日：2021-08-06
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F30/17 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06F18/231 , G01M13/045 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于AFF‑AAKR融合的滚动轴承健康指标曲线构建方法，首先对滚动轴承的水平振动加速度传感器信号从时域、频域和时频域进行特征提取得到候选特征集，筛选出优选特征，然后采用AFF方法从优选特征的数据序列中获取观测空间向量，根据观测空间向量中提取出健康空间向量，将观测空间向量映射到健康空间向量所代表的健康空间得到映射向量，计算观测空间向量和映射向量中各时刻数据的残差，将残差数据拟合得到的曲线即为健康指标曲线。本发明将采集得到的滚动轴承的振动加速度信号进行时频域特征提取，通过基于AFF‑AAKR的特征融合实现健康指标曲线的构建，提高健康指标曲线的性能。
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