公开(公告)号：CN116740523A

公开(公告)日：2023-09-12

申请号：CN202310909707.3

申请日：2023-07-24

Applicant: 索特传动设备有限公司 ,  南京工业大学

Inventor： 傅航 ,  姜烨飞 ,  程遥辉 ,  王华

IPC: G06V10/80 ,  G06F18/25 ,  G06F18/241 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/06 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公布了一种基于图像多层次融合卷积的回转支承故障诊断方法，包括：获取各种故障类型的回转支承振动信号，分别将每种类型的振动信号切分为多段振动信号，贴上相应标签；将振动信号进行模态分解，筛选分解后的固有模态函数重构振动信号；分别将原始振动信号和重构振动信号转换成两类图像，构建图像样本集，按照一定比例划分为训练集、验证集和测试集，对图像数据进行标准化；构建多层次融合卷积模型，实现故障的智能诊断。本发明能够提取时间序列数据的关键信息，同时能够避免微弱故障细节特征的丢失，实现精准识别回转支承故障状态，从而有效维护设备的安全运行。

公开(公告)号：CN114186475B

公开(公告)日：2023-05-12

申请号：CN202111262819.1

申请日：2021-10-28

Applicant: 南京工业大学 ,  索特传动设备有限公司

Inventor： 王华 ,  邵逸禹 ,  乾钦荣 ,  傅航 ,  张磊

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/049 ,  G06N3/08 ,  G06F111/10 ,  G06F119/14 ,  G06F119/08 ,  G06F119/04 ,  G06F119/02

Abstract: 本发明提供了一种基于Attention‑MGRU的回转支承寿命预测方法，包括如下步骤：选用深度学习中能更准确地学习时间序列长期依赖性关系的门控循环单元网络，构建回转支承的多变量门控循环单元预测模型；多变量门控循环单元预测模型以回转支承的振动、温度、扭矩多物理信号健康指标为输入，充分利用回转支承运行过程中的多种观测信号所传递的信息。在多变量门控循环单元预测模型中引入注意力机制，该机制的作用在于捕获多物理信号的内部相关性，多角度全方位地考虑剩余寿命的关联要素。

公开(公告)号：CN114186475A

公开(公告)日：2022-03-15

申请号：CN202111262819.1

申请日：2021-10-28

Applicant: 南京工业大学 ,  索特传动设备有限公司

Inventor： 王华 ,  邵逸禹 ,  乾钦荣 ,  傅航 ,  张磊

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06F111/10 ,  G06F119/14 ,  G06F119/08 ,  G06F119/04 ,  G06F119/02

Abstract: 本发明提供了一种基于Attention‑MGRU的回转支承寿命预测方法，包括如下步骤：选用深度学习中能更准确地学习时间序列长期依赖性关系的门控循环单元网络，构建回转支承的多变量门控循环单元预测模型；多变量门控循环单元预测模型以回转支承的振动、温度、扭矩多物理信号健康指标为输入，充分利用回转支承运行过程中的多种观测信号所传递的信息。在多变量门控循环单元预测模型中引入注意力机制，该机制的作用在于捕获多物理信号的内部相关性，多角度全方位地考虑剩余寿命的关联要素。

公开(公告)号：CN114046993A

公开(公告)日：2022-02-15

申请号：CN202111217266.8

申请日：2021-10-19

Applicant: 南京工业大学 ,  索特传动设备有限公司

Inventor： 王华 ,  姜烨飞 ,  乾钦荣 ,  傅航 ,  张磊

IPC: G01M13/04 ,  G01M13/045 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明提供了一种基于多特征参数融合与FCM‑HMM的回转支承状态评估方法，包括如下步骤：对多物理信号进行预处理，采用强化局部均值分解对原始信号降噪；提取信号时域、频域、时频域多领域特征；为避免特征冗余或重叠对后续评估过程的干扰，提出综合评价指标筛选优胜特征；基于等距离映射算法构建多物理信号健康指标，有效表征回转支承的性能退化趋势；结合模糊C均值与隐马尔科夫模型，识别回转支承退化状态转移过程，确定回转支承早期故障点及失效预警点。本方法采用回转支承全寿命加速试验数据进行模型验证，有效划分回转支承退化状态。

公开(公告)号：CN119847018A

公开(公告)日：2025-04-18

申请号：CN202411919548.6

申请日：2024-12-24

Applicant: 南京工业大学

Inventor： 沈谋全 ,  张巍颢 ,  王华 ,  秦雯 ,  张智浩

IPC: G05B19/042

Abstract: 本发明公开了一种基于数据驱动的容错控制方法。该方法通过机器学习算法对历史数据进行分析，建立故障特征模型，实现对系统潜在故障的早期识别，根据实时数据动态调整控制参数，以适应系统变化和故障情况，确保系统性能的最优化。与传统的需要精确数学模型的控制方法相比，本发明所提的控制算法更为新颖且应用条件简单。该方法能够在各种复杂和不确定的环境中保持系统的最优性能，有效地提高了控制精度，具有良好的工程应用价值。

公开(公告)号：CN117218508B

公开(公告)日：2024-12-06

申请号：CN202311080811.2

申请日：2023-08-25

Applicant: 南京工业大学

Inventor： 王华 ,  赵函 ,  洪荣晶

IPC: G06V10/82 ,  G01M13/028 ,  G06V10/80 ,  G06V10/52 ,  G06V10/44 ,  G06V10/42 ,  G06V10/764 ,  G06V10/26 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084

Abstract: 一种基于通道并行融合多注意力机制的滚珠丝杠故障诊断方法，包括以下步骤：步骤S1，通过对滚珠丝杠加速度数据用格拉姆角场进行预处理转换为二维数据，建立滚珠丝杠数据集；步骤S2，将经过预处理后的滚珠丝杠数据集输入至图像分块模块，将输入图像分割为大小相同的小尺寸子图；步骤S3，然后建立基于通道并行融合多注意力机制的滚珠丝杠特征提取模块，分为四个阶段获得特征图；步骤S4，在经过4个阶段的计算后，在输出特征上使用全局平均池化层，最后使用SoftMax分类器实现滚珠丝杠故障分类，根据分类损失函数将梯度反向传播进行滚珠丝杠故障诊断模型参数的再次更新，训练测试完成后保存优化后的诊断模型。

公开(公告)号：CN118603547A

公开(公告)日：2024-09-06

申请号：CN202410677691.2

申请日：2024-05-29

Applicant: 南京工业大学

Inventor： 王华 ,  张屹 ,  张昱昊

IPC: G01M13/04

Abstract: 本发明涉及一种双变量调节倾覆力矩的转盘轴承性能实验台，该实验台由底板、动力总成、下转连接法兰筒、转盘轴承实验件、上转连接法兰筒、加载盖、加载摇臂、摇臂调节电缸组、支撑架调节电缸、砝码支撑架、砝码组成。可以完成各种规格转盘轴承的无载荷启动力矩监测、有载荷启动力矩监测、受载情况下齿根应力监测、振动状态监测及疲劳寿命实验。该实验台采用电动缸调节加载摇臂的倾斜角度，实现倾覆力矩力臂的调节，同时采用调整砝码数量实现倾覆力矩加载力的调节，即双变量调节倾覆力矩，另外采用电缸调节砝码平台的水平度，避免砝码倾覆，采用电缸调节驱动器的位置，实现对不同直径转盘轴承的检测。

公开(公告)号：CN118094182A

公开(公告)日：2024-05-28

申请号：CN202410162291.8

申请日：2024-02-05

Applicant: 南京工业大学

Inventor： 潘裕斌 ,  杨旭 ,  陈捷 ,  王华 ,  洪荣晶 ,  杨贵超

IPC: G06F18/213 ,  G01M13/045 ,  G06F18/10 ,  G06F18/2135 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明提供了一种基于数据的转盘轴承早期故障在线识别方法，涉及转盘轴承健康监测技术领域。该方法首先获取其转盘轴承的在线振动信号监测数据；然后利用自适应完全鲁棒均值分解(CERLMDAN)将振动信号分解成多个产品函数(PF)，并利用参数优化算法优化分解参数，采用核主元分析(KPCA)选择出故障PF进行重构，以达到滤波消噪的目的；接着，对振动信号进行数据缩减，并对缩减后的振动信号进行邻域相关图椭圆拟合，以椭圆倾角变化作为早期故障的判别指标，实现转盘轴承早期故障在线识别。该方法为大型低速旋转机械的早期故障识别提供了一种新的解决方案，进而在机械设备识别领域进行广泛应用。

公开(公告)号：CN117744581A

公开(公告)日：2024-03-22

申请号：CN202311720139.9

申请日：2023-12-14

Applicant: 南京工业大学

Inventor： 孟龙晖 ,  王华 ,  张浩 ,  洪荣晶

IPC: G06F30/398 ,  G06F30/23 ,  G06F17/12 ,  G06F17/16 ,  G06F119/02 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明涉及基于分区段分析及非线性方程组求解的FPC接触变形数学建模方法，用于分析柔性电路板(FPC)在与其他零部件接触的情况下的变形；核心步骤包括：将FPC基于接触点划分为不同的区段；对不同FPC区段内，将FPC的曲率与沿着FPC表面路径的长度的关系进行线性化，同时得到一系列未知数，如线性关系中的斜率和截距；另外，对于接触点的具体坐标，以及每个FPC在不同区段内的长度，也作为需要求解的未知参数；已知的关系有不同区段两端的坐标差值，角度差值，以及不同区段首尾连接点处的曲率必须相等；同时运用雅可比矩阵迭代法和尺寸迭代法，对所有未知数进行求解，最终得到所需要求解的FPC与其他零部件不同接触条件下的变形曲线。

公开(公告)号：CN117576015A

公开(公告)日：2024-02-20

申请号：CN202311494974.5

申请日：2023-11-10

Applicant: 南京工业大学

Inventor： 王华 ,  张洁

IPC: G06T7/00 ,  G06N3/0464 ,  G06T7/13 ,  G06T7/12 ,  G06V10/774

Abstract: 本发明涉及基于改进YOLOv5s网络的焊缝缺陷视觉识别方法，在主干网络Backbone加入注意力机制EMA，在多尺度特征融合网络Neck加入AFPN搭建渐进结构和进行自适应空间融合，在预测层Head优化损失函数，降低了训练模型的计算复杂度，实现了对焊缝缺陷的精确识别，提高了检测效率；本发明包括以下步骤：采集焊缝缺陷图像数据；构建样本数据集；获取预训练模型；检测模型改进；模型构建和缺陷检测。