公开(公告)号：CN113538782A

公开(公告)日：2021-10-22

申请号：CN202110744239.X

申请日：2021-06-30

Applicant: 西安交通大学

Inventor： 王保建 ,  周瑞 ,  姚克 ,  李文平 ,  田飞宇 ,  付佳睿

IPC: G07F11/16 ,  G07F11/00 ,  G07F9/00 ,  G07F9/02

Abstract: 本发明公开了一种智能自助口罩分发机，该智能自助口罩分发机中，组合形成口罩运送的机械结构模块包括口罩抬升部件，口罩吸附部件，口罩运送部件，交互式显示机构和电源驱动机构；组合形成口罩运送全程调控的控制系统模块包括执行器驱动模块，人机交互控制模块和整体供电驱动模块。在此基础上，传感器的精确感应确保了口罩能够及时有效的递送到使用者手中。通过刷卡记录使用的模式提高了取出口罩的使用效率。分发口罩类型包含普通医用蓝色口罩与N95口罩两种。本发明可以适用于大多数公共场所自助售卖口罩的应用场景，占用空间很小，安装十分方便。

公开(公告)号：CN115688040A

公开(公告)日：2023-02-03

申请号：CN202211394339.5

申请日：2022-11-08

Applicant: 西安交通大学

Inventor： 温广瑞 ,  邓帅卿 ,  雷子豪 ,  周浩轩 ,  田飞宇 ,  苏宇 ,  李良博 ,  刘子岷 ,  王恩秀

IPC: G06F18/2433 ,  G06F18/214 ,  G06V10/80

Abstract: 本发明公开了一种机械设备故障诊断方法、装置、设备及可读存储介质，获取与待诊断机械设备相同或同类型机械设备在第一工况下的已知故障信息的多源频域信号，将第一工况下的已知故障信息的多源频域信号作为源域数据集；获取待诊断机械设备在第二工况下的未知故障信息的多源频域信号，将第二工况下的未知故障信息的多源频域信号作为目标域数据集；利用源域数据集和目标域数据集训练多源密集自适应对抗网络模型，得到机械设备故障诊断模型；将实时获取的待诊断机械设备在第二工况下的多源频域信号输入机械设备故障诊断模型，输出故障诊断结果。本发明能够在数据级融合和特征级融合中更好地利用机械设备多源信息。

公开(公告)号：CN115358947A

公开(公告)日：2022-11-18

申请号：CN202211007718.4

申请日：2022-08-22

Applicant: 西安交通大学

Inventor： 温广瑞 ,  刘靓璇 ,  苏宇 ,  徐斌 ,  张志芬 ,  李良博 ,  陈泓铭 ,  包渝锋 ,  田飞宇

IPC: G06T5/00 ,  G06T7/00

Abstract: 本发明公开了一种铁谱磨粒图像去噪方法、装置、设备及可读存储介质，包括：获取经过灰度处理的铁谱磨粒图像；使用多个小波基分别对所述经过灰度处理的铁谱磨粒图像进行小波降噪，得到每个小波基对应降噪后的铁谱磨粒图像；将所有小波基对应降噪后的铁谱磨粒图像进行小波融合，得到去噪后的铁谱磨粒图像。本发明的目的在于去除磨粒图像中包含的噪声，提高图像信噪比，方便后续图像分割等操作。

公开(公告)号：CN115510906A

公开(公告)日：2022-12-23

申请号：CN202211182271.4

申请日：2022-09-27

Applicant: 西安交通大学

Inventor： 温广瑞 ,  王恩秀 ,  周浩轩 ,  苏宇 ,  刘子岷 ,  田飞宇 ,  张源麟

IPC: G06K9/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了轴承健康状态的监测方法、装置、设备及可读存储介质，获取轴承在监测阶段的多源信息数据；基于训练好的轴承性能退化监测模型对所述监测阶段的多源信息数据进行处理，得到所述轴承在监测阶段的性能退化指标，所述训练好的轴承性能退化监测模型是利用所述轴承在初始运行阶段的多源信息数据训练对抗融合卷积自编码器得到的；根据所述轴承在监测阶段的性能退化指标与预先获取的所述轴承在初始运行阶段的性能退化指标的偏离程度，判断所述轴承的健康状态。本发明提高了轴承健康状态监测的准确性，实时监测轴承的健康状态。

公开(公告)号：CN118194118A

公开(公告)日：2024-06-14

申请号：CN202410300727.5

申请日：2024-03-15

Applicant: 西安交通大学

Inventor： 温广瑞 ,  牛腾飞 ,  刘子岷 ,  缪政辉 ,  雷子豪 ,  苏宇 ,  田飞宇 ,  孙磊鹏

IPC: G06F18/241 ,  G06F18/214 ,  G06N3/092

Abstract: 本发明公开了一种机械设备故障诊断方法、装置、设备及可读存储介质，包括：将待诊断工况下的振动信号输入训练好的机械设备故障诊断模型中，输出故障诊断结果；其中，训练好的机械设备故障诊断模型的训练方法为：分别将机械设备在跨工况下已知故障信息的振动信号和待诊断工况下未知故障信息的振动信号作为源域数据集和目标域数据集；将所述源域数据集和目标域数据集作为强化学习算法的输入，自适应搭建得到多个不同的机械设备故障诊断模型；选取故障诊断准确率最佳的作为训练好的机械设备故障诊断模型。本发明能够在不依赖专家经验和先验知识的情况下获得机械设备故障诊断模型，模型参数量小，同时可以实现变工况下的故障诊断。

公开(公告)号：CN116147917A

公开(公告)日：2023-05-23

申请号：CN202310076964.3

申请日：2023-01-17

Applicant: 西安交通大学

Inventor： 温广瑞 ,  雷子豪 ,  邓帅卿 ,  田飞宇 ,  周浩轩 ,  苏宇 ,  刘子岷 ,  李良博 ,  张源麟

IPC: G01M13/045 ,  G06F18/214 ,  G06F18/2135 ,  G06F18/2337 ,  G06F18/25 ,  G06F18/27 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明公开了一种预测轴承剩余使用寿命标签的构建方法、装置和设备，根据时间顺序获取待预测轴承在不同时刻的振动信号；提取每个时刻振动信号的频域特征，采用自适应噪声完备集合经验模态分解方法将每个时刻振动信号分解为多个本征模态函数，并提取每个本征模态函数的能量；采用主成分分析方法将每个时刻振动信号的频域特征和能量进行融合，得到每个时刻的退化指标；采用基于核的改进的模糊C均值聚类算法对所有时刻的退化指标进行聚类，得到待预测轴承不同故障程度之间的转折点；根据转折点和所有时刻的退化指标，构建得到待预测轴承剩余使用寿命标签。本发明能够自适应地构建反映不同轴承寿命阶段退化率变化的新标签。