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公开(公告)号：CN117493839A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202310783798.0
申请日：2023-06-29
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F18/213 , G06F18/214 , G06N3/006 , G06N3/047 , G06N3/084 , G06F18/24 , G06F18/25
Abstract: 本发明公开一种基于多输入融合深度置信网络的滚动轴承故障诊断方法，属于轴承故障诊断领域。首先，提出一种多输入融合深度置信网络(MIF‑DBN)，采用多输入层代替传统深度置信网络(DBN)的单输入层，将多域特征数据通过低维的简单融合转换成高维的自适应融合，增强DBN的特征提取能力和泛化能力。其次，在DBN的联想记忆模块设置输入通道的融合策略，利用量子粒子群算法(QPSO)优化融合权重系数，在一定程度上避免过拟合现象，进一步提升模型的泛化能力。最后，与传统DBN模型进行了比较，验证MIF‑DBN模型的有效性。
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公开(公告)号：CN109409284A
公开(公告)日：2019-03-01
申请号：CN201811243844.3
申请日：2018-10-24
Applicant: 重庆邮电大学
CPC classification number: G06K9/00503 , G01H13/00
Abstract: 本专利发明一种levy噪声下改进势函数随机共振微弱信号检测方法，属于信号处理技术领域。针对现有的levy噪声背景下的微弱信号检测系统，提出一个改进势函数，该势函数有两个可独立调节的参数，可更加灵活的改变形状以适应不同的输入信号。使用四阶龙格库塔法进行求解，以输出信噪比为衡量指标，利用自适应寻优算法进行寻优，然后进行随机共振实现对高低频微弱信号的检测。针对高频信号，在使用二次采样技术让其符合条件之前，使用了Hilbert变换求取包络信号，再通过高通滤波器对一部分低频干扰信息进行滤波，实现更好的检测效果。本发明提出的levy噪声下改进势函数的随机共振微弱信号检测方法，对工程应用中弱信号的检测具有重要意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116186586A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310195218.6
申请日：2023-03-01
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F18/24 , G01M13/045 , G06F18/213 , G06F18/2135 , G06F18/25 , G06N3/047 , G06N3/084 , G06N3/088 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了基于改进经验模态分解算法与优化深度置信网络的滚动轴承故障诊断方法，属于轴承故障诊断领域。首先，将信号分解成若干个固有模态函数(IMF)分量，采用皮尔逊相关系数计算原始信号与各IMF分量的相关程度；然后，设计了一个阈值，将IMF分量按pearson系数的大小分成三组，并提出了一种新的加权规则，根据IMF分量的相关系数大小，为其分配了不同的权重，并进行重构，增强了富含故障信息的IMF分量，从而提高了信噪比；而后，分别提取重构信号的时域、频域、小波域和多尺度能量矩特征，并使用主成分分析消除各域特征的量纲差异，构建多域融合特征集；最后，使用灰狼优化算法优化DBN的学习率，并将融合故障特征输入到DBN中进行二次挖掘，使用改进的softmax算法替换DBN中的传统softmax完成故障分类。
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公开(公告)号：CN116167270A
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202310187893.4
申请日：2023-03-01
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F30/23 , G06F113/06
Abstract: 本发明公开了基于动力学仿真与双重GRA结合的风力机行星轮系裂纹故障诊断方法，首先，构建不同裂纹深度故障状态下的太阳轮三维模型，利用有限元软件生成齿轮的柔性体文件，在Adams中完成刚柔耦合模型的构建，并进行动力学分析；其次，根据动力学仿真提取时域仿真信号，并利用FFT得到相应的频域信号，提取时频域中有关齿轮损伤故障变化的多个特征参数；然后，引入与计算序列相关的参数构建与序列元素相关的关联度函数，实现对计算序列的简化以及算法精度的改进。本发明所提出的方法能够有效的计算出裂纹深度的阈值，缩减了计算序列长度，同时改进后计算结果区分度更大，故障样本与标准数据样本之间的关系更突出，灰色关联度最大值与整体平均值的差异提升了1.65倍。
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公开(公告)号：CN116186938A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310195221.8
申请日：2023-03-01
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F30/17 , G06F30/27 , G06F30/23 , G06F111/06 , G06F111/04 , G06F113/28
Abstract: 本发明公开了一种风力机齿轮系统多目标参数优化方法，涉及到齿轮振动优化领域。首先，根据1.5MW风力机齿轮系统设计参数建立三维模型，采用刚柔耦合动力学模型做仿真实验，以增加齿轮啮合过程中的真实冲击。其次，为降低风力机齿轮系统啮合过程中的振动冲击问题，同时在高精度体积的要求下，以齿轮副总重合度和改进的体积计算方式建立优化数学模型。再次，在算法改进上，通过带方差的拥挤度计算式子中引入个体的局部稀疏度，增强拥挤计算的区分度。此外，通过扩大排序序列的数量规模留下前端序列中多样性靠前的个体改进精英保留策略，以解决算法寻优中个体的收敛性和广泛性。最后，比较算法改进前后的性能指标和实验结果，验证多目标优化设计的有效性。
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公开(公告)号：CN108524192B
公开(公告)日：2019-11-12
申请号：CN201810360197.8
申请日：2018-04-20
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: A61H1/02
Abstract: 本发明请求保护一种带肌电感知的穿戴式小臂主动康复训练外骨骼装置，属于机器人领域。该装置由外骨骼支架、小臂旋转机构、肘屈伸机构、驱动电机和肌电信号采集装置构成，可实现肘关节屈伸和小臂旋转两个自由度的主动康复训练。大小臂支架采用半开放结构更易于穿戴，且内衬关键位置预埋肌电信号采集装置，采集康复训练过程中的手臂肌电信号，进而可根据肌肉张力情况调整各关节电机运动，提升训练安全性和效果。小臂屈伸机构采用两组电机‑伞齿轮传动形式，通过2个电机同步协调运动实现小臂屈伸运动。小臂旋转机构采用钢丝传动方式，小臂旋转角度达180°。本专利能更方便、更安全、更有效的进行康复训练，可广泛应用于医院、社区和家庭。
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公开(公告)号：CN108524192A
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201810360197.8
申请日：2018-04-20
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: A61H1/02
Abstract: 本发明请求保护一种带肌电感知的穿戴式小臂主动康复训练外骨骼装置，属于机器人领域。该装置由外骨骼支架、小臂旋转机构、肘屈伸机构、驱动电机和肌电信号采集装置构成，可实现肘关节屈伸和小臂旋转两个自由度的主动康复训练。大小臂支架采用半开放结构更易于穿戴，且内衬关键位置预埋肌电信号采集装置，采集康复训练过程中的手臂肌电信号，进而可根据肌肉张力情况调整各关节电机运动，提升训练安全性和效果。小臂屈伸机构采用两组电机-伞齿轮传动形式，通过2个电机同步协调运动实现小臂屈伸运动。小臂旋转机构采用钢丝传动方式，小臂旋转角度达180°。本专利能更方便、更安全、更有效的进行康复训练，可广泛应用于医院、社区和家庭。
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