公开(公告)号：CN110657985A

公开(公告)日：2020-01-07

申请号：CN201910961446.3

申请日：2019-10-11

申请人： 重庆邮电大学

发明人： 苏祖强 ,  罗子澳 ,  于洪 ,  萧红 ,  谢海琼 ,  谭峰

IPC分类号： G01M13/021 ,  G01M13/028 ,  G06K9/00

摘要： 本发明涉及机械故障诊断、模式识别技术等领域，具体为一种基于奇异值谱流形分析的齿轮箱故障诊断方法及系统。方法包括获取齿轮箱的故障振动信号并预处理，形成多个一维原始振动信号数据，进行相空间重构处理，得到多个二维矩阵；对重构的二维矩阵进行奇异值分解，得到二维矩阵的奇异值谱；计算奇异值谱的斜率获得奇异值谱流形特征；采用该特征数据训练支持向量机，构建故障诊断模型；将待测齿轮箱的振动信号数据输入故障诊断模型，输出待测齿轮箱的故障诊断分类结果。本发明采用奇异值谱流形分析来实现对齿轮箱故障数据的特征提取，能够有效提取信号成分的变化趋势，去除噪声的影响，增强特征对故障的表征能力，能够提高齿轮箱故障诊断的精度。

公开(公告)号：CN105609099A

公开(公告)日：2016-05-25

申请号：CN201510991556.6

申请日：2015-12-25

申请人： 重庆邮电大学

发明人： 张毅 ,  徐晓东 ,  萧红 ,  罗久飞 ,  黄超 ,  苏祖强

IPC分类号： G10L15/02 ,  G10L15/06 ,  G10L15/16 ,  G10L15/20 ,  G10L21/0232 ,  G10L21/0272

CPC分类号： G10L15/02 ,  G10L15/06 ,  G10L15/16 ,  G10L15/20 ,  G10L21/0232 ,  G10L21/0272 ,  G10L2015/0631

摘要： 本发明请求保护一种基于人耳听觉特性的语音识别预处理方法，涉及语音识别领域，它采用具有人耳听觉特性的预处理方法，具有较强的扩展性，在噪声环境下，相比于传统抗噪方法，该方法具有更好的抗噪效果，该语音识别系统具有更好的鲁棒性。含噪声的语音信号经过耳蜗基底膜模型进行频谱分析，再通过上橄榄核模型进行语音信息提取，最后在下丘脑细胞模型中完成语音分离。分离得到更纯净的语音后，通过语音定位确立目标语音信号，从而从噪声环境中分离出待识别语音信号。

公开(公告)号：CN114239384B

公开(公告)日：2024-10-18

申请号：CN202111429337.0

申请日：2021-11-29

申请人： 重庆邮电大学

发明人： 苏祖强 ,  吴然然 ,  韩冷 ,  张小龙 ,  姜维龙

IPC分类号： G06F18/241 ,  G06F18/214 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0464 ,  G06F18/243

摘要： 发明涉及仿真分析技术领域，具体涉及一种基于非线性度量原型网络的滚动轴承故障诊断方法，包括构建级联注意原型非线性度量网络，并对构建的网络进行分类训练，将带诊断的数据进行数据处理后输入训练好的级联注意原型非线性度量网络，输出诊断结果；本发明通过原型计算模块提取特征图，同时对支撑集特征计算原型，在级联注意力模块里将查询样本特征与各类原型一一拼接，然后通过级联注意力机制提取拼接样本的长距离相关性，最后将级联注意力模块提取的特征输入非线性度量模块，从而实现小样本条件下准确有效的轴承故障诊断。

公开(公告)号：CN118747754A

公开(公告)日：2024-10-08

申请号：CN202410910724.3

申请日：2024-07-09

申请人： 重庆邮电大学

发明人： 冯松 ,  龚贵山 ,  杨杰 ,  萧红 ,  苏祖强 ,  禄盛

IPC分类号： G06T7/10 ,  G06V10/26 ,  G06V10/28 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/084

摘要： 本发明涉及一种针对在线铁谱的跨尺度磨粒图像分割方法，包括：获取多尺度磨损碎片在反射光和透射光下拍摄的图片，使用等像素大小的反射图片和透射图片；对反射图片和透射图片分别使用adaptive Threshold函数进行二值区分后相加，得到融合后的目标分割图；将融合后的目标分割图和反射图片构成图像对，将图像对输入磨损碎片分割模型进行训练；使用训练好的磨损碎片分割模型对多尺度磨损碎片图像进行分割处理，得到分割后的图像；本发明能够更加清晰准确地分割出极端尺度磨损碎片明显的图像，解决了传统磨粒图像分割时目标不清晰或丢失的问题。

公开(公告)号：CN118366654A

公开(公告)日：2024-07-19

申请号：CN202410422193.3

申请日：2024-04-09

申请人： 重庆邮电大学

发明人： 于洪 ,  孙世杰 ,  苏祖强 ,  王国胤

IPC分类号： G16H50/30 ,  G06T7/00 ,  G06V10/44 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

摘要： 本发明属于医疗健康大数据领域，具体涉及一种基于跨模态知识蒸馏的肺癌风险预测方法，包括选取训练完成的基于CT图像输入的I3D模型为教师模型；采用多层感知机模型构建学生模型；将CT图像数据集输入教师模型，获取第一中间特征向量集合；将结构化数据作为学生输入训练学生模型，学生模型训练过程中从结构化数据中抽取出的特征定义为第二中间特征；基于第一中间特征向量集合和第二中间特征向量集合，计算教师模型空间分布和学生模型空间分布；采用KL散度计算教师模型空间分布和学生模型空间分布间的散度损失；计算散度损失和交叉熵损失的加权和，并反向传播训练学生模型，直至学生模型参数收敛；将训练完成的学生模型作为肺癌风险预测模型，用于预测患者的肺癌风险数据辅助医生诊断。

公开(公告)号：CN117086223A

公开(公告)日：2023-11-21

申请号：CN202311104738.8

申请日：2023-08-30

申请人： 重庆邮电大学

发明人： 唐浩兴 ,  苏祖强 ,  罗蓉 ,  杨定坤 ,  李维平 ,  刘林林

IPC分类号： B21D53/16 ,  B21D31/04 ,  B21D41/04

摘要： 本发明公开了一种环件胀形与缩径一体成形装置及其工艺方法，包括内、外冲头、内径胀形与外径收缩模具，内、外支撑滑轨、安装台、液压装置以及底座等；内、外冲头与模具接触面为多边锥形，通过伸缩杆与液压装置连接，液压装置位于同一基准面以保证同步变形精度；内径胀形与外径收缩模具均由截面为类L形的驱动块与整体切分的离散块组成，驱动块与冲头接触面有斜度；所述支撑滑轨上有滑槽，端部与旋转机构连接，通过弹簧控制模具复位、通过螺杆控制环件旋转。本发明可在以一套装置上实现环件内径胀形、外径收缩以及二者同时变形，精度较高，应用范围广。

公开(公告)号：CN116956127A

公开(公告)日：2023-10-27

申请号：CN202310899676.8

申请日：2023-07-21

申请人： 重庆邮电大学

发明人： 苏祖强 ,  姜维龙 ,  于洪 ,  胡峰 ,  王鑫 ,  罗茂林

IPC分类号： G06F18/24 ,  G06F18/213 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/084 ,  G06N3/096

摘要： 本发明涉及故障诊断领域，特别涉及一种通用跨域旋转机械故障诊断方法。所述方法包括首先，通过采用对抗训练策略来实现不同领域间的域不变故障特征学习；其次，提出了一种基于证据的故障分类器。该分类器借助于证据学习理论，通过综合考虑故障样本预测的置信度和不确定度来对目标域中的已知故障类型进行故障分类；然后，提出了一种基于证据分数未知评估机制来识别目标域中潜在的未知故障类型；最后，在一个轴承故障数据集和一个齿轮箱故障数据集上构建多种标签空间关系场景下的跨域故障诊断任务，将所提方法与其他跨域故障诊断方法进行实验对比，并证明了所提出方法的有效性和优越性。

公开(公告)号：CN116628602A

公开(公告)日：2023-08-22

申请号：CN202310592383.5

申请日：2023-05-24

申请人： 重庆邮电大学

发明人： 苏祖强 ,  姜维龙 ,  禄盛 ,  赵洋 ,  王淑娴 ,  罗茂林

IPC分类号： G06F18/2431 ,  G06F18/2413 ,  G06F18/214 ,  G06F18/21 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0895 ,  G06N3/094 ,  G06N3/096 ,  G01M99/00 ,  G01M13/00

摘要： 本发明涉及故障诊断领域，特别涉及一种基于类别转移的多源域开放集旋转机械故障诊断方法，本发明结合无监督领域中的多源域深度迁移网络与对抗学习，采用多源故障类别匹配让不同源域中相同故障类型间的故障特征对齐和不同故障类型间的故障特征疏远；在每个源域和目标域间采用对抗学习方法来减小源域和目标域间的域间隙，有效缓解了现有多源域开放集故障诊断方法中因简单融合多源域故障信息导致的不完整和次优解的故障诊断结果；此外，基于多故障分类器综合决策结果，在多源域和目标域间的故障质心表示间构造全局故障对齐来进一步优化故障诊断模型中的共享特征提取器的领域不变故障特征提取能力，进一步提高故障诊断精度。

公开(公告)号：CN116089863A

公开(公告)日：2023-05-09

申请号：CN202310071125.2

申请日：2023-01-17

申请人： 重庆邮电大学

发明人： 苏祖强 ,  王诚诚 ,  禄盛 ,  冯松 ,  罗茂林 ,  王淑娴 ,  王鑫

IPC分类号： G06F18/24 ,  G01M13/045 ,  G06F18/10 ,  G06F18/241 ,  G06F18/214 ,  G06F18/22

摘要： 本发明涉及故障诊断领域，具体涉及一种基于尺度自适应度量的滚动轴承故障诊断方法；包括采集多个传感器的振动信号，按等样长度将每一个振动信号切分为故障样本并打上相应的类别标签；采用小波包变换将每一个故障样本都转换为时频谱图，并将时频谱图集合划分为支持集、查询集、测试集；构建尺度自适应度量故障诊断模型，通过支持集、查询集和测试集对故障诊断模型进行训练；所述尺度自适应度量故障诊断模型包括尺度自适应注意力模块和多层级度量模块；获取滚动轴承故障样本数据并且经过处理之后输入到训练好的故障诊断模型中，计算得到故障诊断结果；本发明的方法能够对滚动轴承进行有效地故障诊断。

公开(公告)号：CN114970615A

公开(公告)日：2022-08-30

申请号：CN202210517768.0

申请日：2022-05-12

申请人： 重庆邮电大学

发明人： 罗茂林 ,  王鑫 ,  苏祖强 ,  徐涛金

IPC分类号： G06K9/00 ,  G01M13/045

摘要： 本发明涉及一种滚动轴承外圈缺陷尺寸量化估计方法，属于机械故障诊断技术领域，通过加速度传感器拾取故障滚动轴承振动信号，运用AR模型对拾取的振动信号进行降噪并增强故障冲击特征，利用VMD技术，确定并提取振动信号中映射于滚动体‑缺陷前边沿开始作用时所对应的时间信息；运用互相关与包络技术提取滚动体即将脱离缺陷区前边沿所对应的时刻信息；通过微分理论与高通滤波方法提取滚动体撞击缺陷区后边沿时所对应的时刻信息；围绕滚动体‑缺陷接触诱发的多冲击事件激励，分析滚动体‑缺陷接触几何位置关系，基于动力学等理论，建立滚动轴承外圈缺陷尺寸宽度估计模型，输入关键时间信息，实现外圈缺陷尺寸估计。