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公开(公告)号：CN114861757B
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202210332349.X
申请日：2022-03-31
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
IPC: G06F18/2413 , G06F18/214 , G06F18/23 , G06N3/0464
Abstract: 本申请涉及一种基于双相关性降低的图深度聚类方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取待聚类的原始目标关系图；基于特征相似度和图扩散，分别对原始目标关系图进行数据增强，得到分类图邻接矩阵和扩散矩阵，根据分类图邻接矩阵和高斯噪声，得到第一增广图，根据扩散矩阵和高斯噪声得到第二增广图；将第一增广图和第二增广图的特征图分别输入预先训练的双相关性降低网络进行样本层面的相关性降低和特征层面的相关性降低，得到双相关性降低特征图；对双相关性降低特征图进行图聚类，得到目标关系聚类图。采用本方法能够避免表示坍缩，提升聚类性能。
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公开(公告)号：CN117891564A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410207040.7
申请日：2024-02-26
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
Abstract: 本申请涉及一种基于交互预测的离散事件仿真管理系统和方法。所述系统包括：仿真管理器、事件管理器、实体管理器、交互预测管理器、交互预测器和仿真实体模型。本系统基于内部的交互预测器通过最小时间窗预测机制进行交互事件预测，使得交互事件的预测具备可行性，并且最小时间窗的引入，减少了非必要的事件预测，提高了交互事件预测的准度和效率。并基于内部的交互预测管理器管理系统内所有交互预测器，可以实现交互预测器的分类管理和扩展，并提供统一的访问接口，使模型开发和系统的扩展更高效，提高了离散事件仿真运行效率。
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公开(公告)号：CN115408791A
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202211035299.5
申请日：2022-08-26
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
IPC: G06F30/17 , G06F30/23 , G06F119/02
Abstract: 本申请涉及本申请涉及机械动力学技术领域，特别是涉及一种考虑裂纹位置的故障齿轮时变啮合刚度计算方法，方法包括：建立齿轮故障计算模型；确定对应的裂纹类别信息，以及预先存储裂纹类别信息对应的裂纹齿轮区段划分规则；检测齿轮上发生故障的裂纹位置，采用裂纹齿轮区段划分规则对裂纹位置进行区段划分，得到多个裂纹子区段；针对每个裂纹子区段，得到每个裂纹子区段弯曲刚度和剪切刚度；将各个裂纹子区段的弯曲刚度和剪切刚度求和，得到故障齿轮的弯曲刚度和剪切刚度，本发明通过输入裂纹的参数即可得到故障齿轮的弯曲刚度和剪切刚度。其计算效率更高。
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公开(公告)号：CN113050599B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202110282281.4
申请日：2021-03-16
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
Abstract: 本发明公开了一种机电作动器故障诊断试验台，包括电机和滚珠丝杠机构，电机通过电机底座固定在底板上，滚珠丝杠机构包括作旋转运动的丝杠和将旋转运动转化为直线运动的螺母组，丝杠的两端通过轴承固定在两个轴承座上；电机的转轴通过联轴器与滚珠丝杠机构的丝杠连接；电机启动后，通过联轴器把扭矩传递给丝杠，丝杠把旋转运动传给螺母组；螺母组通过螺母组底座与直线移动平台固定，直线移动平台在底板上作往复直线运动；螺母组底座与负载牵引连接，负载牵引通过牵引绳牵引系统的负载运动。本发明实现了多种与机电作动器系统相关故障的植入和故障数据获取，试验台简洁轻便，操作运行、故障植入、数据采集、实验现象观察等易于进行。
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公开(公告)号：CN114792046A
公开(公告)日：2022-07-26
申请号：CN202210323771.9
申请日：2022-03-30
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
IPC: G06F30/20 , G06F30/25 , G06F119/04
Abstract: 本发明公开了一种基于健康指数与粒子滤波的旋转机械故障预测方法及系统，首先在多特征评估的基础上提取合适的健康指数；继而基于健康指数幅值异常变化，挖掘异常样本；进而基于旋转机械故障呈周期性特征，利用快速谱峭度‑多点最优最小熵解卷积实现早期故障特征增强，逼近早期故障发生节点，确定剩余使用寿命预测起始点，为后续剩余使用寿命预测提供更多的带故障信息样本；最后基于粒子滤波方法，实现旋转机械剩余使用寿命概率预测。本发明提供的故障预测方法具有理论简单、可行性较强、结果置信度较高等优点，能够适用于旋转机械置信区间下的故障预测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111579990B
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202010468041.9
申请日：2020-05-28
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
IPC: G01R31/34
Abstract: 本发明属于故障诊断技术领域，公开了一种基于定子电流绝对相位的感应电机转子断条故障检测方法，采集三相异步电机的三相电流信号；并对采集的数据进行预处理，分别去除电流信号序列的直流分量，并将每一路电流信号幅值进行归一化，得到三个离散时间序列；对得到的离散时间序列分别求导、构造向量、取平方、计算三重积、计算绝对相位、进行频域分析；得到三相异步电机转子断条的故障特征频率。本发明原理简单、计算量小、对设备的数据存储和计算能力要求不高、受信号噪声的影响较小，能够实现电机转子断条的在线检测，诊断电机早期故障。
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公开(公告)号：CN114861757A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210332349.X
申请日：2022-03-31
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
Abstract: 本申请涉及一种基于双相关性降低的图深度聚类方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取待聚类的原始目标关系图；基于特征相似度和图扩散，分别对原始目标关系图进行数据增强，得到分类图邻接矩阵和扩散矩阵，根据分类图邻接矩阵和高斯噪声，得到第一增广图，根据扩散矩阵和高斯噪声得到第二增广图；将第一增广图和第二增广图的特征图分别输入预先训练的双相关性降低网络进行样本层面的相关性降低和特征层面的相关性降低，得到双相关性降低特征图；对双相关性降低特征图进行图聚类，得到目标关系聚类图。采用本方法能够避免表示坍缩，提升聚类性能。
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公开(公告)号：CN114372571A
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202210024335.1
申请日：2022-01-07
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
Abstract: 本发明涉及计算机视觉领域，公开了一种少标记半监督学习中的插值对比学习方法，本发明根据获取目标数据集，所述目标数据集包括未标记数据集和已标记数据集；对所述未标记数据集进行伪标记；通过标准交叉熵度量标记空间中的损失；获取样本特征的插值，并根据所述样本特征的插值构建正样本对；利用损失比度量未标记数据的相似性并进行半监督学习以输出学习结果，通过利用样本特征的插值解决不合适数据增强方法导致的样本种类改变的问题，进一步地解决了极少的有标签数据无法纠正错误的一致性正则化约束的问题。
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公开(公告)号：CN111366360B
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202010014424.9
申请日：2020-01-07
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
IPC: G01M13/021 , G01M13/028
Abstract: 一种利用转速信号对行星齿轮箱进行早期故障检测的方法，包括：步骤S1：在行星齿轮箱外壳安装反射式光学转速传感器，获得反射光强电信号的时间序列信号s；步骤S2：计算行星齿轮箱各旋转件的转速rti；步骤S3：根据各旋转部件的转速rti，确定用于计算各部件特征指标向量Fi的数据段长度Li；步骤S4：基于数据段长度Li，计算原始信号s的均值和均方根值步骤S5：计算所监测旋转部件的特征指标向量Fi；步骤S6：根据健康状态下的原始信号计算特征指标向量Fi的阈值Ti；步骤S7：将得到的特征指标向量Fi与预先设定的阈值Ti进行比较，得到检测结果。本发明具有原理简单、操作简便、稳定可靠、精度高、计算量小、适用范围广等优点。
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公开(公告)号：CN111579990A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010468041.9
申请日：2020-05-28
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
IPC: G01R31/34
Abstract: 本发明属于故障诊断技术领域，公开了一种基于定子电流绝对相位的感应电机转子断条故障检测方法，采集三相异步电机的三相电流信号；并对采集的数据进行预处理，分别去除电流信号序列的直流分量，并将每一路电流信号幅值进行归一化，得到三个离散时间序列；对得到的离散时间序列分别求导、构造向量、取平方、计算三重积、计算绝对相位、进行频域分析；得到三相异步电机转子断条的故障特征频率。本发明原理简单、计算量小、对设备的数据存储和计算能力要求不高、受信号噪声的影响较小，能够实现电机转子断条的在线检测，诊断电机早期故障。
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