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公开(公告)号：CN116501006A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202211639760.8
申请日：2022-12-20
申请人： 北京石油化工学院 , 沈阳顺义科技有限公司
IPC分类号： G05B23/02
摘要： 本发明涉及一种建立炮控箱故障预测模型和故障预测的方法及相关装置。所述方法包括：S11：获取火炮控制系统炮控箱的引脚信号作为原始数据，构建数据集；所述数据集包括训练数据集和测试数据集；S12：构建SVM模型，将训练数据集作为SVM模型的输入，使用混沌映射改进的秃鹰算法对SVM进行参数寻优，训练得到CAO‑SVM模型。本发明所具有的优点和有益效果是：本发明使用CAO‑SVM模型对炮控箱进行故障预测，输入测试样本，对测试样本进行故障预测，最终得到混沌映射改进的秃鹰算法优化支持向量机的算法分类预测准确率S达到98.7％，比未经优化过的支持向量机预测准确率提高了8％以上。
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公开(公告)号：CN115796237A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211565351.8
申请日：2022-12-07
申请人： 北京石油化工学院 , 沈阳顺义科技有限公司
IPC分类号： G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/047 , G06N3/004 , G01M17/007 , G01M15/00
摘要： 本发明公开了基于ICSA‑VS‑bpNet的装甲车辆底盘发动机的故障预测方法，包括构建神经网络与免疫克隆抗体的群体生成两部分；1)免疫克隆算法在记忆单元基础上运行，记忆单元中保留着亲和度较高的多个抗体，是一个抗体集，而不是一个抗体，为快速收敛得到全局最优解等提供了保障；2)引入疫苗接种策略的免疫克隆选择算法克服了传统免疫选择算法没有抗体基因交叉现象，保证了抗体基因的交叉变异过程中的随机性，提高了优良抗体和疫苗的接种概率，保留了抗体和基因的优良特征，使得优良基因得到继承和延续；3)基于引进疫苗接种策略的免疫克隆选择算法优化的ICSA‑VS‑bpNet提高原有神经网络模型的预测准确率。
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公开(公告)号：CN115906638A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211479910.3
申请日：2022-11-24
申请人： 北京石油化工学院 , 沈阳顺义科技有限公司
IPC分类号： G06F30/27 , G06F18/214 , G06N5/01 , G06N20/00 , G06F111/08
摘要： 本发明涉及建立火控系统故障预测模型、故障预测方法及相关装置，包括：获取陀螺仪组的原始数据，通过TOPSIS算法对数据进行评价排序并归一化处理，构建输入数据集；构建GBDT模型，以GBDT模型作为故障预测模块的学习器，根据所述训练数据集对所述GBDT模型进行训练，使用改进的鲸鱼优化算法对GBDT模型进行优化；通过所述测试数据集对经过训练的所述GBDT的预测能力进行检测，得到基于改进的鲸鱼优化算法优化的梯度提升决策树回归预测模型。本发明通过改进的鲸鱼优化算法对梯度提升决策树的参数进行优化，弥补了在训练过程中参数选择的盲目性的缺陷，提高了回归预测模型的预测精度，与决策树、支持向量机、GBDT算法实验对比来看，IWOA‑GBDT具有更高的预测精度和实用性。
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公开(公告)号：CN114252261A
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202111573363.0
申请日：2021-12-21
申请人： 沈阳顺义科技有限公司
IPC分类号： G01M13/025 , G06N7/00
摘要： 本发明涉及一种综合传动装置转向系统故障诊断方法及系统，方法包括：获取综合传动装置转向系统中不同位置在不同工况下的电压信号；根据电压信号、电压信号对应的工况以及电压信号对应的位置构建不同工况下的数据集；利用不同工况下的数据集对隐马尔科夫模型进行训练，得到训练后的隐马尔科夫模型；利用粒子群算法对训练后的隐马尔科夫模型进行优化，得到优化的隐马尔科夫模型；基于优化的隐马尔科夫模型对待识别的电压信号进行识别，输出不同工况下的似然概率；根据所述似然概率确定与输入电压信号对应的工况，并将待识别的电压信号对应的位置确定为故障位置。本发明通过优化的隐马尔科夫模型可以迅速定位故障发生的位置，提高了故障定位的准确性。
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公开(公告)号：CN116796247A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310792426.4
申请日：2023-06-30
申请人： 沈阳顺义科技有限公司
IPC分类号： G06F18/241 , G06F18/15 , G06N3/006 , G06N3/084 , G06N3/048
摘要： 本发明涉及一种无人扫雷车故障诊断方法，首先，结合莱维飞行策略和模拟退火机制对秃鹰搜索算法进行改进，提升对秃鹰搜索算法的局部搜索能力与对于既定解空间的搜索利用能力；然后，利用改进的秃鹰优化算法对极限学习机进行优化，弥补极限学习机在故障分类过程中初始隐藏层输入权重值和隐藏层偏置值随机选定导致模型分类效果不稳定的问题；最后，建立了基于改进秃鹰搜索算法优化极限学习机的故障诊断模型，诊断无人扫雷车的相关故障。由此，本发明，显著提高了无人扫雷车的维修效率和维修准确度。
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公开(公告)号：CN117493991A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311849957.9
申请日：2023-12-29
申请人： 沈阳顺义科技有限公司
IPC分类号： G06F18/2411 , G06N3/006
摘要： 一种基于KPCA‑SCSO‑SVM的发动机状态评估方法，属于发动机状态监测技术领域，包括如下步骤：步骤S1、获取发动机油液状态数据；步骤S2、对获取的油液状态数据进行KPCA降维处理和归一化处理，将处理后的数据分为训练集和测试集；步骤S3、利用沙猫群优化算法SCSO优化支持向量机SVM的惩罚因子参数c和核函数参数g，建立状态评估模型；将训练集作为状态评估模型的输入，将正常运行状态或者故障运行状态作为输出，得到SCSO‑SVM状态评估模型。本发明采用KPCA算法对获取的油液状态数据进行处理，以便提高发动机状态评估的准确性，处理过的数据经沙猫群算法优化SVM的状态评估模型评估后提高预测精度。
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公开(公告)号：CN117877005A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410123121.9
申请日：2024-01-30
申请人： 北京石油化工学院 , 沈阳顺义科技股份有限公司
IPC分类号： G06V20/59 , G06V20/52 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G07C5/08 , G06N3/048
摘要： 本发明的目的是提供一种装甲车齿轮传动结构的故障监测方法、系统及设备，涉及齿轮结构故障监测技术领域。方法包括：获取装甲车中待监测齿轮传动结构的实时图像；将实时图像进行预处理，得到预处理后的实时图像；将预处理后的实时图像输入到故障检测模型中，确定待监测齿轮传动结构的故障程度；故障检测模型是利用多张标注后的齿轮传动结构历史图像，对初始故障检测模型进行训练得到的；初始故障检测模型包括依次连接的多维感知神经网络、注意力机制和辨别函数。本发明通过基于多维感知神经网络、注意力机制和辨别函数构建和训练故障检测模型，能够提高装甲车齿轮传动结构的故障监测的效率和精度。
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公开(公告)号：CN118114156A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410078880.8
申请日：2024-01-19
申请人： 北京石油化工学院 , 沈阳顺义科技股份有限公司
IPC分类号： G06F18/2431 , G06F18/241 , G06F18/15 , G06F18/211 , G06N3/006 , G06N20/20 , G06N5/01
摘要： 本发明公开一种基于TM‑TSO‑RF的综合传动装置故障预测算法，包括以下步骤：S1、采集传动装置的离合器油压传感器数据；S2、通过TOPSIS算法对油压传感器数据进行预处理，得到模型输入数据集；将模型输入数据集分为测试数据集和训练数据集；S3、对于训练数据集，采用Tent映射的金枪鱼群优化算法(TM‑TSO)对随机森林进行训练，得到基于Tent映射的金枪鱼群优化算法优化的随机森林(TM‑TSO‑RF)；S4、将测试数据集输入到优化后的随机森林(TM‑TSO‑RF)中，对离合器进行故障预测，输出预测结果。本发明弥补了随机森林本身的部分缺陷，提高了预测模型的预测精度，与决策树、支持向量机、GBDT等算法实验对比来看，TM‑TSO‑RF具有更高的预测精度和实用性。
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公开(公告)号：CN118603558A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410706834.8
申请日：2024-06-03
申请人： 北京石油化工学院 , 沈阳顺义科技股份有限公司
IPC分类号： G01M13/045 , G06N3/006
摘要： 本申请提供一种轴承磨损程度诊断方法、设备、介质及产品，该方法包括：基于变分模态分解法分解加速振动信号，得到K个不同振动模态的子信号，所述加速振动信号为目标轴承的加速振动信号；基于奇异值分解法提取每个所述不同振动模态的子信号的特征信息，得到每个所述不同振动模态的子信号对应的特征分量；将所述特征分量发送至门控循环单元，以通过所述门控循环单元诊断所述目标轴承的磨损程度。由此可知，本申请提高了轴承磨损程度诊断的精度。
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公开(公告)号：CN113762375A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202111012960.6
申请日：2021-08-31
申请人： 北京石油化工学院 , 沈阳大工先进技术发展有限公司
摘要： 本发明涉及一种发动机油液信息状态评估方法及装置，借助油液参数信息中的理化指标信息和磨粒信息对发动机进行状态评估，利用支持向量机分析发动机油液信息，提高数据分析处理速度。支持向量机可以较好解决样本数量有限情况下寻找最优解的问题，但其分类性能受自身参数影响较大，为避免人为选择参数的盲目性，且提高数据分析处理的快速性，本发明提出了一种麻雀搜索算法优化SVM的发动机状态评估模型对发动机油液数据进行训练并验证，解决现有技术中大多使用单一磨粒信息或单一的理化性能进行状态评估带来的缺乏全面性和准确性的问题。
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