公开(公告)号：CN118278097A

公开(公告)日：2024-07-02

申请号：CN202410134634.X

申请日：2024-01-31

Applicant: 北京石油化工学院 ,  沈阳顺义科技股份有限公司

Inventor： 李英顺 ,  于昂 ,  郭占男 ,  匡博琪 ,  郭丽楠 ,  宋常鹏 ,  周辉 ,  赵玉鑫

IPC: G06F30/15 ,  G06F30/27 ,  G06N3/006 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开一种装甲车底盘发动机故障预测方法、系统及设备，发动机故障检测领域，方法包括构建BP神经网络；将所述BP神经网络的原始阈值和原始权重作为改进蜣螂优化算法的初始种群位置进行寻优，得到所述BP神经网络的最优阈值和最优权重；对包含所述最优阈值和所述最优权重的所述BP神经网络进行训练，得到故障预测模型；获取发动机的油液数据；将油液数据输入至故障预测模型中，得到发动机的故障预测结果。本发明可提高装甲车底盘发动机故障预测的准确性。

公开(公告)号：CN118734196A

公开(公告)日：2024-10-01

申请号：CN202411225913.3

申请日：2024-09-03

Applicant: 沈阳顺义科技股份有限公司

Inventor： 李英顺 ,  于昂 ,  王德彪 ,  郭占男 ,  刘海洋 ,  马骞 ,  连世兴 ,  尹志鹏 ,  安立华 ,  徐宏民 ,  李海男

IPC: G06F18/243 ,  G06F18/214 ,  G06N3/006 ,  G01C25/00

Abstract: 本发明涉及人工智能故障诊断技术领域，公开一种基于MBKA‑GBDT的陀螺仪组故障预测方法，包括步骤：采集陀螺仪组引脚信号的数据；对采集的数据进行预处理，筛选关联度高的引脚信号数据作为模型输入数据集；对黑翅鸢优化算法BKA的种群初始化阶段、攻击阶段和迁徙阶段进行改进，采用改进的黑翅鸢优化算法MBKA对梯度提升决策树GBDT进行参数寻优，构建MBKA‑GBDT故障诊断模型，将测试数据集输入到故障诊断模型中，对陀螺仪组进行故障诊断，输出预测结果。本发明减少了数据冗余，降低了数据维度有利于提升模型的预测效率，对黑翅鸢算法改进，解决其收敛性较弱，避免其初始化种群分布不均匀，容易陷入局部最优解的问题，提升模型预测的准确性。

公开(公告)号：CN118709084A

公开(公告)日：2024-09-27

申请号：CN202411206446.X

申请日：2024-08-30

Applicant: 沈阳顺义科技股份有限公司

Inventor： 李英顺 ,  于昂 ,  王德彪 ,  郭占男 ,  刘海洋 ,  马骞 ,  连世兴 ,  尹志鹏 ,  安立华 ,  徐宏民 ,  李海男

IPC: G06F18/243 ,  G06N3/006

Abstract: 一种基于IEGO‑RF的炮控箱故障诊断方法，涉及炮控箱故障诊断技术领域，包括如下步骤：步骤S01、采集炮控箱信号原始数据；步骤S02、对采集的信号原始数据通过TOPSIS算法关联度信息排序、归一化处理；步骤S03、对鳗鱼‑石斑鱼优化算法EGO改进；步骤S04、采用改进的鳗鱼‑石斑鱼优化算法对随机森林算法进行参数寻优；步骤S05、将测试集输入到IEGO‑RF诊断模型中，对炮控箱进行故障诊断，输出预测结果。本发明采用随机森林算法对炮控箱进行故障诊断，并利用改进的鳗鱼‑石斑鱼算法对随机森林关键参数寻优，构建故障诊断模型，实现了对炮控箱快速准确地诊断故障。

公开(公告)号：CN118709084B

公开(公告)日：2024-11-12

申请号：CN202411206446.X

申请日：2024-08-30

Applicant: 沈阳顺义科技股份有限公司

Inventor： 李英顺 ,  于昂 ,  王德彪 ,  郭占男 ,  刘海洋 ,  马骞 ,  连世兴 ,  尹志鹏 ,  安立华 ,  徐宏民 ,  李海男

IPC: G06F18/243 ,  G06N3/006

Abstract: 一种基于IEGO‑RF的炮控箱故障诊断方法，涉及炮控箱故障诊断技术领域，包括如下步骤：步骤S01、采集炮控箱信号原始数据；步骤S02、对采集的信号原始数据通过TOPSIS算法关联度信息排序、归一化处理；步骤S03、对鳗鱼‑石斑鱼优化算法EGO改进；步骤S04、采用改进的鳗鱼‑石斑鱼优化算法对随机森林算法进行参数寻优；步骤S05、将测试集输入到IEGO‑RF诊断模型中，对炮控箱进行故障诊断，输出预测结果。本发明采用随机森林算法对炮控箱进行故障诊断，并利用改进的鳗鱼‑石斑鱼算法对随机森林关键参数寻优，构建故障诊断模型，实现了对炮控箱快速准确地诊断故障。

公开(公告)号：CN118734196B

公开(公告)日：2024-12-27

申请号：CN202411225913.3

申请日：2024-09-03

Applicant: 沈阳顺义科技股份有限公司

Inventor： 李英顺 ,  于昂 ,  王德彪 ,  郭占男 ,  刘海洋 ,  马骞 ,  连世兴 ,  尹志鹏 ,  安立华 ,  徐宏民 ,  李海男

IPC: G06F18/243 ,  G06F18/214 ,  G06N3/006 ,  G01C25/00

Abstract: 本发明涉及人工智能故障诊断技术领域，公开一种基于MBKA‑GBDT的陀螺仪组故障预测方法，包括步骤：采集陀螺仪组引脚信号的数据；对采集的数据进行预处理，筛选关联度高的引脚信号数据作为模型输入数据集；对黑翅鸢优化算法BKA的种群初始化阶段、攻击阶段和迁徙阶段进行改进，采用改进的黑翅鸢优化算法MBKA对梯度提升决策树GBDT进行参数寻优，构建MBKA‑GBDT故障诊断模型，将测试数据集输入到故障诊断模型中，对陀螺仪组进行故障诊断，输出预测结果。本发明减少了数据冗余，降低了数据维度有利于提升模型的预测效率，对黑翅鸢算法改进，解决其收敛性较弱，避免其初始化种群分布不均匀，容易陷入局部最优解的问题，提升模型预测的准确性。