公开(公告)号：CN103105820A

公开(公告)日：2013-05-15

申请号：CN201210160153.3

申请日：2012-05-22

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 谢锋云 ,  胡友民 ,  吴波 ,  贾广飞 ,  金超 ,  王小岑 ,  程瑶

IPC: G05B19/4065

Abstract: 本发明公开了一种数控机床切削加工的刀具磨损状态识别方法，具体包括如下步骤：（1）数据采集（2）采集数据区间化，获得区间数据集（3）对采集信号进行小波包分解，获得各频段的能量百分比和相应各频段的上界小波包系数和下界小波包系数；（4）获取多观察序列（5）求取广义隐马尔科夫初始模型λ=（A,B,π）；（6）模型训练获得最优模型库λ＝(λ1,...,λn)；（7）把待识别磨损状态的刀具磨损信号数据作为多观察输入代入上述最优模型库，识别刀具磨损状态。本发明通过广义区间概率来解决数据机床加工中研究刀具磨损状态时，信息处理中出现的不确定性问题，识别准确率显著提高。

公开(公告)号：CN102730571A

公开(公告)日：2012-10-17

申请号：CN201210178781.4

申请日：2012-06-01

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 吴波 ,  贾广飞 ,  胡友民 ,  谢锋云 ,  程瑶 ,  金超

IPC: B66C15/00

Abstract: 本发明公开了一种起重机在线监测与故障诊断系统，包括：信号拾取子系统，用于获取起重机运行过程中的多种状态信息；数据采集子系统，用于采集信号拾取子系统获取的信息并进行预处理后输出；现场监测与报警子系统，用于对数据采集子系统输出的信息进行分析处理，进行在线监测和故障报警；无线通信子系统，实现起重机的定位，并传输输入到现场监测与报警子系统中的数据；远程监测与诊断子系统，用于接收无线通信子系统传输的数据并进行分析处理，以在远程进行在线监测、故障报警、故障诊断和趋势分析。本发明具有在线监测、提前预警和报警、分析和诊断、无线通信远程监测等功能，可以为起重机的安全运行提供可靠的依据，避免或减少出现安全事故。

公开(公告)号：CN103034170B

公开(公告)日：2014-10-29

申请号：CN201210494541.5

申请日：2012-11-27

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 谢锋云 ,  胡友民 ,  吴波 ,  贾广飞 ,  李延磊 ,  王小岑 ,  程瑶

IPC: G05B19/406

Abstract: 本发明公开了一种基于区间的数控机床加工性能预测方法，包括：(1)获取每类测量数据的多个测量值；(2)将每类测量数据中的每个测量值转换成区间形式；(3)提取时域或时频域特征；(4)把提取的时域或时频域特征作为观测，获得优化的广义隐马尔可夫模型；(5)从优化的广义隐马尔可夫模型中，找出状态转移概率矩阵，作为马尔可夫链转移矩阵；(6)选择区间化的初始状态概率向量，并与该马尔可夫链转移矩阵，形成性能预测模型A(n)；(7)求该模型中的最大值，即为数控机床加工性能的预测状态。本发明的方法通过概率来处理偶然不确定性，通过区间来获取知识匮乏引起的不确定性，使预测准确率能显著提高，并具有很强的预测鲁棒性。

公开(公告)号：CN103034170A

公开(公告)日：2013-04-10

申请号：CN201210494541.5

申请日：2012-11-27

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 谢锋云 ,  胡友民 ,  吴波 ,  贾广飞 ,  李延磊 ,  王小岑 ,  程瑶

IPC: G05B19/406

Abstract: 本发明公开了一种基于区间的数控机床加工性能预测方法，包括：（1）获取每类测量数据的多个测量值；（2）将每类测量数据中的每个测量值转换成区间形式；（3）提取时域或时频域特征；（4）把提取的时域或时频域特征作为观测，获得优化的广义隐马尔可夫模型；（5）从优化的广义隐马尔可夫模型中，找出状态转移概率矩阵，作为马尔科夫链转移矩阵；（6）选择区间化的初始状态概率向量，并与该马尔可夫链转移矩阵，形成性能预测模型A(n)；（7）求该模型中的最大值，即为数控机床加工性能的预测状态。本发明的方法通过概率来处理偶然不确定性，通过区间来获取知识匮乏引起的不确定性，使预测准确率能显著提高，并具有很强的预测鲁棒性。

公开(公告)号：CN102254184B

公开(公告)日：2013-01-02

申请号：CN201110200365.5

申请日：2011-07-18

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 胡友民 ,  谢锋云 ,  王琰 ,  王小岑 ,  吴波 ,  程瑶 ,  贾广飞 ,  李明宇 ,  金超

IPC: G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种多物理域特征信息融合方法，包括：（1）通过测量工具获取工程事件中所需要的先验信息，去除其中的冗余信息，获得优化的特征信息集；（2）将优化的特征信息集中的每个特征信息值Xi转换成区间形式；（3）求取广义隐马尔科夫初始模型；（4）根据获得的广义隐马尔科夫初始模型λ，获取最优模型；（5）求得每个单物理域的最优的广义隐马尔科夫模型，再各单物理域最优模型参数间的耦合关系，合成联合的广义区间后验概率分布，完成获得多物理域特征信息融合。本发明的方法通过广义贝叶斯法则，建立不同工程中多物理域参数间的耦合关系，能有效的解决多物理域特征特征信息融合问题。

公开(公告)号：CN102730571B

公开(公告)日：2014-10-29

申请号：CN201210178781.4

申请日：2012-06-01

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 吴波 ,  贾广飞 ,  胡友民 ,  谢锋云 ,  程瑶 ,  金超

IPC: B66C15/00

Abstract: 本发明公开了一种起重机在线监测与故障诊断系统，包括：信号拾取子系统，用于获取起重机运行过程中的多种状态信息；数据采集子系统，用于采集信号拾取子系统获取的信息并进行预处理后输出；现场监测与报警子系统，用于对数据采集子系统输出的信息进行分析处理，进行在线监测和故障报警；无线通信子系统，实现起重机的定位，并传输输入到现场监测与报警子系统中的数据；远程监测与诊断子系统，用于接收无线通信子系统传输的数据并进行分析处理，以在远程进行在线监测、故障报警、故障诊断和趋势分析。本发明具有在线监测、提前预警和报警、分析和诊断、无线通信远程监测等功能，可以为起重机的安全运行提供可靠的依据，避免或减少出现安全事故。

公开(公告)号：CN102323779A

公开(公告)日：2012-01-18

申请号：CN201110200363.6

申请日：2011-07-18

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 轩建平 ,  贾广飞 ,  吴波 ,  李斌 ,  刘红奇 ,  胡友民 ,  程瑶 ,  刘晓龙 ,  谢锋云

IPC: G05B19/048

Abstract: 本发明公开了一种重型数控装备测控传感网，包括：信号获取子系统，用于获取数控装备加工过程的多源信息；信号预处理子系统，用于接收信号获取子系统的信号，并进行预处理；数据采集子系统，用于对预处理后的信号进行采集，包括对多路模拟信号进行模/数转换后采集，以及对多路数字信号进行直接采集；信号分析与处理子系统，用于对数据采集子系统采集的信号进行分析和处理，获得重型数控装备的状态信息，从而识别出装备加工状态的优劣和预测后续运行状态，并反馈到数控系统实现实时控制。本发明的传感网同时具有实时监测和实时控制功能，对多源信息进行信息融合，能够进行实时分析和处理，并把分析处理结果传输给数控系统进行实时控制。

公开(公告)号：CN102254184A

公开(公告)日：2011-11-23

申请号：CN201110200365.5

申请日：2011-07-18

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 胡友民 ,  谢锋云 ,  王琰 ,  王小岑 ,  吴波 ,  程瑶 ,  贾广飞 ,  李明宇 ,  金超

IPC: G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种多物理域特征信息融合方法，包括：（1）通过测量工具获取工程事件中所需要的先验信息，去除其中的冗余信息，获得优化的特征信息集；（2）将优化的特征信息集中的每个特征信息值Xi转换成区间形式；（3）求取广义隐马尔科夫初始模型；（4）根据获得的广义隐马尔科夫初始模型λ，获取最优模型；（5）求得每个单物理域的最优的广义隐马尔科夫模型，再各单物理域最优模型参数间的耦合关系，合成联合的广义区间后验概率分布，完成获得多物理域特征信息融合。本发明的方法通过广义贝叶斯法则，建立不同工程中多物理域参数间的耦合关系，能有效的解决多物理域特征特征信息融合问题。

公开(公告)号：CN103105820B

公开(公告)日：2014-10-29

申请号：CN201210160153.3

申请日：2012-05-22

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 谢锋云 ,  胡友民 ,  吴波 ,  贾广飞 ,  金超 ,  王小岑 ,  程瑶

IPC: G05B19/4065

Abstract: 本发明公开了一种数控机床切削加工的刀具磨损状态识别方法，具体包括如下步骤：（1）数据采集（2）采集数据区间化，获得区间数据集（3）对采集信号进行小波包分解，获得各频段的能量百分比和相应各频段的上界小波包系数和下界小波包系数；（4）获取多观察序列（5）求取广义隐马尔科夫初始模型λ=（A,B,π）；（6）模型训练获得最优模型库λ＝(λ1,...,λn)；（7）把待识别磨损状态的刀具磨损信号数据作为多观察输入代入上述最优模型库，识别刀具磨损状态。本发明通过广义区间概率来解决数据机床加工中研究刀具磨损状态时，信息处理中出现的不确定性问题，识别准确率显著提高。

公开(公告)号：CN102323779B

公开(公告)日：2013-05-22

申请号：CN201110200363.6

申请日：2011-07-18

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 轩建平 ,  贾广飞 ,  吴波 ,  李斌 ,  刘红奇 ,  胡友民 ,  程瑶 ,  刘晓龙 ,  谢锋云

IPC: G05B19/048

Abstract: 本发明公开了一种重型数控装备测控传感网，包括：信号获取子系统，用于获取数控装备加工过程的多源信息；信号预处理子系统，用于接收信号获取子系统的信号，并进行预处理；数据采集子系统，用于对预处理后的信号进行采集，包括对多路模拟信号进行模/数转换后采集，以及对多路数字信号进行直接采集；信号分析与处理子系统，用于对数据采集子系统采集的信号进行分析和处理，获得重型数控装备的状态信息，从而识别出装备加工状态的优劣和预测后续运行状态，并反馈到数控系统实现实时控制。本发明的传感网同时具有实时监测和实时控制功能，对多源信息进行信息融合，能够进行实时分析和处理，并把分析处理结果传输给数控系统进行实时控制。