-
公开(公告)号：CN114266278B
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202111637184.9
申请日：2021-12-29
申请人： 合肥工业大学
IPC分类号： G06F30/27 , G06F18/24 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06Q10/04 , G06Q10/20 , G06F119/02
摘要： 本发明公开了一种基于双重注意力网络的设备剩余使用寿命预测方法，其步骤包括：1收集传感器数据并进行预处理，通过滑动时间窗口方法构建数据样本集；2搭建双重注意力网络，网络结构包含空间注意力模块、双向长短期记忆模块、时间注意力模块和全连接网络预测模块；3训练双重注意力网络模型，优化模型参数；4利用训练好的双重注意力网络模型预测设备的剩余使用寿命。本发明能自适应融合多源传感器数据，并能实现不同时间的特征的差异性利用，从而提升剩余使用寿命预测效果。
-
公开(公告)号：CN114692694A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210372271.4
申请日：2022-04-11
申请人： 合肥工业大学
摘要： 本发明公开了一种基于特征融合和集成聚类的设备故障诊断方法，其步骤包括：第一，采集数据并进行预处理；第二，利用信号处理方法提取时域、频域、时频域特征的统计特征，同时，利用基于双向长短期记忆网络的降噪自编码器提取深度表示特征；第三，基于上述特征，生成多个特征空间，并训练基聚类器；第四，利用选择性加权投票法融合各基聚类器结果，进行设备故障诊断。本发明能够有效融合多类特征，同时确保设备故障诊断模型的稳定性和鲁棒性，从而提高设备故障诊断的精度。
-
公开(公告)号：CN114707731A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210371790.9
申请日：2022-04-11
申请人： 合肥工业大学
摘要： 本发明公开了一种基于双层注意力网络多域特征融合的设备剩余寿命预测方法，包括：1、融合领域知识，提取信号信息的时域、频域和时频域统计特征；2、构建多尺度特征提取模块，采用不同大小卷积核的一维卷积神经网络从多个尺度的信号信息中提取特征；3、基于尺度注意力模块对得到的多尺度综合信息进行加权组合；4、将多尺度特征输入长短期记忆网络提取多尺度深度特征；5、采用领域注意力模块，为多尺度深度特征和三种统计特征赋予不同的权重，有针对性的利用不同的特征组合进行设备剩余寿命预测。本发明能快速、准确地预测设备的剩余寿命，从而提高工程机械高端装备可靠性和安全性、降低失效事件发生的风险。
-
公开(公告)号：CN114692694B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202210372271.4
申请日：2022-04-11
申请人： 合肥工业大学
IPC分类号： G06F18/213 , G06F18/10 , G06F18/23 , G06F18/25 , G06N3/0442 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于特征融合和集成聚类的设备故障诊断方法，其步骤包括：第一，采集数据并进行预处理；第二，利用信号处理方法提取时域、频域、时频域特征的统计特征，同时，利用基于双向长短期记忆网络的降噪自编码器提取深度表示特征；第三，基于上述特征，生成多个特征空间，并训练基聚类器；第四，利用选择性加权投票法融合各基聚类器结果，进行设备故障诊断。本发明能够有效融合多类特征，同时确保设备故障诊断模型的稳定性和鲁棒性，从而提高设备故障诊断的精度。
-
公开(公告)号：CN116309521A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310346527.9
申请日：2023-04-03
申请人： 合肥工业大学 , 安徽华工智能科技研究院有限公司
IPC分类号： G06T7/00 , G01N27/83 , F17D5/02 , G06V10/80 , G06N3/084 , G06N3/0442 , G06N3/0464
摘要： 本发明公开了一种基于双重注意力网络的油气管道漏磁检测方法，属于管道检修技术领域，其步骤包括：1通过漏磁检测器采集油气管道漏磁曲线图像，并构建油气管道漏磁图像数据集；2搭建双重注意力网络，网络结构包含多尺度卷积神经网络模块、尺度注意力模块、双向门控循环单元模块、时间注意力模块和全连接网络预测模块；3训练双重注意力网络模型，优化模型参数；4利用训练好的双重注意力模型预测管道的缺陷情况。本发明能自适应融合多个尺度上的缺陷特征，并能实现不同时间的特征的差异性利用，从而能提升油气管道漏磁检测效果。
-
公开(公告)号：CN116245873A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310346566.9
申请日：2023-04-03
申请人： 合肥工业大学 , 安徽华工智能科技研究院有限公司
IPC分类号： G06T7/00 , G01N27/83 , F17D5/02 , G06N3/08 , G06V10/764 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06T3/40 , G06V10/42 , G06V10/80 , G06N3/0464
摘要： 本发明公开了一种基于改进的transformer的管道漏磁检测方法，属于管道检修技术领域，其步骤包括：1通过漏磁检测器采集油气管道漏磁曲线图像，并构建油气管道漏磁图像数据集；2搭建改进的transformer网络，网络结构包含卷积模块、编码模块和全连接网络预测模块；3训练改进的transformer网络模型，优化模型参数；4利用训练好的改进的transformer模型预测管道的缺陷情况。本发明能自适应能实现局部特征与全局特征的互补性利用，从而提升管道漏磁检测效果。
-
公开(公告)号：CN118568340A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410615592.1
申请日：2024-05-17
申请人： 合肥工业大学
IPC分类号： G06F16/9535 , G06F18/241 , G06F18/214 , G06N3/042 , G06Q50/00
摘要： 本发明公开了一种基于门控图神经网络的多层信息交互推荐方法，其步骤包括：1.从在线社交平台中收集包含用户、群组、项目在内的三种二元组数据集；2.构建以下三张网络图：用户社交关系图，项目相关关系图，用户‑项目交互图；3.构建多层信息交互的门控图神经网络，优化模型参数；4.选择预测得分最高的前H个项目推荐给用户。本发明能利用群组中的用户社交关系和项目相关关系构建加权图神经网络，以缓解数据稀缺问题并能提高推荐精度和个性化程度，可用于各种社交网站中的项目推荐，泛化能力强，应用范围广，具有更高的应用价值。
-
公开(公告)号：CN114266278A
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202111637184.9
申请日：2021-12-29
申请人： 合肥工业大学
摘要： 本发明公开了一种基于双重注意力网络的设备剩余使用寿命预测方法，其步骤包括：1收集传感器数据并进行预处理，通过滑动时间窗口方法构建数据样本集；2搭建双重注意力网络，网络结构包含空间注意力模块、双向长短期记忆模块、时间注意力模块和全连接网络预测模块；3训练双重注意力网络模型，优化模型参数；4利用训练好的双重注意力网络模型预测设备的剩余使用寿命。本发明能自适应融合多源传感器数据，并能实现不同时间的特征的差异性利用，从而提升剩余使用寿命预测效果。
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
8 条记录 (耗时 0.024 秒)
