公开(公告)号：CN119935549A

公开(公告)日：2025-05-06

申请号：CN202311448911.6

申请日：2023-11-02

Applicant: 哈尔滨工程大学 ,  中国船舶集团有限公司第七一六研究所

Inventor： 富威 ,  吴洪瑞 ,  蒋璋 ,  王宇华 ,  张家源 ,  徐悦竹 ,  金铭 ,  孙宏伟 ,  胡明伟 ,  王宏亮 ,  王纪潼

IPC: G01M13/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/084 ,  G06N3/082 ,  G10L25/03 ,  G10L25/30 ,  G10L25/51

Abstract: 本发明公开了一种基于声学特性的多模态船用轴承故障检测方法，首先采集船用轴承数据并进行预处理，形成数据集，之后基于深度学习构建基于声学特性的多模态船用轴承故障检测模型，并基于数据集对多模态船用轴承故障检测模型进行训练和测试最后利用训练后的多模态船用轴承故障检测模型进行轴承故障检测。本发明方法充分利用了振动信号的多角度表征信息，将时域和频域作为多模态信息输入，避免单一模态无法准定位超声段噪声特征、异常工况发生区间和工况状态变化特点的局限性，通过从不同模态关注信号时域和频域等维度提取并融合轴承磨削信号更本质特征，从而实现不同工况间的跨域诊断。

公开(公告)号：CN116401603A

公开(公告)日：2023-07-07

申请号：CN202310463832.6

申请日：2023-04-26

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 王宇华 ,  张迎灿 ,  徐悦竹 ,  张家源

IPC: G06F18/2415 ,  G06F18/10 ,  G06F18/213 ,  G06F18/214 ,  G06F18/21 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/047 ,  G06N3/096 ,  G01M13/045

Abstract: 本发明属于机械设备故障诊断领域，具体涉及一种基于迁移学习的多模态轴承故障智能诊断方法，包括采集不同工况下的原始振动信号分别作为源域数据和目标域数据，经过预处理操作获取时域、频域两个观测角度信息，作为模型的多模态输入；构建深度迁移网络模型，通过基于注意力机制的多模态信息融合网络深度挖掘同源数据的多角度表示特征，通过标签分类器及源域标记数据保证故障类别的诊断性能，通过领域鉴别器和子类度量模块分别适配源域和目标域数据的边缘分布和条件分布，动态调整两种分布在迁移过程中的权重，最终形成动态联合分布自适应。寻找域不变特征提高模型在目标域数据上的泛化能力，提高机械设备的跨域故障智能诊断精度。

公开(公告)号：CN116595302A

公开(公告)日：2023-08-15

申请号：CN202310576060.7

申请日：2023-05-19

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 王宇华 ,  张宇琪 ,  徐悦竹 ,  何俊飞 ,  曹林琳 ,  张家源

IPC: G06F17/16 ,  G06F9/50 ,  G06F30/20 ,  G06F30/15

Abstract: 本发明属于船舶海上航行模拟领域，具体涉及一种不规则矩阵v在GPU上的实现方法、电子设备及介质。输入的船舶海上航行模拟矩阵数据集为COO压缩格式的文件，将其转化为CSR压缩格式；了解当前非零元分布结构，计算当前块数和临界块数下非零元平均数量，结合阈值选择决策树选择适合当前矩阵的阈值；利用行归并策略来对稀疏矩阵进行最优划分；划分后的数据采用TEB压缩格式进行存储；将相关数组从主机端传递到设备端，按照每个线程块处理一个子块，每个线程处理一行的方式在GPU上进行并行SPMV操作；并行阶段完成后将最终的计算结果从设备端传递到主机端，之后应用于船舶海上航行模拟过程中的迭代求解操作。本发明用以提高船舶海上航行模拟的SPMV算法的计算效率。