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公开(公告)号：CN118643346B
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202411087385.X
申请日：2024-08-09
申请人： 山东大学
IPC分类号： G06F18/214 , G06F18/2415 , G06F18/2413 , G06F18/25 , G06N3/096 , G06N3/0464 , G06N3/082 , G06F123/02
摘要： 本发明提出了一种基于互补决策的开集域适应故障诊断方法及系统，涉及故障诊断技术领域，具体方案包括：获取待诊断设备的振动加速度信号数据；将振动加速度信号数据输入到训练后的故障诊断模型中，进行已知类别和未知类别的故障分类，从而得到开集域适应的故障诊断结果；其中，所述故障诊断模型，采用基于特征增强的有监督对比学习方法在源域上进行学习，将学习到的跨领域知识迁移到目标域，并通过互补决策，从多个角度联合出发，实现目标域中未知类别的分类；本发明利用基于特征增强的有监督对比学习方法，结合互补决策，解决目前跨域开集故障诊断领域存在的问题，保障工业制造的安全和稳定，尽可能避免设备故障导致的财产损失和人员伤亡。
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公开(公告)号：CN118260532A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410343679.8
申请日：2024-03-25
申请人： 山东大学
IPC分类号： G06F18/00 , G06F18/10 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/047 , G06N3/084 , G01M13/045 , G06F123/02
摘要： 本发明提出了基于GAT和GCN的混合图神经网络的轴承故障诊断方法及系统，包括：获取轴承上的传感器数据，将传感器数据归一化后采用非重叠方式分割成子样本，分割后的子样本构成子样本集，将其中的每个子样本作为图节点；基于图节点通过不同的通道方式建立边的联系以分别构建图结构数据，将分别构建图的结构数据求和得到综合图结构数据；综合图结构数据依次经过多头GAT层，两层GCN层进行卷积操作以提取特征；提取的特征在自适应融合层进行自适应权重融合，融合的结果作为第一个全连接层的输入，第一层全连接层的输出结果输入到Dropout层，Dropout层的输出作为最后一个全连接层的输入，将特征映射到输出空间，完成故障分类。
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公开(公告)号：CN118192646A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410343681.5
申请日：2024-03-25
申请人： 山东大学
IPC分类号： G05D1/485 , G05D101/10
摘要： 本发明提出了自主式水下航行器模型预测控制参数自适应轨迹跟踪方法，包括：针对于自主式水下航行器的运动学和动力学构建得到自主式水下航行器的状态空间方程；将当前状态以及目标状态输入到强化学习的动作网络中，输出模型预测控制器中的Q、R权重矩阵中的参数；结合模型预测控制和目标状态，求解得到水下航行器的控制输入，通过龙格库塔法更新水下航行器的运动状态。
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公开(公告)号：CN113780151A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202111043157.9
申请日：2021-09-07
申请人： 山东大学
摘要： 本发明提供了一种双线性特征融合的轴承故障诊断方法及系统，获取各传感器检测的轴承信号，并将其分成时域和时频域两种数据；提取每个传感器的两种数据的特征，基于相互注意力机制，进行时域数据特征与时频数据特征的交互和融合；对各个传感器提取融合后的特征进行深度融合；对深度融合后的特征进行分类，得到诊断结果。本发明能够解决不同输入特征间的交互问题、不同信号源特征的有效融合问题，提高轴承故障诊断的精度。
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公开(公告)号：CN111738455B
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN202010490493.7
申请日：2020-06-02
申请人： 山东大学
摘要： 本公开提供了一种基于集成域自适应的故障诊断方法及系统，利用两个特征提取器将源域和目标域数据投影到不同的特征空间中，其中一个特征提取器基于域对抗学习来学习特征，另一个特征提取器将最大均值差异作为损失函数进行学习，不同的特征提取器使用不同的损失函数，得到不同的分类结果，并将分类结果集成到域自适应中，输出得到故障诊断结果，在两个域之间存在较大的差异时，有效提取数据中的特征表达，大大提高故障诊断的性能。
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公开(公告)号：CN112380767A
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN202011256522.X
申请日：2020-11-11
申请人： 山东大学
摘要： 本发明公开了基于改进型生成对抗网络的设备故障诊断方法及系统，获取待诊断设备故障信号；基于待诊断设备故障信号，获取待诊断噪声信号；对待诊断噪声信号进行随机采样，得到具有不同均值和方差的随机噪声；基于不同均值和方差的随机噪声，根据训练后的改进型生成对抗网络，获取待诊断设备的故障信号对应的故障类型。新提出的网络模型一定程度上解决了模态崩溃和训练不稳定的问题，提高了生成样本的多样性，模型的生成器可以生成高质量的样本，既包含了原始故障样本的特征，同时也生成了新的特征。
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公开(公告)号：CN111340282A
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN202010107734.5
申请日：2020-02-21
申请人： 山东大学
摘要： 本发明公开了基于DA-TCN的设备剩余使用寿命的估计方法及系统，获取若干个传感器采集的待估计设备的数据；对获取的数据进行预处理；将预处理后的数据输入到用于估计设备剩余使用寿命的DA-TCN模型中，输出待估计设备的剩余使用寿命。本公开提出的RUL预测方法将分布注意力机制和TCN结合起来，对不同传感器和不同时间节点分别进行加权。实验结果表明，该方法优于传统方法，且模型能够实现RUL实时预测。
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公开(公告)号：CN118089793B
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410501156.1
申请日：2024-04-25
申请人： 山东大学
摘要： 本发明属于水下导航技术领域，提供了一种深潜器定位精度评估方法、装置、介质及设备，其基于虚拟基准点的深潜器定位精度评估方法只需要组合导航坐标和超短基线定位系统测量的坐标、斜距数据和深潜器速度、航向和姿态数据，该方法通过数量积运算、数量积不等式、二次函数求最值和水平误差排序算法推导出水平定位精度的范围，无需做专门的组合导航定位精度评估试验，比已有的评估方法更加方便、快速且节省成本。对于深潜器定点布放与回收海底设备，以及搜寻之前记录过位置坐标的目标，如热液喷口、标志物等具有重要的参考意义。
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公开(公告)号：CN112381745B
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202011231617.6
申请日：2020-11-06
申请人： 山东大学
摘要： 本发明提供了一种基于多源数据合成的侧扫声呐图像数据增强方法及系统，获取多源图像的目标轮廓信息和像素信息；基于所述轮廓信息和像素信息，对轮廓进行像素填充，初步合成声呐图像；将初步合成的图像放在海底混响区，得到合成的侧扫声呐图像。本发明结合多源图像，获取声呐图像中同类目标的不同视角、不同型号的轮廓信息，通过声呐图像像素信息和多源图像轮廓信息，对轮廓进行像素填充，从而增加少数量目标样本的数量。
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公开(公告)号：CN115952442B
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202310218371.6
申请日：2023-03-09
申请人： 山东大学
IPC分类号： G06F18/241 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06N20/20
摘要： 本发明属于故障诊断领域，提供一种基于全局鲁棒加权的联邦域泛化故障诊断方法及系统，包括每个所述源域客户端利用本地源域训练数据集训练接收到全局模型，并更新参数以形成新的本地模型；源域客户端将更新后的本地模型、提取的网络特征以及标签发送给中心服务器；中心服务器基于提取的网络特征，以不同分类器对不同特征的分类结果为性能度量，并以分类损失计算权重进行模型聚合；中心服务器将聚合后的全局模型发送到目标域客户端进行故障诊断。本发明的全局鲁棒加权策略在进行本地模型聚合时，不同本地模型的分类网络对不同本地模型的特征提取网络提取的特征进行分类，每个本地模型在进行聚合时的权重与分类结果有直接关系。
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