公开(公告)号：CN113221973B

公开(公告)日：2022-04-19

申请号：CN202110453526.5

申请日：2021-04-26

Applicant: 武汉科技大学

Inventor： 李冠男 ,  董子明 ,  胡云鹏 ,  高佳佳 ,  陈俭 ,  方曦 ,  熊嘉豪 ,  胡浩楠 ,  吴雨蓓 ,  王璐晗

IPC: G06K9/62 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G01M99/00

Abstract: 本发明公开了一种可解释的空调系统深度神经网络故障诊断方法，涉及暖通空调系统故障诊断技术领域，其技术方案要点是：基于深度学习模型，利用一维卷积神经网络模型(1D‑CNN)提取暖通空调运行数据的特征信息，并将绝对梯度加权类激活映射(Grad‑Absolute‑CAM)作为可视化分类诊断标准，利用绝对梯度加权类激活映射可视化暖通空调系统的故障特征信息，通过绝对梯度加权类激活映射获取一维卷积神经网络故障诊断模型中各故障数据对应的故障诊断标准，使故障诊断模型变得可解释。本发明的方法采用一维卷积神经网络模型进行故障诊断，故障诊断结果准确率高；同时，通过绝对梯度加权类激活映射对故障特征可视化，获取故障诊断准则，可加强对模型的可解释性。

公开(公告)号：CN113221973A

公开(公告)日：2021-08-06

申请号：CN202110453526.5

申请日：2021-04-26

Applicant: 武汉科技大学

Inventor： 李冠男 ,  董子明 ,  胡云鹏 ,  高佳佳 ,  陈俭 ,  方曦 ,  熊嘉豪 ,  胡浩楠 ,  吴雨蓓 ,  王璐晗

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G01M99/00

Abstract: 本发明公开了一种可解释的空调系统深度神经网络故障诊断方法，涉及暖通空调系统故障诊断技术领域，其技术方案要点是：基于深度学习模型，利用一维卷积神经网络模型(1D‑CNN)提取暖通空调运行数据的特征信息，并将绝对梯度加权类激活映射(Grad‑Absolute‑CAM)作为可视化分类诊断标准，利用绝对梯度加权类激活映射可视化暖通空调系统的故障特征信息，通过绝对梯度加权类激活映射获取一维卷积神经网络故障诊断模型中各故障数据对应的故障诊断标准，使故障诊断模型变得可解释。本发明的方法采用一维卷积神经网络模型进行故障诊断，故障诊断结果准确率高；同时，通过绝对梯度加权类激活映射对故障特征可视化，获取故障诊断准则，可加强对模型的可解释性。

公开(公告)号：CN211382586U

公开(公告)日：2020-09-01

申请号：CN201922036245.0

申请日：2019-11-22

Applicant: 武汉科技大学

Inventor： 常伟杰 ,  王璐晗 ,  胡航 ,  周传辉 ,  刘腊美

IPC: A61H15/00 ,  A63B23/02

Abstract: 本实用新型涉及一种多功能扭腰器，包括立柱、按摩器以及至少一个扭腰装置，立柱竖直设置，按摩器上下滑动的安装在立柱上，并可定位；扭腰装置安装在立柱底部的一侧，并用于供锻炼者锻炼腰部。本实用新型的有益效果是既可以供锻炼者锻炼腰部，同时按摩器可以实现锻炼后腰部的按摩，而且按摩器的位置可以调节，以便适用于不同身高的锻炼者，功能多样；另外，可以将锻炼者消耗的能量有效回收转变成电能，以给按摩器供电，节约资源。