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公开(公告)号：CN112800041B
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202110095846.8
申请日：2021-01-25
申请人： 洛阳师范学院
IPC分类号： G06F16/215 , G06F16/2458 , G06Q50/04
摘要： 本发明提供一种基于邻域查询的机械监测标签数据质量保障方法，通过提取不同故障标签样本数据时域、时频特征，转换为样本的特征指标集合，然后基于以上特征，通过查询未标记样本数据的邻域中对象个数，与Minpts进行比对，实现了该样本数据是否为噪点数据的检测，同时计算样本数据邻域对象的邻域中样本对象数量，若数量大于Minpts则为高质量监测数据；对未标记样本数据重复执行查找邻域和比对过程，实现了噪点数据的检测，并将噪点数据清洗。
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公开(公告)号：CN113177484B
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN202110479568.6
申请日：2021-04-30
申请人： 洛阳师范学院
IPC分类号： G06F18/241 , G06F18/2415 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/08
摘要： 本发明提供一种基于LOF自编码的机械故障智能诊断方法，包括以下步骤：步骤S1，获取机械不同健康状态下的振动信号样本；步骤S2，从振动信号样本中截取获得局部信号片段集；步骤S3，利用局部信号片段集对稀疏自编码网络进行训练，获得稀疏自编码网络的权重矩阵；步骤S4，基于稀疏自编码网络的权重矩阵提取原始振动信号局部特征；步骤S5，基于振动信号局部特征计算LOF异常因子；步骤S6，矫正局部特征并融合为全局特征；步骤S7，训练神经网络中的Softmax分类网络；从而完成整个诊断神经网络的训练；步骤S8，基于以上训练完成后的诊断神经网络进行机械故障诊断。本发明能够获得更加准确的诊断结果。
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公开(公告)号：CN113177484A
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN202110479568.6
申请日：2021-04-30
申请人： 洛阳师范学院
摘要： 本发明提供一种基于LOF自编码的机械故障智能诊断方法，包括以下步骤：步骤S1，获取机械不同健康状态下的振动信号样本；步骤S2，从振动信号样本中截取获得局部信号片段集；步骤S3，利用局部信号片段集对稀疏自编码网络进行训练，获得稀疏自编码网络的权重矩阵；步骤S4，基于稀疏自编码网络的权重矩阵提取原始振动信号局部特征；步骤S5，基于振动信号局部特征计算LOF异常因子；步骤S6，矫正局部特征并融合为全局特征；步骤S7，训练神经网络中的Softmax分类网络；从而完成整个诊断神经网络的训练；步骤S8，基于以上训练完成后的诊断神经网络进行机械故障诊断。本发明能够获得更加准确的诊断结果。
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公开(公告)号：CN112800041A
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202110095846.8
申请日：2021-01-25
申请人： 洛阳师范学院
IPC分类号： G06F16/215 , G06F16/2458 , G06Q50/04
摘要： 本发明提供一种基于邻域查询的机械监测标签数据质量保障方法，通过提取不同故障标签样本数据时域、时频特征，转换为样本的特征指标集合，然后基于以上特征，通过查询未标记样本数据的邻域中对象个数，与Minpts进行比对，实现了该样本数据是否为噪点数据的检测，同时计算样本数据邻域对象的邻域中样本对象数量，若数量大于Minpts则为高质量监测数据；对未标记样本数据重复执行查找邻域和比对过程，实现了噪点数据的检测，并将噪点数据清洗。
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公开(公告)号：CN213054747U
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN202021113084.7
申请日：2020-06-16
申请人： 洛阳师范学院
IPC分类号： B25H3/02
摘要： 本实用新型提供一种计算机网络技术服务工具箱。所述计算机网络技术服务工具箱包括收纳盒；收纳槽，所述收纳槽开设在所述收纳盒开设在所述收纳盒的顶部；两个滑槽，两个所述滑槽分别开设在所述收纳槽的两侧内壁上；两个滑块，两个所述滑块分别滑动安装在两个所述滑槽内，两个所述滑块的顶部均延伸至所述收纳盒外；滑盖，所述滑盖固定安装在两个所述滑块的顶部，所述滑盖的底部和所述收纳盒的顶部相接触，所述滑盖和所述收纳槽相适配；两个安装块，两个所述安装块分别固定安装在所述滑盖的两侧。本实用新型提供的计算机网络技术服务工具箱具有能够固定在电线杆上、便于较为使用、且设置稳定的优点。
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