公开(公告)号：CN118013248B

公开(公告)日：2024-07-26

申请号：CN202410423855.9

申请日：2024-04-10

申请人： 硕橙(厦门)科技有限公司

发明人： 邵朋龙 ,  瞿千上 ,  谭熠 ,  庄焰

IPC分类号： G06F18/2113 ,  G06F18/2115 ,  G06F18/2415 ,  G01H17/00

摘要： 本发明提供了基于半机理模型筛选的工况识别方法、装置、设备及介质，涉及机器设备工况识别领域，方法包括使用半机理模型将噪声信号与振动信号转换为半机理特征；结合统计学方法、寻峰算法、高斯混合模型和Bhattacharyya距离公式，完成两次特征筛选过程，从而筛选出具有较好类间区分性的特征；使用多阈值大津算法确定所述候选特征的工况分类阈值，并对数据标记；利用所述标记数据，采用特征选择、特征提取和降维方法获取降维特征，将其作为监督学习模型的输入值以完成工况分类工作。本发明不仅能够自动筛选具有区分性的半机理特征，而且能提升工况分类的效率和准确性。

公开(公告)号：CN118376839A

公开(公告)日：2024-07-23

申请号：CN202410814720.5

申请日：2024-06-24

申请人： 硕橙(厦门)科技有限公司

发明人： 邵朋龙 ,  瞿千上 ,  谭熠 ,  庄焰

IPC分类号： G01R23/16 ,  G06F18/2321 ,  G06F17/14 ,  G06F17/18

摘要： 本发明公开了一种基于DBSCAN算法的新增峰值点频率定位方法、装置及设备，方法包括：获取机器设备的噪声时域信号和振动时域信号，利用FFT将所述噪声时域信号和振动时域信号转换为频谱，并提取频谱的频率序列和幅度序列；使用若干对频谱的频率序列和幅度序列获取所述频谱中的峰值点频率；使用DBSCAN算法对所述峰值点频率进行聚类，剔除噪声峰值点频率之后，记录所有所述聚类的中心点频率及其对应的聚类半径，生成峰值点频率模板；获取待检测频谱中的峰值点频率，基于峰值点频率模板中所有聚类的中心点频率及其对应的聚类半径，判断所述待检测频谱中的峰值点频率是否为新增峰值点频率。本发明能更精确地识别和分析频谱数据集中的新增峰值点频率。

公开(公告)号：CN118376839B

公开(公告)日：2024-09-13

申请号：CN202410814720.5

申请日：2024-06-24

申请人： 硕橙(厦门)科技有限公司

发明人： 邵朋龙 ,  瞿千上 ,  谭熠 ,  庄焰

IPC分类号： G01R23/16 ,  G06F18/2321 ,  G06F17/14 ,  G06F17/18

摘要： 本发明公开了一种基于DBSCAN算法的新增峰值点频率定位方法、装置及设备，方法包括：获取机器设备的噪声时域信号和振动时域信号，利用FFT将所述噪声时域信号和振动时域信号转换为频谱，并提取频谱的频率序列和幅度序列；使用若干对频谱的频率序列和幅度序列获取所述频谱中的峰值点频率；使用DBSCAN算法对所述峰值点频率进行聚类，剔除噪声峰值点频率之后，记录所有所述聚类的中心点频率及其对应的聚类半径，生成峰值点频率模板；获取待检测频谱中的峰值点频率，基于峰值点频率模板中所有聚类的中心点频率及其对应的聚类半径，判断所述待检测频谱中的峰值点频率是否为新增峰值点频率。本发明能更精确地识别和分析频谱数据集中的新增峰值点频率。

公开(公告)号：CN118013248A

公开(公告)日：2024-05-10

申请号：CN202410423855.9

申请日：2024-04-10

申请人： 硕橙(厦门)科技有限公司

发明人： 邵朋龙 ,  瞿千上 ,  谭熠 ,  庄焰

IPC分类号： G06F18/2113 ,  G06F18/2115 ,  G06F18/2415 ,  G01H17/00

摘要： 本发明提供了基于半机理模型筛选的工况识别方法、装置、设备及介质，涉及机器设备工况识别领域，方法包括使用半机理模型将噪声信号与振动信号转换为半机理特征；结合统计学方法、寻峰算法、高斯混合模型和Bhattacharyya距离公式，完成两次特征筛选过程，从而筛选出具有较好类间区分性的特征；使用多阈值大津算法确定所述候选特征的工况分类阈值，并对数据标记；利用所述标记数据，采用特征选择、特征提取和降维方法获取降维特征，将其作为监督学习模型的输入值以完成工况分类工作。本发明不仅能够自动筛选具有区分性的半机理特征，而且能提升工况分类的效率和准确性。