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[发明专利]一种基于车载传感器的车辆监测分析系统-CN202310942575.4有效
发明人：杨小辉;郭爱生;樊伟;江清宏;苏毅 -专利权人： 安徽交泰智能技术有限公司
申请日： 2023-07-31 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： B60L3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于车载传感器的车辆监测分析系统，属于车辆检测领域，涉及传感器数据处理技术，包括传感器模组、控制器以及处理器；通过在车辆上设定温度以及振动检测的相关传感器，并实时获取对应的振动数值以及温度数值，同时将获取得到的振动数值进行发送分析处理，首先对比，将检测到的温度数值以及振动数值与阈值进行对比，当温度数据或振动数据超过阈值数据时，表示车辆存在一定的问题，实时进行报警；当温度数据或振动数据均没有超过阈值数据时，进行实时数据分析，设定检测脱控值，通过检测脱控值的大小来判定车辆的运行状态，进行一个故障前的报警提醒，可以及早发现、报警和处理一切可能引发故障的危险因素。
一种基于车载传感器车辆监测分析系统

[发明专利]一种基于数字孪生的设备预测性维护系统-CN202310262889.X在审
发明人：樊伟;赵伟臣;郭爱生;张黎;李威强 -专利权人： 安徽交泰智能技术有限公司
申请日： 2023-03-17 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G06F16/904 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于数字孪生的设备预测性维护系统，设备监控领域，涉及数字孪生技术，解决了在不导入预测性维护算法的情况下，如何采用数字孪生技术对设备进行更加准确的预测性维护的问题；本发明通过数据采集模块采集获取实体设备的运行数据，发送至云平台模块进行分析处理，输出带有正常/异常标记的运行数据和预测运行状态信息至数字孪生管理模块；通过虚拟模型构建模块根据实体设备的物理结构构建三维立体模型，并导入至数字孪生管理模块；数字孪生管理模块将目标实体设备带有正常/异常标记的运行数据和预测运行状态信息映射到对应的三维立体模型上，使得实体设备和虚拟设备建立一一对应的孪生映射关系。
一种基于数字孪生设备预测维护系统

[发明专利]一种多数据融合预测性故障诊断方法-CN202310284058.2在审
发明人：杨小辉;赵伟臣;樊伟;郭爱生;吴强胜;周辉 -专利权人： 安徽交泰智能技术有限公司
申请日： 2023-03-20 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本发明公开了一种多数据融合预测性故障诊断方法，涉及物联网控制系统领域，预先收集控制系统中各项设备的设备信息，再将控制系统中的故障划分为单设备故障和联动故障，再收集控制系统中历史故障数据，从历史故障数据中的各项故障原因划分出单参数导致故障以及多个参数组合导致的故障；对于单参数故障，采用参数阈值的方式预测故障；对于多参数故障，采用机器学习模型的方式预测故障；再根据故障原因判断故障是单设备故障或联动故障，以帮助系统管理人员评估可能发生故障的危害程度；有效的降低了控制系统因未能及时发现风险而导致的系统风险。
一种多数融合预测故障诊断方法

[发明专利]一种判别性卷积特征学习故障判断方法-CN202310563025.1在审
发明人：樊伟;张黎;赵伟臣;郭爱生;王树青 -专利权人： 安徽交泰智能技术有限公司
申请日： 2023-05-18 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06F18/21 文献下载
摘要：本发明公开了一种判别性卷积特征学习故障判断方法，涉及人工智能技术领域，解决了现有技术难以对深度卷积特征的类内紧凑性进行及时判断，导致卷积神经网络的判别性较弱的技术问题；本发明对若干深度特征实时进行特征可视化获取特征可视图；基于特征可视图确定可视化中心，以及对应的若干径向特征线；基于若干深度特征与相邻径向特征线之间的垂直距离来判断深度特征是否符合要求；本发明通过计算来判断学习故障，提高了判断的准确性；本发明通过统计特征类别组中的不符合要求的深度特征比例或者建立特征变化曲线来判断是否学习故障；本发明判断过程简单，能够准确判断学习是否故障，为人工智能模型稳定性和可靠性的评估提供了数据基础。
一种判别卷积特征学习故障判断方法