专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]基于ISCA-SDAE的滚动轴承故障诊断方法及系统-CN202110461671.8有效
  • 李兵;梁舒奇;单万宁;佐磊;尹柏强;何怡刚;李强;谢长健 - 合肥工业大学
  • 2021-04-27 - 2023-07-18 - G01M13/045
  • 本发明涉及一种基于ISCA‑SDAE的滚动轴承故障诊断方法,包括:对电机滚动轴承故障数据做归一化处理;参数初始化;根据ISCA粒子值更新公式更新粒子值;检查种群中粒子值是否在搜索范围内,若在搜索范围内则计算分类错误率,筛选出最小分类错误率,以其对应粒子值作为当前解输出优化后的堆叠降噪自动编码器SDAE网络超参数;将具有最小分类错误率的粒子值带入堆叠降噪自动编码器SDAE相应的参数中,利用Soft‑max分类器进行分类,得到测试集故障分类结果。本发明还公开了一种基于ISCA‑SDAE的滚动轴承故障诊断系统。本发明具有较好的特征学习能力,具有更强的鲁棒性和泛化能力,通过均衡遍历性强,收敛效率高的ISCA优化SDAE深度网络结构的超参数,从而最终提升故障分类的准确率。
  • 基于iscasdae滚动轴承故障诊断方法系统
  • [发明专利]一种基于RFID传感标签及IGWO-ELM的变压器故障诊断方法-CN202210542356.2在审
  • 李兵;李强;谢长健;佐磊;尹柏强 - 合肥工业大学
  • 2022-05-18 - 2022-09-02 - G06K9/00
  • 本发明公开了一种基于RFID传感标签及IGWO‑ELM的变压器故障诊断方法,方法步骤如下:S1:搭建RFID传感标签变压器信号采集实验平台;S2:实验平台通过无线电波与RFID阅读器之间进行信息交互同时负责将标签返回的数据传送至上位机;S3:上位机将采集的振动信号,经过稀疏深度置信网络SDBN后作为最终分类的特征向量;S4:将训练集送入改进的极限学习机IGWO‑ELM中进行训练;S5:利用测试集对训练好的改进的极限学习机IGWO‑ELM进行测试,分析诊断结果并将结果在上位机的显示界面中显示出来。本发明解决了传统变压器故障诊断方法存在的操作复杂,功耗高等问题,以及传统特征提取方法不适合应用于变压器中突变故障信号和非平稳故障信号的特征提取问题。
  • 一种基于rfid传感标签igwoelm变压器故障诊断方法
  • [发明专利]一种基于ICGWO-LSTM的IGBT寿命预测方法-CN202210542876.3在审
  • 李兵;谢长健;李强;佐磊;尹柏强 - 合肥工业大学
  • 2022-05-18 - 2022-08-30 - G06F30/3308
  • 本发明公开了一种基于ICGWO‑LSTM的IGBT寿命预测方法,包括S1:基于EEMD将采集到的IGBT集电极‑发射极电压信号进行分解,得到的EEMD能量熵及其他五组趋势序列;S2:采用PCA方法将步骤S1中得到的六组趋势序列融合成一个归一化综合特征指标序列;S3:对步骤S2中得到的综合特征指标序列构建训练集和测试集,基于构建的训练集和测试集利用优化后的GWO算法对LSTM的神经元数量n和学习率lr进行寻优,构建基于ICGWO‑LSTM的预测模型。本发明通过利用IGBT老化运行实验数据,可以确定影响IGBT老化的主要因素,确定IGBT寿命评估的方法,并通过构建ICGWO‑LSTM神经网络模型,对IGBT的寿命进行必要的预测,防止IGBT在发生故障时不能进行及时的处置而造成重大经济损失。
  • 一种基于icgwolstmigbt寿命预测方法
  • [发明专利]基于DBN的NPC三电平逆变器故障诊断方法及系统-CN202110441416.7有效
  • 李兵;单万宁;梁舒奇;何怡刚;佐磊;尹柏强;李强;谢长健 - 合肥工业大学
  • 2021-04-23 - 2022-07-19 - G01R31/40
  • 本发明涉及一种基于DBN的NPC三电平逆变器故障诊断方法,包括:搭建NPC三电平逆变器实验平台;测量NPC三电平逆变器a相桥臂的上、中、下桥臂三路电压信号并输送到NPC三电平逆变器实验平台的上位机;上位机将上、中、下桥臂电压信号,经过S变换和奇异值分解SVD后作为最终分类的特征向量;将训练集送入改进的深度置信网络I‑DBN中进行训练;利用测试集对训练好的改进的深度置信网络I‑DBN进行测试,分析诊断结果并将结果在上位机的显示界面中显示出来。本发明还公开了基于DBN的NPC三电平逆变器故障诊断系统。本发明解决了传统特征提取方法不适合应用于三电平逆变器中突变故障信号和非平稳故障信号的特征提取问题。
  • 基于dbnnpc电平逆变器故障诊断方法系统

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