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[发明专利]齿轮箱错误类别标签修正系统及方法-CN202010708530.7有效
发明人： 黄亦翔;张旭 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2020-07-22 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06F18/213 文献下载
摘要：一种齿轮箱错误类别标签修正系统及方法，该系统包括：时域特征提取融合模块、样本权重赋予模块、错误标签筛选模块和错误标签修正模块，时域特征提取融合模块提取并拼接齿轮箱振动信号不同模态分量的时域统计特征，样本权重赋予模块通过堆栈自编码获得时域统计特征的降维特征后，使用孤立森林改变不同样本在堆栈自编码训练中的权重，并估计出错误标签的比例，错误标签筛选模块对降维特征通过聚类方法挑选出错误标签率低的样本，错误标签修正模块根据错误标签率低的样本以及权重进行分类器训练，获取所有样本的信息熵，根据信息熵阈值实现样本标签的修正。降低错误的标签对分类器训练的不良影响，提高错误标签修正的正确率。本发明能够将错误标签样本的比例降低到2.5％以内。
齿轮箱错误类别标签修正系统方法

[发明专利]基于多传感器信息融合的液压泵健康状况检测系统-CN202010709510.1有效
发明人： 黄亦翔;张旭;刘成良 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2020-07-22 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06F18/2431 文献下载
摘要：一种基于多传感器信息融合的液压泵健康状况检测系统，包括：传感器模块、数据采集模块、信息融合模块和故障诊断模块，传感器模块将对应传感器放置于柱塞泵对应的位置中，数据采集模块采集柱塞泵的压力信号、流量信号、温度信号、扭矩信号，并将其转为数字信号，信息融合模块对信号预处理得到低维度统计信息，并使用分类器获得统计信息的诊断结果，将其与特征筛选方法获得的信息进行融合得到合并特征，故障诊断模块使用多粒度级联森林对合并特征进行健康状况诊断，获得样本的健康状况。本发明采用多特征融合和多粒度级联森林进行诊断，将获取的多传感器特征在筛选后与基本分类器方法获得的概率向量相结合，之后通过多粒度级联森林模型进行健康诊断，从而获得最终的诊断结果。
基于传感器信息融合液压泵健康状况检测系统

[发明专利]IGBT模块剩余寿命跨工况预测方法-CN202111523088.1在审
发明人： 黄亦翔;钟智伟;王誉翔;夏鹏程;陶智宇 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2021-12-14 - 公布日： 2023-06-20 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：一种IGBT模块剩余寿命预测方法，通过采集IGBT模块在不同工况下进行功率循环时的传感数据，计算出瞬态热阻数据，从中提取并筛选有效特征；然后采用具有剩余寿命标签的源工况数据和待预测剩余寿命的目标工况数据作为训练集对基于概率稀疏自注意力机制的预测模型进行训练；最后在在线阶段采用训练后的模型进行工况剩余寿命的准确预测。本发明从IGBT模块功率循环得到的瞬态热阻数据提取筛选有效特征，使用概率稀疏自注意力结构进一步提取有效信息，并通过最大均值差异衡量不同工况下深度特征的差别，从而实现跨工况预测。
igbt 模块剩余寿命工况预测方法

[发明专利]基于DCAE与最大均值差异的滚珠丝杠健康评估方法-CN202110520861.2在审
发明人： 黄亦翔;夏鹏程;刘成良 -专利权人：上海交通大学;上海智能制造功能平台有限公司
申请日： 2021-05-13 - 公布日： 2022-11-15 - 主分类号： G06F30/17 文献下载
摘要：一种基于DCAE与最大均值差异的滚珠丝杠健康评估方法，通过采集滚珠丝杠在正常性能下工作时的信号以生成训练样本对去噪卷积自编码器进行训练，将训练样本输入训练后的去噪卷积自编码器得到基线特征，通过采集待评估滚珠丝杠的工作信号并生成待评估样本，经训练后的去噪卷积自编码器提取得到样本特征；再根据基线特征与样本特征的最大均值差异值映射为待评估滚珠丝杠的健康值。本发明仅需获取滚珠丝杠在非常健康状态下的信号即可建立模型，无需多个退化状态下的数据以建立关键特征。
基于 dcae 最大均值差异滚珠健康评估方法

[发明专利]基于时间卷积网络和辅助学习的刀具磨损量预测方法-CN202110520964.9在审
发明人： 黄亦翔;夏鹏程;刘成良 -专利权人：上海交通大学;上海智能制造功能平台有限公司
申请日： 2021-05-13 - 公布日： 2022-11-15 - 主分类号： G06F30/17 文献下载
摘要：一种基于时间卷积网络和辅助学习的刀具磨损量预测方法，在数控加工过程中，通过布置在数控机床上的电流传感器采集主轴电机的电流信号，并测量每次加工过程后刀具的磨损量，同时记录加工过程使用的主要加工参数，并根据其中的稳定走刀阶段的时间对应截取主轴电机的电流信号生成训练样本用于训练神经网络，在在线测试阶段，采集并选取待预测刀具的走刀阶段主轴电机的电流信号作为待测样本，输入训练后的神经网络后即得到刀具当前的磨损量实时预测值。
基于时间卷积网络辅助学习刀具磨损预测方法

[发明专利]基于能效预测优化调度的无线传感网络系统-CN201610781286.0有效
发明人：刘成良;方锐;贡亮;黄亦翔;侯瑞;吕炀;李旭东;赵源深 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2016-08-31 - 公布日： 2022-11-11 - 主分类号： H04W24/02 文献下载
摘要：一种基于能效预测优化调度的无线传感网络系统，包括：能量采集模块、能量预测优化模块和无线传输模块，其中：能量采集模块采集太阳能为无线传输模块供电，能量预测优化模块根据实时监控到的无线传输模块的能量状态进行能效分析和能量调度优化；能量采集模块包括：太阳能电池板、超级电容器和电池；能量预测优化模块包括：能量测量单元、传感器节点仿真单元和模拟开关；无线传输模块包括：若干个传感器子节点和一个传感器主节点；本发明设计合理，可同时进行传感器节点的能耗分析和任务调度，工作可靠，应用范围广。
基于能效预测优化调度无线传感网络系统

[发明专利]基于多物理信号传感器决策融合的感应电机健康诊断系统-CN202110861756.5有效
发明人：刘成良;陶智宇;肖登宇;夏鹏程;黄亦翔 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2021-07-29 - 公布日： 2022-08-12 - 主分类号： G01R31/34 文献下载
摘要：一种基于多物理信号传感器决策融合的感应电机健康故障诊断系统，包括：传感器模块、数据采集模块、故障诊断模块和决策融合模块，数据采集模块通过传感器模块采集感应电机的定子电流模拟信号、振动模拟信号、磁漏模拟信号和声音模拟信号，经模数处理后输出至故障诊断模块，故障诊断模块对数字信号进行数据预处理后使用平行的去噪神经网络分别从定子电流、振动、磁漏和声音角度进行故障诊断得到对应的健康状态类别概率分布，决策融合模块根据记忆化可信度和健康状态类别概率分布，基于D‑S证据理论和记忆化可信度的决策算法计算出最终诊断结果。本发明采用平行的去噪神经网络对各个物理信号分别进行故障诊断，得到电机所有健康状态的各个概率，通过基于记忆化可信度的决策融合得到最终的诊断结果。
基于物理信号传感器决策融合感应电机健康诊断系统

[发明专利]IGBT剩余寿命预测和状态评估实现方法-CN202010482674.5有效
发明人： 黄亦翔;葛建文 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2020-06-01 - 公布日： 2022-07-19 - 主分类号： G01R31/26 文献下载
摘要：一种IGBT剩余寿命预测和状态评估实现方法，通过老化试验平台采集IGBT模块的集电极‑发射极电压Vce的关断瞬态曲线，从中提取特征并滤波后通过深度自回归递归神经网络(Deep Autoregressive Recurrent Networks)进行曲线趋势预测，预测到的曲线超过阈值时判定IGBT失效，对应得到IGBT模块的老化程度和健康状态。本发明以IGBT开光瞬间的瞬态波形特征作为IGBT老化的指标。
igbt 剩余寿命预测状态评估实现方法

[发明专利]基于有限元仿真和对称特征迁移的感应电机故障诊断系统-CN202111402504.2在审
发明人： 黄亦翔;陶智宇;夏鹏程 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2021-11-24 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：一种基于有限元仿真和特征迁移的感应电机故障诊断系统，包括：定子电流数据采集模块、对称特征迁移训练模块和故障诊断模块，其中：定子电流数据采集模块设置于感应电机的电路中采集对应的电机三相定子电流信号，经模数转换后将数字信号分别输出至对称特征迁移训练模块和故障诊断模块，对称特征迁移训练模块在离线阶段通过有限元仿真模型生成的仿真的三相定子电流信号作为训练样本并构建混合的源域和无标签的目标域对故障诊断模块的骨干网络模型进行训练，通过使用MK‑MMD和域判别器进行多阶段的对称特征迁移，故障诊断模块在在线阶段对采集到的实时工况信号进行诊断。本发明将大量无标签的真实数据作为目标域，在高维空间对齐源域和目标域，实现小样本情况下的电机故障诊断。
基于有限元仿真对称特征迁移感应电机故障诊断系统

[发明专利]一种机床主轴轴承寿命预测方法及系统-CN202010980658.9有效
发明人： 黄亦翔;夏鹏程;李鹏;刘成良 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2020-09-17 - 公布日： 2021-10-29 - 主分类号： G01M13/045 文献下载
摘要：本发明提供了一种机床主轴轴承寿命预测方法及系统，包括：从布置在机床的振动传感器上采集主轴轴承的振动信号；从采集的主轴轴承的振动信号中提取N个特征，构建特征集；对特征集中的特征进行归一化处理；构建一个具有N个输入特征通道的具有特征意识的LSTM网络模型，取任一时刻前L个周期的归一化后特征作为LSTM网络模型输入，输出每一时刻对应的实际剩余使用寿命百分比；依据归一化后的特征对LSTM网络模型使用Adam优化器进行迭代训练，直至损失函数达到预设值，得到训练后的LSTA网络模型；步骤M6：将待预测样本输入到训练后得到的LSTM网络模型中，输出轴承剩余使用寿命的预测结果。本发明可实现对一般寿命预测过程中的多维复杂特征的自动选择与使用。
一种机床主轴轴承寿命预测方法系统

[发明专利]数控机床刀具磨损状态评估方法-CN202011076025.1有效
发明人： 黄亦翔;李鹏;夏鹏程;刘成良 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2020-10-10 - 公布日： 2021-10-19 - 主分类号： B23Q17/00 文献下载
摘要：一种数控机床刀具磨损状态评估方法，通过采集数控机床加工过程中的主轴电流信号和振动信号，使用时域分析、频域分析和小波包分解提取特征后，利用主成分分析进行特征降维，并使用多种集成学习算法训练预测；最后使用压缩因子粒子群优化算法获取各集成学习算法的最优权重来构建多决策刀具磨损评估模型，对刀具磨损状态进行评估；本发明以主成分分析和集成学习算法为基础，使用改进粒子群优化算法CFPSO构建多决策刀具磨损评估模型，该方法受加工时工况参数的影响小，具有良好的通用性和准确性。
数控机床刀具磨损状态评估方法

[发明专利]多功能精量播种单体-CN201911256886.5有效
发明人：刘成良;李彦明;林洪振;洪梓嘉;张锦辉;贡亮;黄亦翔;雷军波 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2019-12-10 - 公布日： 2021-09-14 - 主分类号： A01C7/00 文献下载
摘要：一种多功能精量播种单体，包括：依次连接的空箱检测模块、精量播种模块和流量检测模块，以及与上述模块相连的单体控制器和上位机，其中：单体控制器设置于精量播种模块的侧面，单体控制器与空箱检测模块相连以接收其传来的空箱警告信号并传输至上位机以发出添加种子的信号，单体控制器与精量播种模块相连以传输工作参数信息至精量播种模块，单体控制器与流量检测模块相连以接收其传来的实际流量数据并与设定流量比较以调整精量播种模块的工作参数，实现闭环控制，达到精量播种。本发明能够精量播种且能够监测种子的剩余量，有效提高播种过程的自动化和多功能化，实现变量和精量播种。
多功能播种单体

[发明专利]光照精准预测的苗床调度方法、系统及介质-CN201910250048.0有效
发明人：刘成良;贡亮;方锐;汪韬;吴伟;黄亦翔 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2019-03-29 - 公布日： 2021-06-29 - 主分类号： A01G9/28 文献下载
摘要：本发明提供了一种光照精准预测的苗床调度方法、系统及介质，包括：光照预测模型建立步骤：采集并处理历史天气数据及历史光照数据，建立光照强度预测模型；光照强度预测步骤：采集实时的天气数据，并根据获得的光照强度预测模型，预测光照强度，输出光照预测数据；调度决策获取步骤：根据获得的光照预测数据，对苗床进行调度。本发明解决了人工光源的耗能问题和太阳光利用型温室的土地利用率低下问题，实现了小区域光照预测和立体苗床的动态优化部署，从而提高了植物工厂作物栽培的科学化、精确化和智能化程度。
光照精准预测苗床调度方法系统介质

[发明专利]盾构机主轴承密封性能健康评估方法与系统-CN201810187290.3有效
发明人：刘成良;黄亦翔;张康 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2018-03-07 - 公布日： 2021-06-11 - 主分类号： G06F30/17 文献下载
摘要：本发明提供了一种盾构机主轴承密封性能健康评估方法，包含以下步骤：数据采集处理步骤：获取并处理盾构机在运行过程中的原始状态变量，得到状态变量数据集；特征处理步骤：对状态变量数据集进行特征处理，获得低维特征评估向量；健康评估步骤：根据低维特征评估向量对主轴承密封性能健康状况进行相应的状态评估与性能预测。相应地，本发明还提供了一种盾构机主轴承密封性能健康评估系统。本发明具有效率高、准确率高、鲁棒性好的特点，能够快速高效地对施工数据进行分析，为主轴承的健康评估提供参考依据。
盾构机主轴承密封性能健康评估方法系统

[发明专利]盾构机刀盘性能健康评估方法与系统-CN201810188553.2有效
发明人：刘成良;黄亦翔;张康 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2018-03-07 - 公布日： 2021-05-25 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明提供了一种盾构机刀盘性能健康评估方法，包含以下步骤：数据采集处理步骤：获取并处理盾构机在运行过程中的原始状态变量，得到状态变量数据集；特征处理步骤：对状态变量数据集进行特征处理，获得特征评估向量；健康评估步骤：根据特征评估向量对刀盘的健康状况进行相应的状态评估与性能预测，给出刀盘的健康指数。相应地，本发明还提供了一种盾构机刀盘性能健康评估系统。传统方法中利用岩层特性和研究刀盘磨损特性都基于一定的假设，而本发明基于盾构机实际的传感器数据特征建模其结果更加接近实际，预测更加准确。
盾构机刀盘性能健康评估方法系统

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