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[发明专利]双重自扰动海洋捕食者算法优化的变压器故障诊断方法-CN202210105512.9在审
发明人：付华;刘尚霖;王志中;管智峰;陈子林;周文铮 -专利权人：辽宁工程技术大学
申请日： 2022-01-28 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种双重自扰动海洋捕食者算法优化的变压器故障诊断方法，涉及变压器故障诊断领域，利用最小二乘支持向量机LS‑SVM的搜索范围广、寻优效率高的特点，改进原生海洋捕食者算法(Marine Predators易陷入局部最优解的算法缺陷，提出双重自扰动海洋捕食者算法(Double‑self‑disturbances Marine Predators Algorithm,DMPA)，在算法实现双重自扰动的同时协调局部开发能力和全局探索能力，同时与LS‑SVM网络有机结合以改善该网络的精确性与鲁棒性，提升变压器故障诊断的识别效率与分类精度，实现变压器故障实时诊断，保障现代化电力系统的安全性与可靠性。
双重扰动海洋捕食算法优化变压器故障诊断方法

[发明专利]一种滚动轴承保持架故障的自诊断方法-CN202010059189.7有效
发明人：闫柯;康伟;朱永生;洪军;袁倩倩;刘煜炜;任智军 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2020-01-19 - 公布日： 2021-10-19 - 主分类号： G01M13/045 文献下载
摘要：一种滚动轴承保持架故障的自诊断方法，通过高精度快速滤波器组对振动信号进行快速滤波，再根据各滤波后信号的均方包络自相关信号的谱峭度选出最优信号并计算其包络谱，然后根据保持架理论故障特征频率自动选择前M阶实际故障特征频率，再根据频谱的统计特性自动找出满足概率要求的阈值，最后计算循环平稳全局测试指标和故障发生率，实现了滚动轴承保持架故障的自诊断，本发明给出了一种自动诊断滚动轴承保持架故障的方法，为智能轴承分析滚动轴承保持架故障提供了一种有效的自诊断工具
一种滚动轴承保持故障诊断方法

[发明专利]基于多源信号和深度学习的设备故障诊断方法-CN202111085910.0在审
发明人：尹德斌;徐超;秦佳晖;张祎纯;关柳恩;乔非;翟晓东 -专利权人：上海工业自动化仪表研究院有限公司;同济大学
申请日： 2021-09-16 - 公布日： 2022-01-04 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于多源信号和深度学习的设备故障诊断方法，采用多源信号进行设备故障诊断，充分且有效利用设备的多个状态监控数据，为故障诊断提供更多重要的故障信息，使诊断在多工况等复杂环境下依旧保持令人满意的鲁棒性和准确性无需人为处理原始数据和提取特征，借鉴残差网络的思想，在卷积神经网络模型的基础上加入跳跃连接来扩展网络深度，每层网络只学习特征表示的残差，不仅加速模型收敛过程、提高模型的训练效率，而且能够提高模型的拟合能力和诊断性能；引入全局平均池化替代部分全连接层，通过减少网络结构参数，在降低分类器过拟合风险的同时加速网络的训练过程，为有效提高诊断性能和泛化能力。
基于信号深度学习设备故障诊断方法

[发明专利]基于多源信息融合的工业机器人减速器健康状态评估方法-CN202210730852.0在审
发明人：王家序;张新;张忠强;孟凡善;吴磊;何劲峰;赵艺珂;孙舰凯;杨涛;夏恒 -专利权人：西南交通大学;重庆科技学院;重庆奔腾科技发展有限公司
申请日： 2022-06-24 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： G01M13/02 文献下载
摘要：本发明涉及基于多源信息融合的工业机器人减速器健康状态评估方法，属于工业机器人技术领域，首先通过不同类型的传感器采集减速器运行中的各类信号，然后提取各类信号的时频特征，再将时频特征集作为BP神经网络和SVM的训练样本，分别对各类信号的特征集进行诊断利用D‑S证据理论对各类信号局部诊断结果进行多源信号融合，分别得到基于多源信号BP神经网络和SVM的融合的诊断结果。最后，基于BP神经网络和SVM各自获得的多源信号融合的分类结果，再采用D‑S证据理论对BP神经网络和SVM获取的故障全局诊断结果进行决策，得到最终的诊断结果，本发明基于D‑S决策层的融合，使得诊断结果准确率和可信度显著提高
基于信息融合工业机器人减速器健康状态评估方法

[发明专利]自主驾驶无人船导航传感器网络攻击异常诊断系统方法-CN202111456680.4在审
发明人：宫文峰;张美玲 -专利权人：宫文峰
申请日： 2021-12-02 - 公布日： 2023-01-03 - 主分类号： G06F21/55 文献下载
摘要：本发明公开了一种自主驾驶无人船导航传感器网络攻击异常诊断系统方法，该方法通过构建网络攻击异常诊断系统模型对自主驾驶无人船导航传感器的多通道位置测量数据进行自动数据挖掘和特征提取，网络攻击异常诊断系统模型采用改进的一维卷积神经网络智能算法搭建，包含有输入数据层、特征提取层、降维减参层和Softmax输出层四个部分，其中特征提取层包含有多个依次堆叠的一维卷积层和一维池化层，降维减参层由1个1×1的一维卷积层和1个一维全局均值池化层（1DGAP）组成，整个诊断过程无需人工操作，数据处理由模型自动完成，诊断结果自动输出，因此，人们对自主无人船导航传感器的网络攻击异常诊断更方便快捷。
自主驾驶无人导航传感器网络攻击异常诊断系统方法

[发明专利]基于类别转移的多源域开放集旋转机械故障诊断方法-CN202310592383.5在审
发明人：苏祖强;姜维龙;禄盛;赵洋;王淑娴;罗茂林 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2023-05-24 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06F18/2431 文献下载
摘要：本发明涉及故障诊断领域，特别涉及一种基于类别转移的多源域开放集旋转机械故障诊断方法，本发明结合无监督领域中的多源域深度迁移网络与对抗学习，采用多源故障类别匹配让不同源域中相同故障类型间的故障特征对齐和不同故障类型间的故障特征疏远；在每个源域和目标域间采用对抗学习方法来减小源域和目标域间的域间隙，有效缓解了现有多源域开放集故障诊断方法中因简单融合多源域故障信息导致的不完整和次优解的故障诊断结果；此外，基于多故障分类器综合决策结果，在多源域和目标域间的故障质心表示间构造全局故障对齐来进一步优化故障诊断模型中的共享特征提取器的领域不变故障特征提取能力，进一步提高故障诊断精度。
基于类别转移多源域开放旋转机械故障诊断方法

[发明专利]一种双智能算法的中央空调故障预测与诊断方法-CN202010702092.3有效
发明人：何新;张博譞;张秋实 -专利权人：沈阳安新自动化控制有限公司
申请日： 2020-07-21 - 公布日： 2021-12-31 - 主分类号： F24F11/38 文献下载
摘要：一种双智能算法的中央空调故障预测与诊断方法,包括如下步骤：采集现场中央空调运行实时数据集；将“一”步骤中的实时数据集输入至预先建立的基于模拟退火算法和极限学习机算法的中央空调故障预测与诊断分类神经网络模型，来判断“一”步骤中的实时数据集是否满足中央空调故障预测与诊断误分类率最小；“二”步骤中的实时数据集如果满足中央空调故障预测与诊断误分类率最小则输出中央空调故障。预测与诊断分类结果。具有现场可实施性，便于工程应用。同时极限学习机具有良好的泛化能力，具有较高的运算效率。因此采用模拟退火算法求中央空调误分类率最小问题更容易得到全局最优解，提高在线部署中央空调故障检测与诊断模型分类的准确性和精度。
一种智能算法中央空调故障预测诊断方法

[发明专利]一种有轨电车用质子交换膜燃料电池故障诊断方法-CN201910811181.9有效
发明人：张雪霞;周静哲;陈维荣 -专利权人：西南交通大学
申请日： 2019-08-30 - 公布日： 2021-04-13 - 主分类号： G01R31/367 文献下载
摘要：本发明公开一种有轨电车用质子交换膜燃料电池故障诊断方法，收集燃料电池有轨电车的实际运行时输出的各项数据作为原始预备数据，对原始数据进行归一化和降维处理得到原始数据；基于模拟退火遗传算法的模糊c均值聚类处理来对原始数据进行筛分处理，获得故障诊断的样本数据；将样本数据输入所建立的基于SMOTE算法的深度置信故障诊断网络，输出最佳的故障诊断准确率以及分类的燃料电池故障结果。本发明能够有效获得到精确的轨电车用质子交换膜燃料电池故障诊断数据；通过对原始数据的处理，有利于寻找全局最优解，得到更准确的样本数据，提高模型分类准确率；通过对故障诊断网络的构建，能够有效对不平衡数据进行处理
一种有轨电车质子交换燃料电池故障诊断方法

[发明专利]伺服电机的故障智能诊断系统及其诊断方法-CN202210950494.4有效
发明人：高淑瑜;陈健;李建波;邬圣赋 -专利权人：爱尔达电气有限公司
申请日： 2022-08-09 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G01H17/00 文献下载
摘要：本申请涉及故障智能诊断的领域，其具体地公开了一种伺服电机的故障智能诊断系统及其诊断方法，其通过傅里叶变换和上下文编码器提取出待诊断伺服电机的振动信号的多个频域统计特征的全局性频域关联特征，并且利用卷积神经网络模型对所述待诊断伺服电机的振动信号的波形图进行局部的深层次的隐含特征的挖掘进一步对所述频域关联特征进行基于注意力机制的数据密集修正，以基于分类器的概率表达来使得分类概率具有对不同数据密集度的特征向量的自适应依赖，这样，就提升了联合编码后获得的分类特征矩阵对于分类目标函数的参数自适应性，也就提高了分类准确性以及伺服电机故障诊断的能力
伺服电机故障智能诊断系统及其方法

[发明专利]一种基于多尺寸斑块交叉增强的糖尿病视网膜病变诊断分级方案、系统-CN202310205009.5在审
发明人：夏卓群;胡航宇;江其盛 -专利权人：长沙理工大学
申请日： 2023-03-06 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种使用不同尺寸的图像斑块提取病变特征的图像分类方法、系统，通过不同尺寸斑块产生的病变信息实现特征交叉增强，适用于糖尿病视网膜病变眼底图的诊断领域。在plus块全局特征提取阶段，利用大尺寸斑块，将其作为输入传送给预先设置的中间特征提取网络，得到中间特征层进行特征拼接，以获得包含病变区域相关性的plus块全局特征。根据预设的斑块索引，将mini块特征权重与plus块全局特征拼接融合即实现特征交叉增强，得到的最终特征表示输入至预设的分级网络，得到待诊断的糖尿病视网膜病变眼底图像的分类结果。
一种基于尺寸交叉增强糖尿病视网膜病变诊断分级方案系统

[发明专利]一种多机制自适应的眼底图像分割方法-CN202210540938.7在审
发明人：彭延军;郭燕飞;李大鹏 -专利权人：山东科技大学
申请日： 2022-05-19 - 公布日： 2022-06-21 - 主分类号： G06V40/18 文献下载
摘要：本发明公开了一种多机制自适应的眼底图像分割方法，属于人工智能医学图像处理领域，构建了多机制自适应Faster R‑CNN眼底图像分割网络，同时采用网络全局损失函数指导视盘和视杯分割；具体包括如下步骤：收集眼底图像数据集，并进行预处理；将预处理后的数据集输入到构建的多机制自适应Faster R‑CNN眼底图像分割网络；采用网络全局损失函数指导视盘和视杯的精准分割；实时采集眼底图像，输入到多机制自适应Faster R‑CNN眼底图像分割网络中，利用网络中的全局损失函数准确分割视盘和视杯，协助医生临床诊断。
一种机制自适应眼底图像分割方法

[发明专利]用于智能列车的全局监测方法、系统和电子设备-CN202210199874.9在审
发明人：刘忠和 -专利权人：上海俏晔物流有限公司
申请日： 2022-03-02 - 公布日： 2022-06-17 - 主分类号： B61L15/00 文献下载
摘要：本申请涉及智能列车监测的领域，其具体地公开了一种用于智能列车的全局监测方法、系统和电子设备，其通过包含嵌入层的上下文编码器来得到各个系统的全局性状态信息，然后计算所述状态特征向量之间的相似性，以提取出所述各个系统的状态之间的关联关系这样，能够提高对于智能列车的全局系统异常诊断的准确度，从而保证智能列车的正常运行。
用于智能列车全局监测方法系统电子设备

[发明专利]一种超声成像方法、系统及计算机可读存储介质-CN202310557954.1在审
发明人：罗锐 -专利权人：武汉联影医疗科技有限公司
申请日： 2021-09-24 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： A61B8/14 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种超声成像方法、系统及计算机可读存储介质，涉及超声诊断技术领域。所述方法包括：在初始成像图像上确定感兴趣区域，所述初始成像图像包括全局成像区域；根据所述感兴趣区域确定成像条件数据；判断所述成像条件数据符合何种优化成像模式，并触发相应优化成像模式下的成像操作，生成优化成像图像，所述优化成像模式至少包括第一优化成像模式和第二优化成像模式，其中，所述第一优化成像模式指覆盖所述全局成像区域的发射参数调整操作，所述第二优化成像模式指覆盖所述感兴趣区域的增强成像与覆盖所述全局成像区域的非增强成像的同步操作
一种超声成像方法系统计算机可读存储介质

[发明专利]一种串联融合DenseNet和Transformer的皮肤图像特征提取方法-CN202211570369.7在审
发明人：白雪梅;王帅;张晨洁;史新瑞;赵荟圆;侯聪聪;王澳;师宏锦 -专利权人：长春理工大学
申请日： 2022-12-12 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：所述方法包括对输入图片进行预处理，将输入的图片转换为张量，送入DenseNet部分进行特征提取，获得面部的局部特征；经过DenseNet后得到的特征图再送入Transformer获得面部的全局特征；对全局特征和局部特征进行信息融合本发明可充分利用全局特征和局部特征中所蕴含的皮肤信息，进而提高皮肤诊断的准确率，可以很好的判断皮肤病的类型和患病概率。
一种串联融合 densenet transformer 皮肤图像特征提取方法

[发明专利]一种超声成像方法、系统及计算机可读存储介质-CN202111124331.2有效
发明人：罗锐 -专利权人：武汉联影医疗科技有限公司
申请日： 2021-09-24 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： A61B8/00 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种超声成像方法、系统及计算机可读存储介质，涉及超声诊断技术领域。所述方法包括：在初始成像图像上确定感兴趣区域，所述初始成像图像包括全局成像区域；根据所述感兴趣区域确定成像条件数据；判断所述成像条件数据符合何种优化成像模式，并触发相应优化成像模式下的成像操作，生成优化成像图像，所述优化成像模式至少包括第一优化成像模式和第二优化成像模式，其中，所述第一优化成像模式指覆盖所述全局成像区域的发射参数调整操作，所述第二优化成像模式指覆盖所述感兴趣区域的增强成像与覆盖所述全局成像区域的非增强成像的同步操作
一种超声成像方法系统计算机可读存储介质