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[发明专利]机械设备异常检测的边缘检测模型构建方法及装置-CN201911231023.2有效
发明人：蔺思宇;马君;王伟;李素洁;刘涛;杨晨旺;周景源 -专利权人：湃方科技（天津）有限责任公司
申请日： 2019-12-04 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G06Q10/0639 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种机械设备异常检测的边缘检测模型构建方法及装置，该方法包括：建立无监督异常检测模型，使用历史正常数据集进行模型剪枝训练及量化训练，得到压缩后的无监督异常检测模型；建立有监督异常检测模型，使用带有标签的历史数据训练集进行模型剪枝训练及量化训练，得到压缩后的有监督异常检测模型；将压缩后无监督异常检测模型和压缩后有监督异常检测模型，发送到边缘硬件节点，以供所述边缘硬件节点进行集成学习，得到异常检测的边缘检测模型。该方法能够对云计算服务器中，检测结果准确但是计算规模较大的检测模型进行有效精简，并只损失了少量的计算精度，在模型体积和运算资源占用上均有大幅度压缩，充分满足边缘计算需求。
机械设备异常检测边缘模型构建方法装置

[发明专利]一种数据迁移方法及装置-CN201911228274.5有效
发明人：刘涛;蔺思宇;马君;李素洁;杨晨旺;王伟;周景源 -专利权人：湃方科技（北京）有限责任公司
申请日： 2019-12-04 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G06N3/096 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种数据迁移方法及装置，该方法包括：获取原域数据；将原域数据输入训练好的数据迁移模型，得到目标域迁移数据；其中，所述训练好的数据迁移模型是根据带原域标签的原域数据和带目标域标签的目标域数据训练得到的。通过针对一维工业机械数据，构建了训练好的数据迁移模型，对该数据迁移模型的损失函数同时考虑了时域、频域及时频域特征上的近似性，三者联合下降的最优解保证了一维信号的真正相似，从而最终实现了工业设备领域的数据迁移。
一种数据迁移方法装置

[发明专利]一种数据增广方法及电子设备-CN201911157799.4有效
发明人：蔺思宇;杨晨旺;马君;刘涛;李素洁;王伟;史超;周景源 -专利权人：湃方科技（北京）有限责任公司
申请日： 2019-11-22 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06F18/24 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种数据增广方法及电子设备，该方法包括：获取工况标签数据，并制造与工况标签数据尺寸一致的任意数量随机数据作为增广数据的初始化数据；将所述工况标签数据和所述增广数据的初始化数据输入训练好的工况数据增广模型，得到增广工况数据；其中，所述训练好的工况数据增广模型是通过真实标签正常数据和虚假标签的初始化样本增广数据及训练得到的。通过从设备大样本数据出发，构建一个可以增广出与设备大样本标签数据相似的数据增广模型，再针对小样本工况标签数据，对数据增广模型进行调整，从而可以增广出小样本工况标签数据，使得小样本增广数据的分布空间更接近大样本数据的分布广度。
一种数据增广方法电子设备

[发明专利]模具注塑成型参数生成方法、装置及存储介质-CN202310077570.X在审
发明人：蔺思宇;杨晨旺;徐朝铭 -专利权人：中科时代（佛山）智能科技有限公司
申请日： 2023-01-13 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： B29C45/76 文献下载
摘要：本发明公开了一种模具注塑成型参数生成方法、装置及存储介质，涉及模具生产技术领域。具注塑成型参数生成方法包括获取用于模具注塑成型的材料的第一材料物性参数、待注塑成型模具的第一模具三维参数、用于模具注塑成型的注塑机的第一机台参数以及录入的待注塑成型模具的第一缺陷参数；将第一材料物性参数、第一模具三维参数和第一机台参数进行融合后与第一缺陷参数进行拼接，得到第一拼接参数；将第一拼接参数作为预先训练的注塑成型参数优化模型的输入进行运算，得到待注塑成型模具的第一注塑成型参数，以便依据第一注塑成型参数进行模具注塑成型。本发明公开的具注塑成型参数生成方法、装置及存储介质能够有效保证注塑产品的合格率。
模具注塑成型参数生成方法装置存储介质

[发明专利]一种基于图神经网络的多变量时间序列异常检测方法及系统-CN202210351790.2在审
发明人：刘涛;杨晨旺;马君;韩银和 -专利权人：中国科学院计算技术研究所
申请日： 2022-04-02 - 公布日： 2022-08-09 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提出一种基于图神经网络的多变量时间序列异常检测方法和系统，包括：以物理系统中传感器作为概率图模型中节点，以传感器监测的数据作为时间序列，对多维时间序列关系建模，得到动态图神经网络模型；得到各节点下一时间点的预测值，并采用归一化的时间对齐测度生成各节点的邻接矩阵；当时间进行到下一时间点，获取节点的真实值，根据预测值和真实值，构建引入邻接矩阵重构误差的损失函数，以训练更新动态图神经网络模型，同时根据各节点损失函数数值及其邻居节点在分布上的差异性和邻接矩阵值，得到各节点的异常值；当节点预测值与真实值的误差大于异常值，则产生异常报警。本发明提高了系统异常值的稳定性和缓变异常检测的准确性。
一种基于神经网络多变时间序列异常检测方法系统

[发明专利]非标机械设备的运行状态检测方法及装置-CN201911168431.8有效
发明人：李素洁;蔺思宇;马君;刘涛;杨晨旺;王伟;史超;周景源 -专利权人：湃方科技（天津）有限责任公司
申请日： 2019-11-25 - 公布日： 2022-08-09 - 主分类号： G01M99/00 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种非标机械设备的运行状态检测方法及装置，该方法包括：将待检测设备的工况数据，输入至预设的状态检测模型，获取工况数据的识别结果；根据识别结果，确定待检测设备的运行状态类型；其中，所述状态检测模型根据若干带标签设备的工况数据进行自学习后得到，所述若干带标签设备与待检测设备之间的振动数据距离，小于预设阈值，所述振动数据距离包括振动数据的时域距离和/或频域距离。状态检测模型根据若干带标签设备的工况数据进行自学习后得到，用带标签设备的工况数据，进行状态检测模型的自动学习，可以显著提高状态检测模型的泛化性，通过该状态检测模型对待检测设备进行检测，能够得到准确的待检测设备的运行状态类型。
非标机械设备运行状态检测方法装置

[发明专利]一种旋转型机械设备工况检测方法及设备-CN201910434937.2有效
发明人：蔺思宇;马君;刘涛;杨晨旺;李素洁 -专利权人：湃方科技（北京）有限责任公司
申请日： 2019-05-23 - 公布日： 2021-07-20 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种旋转型机械设备工况检测方法及设备。所述方法包括：获取旋转型机械设备的当前运行数据；将所述当前运行数据输入至预先训练好的工况检测模型，获得基于所述当前运行数据的预测运行结果。本发明实施例通过对旋转型机械设备自身历史数据的自动学习，有效的解决了不同类型设备、不同传感器型号、不同运行环境、不同流量介质等差异性因素造成通用分析方法对设备异常及工况判断不准确的问题。
一种旋转机械设备工况检测方法设备

[发明专利]基于多模态数据的异构旋转型机械异常检测方法及系统-CN201910490095.2有效
发明人：刘涛;王伟;马君;李素洁;蔺思宇;杨晨旺 -专利权人：湃方科技（北京）有限责任公司
申请日： 2019-06-06 - 公布日： 2020-12-15 - 主分类号： G01M13/00 文献下载
摘要：本发明实施例提供基于多模态数据的异构旋转型机械异常检测方法及系统，包括：将多模态异构旋转型机械数据输入训练好的异构旋转型机械异常检测模型中；异构旋转型机械异常检测模型包括依次连接的频谱转换模块、编码器模块、解码器模块和异常检测模块；频谱转换模块将多模态异构旋转型机械数据转换为多模态异构旋转型机械数据频谱信息；编码器模块提取多模态异构旋转型机械数据频谱信息的频谱特征，得到降维频谱信息；解码器模块对降维频谱信息进行解码映射，得到频谱重构误差信息；异常检测模块通过所述基于密度估计的异常检测模型对多模态异构旋转型机械数据进行异常检测识别，本发明实施例有效解决了异常检测中误报和漏报率高的问题。
基于多模态数据旋转机械异常检测方法系统

[发明专利]一种旋转型机械设备启停判断方法及系统-CN201910451466.6在审
发明人： 杨晨旺;刘涛;马君;李素洁;蔺思宇;刘勇攀 -专利权人：湃方科技（北京）有限责任公司
申请日： 2019-05-28 - 公布日： 2019-08-13 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种旋转型机械设备启停判断方法及系统，其中，所提供的方法包括：获取旋转型机械设备的三轴振动信号数据，从三轴振动信号数据中提取三轴振动信号的特征数据；将所述特征数据输入到预设的若干个机器学习分类模型中，获取所述若干个机器学习分类模型的识别结果；根据所述若干个机器学习分类模型的识别结果，采用模型融合策略，获得所述旋转型机械设备当前启停状态。本发明实施例提供的方法及系统，利用机械自身的振动信号智能地识别工业设备当前的状态，提升了对旋转型机械设备启停状态判断的精准度，无需人工参与，提升了设备监控效率，降低了设备监控成本。
机械设备旋转型启停分类模型机器学习三轴振动信号数据设备监控特征数据振动信号工业设备模型融合人工参与状态判断精准度预设智能

[发明专利]旋转型机械设备异常检测方法及装置-CN201910431269.8在审
发明人：李素洁;马君;刘涛;蔺思宇;杨晨旺;刘勇攀 -专利权人：湃方科技（北京）有限责任公司
申请日： 2019-05-22 - 公布日： 2019-07-26 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种旋转型机械设备异常检测方法及装置，该方法包括：获取旋转型机械设备运行过程中的状态数据，并对所述状态数据进行特征提取；将提取得到的特征数据输入至预设的异常检测模型，根据所述异常检测模型的输出结果，获取状态数据对应的第一异常类型；其中，所述异常检测模型根据异常检测算法构建，并根据多个正常状态数据作为样本进行训练后获得，所述异常检测算法包括基于密度的异常检测算法、基于邻近度的检测算法及基于模型的检测算法，所述第一异常类型包括正常和异常。由于预设的异常检测模型根据多个正常状态数据作为样本进行训练后获得，从而能够输出状态数据的异常类型，且异常检测过程快速而准确，检测结果客观。
异常检测模型异常检测算法机械设备异常类型旋转型正常状态数据检测算法异常检测状态数据预设样本异常检测过程获取状态检测结果输出结果输出状态数据对应特征数据特征提取运行过程邻近度构建

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