公共自行车故障诊断方法，包括：步骤1.确定自行车变量及故障类型；步骤2.生成自行车属性集；步骤3.确定故障诊断方法；4.确定属性对类的贡献；5.确定评价指标。本发明通过贝叶斯分类器对待诊断的自行车属性进行分类，分析结果，判断自行车是否存在故障。模型能够在最短的时间内查找故障自行车，提高故障自行车诊断的效率，并且通过不断地学习提升诊断正确率，对公共自行车的发展具有重要的指导意义。
📄 2018101561779
📂 G07C5_00
👤 浙江工业大学
📅 2018-02-24
本发明公开的列车空调故障的多标签诊断方法，首先以临近支持向量机为基本分类算法建立多标签分类机制，然后采集列车空调机组实际正常运行数据与多种故障运行数据作为训练样本，学习训练得到多个单标签子分类器，最后利用列车空调机组实际运行数据作为这些单标签子分类器的输入，得到多个子分类结果向量，这个结果即是多标签分类问题的解。本发明列车空调故障的多标签诊断方法不仅提高了故障诊断的精度，而且诊断结果更全面。
📄 2015103776127
📂 G06K9_00
👤 西安理工大学
📅 2015-07-01
本发明公开了一种电力推进船舶轴系推进系统机械故障诊断的证据融合方法。该方法首先获取不同故障模式下基座和支架等位置的频域特征信号；通过K均值算法确定输入特征的参考值，计算样本的相似度分布；构造反映输入与故障模式之间关系的投点统计表，并转换得到输入的证据矩阵表；基于粗糙集理论和信息熵计算输入信息源的分类能力和总体不确定度；确定输入信息源的可靠性和证据权重；利用证据推理规则融合输入样本向量激活的证据并根据融合结果确定故障模式。该方法能通过安装在船舶上的传感器获得的振动信号有效估计轴系推进系统机械故障模式，成本低，精度高，实现了电力推进船舶轴系推进系统机械故障的实时检测和精确诊断。
📄 2018109399392
📂 G01M13_02
👤 杭州电子科技大学
📅 2018-10-16
本发明涉及一种基于向量证据推理的船舶轴系不平衡故障诊断方法。本发明根据贡献率大小对主成分变量进行组合，组合后的输入特征变量组成输入向量；利用定性信息转换方法获得故障样本关于输入向量与输出不平顺故障参考等级的综合相似度，并构造反映输入参考向量与输出故障关系的投点统计表；根据该表获取各参考向量对应的诊断证据，构造向量证据矩阵表；根据输入主成分变量的贡献率可以获得输入向量的可靠性和证据权重；获取样本集每一组输入样本向量的证据，利用证据推理规则得到融合结果，从中推理得到船舶轴系不平衡系统故障等级。本发明可以联合传感器、数据采集器等硬件组成在线监测系统，实现船舶轴系轴承机械设备的实时状态监测与故障诊断。
📄 2019104234129
📂 G01M13_02
👤 杭州电子科技大学
📅 2019-05-21
一种高速电气化铁路牵引电机多故障建模与诊断方法，包括如下步骤：(1)通过对牵引电机多故障动态分析，在系统多个工作点附近建立描述多故障特性的最小二乘模型结构，实现机理模型和数据驱动模型的有效融合；(2)构建基于类不平衡学习的多故障分离算法来优化故障特征集合，在牵引电机未知的故障参数空间内可以得到解耦的故障类集合；(3)采用基于多模型的故障参数估计技术来解决多故障时变参数的估计和收敛问题，据此设计二阶段自适应多模型诊断系统来实现多故障诊断的稳定性和报警等级的量化分析。本发明针对多故障的时变、邻接耦合和分布不一致等特性，可以有效提高其辨识精度和诊断效率，避免了传统故障诊断的盲目性。
📄 2020113422384
📂 G06F30_27
👤 华东交通大学; 杭州萃思科技有限公司
📅 2020-11-26
本发明公开了一种牵引变流器故障诊断方法、设备、介质及产品，涉及电力机车的智能运行维修领域，该方法包括：获取数据集；数据集为中间直流电压数据；基于变分模态分解对所述数据集进行分解，得到多通道标准故障特征集；根据变分模态分解特性，确定配套通道加权层；所述配套通道加权层为PE‑Spearman秩相关系数；根据配套通道加权层，建立配套通道加权层‑一维深度可分离卷积神经网络模型；所述一维深度可分离卷积神经网络为将深度可分离卷积神经网络运用到一维长序列数据中构建的网络；将多通道标准故障特征集输入到所述配套通道加权层‑一维深度可分离卷积神经网络模型中，得到故障分类。本发明可准确、快速、稳定地识别故障特征。
📄 2024113759748
📂 G06F18_241
👤 华东交通大学
📅 2024-09-30
本发明公开了一种铁路转辙机故障分析方法及系统，方法包括：根据预设的数字化转换策略将三相动作电流转化为三相动作电流数字信号；提取三相动作电流数字信号中的循环频率信息并生成增强包络谱；对增强包络谱中的多个循环频率的相对特征进行量化和累积，得到诊断特征谱，并根据诊断特征谱对增强包络谱中的等频间隔谐波结构进行识别，得到循环频率；将循环频率馈送至预设的最大循环平稳盲反褶积中，最大循环平稳盲反褶积输出得到由局部缺陷引起的重复瞬态脉冲，并根据重复瞬态脉冲确定铁路转辙机的故障信号。提高了铁路转辙机故障识别的准确性，使得外界存在较强的噪声干扰下也能很好地识别故障相关信号，有利于对铁路转辙机故障的排查。
📄 2025104729786
📂 G01R31_00
👤 华东交通大学
📅 2025-04-16
本发明公开了一种基于HSROA的轨道故障识别方法及系统，包括：计算至少一个IMF分量信号的频带熵值，根据频带熵值大小在至少一个IMF分量信号中选取敏感IMF分量信号；根据带通滤波器对敏感IMF分量信号进行第二次滤波，得到目标信号，并对目标信号进行包络功率谱分析，得到故障特征频率；将故障特征频率与轨道振动信号中的时域特征、频域特征、时频域特征进行融合，得到融合特征向量，并根据融合特征向量构建融合特征矩阵；将融合特征矩阵输入至预设的深度信念网络中进行迭代训练，得到轨道故障识别模型，并将获取的实时轨道振动信号输入至轨道故障识别模型中，轨道故障识别模型输出得到轨道故障识别结果。
📄 2025107490476
📂 G06F18_25
👤 华东交通大学
📅 2025-06-06
本发明公开了一种基于时频功率谱重构的水下推进器故障诊断方法，获取水下机器人动态信号的时间序列；计算时间序列的时频功率谱；针对瞬时频谱构造概率密度函数；计算瞬时香农熵，并构成瞬时香农熵曲线；确定瞬时香农熵曲线中最小值所在位置；然后对时频功率谱进行重构；以重构时频功率谱作为输入，通过故障诊断模型进行故障等级分类，得到推进器故障程度，所述故障诊断模型通过水下推进器故障试验建立。通过重构的推进器动态信号的时频功率谱，减少故障信息在监测信号序列中的位置发生改变的影响，有效减少了迭代次数，提高了推进器故障程度辨识分类准确率。
📄 2023103614216
📂 G06F18_241
👤 江苏科技大学
📅 2023-04-06
本发明公开了基于随机共振系统的水下推进器故障特征增强方法，进行水下机器人推进器故障试验，采集水下机器人的动态信号；将动态信号输入到双稳态随机共振系统中，得到朗之万方程；采用四阶的龙格‑库塔法对朗之万方程求解，得到随机共振系统输出信号；基于修正贝叶斯算法对随机共振系统输出信号进行处理，得到故障特征序列，将故障特征序列中的最大值作为故障特征值；对双稳态随机共振系统的结构参数进行优化，得到多个故障特征值；以多个故障特征值中的最大值对应的故障特征序列作为故障特征增强结果。通过优化随机共振系统的结构参数，得到多个故障特征值，并选择最大值作为增强结构，增强故障特征效果更加明显。
📄 2023103722992
📂 G06F18_2131
👤 江苏科技大学
📅 2023-04-06
本发明公开了基于集成学习的高速列车轴承故障诊断方法，具体按照以下步骤实施：通过获取含噪原始信号后进行故障标记划分，再进行CEEMDAN分解，对得到的IMF分量进行降噪处理；再进行IMF分量重构，后进行特征提取；将提取出来的特征分别传入集成学习模型的第一层单模型中，得到分类结果；根据分类结果为集成学习模型的第一层单模型分配不同的权重，再将之整合成一个训练集将产生的训练集传入集成学习模型的第二层随机森林模型中进行训练，得到最终的轴承故障诊断结果。本发明提取的故障信号精度高，提高了分类准确率，解决了现有的高速列车轴承故障诊断准确率低的问题。
📄 2022104662091
📂 G06K9_00
👤 西安理工大学
📅 2022-04-29
本发明公开了一种基于时频能量的水下推进器故障诊断系统及诊断方法，该诊断方法从水下机器人动态信号中得到时频功率谱中故障能量区域的时域边界，以及通过时频功率谱中时域边界内外的能量差，通过能量差曲线得到频域边界，用于将时域边界和频域边界内的时频功率谱的和作为水下推进器故障的时频能量故障特征，然后基于支持向量数据描述算法建立水下推进器故障分类模型，对故障样本进行分类，得到水下推进器故障程度。采用能量差曲线最大值所在位置为故障区域能量频域上边界，以其左侧局部极小值所在位置为故障能量区域频域下边界，这种方式不依赖于故障能量区域的具体频带特性，具有通用性，规避了小波基函数的选取，省时省力。
📄 2021109361170
📂 G05B23_02
👤 江苏科技大学
📅 2021-08-16
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