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公开（公告）号CN122986676A | 申请号CN202611145654.2 | 专利类型发明专利 |
状态在审 | 国家或地区CN | 申请人合肥工业大学 |
分类号G06F18/2413(2023.01), G06F18/2415(2023.01), G06F18/24(2023.01), G06F18/25(2023.01), G06F18/15(2023.01), G06F18/213(2023.01), G06F18/214(2023.01), G06F18/23211(2023.01), G06F18/20(2023.01), G06N3/0455(2023.01), G06N3/0464(2023.01), G06N5/04(2023.01), G06N7/01(2023.01), G01D21/02(2006.01), B65G43/02(2006.01), B65G17/00(2006.01), G06F123/02(2023.01) | 申请日2026-07-30 | 公开日2026-10-27 |
发布日期2026-10-27 | 文档 ID84635791968500010 | 源数据页码1516 |
专利语言zh | ||
本发明公开一种基于故障机理模型和双空间残差网络的汽车装配输送链电机工况语义推理方法。采集多通道时序数据，经预处理后通过近邻分类、专家规则修正和隐马尔可夫平滑进行运行工况语义识别，划分为停机、冷启动、正常运行、热启动、停机过程和负载变换六类；基于物理机理模型在正常运行数据上注入疲劳裂纹、热退化、机械松动和转子不平衡四类带标签故障样本；以正常运行数据训练时序自编码器，在其潜在空间和重构残差空间中按时序构建双空间聚类基准，将待测样本的潜在距离与残差距离融合为双空间健康指数用于异常检测；从重构残差提取多维度特征向量输入分类器，经多窗口投票输出故障类型与置信度。本发明在故障样本稀缺条件下实现了准确检测与分类。
附图 1