基于物理模型信息迁移的轴承数据生成方法及系统

    公开(公告)号:CN119337616A

    公开(公告)日:2025-01-21

    申请号:CN202411459201.8

    申请日:2024-10-18

    Applicant: 重庆大学

    Abstract: 本发明属于智能轴承技术领域,具体公开了一种基于物理模型信息迁移的轴承数据生成方法及系统,该方法提取轴承的振动加速度信号分布特征高斯分布的均值与其标准差,生成高斯白噪声,计算球轴承与内、外圈滚道之间的接触刚度,以及接触变形与载荷之间的关系,构建故障球轴承四自由度动力学平衡方程并求解,得到轴承动力学动态响应信号;将高斯白噪声迁移至轴承动力学动态响应信号,生成与实测信号同分布的轴承融合数据;构建目标函数,对目标函数进行优化求解,判断是否达到目标收敛效果,若达到则更新噪声添加控制参数,并输出轴承融合数据。采用本技术方案,通过少量实测信号生成轴承融合数据,减少实测信号的采集,节约人力物力。

    一种基于声音能量流偏离度指标的风机轴承状态评估方法及系统

    公开(公告)号:CN119334644A

    公开(公告)日:2025-01-21

    申请号:CN202411452454.2

    申请日:2024-10-17

    Applicant: 重庆大学

    Abstract: 本发明提出了一种基于声音能量流偏离度指标的风机轴承状态评估方法与系统。该方法为:获取正常风机轴承稳定运行下的多个声音信号作为参考样本;获取当前风机轴承稳定运行下的声音信号作为评估样本;计算每个参考样本的小波包能量流以及评估样本的小波包能量流;将每个参考样本的小波包能量流分别两两计算小波包能量流偏离度参考值,选出小波包能量流偏离度最大参考值;计算评估样本的小波包能量流与任一参考样本的小波包能量流之间的小波包能量流偏离度;若小波包能量流偏离度大于小波包能量流偏离度最大参考值,则风机轴承异常,否则风机轴承正常。该方法具有评估速度度,准确性高的特点。

    声学超材料结构、声学故障信号增强方法及诊断方法

    公开(公告)号:CN116930319A

    公开(公告)日:2023-10-24

    申请号:CN202310778352.9

    申请日:2023-06-29

    Applicant: 重庆大学

    Abstract: 本发明属于声学超材料技术领域,具体公开了一种声学超材料结构、声学故障信号增强方法及诊断方法,声学超材料结构包括依次排列的若干板单元,若干板单元的中心线重合,若干板单元的高度与长度尺寸固定,由初始排列位置至末端排列位置的若干板单元的两侧宽度依次增加;板单元的两侧设有若干阵列化板缝单元,阵列化板缝单元包括自板单元端面凸起的方块,相邻板单元的方块正对,相邻板单元的阵列化板缝单元间形成空气间隙,空气间隙内可设置麦克风传感器。采用本技术方案,通过引入阵列化板缝单元实现梯度声学超材料结构尺寸的微型化,利用板单元结构使故障信号增强。

    一种基于阵列声纹的风机异音定位及诊断方法

    公开(公告)号:CN118711613A

    公开(公告)日:2024-09-27

    申请号:CN202410959208.X

    申请日:2024-07-17

    Applicant: 重庆大学

    Abstract: 本发明提出了一种基于阵列声纹的风机异音定位及诊断方法。该方法为:获取风机异音信号,对该异音信号进行盲源分离得到多个故障信号;在频域对故障信号依次进行滤波、对数运算以及离散余弦变换,提取到故障信号的倒谱系数作为故障信号的静态特征,并对故障信号的倒谱系数进行动态差分,提取到故障信号动态特征;构建倒谱系数融合特征集,所述倒谱系数融合特征集包括所述静态特征和动态特征,基于该倒谱系数融合特征集,利用卷积神经网络对风机异音进行识别。该方法有利于提高声音信号的识别率,提高了风机故障诊断的准确性。

    基于红外成像变化率的齿轮箱异常状态监测方法及系统

    公开(公告)号:CN119437708A

    公开(公告)日:2025-02-14

    申请号:CN202411459200.3

    申请日:2024-10-18

    Applicant: 重庆大学

    Abstract: 本发明属于齿轮箱技术领域,具体公开了一种基于红外成像变化率的齿轮箱异常状态监测方法及系统,该方法实时采集齿轮箱的表面红外热成像,并可视化红外温度场梯度分布情况,确定齿轮箱上的标定点位置信息;在齿轮箱上的标定点位置设置温度传感器,获取齿轮箱的温度信号;计算齿轮箱温度信号与红外热成像温度的差值矩阵,判断差值矩阵的最大值是否超过预设的第一报警阈值,初步判定被测件的状态是否异常;重建温度场梯度图像,将重建的温度场梯度图像中的温度最大值与预设的第二报警阈值对比,再次判定被测件的状态是否异常。采用本技术方案,进行温度场数字化重建和可视化建模,对齿轮箱温度场梯度带成像进行监测、分析,检测齿轮箱异常状态。

    一种谐波减速器的状态监测方法及系统

    公开(公告)号:CN116804592A

    公开(公告)日:2023-09-26

    申请号:CN202310764350.4

    申请日:2023-06-27

    Applicant: 重庆大学

    Abstract: 本发明提出了一种谐波减速器的状态监测方法及系统,该方法为:实时获取谐波减速器的钢轮和柔轮啮合处的温度信号;和/或,实时获取谐波减速器输出轴的振动信号;对所述温度信号进行数据分析,得到啮合处温度状态评价指标;对所述振动信号进行数据分析,得到输出轴轴承状态评价指标;根据所述啮合处温度状态评价指标和/或所述输出轴轴承状态评价指标对谐波减速器的状态进行融合判别。本方法无需借助特殊的辅助结构以及大量的传感器,通过对谐波减速器的柔轮和钢轮啮合处热量波动情况和输出轴的轴承变化情况的采集和分析,实现了对谐波减速器的状态监测,具有很大的实用价值。

    基于强抗噪的FIRResNet模型的故障诊断方法及系统

    公开(公告)号:CN116644272A

    公开(公告)日:2023-08-25

    申请号:CN202310656128.2

    申请日:2023-06-05

    Applicant: 重庆大学

    Abstract: 本发明属于故障诊断技术领域,具体公开了一种基于强抗噪的FIRResNet模型的故障诊断方法及系统,该方法包括如下步骤:采集设备不同健康状态下的振动信号,并构建振动样本数据集;设计FIR滤波层、多分支ResNet层和全连接层,得到FIRResNet故障诊断模型;将频谱样本数据集作为FIRResNet故障诊断模型的输入,更新优化FIRResNet故障诊断模型;采集故障设备的振动信号,并输入优化后的FIRResNet故障诊断模型,输出故障诊断结果。采用本技术方案,能够从频域的角度提取更加敏感的故障信息,具有更好的抗噪性与泛化能力。

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