基于模糊偏好关系的多振动信号融合方法

    公开(公告)号:CN105975995B

    公开(公告)日:2019-03-15

    申请号:CN201610362492.8

    申请日:2016-05-26

    Abstract: 本发明的基于模糊偏好关系的多振动信号融合方法,包括:a).获取滤波信号;b).计算模糊偏好关系;c).计算综合模糊偏好关系;d).计算权值;e).计算融合信号值;f).计算整个采集周期内的融合信号值;g).获取理想信号。本发明的基于模糊偏好关系的多振动信号融合方法,针对如何综合利用多个传感器的信息提高故障诊断的准确性,研究了加权融合算法,提出了基于模糊偏好关系的数据融合算法,剔除无关信息,对数据进行有效融合,为故障诊断的特征提取和识别提供更准确的信息。

    一种适用于小区育种播种机的编码器自动控制方法

    公开(公告)号:CN109197047A

    公开(公告)日:2019-01-15

    申请号:CN201810867289.5

    申请日:2018-08-02

    Abstract: 一种适用于小区育种播种机的编码器自动控制方法,包括:通过所述编码器采集所述育种播种机横跨小区时所需的总脉冲数:Np_编码器;统计所述育种播种机横跨小区时所述步进电机需要的总脉冲数:Np_步进电机;求解以下参数C1、C2和C3:设定C3为补偿的值,C3=Np_编码器/C1-Np_步进电机;上述公式中所述符号%即为求两个参数相除后求余数的符号;在编码器脉冲中断里进行判断,当检测到的脉冲编号为C2时,则将需要补偿的值C3跳过执行。本发明提出的编码器控制方法中提到的模式一是将机械结构参数测地轮直径和测地轮与编码器传动比作为计算参数来进行自动控制。模式二是无需机械结构参数,只需要将每米编码器的脉冲数作为计算参数来进行自动控制。

    基于分级预警的数控机床故障诊断方法

    公开(公告)号:CN105204436B

    公开(公告)日:2016-10-26

    申请号:CN201510532922.1

    申请日:2015-08-26

    Abstract: 本发明的基于分级预警的数控机床故障诊断方法,包括:a).采集机床的信息,获得机床的振动、温度原始数据;b).数据处理和参数提取,提取包括振动幅值、振动突变值和温度在内的特征参数;c).判断是否存在故障,根据步骤b)中获取的特征参数是否超越预设下限值判断机床是否存在故障;d).判断预警等级,如果预警级别达到4级,则执行机床停机命令;如果预警级别为1~3级,则执行步骤f);f).自动识别故障原因。本发明的机床故障诊断方法,满足了机床早期故障预警的快速性以及诊断的准确性要求,提高了数控机床故障诊断的准确性和可靠性,减少了停机时间,有效降低了维护成本,提高了数控机床的生产效率。

    一种基于无线传感网的建筑热损数据追补方法

    公开(公告)号:CN103369043B

    公开(公告)日:2016-09-07

    申请号:CN201310289086.X

    申请日:2013-07-11

    Abstract: 本发明的基于无线传感网的建筑热损数据追补方法,包括:a).判断采集节点的状态;b).建筑物热损数据存储;c).启动自动追补子流程;d).确定追补起始地址和数据长度;e).发送追补信息;f).追补数据传输;g).追补数据存储;h).判断追补是否完成。本发明的建筑热损数据的追补方法,充分考虑到了现场环境复杂、数据类型多样、数据量大、测量时间长的特点,将各类采集节点的数据按存储时间编址,协议只规定数据存储的时间偏移量(TimeOffset),而不规定数据存储的具体位置,从而统一了不同类型节点的追补协议,降低了协议复杂性,提高了数据追补的效率。保证了热损检测数据的完整性,对整个系统的稳定性有极大提高。

    基于分级预警的数控机床故障诊断方法

    公开(公告)号:CN105204436A

    公开(公告)日:2015-12-30

    申请号:CN201510532922.1

    申请日:2015-08-26

    CPC classification number: G05B19/4063 G05B2219/31337

    Abstract: 本发明的基于分级预警的数控机床故障诊断方法,包括:a).采集机床的信息,获得机床的振动、温度原始数据;b).数据处理和参数提取,提取包括振动幅值、振动突变值和温度在内的特征参数;c).判断是否存在故障,根据步骤b)中获取的特征参数是否超越预设下限值判断机床是否存在故障;d).判断预警等级,如果预警级别达到4级,则执行机床停机命令;如果预警级别为1~3级,则执行步骤f);f).自动识别故障原因。本发明的机床故障诊断方法,满足了机床早期故障预警的快速性以及诊断的准确性要求,提高了数控机床故障诊断的准确性和可靠性,减少了停机时间,有效降低了维护成本,提高了数控机床的生产效率。

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