公开(公告)号：CN117387935A

公开(公告)日：2024-01-12

申请号：CN202311333071.9

申请日：2023-10-16

申请人： 酒泉钢铁(集团)有限责任公司

发明人： 何成善 ,  华成 ,  张勇 ,  梁霖 ,  刘弹 ,  张庆

IPC分类号： G01M13/02 ,  G01M13/028 ,  G01M13/021 ,  G01R19/00

摘要： 本发明公开了一种基于在线电流信号的钢板卷取减速箱振动特征自动提取方法，属于减速箱故障诊断技术领域。在驱动卷取机的大功率同步电机的定子绕组的任一相上，安装一支钳式交流电电流互感器；在卷取减速箱输入轴的轴承座垂直或水平方向，安装一只振动加速度传感器。通过提取电流信号对数谱的最大幅值，根据最大幅值判断电机是否工作，计算同步电机的转速，确定减速箱输入轴的转频和啮合频率范围，在加速度频谱中搜索啮合频率成分，在速度频谱中搜索转频成分。

公开(公告)号：CN117370879A

公开(公告)日：2024-01-09

申请号：CN202311107990.4

申请日：2023-08-30

申请人： 国家能源集团龙源江永风力发电有限公司

发明人： 刘琰 ,  何建军 ,  舒王咏 ,  吴畏 ,  朱祺 ,  廖力达 ,  颜景颐

IPC分类号： G06F18/2413 ,  G06F18/2135 ,  G06F18/2131 ,  G06F18/25 ,  G01M13/021 ,  G01M13/028 ,  G06F123/02

摘要： 本发明公开了一种风力机齿轮箱的实时在线故障诊断方法及系统，本发明包括采集齿轮箱的振动信号的时域信号，并进行傅里叶变换得到频域信号；提取时域特征和频域特征；将时域特征和频域特征利用预先训练好的核主成分分析模型KPCA提取非线性主元特征，并基于非线性主元特征计算偏离核主元模型程度的统计量SPE，若偏离核主元模型程度的统计量SPE小于预设阈值，则判定齿轮箱状态正常，否则判定齿轮箱状态异常。本发明旨在针对风力机齿轮箱实现一种所需数据简单易获得、故障诊断效率高、所需特征数据样本数据少、能够更精确的早期故障信号以及故障定位的风力机齿轮箱的实时在线故障诊断方法，以避免风力机齿轮箱状态的进一步恶化。

公开(公告)号：CN117368606A

公开(公告)日：2024-01-09

申请号：CN202311343083.X

申请日：2023-10-17

申请人： 中国船舶集团有限公司第七〇四研究所 ,  江苏科技大学

发明人： 赵旭 ,  李梓 ,  钟琦峰 ,  白艳祥 ,  朱泓 ,  马任任 ,  俞孟蕻 ,  袁伟 ,  苏贞

IPC分类号： G01R31/00 ,  G01M13/028

摘要： 本发明属于船舶安全监测领域，涉及到一种船舶电力推进系统故障监测诊断方法。本发明通过对目标船舶的当前运行状态参数进行监测，实时掌握目标船舶的运行状况，在目标船舶运行异常状况下及时发送故障源定位指令，依次对目标船舶的发电单元、推进单元和负载单元进行运行故障诊断与排查，科学且全面地了解目标船舶发电单元、推进单元和负载单元的历史运行情况，以数据形式分析目标船舶发电单元、推进单元和负载单元的运行故障概率，从一定程度上优化目标船舶的电力推进系统故障诊断的可靠性与准确性，在排除目标船舶负载单元运行故障后进行目标船舶紧急故障排查预警，更进一步为维修人员提示更详细的检修工作开展方向。

公开(公告)号：CN117109910B

公开(公告)日：2024-01-09

申请号：CN202311365810.2

申请日：2023-10-20

申请人： 河南蒲瑞精密机械有限公司

发明人： 朱敬伟 ,  郭仕博 ,  陈磊 ,  李成宝 ,  杨孟虎 ,  倪文强 ,  吴超凡

IPC分类号： G01M13/02 ,  G01M13/028 ,  G01B21/16 ,  G01K13/00

摘要： 本发明属于减速机性能测试设备技术领域，且公开了一种起重机的行星减速机性能测试组件，包括基座箱，固定连接在基座箱内的测试电机，基座箱内部左右滑动连接有滑动座，滑动座和转动连接在基座箱内的调节丝杆螺纹连接，调节丝杆同轴固定连接有驱动手柄，滑动座上连接有减速机承托装置，减速机承托装置上端置有行星减速机，行星减速机和测试电机相连，行星减速机左侧置有回程间隙测试装置，回程间隙测试装置包括和基座箱左右滑动连接的滑动套筒，滑动套筒和转动连接在基座箱内的驱动丝杆螺纹连接，驱动丝杆和固定连接在基座箱上的驱动电机相连；且结构简洁，实用性强。

公开(公告)号：CN116593145B

公开(公告)日：2024-01-09

申请号：CN202310556733.2

申请日：2023-05-16

申请人： 利维智能(深圳)有限公司

发明人： 徐驰 ,  李惠军 ,  汪凌峰

IPC分类号： G01M13/00 ,  G06F18/213 ,  G06F18/23 ,  G06F18/24 ,  G01M13/028 ,  G01M13/045

摘要： 本申请提供一种故障检测方法、装置、计算机设备和存储介质，方法包括：获取待检测的目标设备的初始振动信号，并基于初始振动信号确定各历史时段的振动特征值；基于振动特征值的时序变化特征从历史时段中筛选出异常时段；从初始振动信号中提取异常时段对应的异常振动信号；基于异常振动信号的解调结果确定目标设备的故障检测结果。本申请实施例通过从初始振动信号中提取数量更少的异常振动信号用于后续的故障检测，提高了对机械故障的检测效率以及效果，有效解决了现有技术中针对数据量较多的原始振动信号进行故障检测时，数据量太多导致机械设备故障诊断效果差，效率低的问题。

公开(公告)号：CN117347046A

公开(公告)日：2024-01-05

申请号：CN202311548546.6

申请日：2023-11-20

申请人： 河北科技大学

发明人： 王慧慧 ,  张新聚

IPC分类号： G01M13/021 ,  G01M13/028

摘要： 本发明公开了基于CNN和Transformer联合的行星齿轮箱故障诊断方法，涉及行星齿轮箱故障诊断技术领域，包括：对采集到的一维行星齿轮箱振动信号进行数据预处理，构建残差收缩降噪模块，将预处理后的数据输入到残差收缩网络进行降噪，保存降噪后的特征数据，降噪后的数据一方面经过格拉姆角场编码为二维图像，构建二维卷积神经网络，将二维图像作为输入进行特征的提取，另外对降噪后的数据进行卷积升维，构建Transformer编码器，将升维后的数据作为Transformer编码器的输入进行特征的提取，将两次所提取的特征数据进行拼接融合，并通过卷积降维，将降维后的特征数据输入到全连接层，进行分类，得到最后的故障诊断结果。本发明提高了噪声环境中机械故障诊断方法的准确性及鲁棒性。

公开(公告)号：CN117309389A

公开(公告)日：2023-12-29

申请号：CN202311332259.1

申请日：2023-10-13

申请人： 杭州诠世传动有限公司

发明人： 寿炳炎 ,  江健

IPC分类号： G01M13/028 ,  G01M13/021

摘要： 本申请涉及齿轮箱检测的领域，尤其是涉及一种齿轮减速箱噪音检测装置，包括供待检测的齿轮减速箱放入的隔音室、设于隔音室内且对噪音进行检测的分贝计、设于隔音室内且用于驱动齿轮减速箱运行的驱动部，隔音室外部设有电连接于分贝计的控制器，控制器根据分贝计实时输入的信号以生成噪音‑时间曲线，控制器电连接有对噪音‑时间曲线进行展示的显示屏和在噪音值超过控制器内预设的噪音最大值时进行报警的声光报警器，使得在较长的检测时间内，显示屏能将检测时间内各时间点的噪音值均进行显示，以便操作人员在检测结束后进行查看分析。

公开(公告)号：CN117290771A

公开(公告)日：2023-12-26

申请号：CN202311232001.4

申请日：2023-09-22

申请人： 南京航空航天大学

发明人： 汪红星 ,  朱华 ,  李华峰

IPC分类号： G06F18/241 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/045 ,  G06N3/048 ,  G01M13/028 ,  G01M13/045

摘要： 基于改进辅助分类生成对抗网络的旋转机械故障诊断方法，步骤一、数据采集：采集旋转机械的关键传动部件各种健康状态下的振动信号；步骤二、数据预处理：利用短时傅里叶变换将采集的一维时域信号转换为二维时频图像；步骤三、模型搭建：构建辅助分类生成对抗网络，改进网络结构与损失函数；步骤四、模型训练：利用少量有标签数据与大量无标签数据进行生成器与判别器的对抗训练；步骤五、数据生成与故障诊断：利用训练好的生成器进行多模式样本生成，利用训练好的判别器进行故障识别。本发明实现了有限标签数据下的多模式样本生成和故障诊断，在不同标签比例下，所述方法不仅能够生成高质量的多模式样本，还具有较高的故障诊断精度和稳定性。

公开(公告)号：CN117272172A

公开(公告)日：2023-12-22

申请号：CN202311220251.6

申请日：2023-09-21

申请人： 中国矿业大学 ,  中煤电气有限公司 ,  徐州高新区安全应急装备产业技术研究院

发明人： 李勇 ,  王颂丞 ,  王景阳 ,  王连发 ,  李冲 ,  王梦 ,  雷少华

IPC分类号： G06F18/2415 ,  G01M13/021 ,  G01M13/028 ,  G06F18/25 ,  G06F18/21 ,  G06N3/045 ,  G06N3/084

摘要： 本发明公开了一种基于融合特征提取网络的变工况齿轮箱故障诊断方法，记为DAFDMRT，包括：利用小波包变换对非平稳的振动信号进行时频分析，将每个小波包叶子节点系数重构为时频信息灰度图，作为特征提取网络的输入；设计了轻量化的ResNet与Transformer相结合的融合特征提取网络，实现多尺度时频信息中的局部和全局时频特征的融合提取；利用多核最大平均值差异来衡量源域和目标域深度特征之间的分布差异，通过分布差异和分类误差的反向传播来更新网络参数，来提高诊断模型在变工况场景中的跨领域诊断准确性和适应能力。通过不同的跨工况故障诊断实验证明了此模型的有效性，并且相比其它智能模型显现出更好的表现。

公开(公告)号：CN117268752A

公开(公告)日：2023-12-22

申请号：CN202311141680.4

申请日：2023-09-06

申请人： 中国煤炭科工集团太原研究院有限公司 ,  山西天地煤机装备有限公司

发明人： 卢志琦 ,  高江涛 ,  赵鹏程 ,  马天洲 ,  赵海兴 ,  李宏伟 ,  代立明 ,  刘希望 ,  范三程 ,  李宝修 ,  郭皓 ,  崔世明 ,  李志 ,  李健 ,  王哲

IPC分类号： G01M13/028 ,  G01M17/007

摘要： 本发明属于辅助运输车检测技术领域，具体是一种煤矿用辅助运输车传动系统故障诊断方法。解决了传动系统的故障诊断方法受外界电磁环境的扰动的问题，包括以下步骤S100：获取传动系统的耦合解调故障异常信号；S200：初始故障识别；S300：构建高频故障诊断模型；S400：调取传动系统运行历史数据库的运行数据信息，进行信号分析标记异常运行数据，定位异常区域，实现故障诊断。本发明所构建的诊断方式相对较为灵活、多变，在复杂的应用环境之下，可以更好地实现对设备以及系统的控制与使用，最大程度降低存在的误差，同时提升搬运车的应用效率。