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公开(公告)号：CN112201260A
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN202010930602.2
申请日：2020-09-07
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种基于声纹识别的变压器运行状态在线检测方法，属于变压器故障检测技术领域。所述方法包括：S101，对采集的变压器正常运行时的声纹信号进行分帧处理，并求取每一帧声纹信号的特征向量；S102，对特征向量中的各特征值进行融合得到综合评价指标及各特征值的权重；S103，若综合评价指标服从正态分布，则利用统计学中的3σ准则对综合评价指标求取报警线；S104，对于未知运行状态的变压器，根据得到的各特征值的权重，计算其对应的综合评价指标，若计算得到的综合评价指标连续多次超出报警线，则判定该未知运行状态的变压器出现异常。采用本发明，能够提高异常运行变压器的检出率，降低了误检率，且不需要大量故障样本。
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公开(公告)号：CN106504251B
公开(公告)日：2019-02-15
申请号：CN201610843102.9
申请日：2016-09-22
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种基于图片处理的电子铝箔立方织构含量检测方法，能够提高立方织构含量检测的准确率。所述方法包括：读取相机连续拍摄的多张铝箔图片，并将拍摄的所述多张铝箔图片拼接为一张铝箔图片；提取出拼接后的铝箔图片中的铝箔；提取出拼接后的铝箔图片中的非立方织构；分别统计提取出的所述铝箔所占像素的数目和提取出的所述非立方织构所占像素的数目，根据统计的所述铝箔所占像素的数目和所述非立方织构所占像素的数目，得到立方织构在铝箔中的含量。本发明适用于电子铝箔生产技术领域。
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公开(公告)号：CN104730148A
公开(公告)日：2015-06-24
申请号：CN201510145749.X
申请日：2015-03-30
Applicant: 北京科技大学
IPC: G01N29/09
Abstract: 本发明公开了一种基于超声检测技术的金属材料内部夹杂物三维重构方法，所述方法首先利用超声显微镜对材料进行粗扫和精扫两步检测，获取夹杂物的超声回波信号；其次对超声回波信号进行预处理，设定夹杂物回波信号的判定阈值；再提取出各夹杂物所在位置的空间坐标；然后利用曲面插值拟合的方法，将夹杂物所在位置的离散采样点拟合为曲面；最后得到夹杂物的三维形貌。本发明能够直观地显示夹杂物的空间结构和分布，并能够实现三维图形的旋转和缩放，同时，可以通过三维成像结果统计出夹杂物的尺寸和数量，对于判断夹杂物的类型具有重要意义。
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公开(公告)号：CN103230944B
公开(公告)日：2015-06-10
申请号：CN201310128448.7
申请日：2013-04-15
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供了一种自供电无线传感器节点，利用摩擦传动获取活套小车滚筒的动能，通过增速传动机构驱动发电机产生电能，再经过整流、调压，达到电源输出的要求，给带钢跑偏检测传感器供电，并以无线的方式将带钢位置信息发送到相应的数据接收器。该方案满足了在运动条件下带钢跑偏无线检测节点对电源的要求，解决了布线难，电池更换不易的问题，灵活方便，可对冷轧带钢跑偏现象进行在线检测，快速、准确地判断带钢的轴向位置，为纠偏系统提供及时准确的反馈控制信号，有助于避免意外事故的发生，提高冷轧带钢生产系统稳定性和产品生产作业的安全性。
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公开(公告)号：CN104634876A
公开(公告)日：2015-05-20
申请号：CN201510050646.5
申请日：2015-01-30
Applicant: 北京科技大学
IPC: G01N29/06
Abstract: 本发明涉及一种超声扫描显微镜检测金属材料内部夹杂物的方法，该方法具体步骤如下：首先，根据被检材料的厚度和检测精度要求进行超声换能器的参数选型；然后，对样品进行逐层粗扫成像获得夹杂物在材料内部的整体分布信息和三维形貌；调整换能器的轴向位置，使其准确聚焦于目标扫查层，进行精细C扫成像获得目标扫查层处夹杂物的平面分布信息；最后，由A扫时域波形获得夹杂物的深度信息，从而确定目标扫查层处夹杂物在材料内部的空间位置坐标。采用上述技术方案，本发明可实现材料内部夹杂物的无损检测，利用计算得到的水声程可较准确的调整换能器竖直高度，实现较高效率及精度的聚焦扫查，进而获得夹杂物在材料内部的准确空间位置。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101829689B
公开(公告)日：2012-06-27
申请号：CN201010139353.1
申请日：2010-03-31
Applicant: 北京科技大学
IPC: B21B38/00
Abstract: 本发明提出一种基于声信号的热轧带钢甩尾故障识别方法。结合热轧生产线的特点，采用重采样和分帧技术对信号进行预处理，并用Mel频率倒谱的技术对信号进行特征提取，采用主成分分析方法和多变量统计过程T2控制图进行特征选择、识别，以实现对热轧带钢甩尾故障的诊断。本发明的优点是利用声学检测方法，对甩尾现象进行在线检测，快速、准确地判断甩尾现象，合理地安排换辊时间，可以有效降低辊耗，有助于控制生产成本，提高产品质量缺陷预防能力和生产作业率。
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公开(公告)号：CN120015050A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510155029.5
申请日：2025-02-12
Applicant: 北京科技大学 , 唐智科技湖南发展有限公司 , 中国航发湖南动力机械研究所
IPC: G10L21/028 , G01M13/045 , G01M13/028 , G01M13/021 , G10L21/0308 , G10L21/0216 , G10L25/51
Abstract: 本申请公开了一种基于多通道声信号的融合分离方法及系统，该方法包括：通过多个通道采集待检测设备的多源声信号；将所述多源声信号进行融合，以获取目标融合信号；将所述目标融合信号进行分离，以获取多个本征模态函数；根据所述本征模态函数获取待检测设备的轴承故障信号或齿轮故障信号；本方法通过多个通道采集待检测设备的多源声信号，并对待检测设备的多源声信号进行融合分离，从而实现了能够针对轴承、齿轮混合故障的多源故障信号进行降噪分离，并提高了对待检测设备的故障识别与声源定位的准确度；该系统也具有相同的有益效果。
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公开(公告)号：CN115436342B
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202210975863.5
申请日：2022-08-15
Applicant: 北京科技大学 , 山西建龙实业有限公司
IPC: G01N21/71 , G01N21/27 , G06F18/214 , G06N20/10
Abstract: 本发明公开了一种降低多批次样本间LIBS检测不确定性的方法及装置，该方法包括同批次样本内自校正过程和多批次样本间校正过程；同批次样本内自校正过程针对同批次样本内的光谱数据，可有效降低批次内数据的波动性；多批次样本间校正过程用于多批次样本间的训练光谱数据和预测光谱数据，能够在一定程度上解决LIBS系统经过较长时间光谱强度会发生变化的问题，降低多批次样本间LIBS检测的不确定性；两种方法综合使用，可以提升系统的鲁棒性，提升LIBS系统预测精度。而且针对实际生产过程中，针对样本或者环境的变化导致的不确定性的问题，增加了对模型鲁棒性评判的过程，使模型具有自学习自补充的能力，进而降低了模型的不确定性。
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公开(公告)号：CN115351098B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202210878349.X
申请日：2022-07-25
Applicant: 北京科技大学
IPC: B21B38/00
Abstract: 本发明公开了一种带钢甩尾状态的声信号5G传输与在线监测系统，包括传声器检测端、传输控制端和5G通讯网络端；传声器检测端的输出与传输控制端的输入相连，传输控制端通过5G网络与5G通讯网络端连接；传声器检测端用于对热轧带钢甩尾故障进行声信号采集，并经AD转换后传输到传输控制端；传输控制端开辟内存存储声音数据，并同时利用5G网络将采集的声音数据发送给5G通讯网络端；5G通讯网络端为利用云端平台搭建的用于对采集的声音数据进行分析处理和存储的服务器。本发明利用5G网络的高效性，可以确保数据更快速、低延迟的传输，真正实现在线监测系统的实时性，为云端用户提供决策支持。
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公开(公告)号：CN118392998A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410507213.7
申请日：2024-04-25
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 一种基于5G的可移动便携式单探头超声B扫探伤仪及使用方法，系统由三个主要部分组成：探头部分、主体部分和云端部分。探头部分包含超声传感器和位移传感器，用于实时捕捉超声波信号和探头位置。主体部分包括A\D模块、激励模块、主控模块、5G模块和本地显示屏，负责监测探头的移动、激励超声波信号的发射和接收、数据的处理和本地显示。云端部分包括云端服务器、数据库和移动电脑，用于接收、存储和处理来自主体部分的数据，并实现远程分析和数据共享功能。本发明简化了设备的结构，降低了成本，使超声B扫检测任务的更加便捷和高效。此外，可以实现对检测数据的实时智能分析和长期保存，方便操作人员判断决策以及后续的数据分析和审查。
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