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公开(公告)号：CN113283399B
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202110803596.9
申请日：2021-07-16
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明提供一种基于单自由度系统动态响应的瞬态时频特征提取方法，属于信号时变特征提取技术领域。所述方法包括：构造一系列固有频率不同的单自由度系统；将待分析信号作为基础加速度激励施加在所构造的各个单自由度系统上，得到各个单自由度系统的动态响应信号；计算各个单自由度系统的动态响应信号的包络平方信号；将各个包络平方信号按照对应的固有频率赋予时频矩阵的对应行向量，得到待分析信号的时频分布，从时频矩阵中提取瞬态时频特征。采用本发明，能够准确提取待分析信号中的瞬态时频特征。
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公开(公告)号：CN112035789B
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN202010808378.X
申请日：2020-08-12
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种风力发电机齿轮传动系统故障诊断方法，属于旋转机械故障诊断技术领域。所述方法包括：确定风力发电机的发电频率；计算各齿轮的故障特征频率与发电频率的比例关系，得到故障阶次序列；针对故障阶次序列中的每一故障阶次，通过广义解调将时变故障频率成分转化为固定频率成分，并计算该固定频率成分的幅值与广义解调所得信号中所有频率成分幅值的平均值的比值；以故障阶次序列为横坐标、每一故障阶次对应的幅值比为纵坐标，得到只包含故障特征的阶次谱；根据阶次谱中故障阶次幅值比的大小，对风力发电机齿轮传动系统进行故障诊断。采用本发明，能够提高风力发电机传动系统故障诊断的效率。
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公开(公告)号：CN110376437A
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201910650232.4
申请日：2019-07-18
Applicant: 北京科技大学
IPC: G01R23/165 , G01H17/00
Abstract: 本发明提供一种克服非阶次频率成分干扰的阶次分析方法，包括：对采集到的旋转机械设备信号进行时频分析，得到时频分布矩阵；将得到的时频分布矩阵的每一行提取为独立的一维行信号；利用傅里叶变换代理测试，以及瞬时频率熵量化指标，判断提取的一维行信号是否对应真实频率成分；对判断出的真实频率成分进行重构，得到非阶次频率成分的时域波形；从原始的旋转机械设备信号中减去非阶次频率成分；根据旋转机械设备的转速信号进行角域重采样，对重采样后的信号进行快速傅里叶变换，得到去除非阶次频率成分的阶次谱。本发明能够有效提高阶次谱分析的准确性，避免非阶次成分影响，对于旋转机械的状态监测和故障诊断，具有重要的理论意义和应用价值。
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公开(公告)号：CN117040349B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202310978777.4
申请日：2023-08-04
Applicant: 北京科技大学
IPC: H02P23/14
Abstract: 本发明提供一种结构参数未知条件下的感应电机转速估计方法，所述方法包括：采集感应电动机的单相定子电流，将其傅里叶系数向量中最大值对应的频率识别为供电频率；将傅里叶系数向量在频域上展开，检测所有对应的局部频率峰值；基于检测得到的局部频率峰值向量，构造转速调制频率向量、齿槽调制频率向量；构造比率矩阵；初步筛选满足调制机理的转速调制频率与齿槽调制频率的组合；根据初步筛选的转速调制频率，计算对应的电机转频；根据电机转频的谐波特性，进一步筛选电机转频；将筛选得到的电机转频中的最小值，作为电机转速的最终估计值。本发明无需任何电机结构参数，且能够有效区分电机转频以及可能存在的机械故障频率，具有广泛的适用性。
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公开(公告)号：CN117309387A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311123818.8
申请日：2023-09-01
IPC: G01M13/028 , G01M13/021 , G01M13/00 , G01H13/00 , G01D21/02 , G06F17/14
Abstract: 在旋转机械故障诊断技术领域，本发明提供一种齿轮箱多频带时变调制分量的分离解调方法及装置，主要包括：提取振动信号的时频分布中各时刻的瞬时转速；利用脊线提取方法从多个载波频带内提取出所有分量的瞬时频率脊线，根据各瞬时频率脊线通过直接法对所有分量的瞬时频率脊线进行分量重构，得到对应各分量的重构信号；根据各时刻的瞬时转速、各分量的瞬时频率脊线和对应各分量的重构信号，识别出所有真实的调制分量；联合每个频带的所有真实的调制分量，得到全局幅值解调谱。本发明提供的技术方案消除了不相关分量及噪声的干扰，联合分析了多个载波频带的调制分量，从而使调制特征更加清晰，能够满足实际工程需求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117040349A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310978777.4
申请日：2023-08-04
Applicant: 北京科技大学
IPC: H02P23/14
Abstract: 本发明提供一种结构参数未知条件下的感应电机转速估计方法，所述方法包括：采集感应电动机的单相定子电流，将其傅里叶系数向量中最大值对应的频率识别为供电频率；将傅里叶系数向量在频域上展开，检测所有对应的局部频率峰值；基于检测得到的局部频率峰值向量，构造转速调制频率向量、齿槽调制频率向量；构造比率矩阵；初步筛选满足调制机理的转速调制频率与齿槽调制频率的组合；根据初步筛选的转速调制频率，计算对应的电机转频；根据电机转频的谐波特性，进一步筛选电机转频；将筛选得到的电机转频中的最小值，作为电机转速的最终估计值。本发明无需任何电机结构参数，且能够有效区分电机转频以及可能存在的机械故障频率，具有广泛的适用性。
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公开(公告)号：CN115687862A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211281349.8
申请日：2022-10-19
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种基于时变滤波的旋转机械信号时频分析方法，属于旋转机械装备的状态监测及故障诊断技术领域。所述方法包括：获取非平稳工况下目标旋转机械的时域信号作为原信号；确定原信号中各单分量信号的时频曲线；通过时变滤波在时域提取各时频曲线对应的单分量信号；计算提取的各单分量信号的希尔伯特时频分布，将各希尔伯特时频分布叠加得到原信号的时频分布。采用本发明，能够克服时频模糊、交叉项干扰、模式混淆问题，得到具有较高时频分辨率的时频分布。
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公开(公告)号：CN110926594B
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN201911155435.2
申请日：2019-11-22
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种旋转机械信号时变频率特征提取方法，能够克服相邻的时变频率成分的互相干扰，并去除噪声成分，得到具有高时频分辨率的信号时频分布。所述方法包括：获取目标旋转机械设备的时域信号对应的角域信号，其中，所述目标旋转机械设备的时域信号为原始信号；对角域信号进行时频分析，并对得到的时频分布矩阵的每一行或部分行进行代理测试，得到真实频率成分；重构各真实频率成分的时域信号；确定重构得到的各真实频率成分的时域信号的希尔伯特时频分布，将各希尔伯特时频分布叠加，得到原始信号的时频分布。本发明涉及旋转机械装备的状态监测和故障诊断领域。
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公开(公告)号：CN111918064A
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN202010802854.7
申请日：2020-08-11
Applicant: 北京科技大学
IPC: H04N19/146 , H04N19/166 , G08C17/02
Abstract: 本发明提供一种危险环境下的无线通信与远程控制系统，属于无线通信与远程控制技术领域。所述系统包括：控制台、无线通信系统和执行系统，其中，所述控制台通过所述无线通信系统与所述执行系统进行通信；所述控制台，用于根据执行系统发送的视频数据包计算丢包率，并将丢包率发送给执行系统；所述执行系统，用于根据接收到的丢包率调整视频编码的码率对获取的视频信息实时进行自适应压缩编码，将编码后的视频信息发送给所述控制台。采用本发明，能够提升所述无线通信与远程控制系统应用于复杂、危险环境下的应急救援、抢险救灾时的视频帧率，并能够利用有限的信道带宽传输更多信息。
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公开(公告)号：CN110376437B
公开(公告)日：2020-04-24
申请号：CN201910650232.4
申请日：2019-07-18
Applicant: 北京科技大学
IPC: G01R23/165 , G01H17/00
Abstract: 本发明提供一种克服非阶次频率成分干扰的阶次分析方法，包括：对采集到的旋转机械设备信号进行时频分析，得到时频分布矩阵；将得到的时频分布矩阵的每一行提取为独立的一维行信号；利用傅里叶变换代理测试，以及瞬时频率熵量化指标，判断提取的一维行信号是否对应真实频率成分；对判断出的真实频率成分进行重构，得到非阶次频率成分的时域波形；从原始的旋转机械设备信号中减去非阶次频率成分；根据旋转机械设备的转速信号进行角域重采样，对重采样后的信号进行快速傅里叶变换，得到去除非阶次频率成分的阶次谱。本发明能够有效提高阶次谱分析的准确性，避免非阶次成分影响，对于旋转机械的状态监测和故障诊断，具有重要的理论意义和应用价值。
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