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公开(公告)号：CN110044622A
公开(公告)日：2019-07-23
申请号：CN201910240990.9
申请日：2019-03-28
Applicant: 昆明理工大学
IPC: G01M13/045
Abstract: 本发明涉及一种滚动轴承早期故障预警装置及方法，属于自动控制技术领域。本发明包括加速度传感器Ⅰ、加速度传感器Ⅱ；高屏蔽数据连接线、多通道数据采集卡、工业控制计算机及故障报警器；加速度传感器Ⅰ、加速度传感器Ⅱ直接固定于联轴器的壳体正上方，滚动轴承设置在联轴器内，加速度传感器Ⅰ、加速度传感器Ⅱ的输出端口通过高屏蔽数据连接线与多通道数据采集卡的输入端口相连接，多通道数据采集卡的输出端口通过串口总线与工业控制计算机相连接，工业计算机的输出通过信号传输线与故障报警器相连接，工业控制计算机通过对采集信号的峰值指标进行分析，判断出轴承故障与否，并控制故障报警器发出报警。本发明能提高故障评判的准确性和可靠性。
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公开(公告)号：CN118838264A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410801583.1
申请日：2024-06-20
Applicant: 昆明理工大学
IPC: G05B19/418 , G06F18/2337 , G06F18/2431 , G06N7/02
Abstract: 本发明涉及铜熔炼技术领域，且公开了一种基于模糊决策树与状态转移算法在冰铜生产过程中关键控制变量的决策方法，通过调控关键控制变量改良铜熔炼生产，以实现高品质、低能耗的生产。首先，从历史数据库获取相关冰铜生产过程中的知识，进行相关数据清洗、数据预处理等相关工作，获得模糊决策树训练集；其次，采用模糊聚类中心划分输入样本点的聚类中心距离，选计算隶属度，并进行模糊划分，得到相关参数的模糊集合；然后，对模糊聚合计算模糊相似度以及分类真值进行根节点划分，并通过非分布特异性评估分类效果；最后，设置目标函数与约束条件，通过状态转移算法获取最优控制变量的权重参数，获得最终的知识决策模型，实现在相关生产变量预处理后输入后，得到关键控制变量的设定值，确保最优生产。
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公开(公告)号：CN117973875A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410356673.4
申请日：2024-03-27
Applicant: 昆明理工大学
IPC: G06Q10/0635 , G06F18/24 , G06N5/048 , G06Q50/40
Abstract: 本发明涉及矿浆管道风险评估技术领域，且公开了一种基于模糊推理系统的矿浆输水系统风险评估建模方法，包括以下步骤：建立输水管道失效后果的综合参数列表，采用模糊逻辑对矿浆系统中的输水管道进行建模，对所建立的模型进行验证，对输水管道的风险进行评估。该基于模糊推理系统的矿浆输水系统风险评估建模方法通过使用模糊推理系统填补了数据之间的空白，提高了模型的准确率；本发明综合考虑了经济、社会、环境、操作特征和维护复杂性等因素，使得求解的结果更加贴合工程实际，可以清晰的辨别到管道各种风险的类型。
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公开(公告)号：CN115587306A
公开(公告)日：2023-01-10
申请号：CN202210729169.5
申请日：2022-06-24
Applicant: 昆明理工大学
IPC: G06F18/23 , G06F18/241 , G06F18/2415 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度残差网络的滚动轴承故障诊断方法，首先构造了基于深度残差网络的域对抗迁移学习框架，避免了梯度消失、梯度发散等问题的发生；然后，利用自适应参数化整流线性单元，嵌入到DRN‑DATL中，得到基于APReLU激活函数的DRN‑DATL网络(APReLU‑DRN‑DATL)，进一步提高了滚动轴承跨域故障诊断的分类准确率；最后，利用梯度反转法对源域和目标域数据进行域对抗训练，最小化源域和目标域之间的数据分布差异，完成变工况下滚动轴承故障特征的迁移和分类。
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公开(公告)号：CN115203323A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210746869.5
申请日：2022-06-29
Applicant: 昆明理工大学
IPC: G06F16/27 , G06F16/28 , G06F16/182 , G06F16/22 , G06F16/2458 , G06F16/36 , G06F16/53
Abstract: 本发明公开了富氧铜熔池熔炼过程分布式数据存储装置及分析方法，其包括分布式数据存储模块和分布式数据管理模块，所述分布式数据管理模块包括数据采集与交换、数据预处理与存储、数据工程与数据建模；所述分布式数据存储模块包括海量低成本存储、分布式文件系统、数据仓库、NoSQL数据库、关系型数据库、时序数据库、内存数据库、图数据库和文本数据索引。本发明能够根据数据流时间分布从数据采集与交换、数据预处理与存储、数据工程与数据建模等四个维度对富氧铜熔池熔炼过程分布式数据进行管理，并能够构建基于用户、工厂、设备、产品等对象的统一数据模型，对各类统计分析应用与用户实现更加便捷、易用的数据访问接口。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115077903A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210647791.1
申请日：2022-06-08
Applicant: 昆明理工大学
IPC: G01M13/045 , G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种IMOMEDA‑TEO滚动轴承故障特征提取方法，其特征在于，引入包络谐波噪声比方法，计算原始信号x(t)的EHNR谱，进而获得MOMEDA中故障周期T；构造基于EHNR谱熵的网格搜索目标函数，计算MOMEDA最优滤波器长度L；更新MOMEDA方法的故障周期T和滤波器长度L参数，并完成原始信号x(t)的解析，提取原始信号x(t)的故障周期冲击成分xcov(t)；最后对信号xcov(t)进行Teager能量算子解调，得到Teager能量谱，匹配Teager能量谱中的主导频率与滚动轴承故障特征频率，完成滚动轴承故障诊断。本发明引入EHNR方法，通过求取原始信号的EHNR谱，解决了MOMEDA高度依赖故障周期的先验信息的问题；EHNR谱熵作为目标函数，引入网格搜索法进行寻优，解决了MOMEDA中滤波器长度L选择的问题。
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公开(公告)号：CN114970365A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210647786.0
申请日：2022-06-08
Applicant: 昆明理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于对抗迁移学习的轴承剩余寿命预测模型，其特征在于，令χ代表一个特征空间，X是一个特定的样本，P(X)为边缘概率分布；域定义为D＝{χ,P(X)}，X∈χ，将有标签数据的定义为源域DS和没有标签数据的定义为目标域DT；源域中只考虑边缘分布；迁移学习模型是通过学习领域不变特征，无论输入数据来自源域还是目标域，这些特征都服从相同或几乎相同的分布，进而利用有限的故障数据样本训练回归模型。本发明实现基于实验室完备全生命周期数据的训练模型向工业现场应用的跨域迁移，解决工业现场高压隔膜泵滚动轴承运行状态信息不完备和数据分布失衡影响模型性能的难题，为实现滚动轴承全生命周期的实时监测与控制奠定理论和技术支撑。
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公开(公告)号：CN112098088B
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202010835601.X
申请日：2020-08-19
Applicant: 昆明理工大学
IPC: G01M13/045 , G06K9/00 , G06V10/772 , G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种基于KICA‑分形理论的滚动轴承故障诊断方法，属于机械故障诊断技术领域。本发明首先对信号进行EMD分解，获得k个IMF分量，选取包含主要故障信息的前m个IMF分量重构数据；再对重构振动信号数据进行KICA建模分析，得到独立分量IC，通过监控IC对应的T2和SPE统计量实现对异常信号预警；然后对独立分量IC进行关联维数和盒维数的特征提取；最后对各故障分形量进行匹识别，判断故障诊断结果。本发明能够及时发出故障预警，能有效地提取滚动轴承故障特征，实现对滚动轴承故障可靠的诊断，保证设备正常运行。
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公开(公告)号：CN113464849A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110646010.2
申请日：2021-06-10
Applicant: 昆明理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于ZigBee与多跳路由的矿浆管道位移故障检测系统，在矿浆管道的各接口处设置若干采集节点，在中控室设置一个协调节点，并采用ZigBee无线通信技术组建自组网络，各采集节点和协调节点能相互通信，实现管道沿线数据无线传输、管道位移量实时监测；系统采用AVDOjr多跳路由算法，实现级联方式长距离数据传输、网络自愈功能，在某个节点故障的情况下任能正常工作；采集节点采集到的位移信息经无线自组网络传送到协调节点，再由协调节点通过RS232总线传送到PC机中，由PC机进行数据的显示、保存；本发明可实时在线监测矿浆管道的位移故障情况，并做出预警，有效保障了矿浆管道输送的稳定运行、减少因管道地基位移导致的经济损失和环境污染。
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公开(公告)号：CN112084885A
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN202010835575.0
申请日：2020-08-19
Applicant: 昆明理工大学
IPC: G06K9/00 , G06Q10/06 , G06F17/10 , G01M13/045
Abstract: 本发明涉及一种基于多域特征提取和相关补偿距离的滚动轴承性能评估方法，属于轴承故障诊断方法技术领域。对采集到的振动信号数据进行时域、频域及时频域特征提取并形成多域特征矩阵；将提取到的特征矩阵进行拉普拉斯分值算法数据降维，筛选出含有故障信息最多的特征；再计算故障信号与正常信号之间的相关距离，同时计算故障信号之间的补偿距离，相关距离与补偿距离之和为相关补偿距离；由相关补偿距离大小即可判断到滚动轴承的性能退化情况。本发明提出的性能退化评估方法得到的评估指标能实时监测滚动轴承的性能退化趋势，并且可以及时发现早期故障。
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