一种复合材料拉挤成型工艺参数实时监测装置及方法

    公开(公告)号:CN113844063A

    公开(公告)日:2021-12-28

    申请号:CN202111181803.8

    申请日:2021-10-11

    Abstract: 本发明公开了一种复合材料拉挤成型工艺参数实时监测装置及方法,上位机分别与温度传感器、摩擦力传感器和压力传感器连接;所述上位机,被配置为:通过设置在模具上的温度传感器,获取模具内部的温度数据;通过设置在模具上的摩擦力传感器,获取模具内部的摩擦力数据;通过设置在模具上的压力传感器,获取模具内部的压力数据;所述上位机,对温度数据、摩擦力数据和压力数据进行预处理,并将三种数据进行曲线表示和故障报警。面向复合材料拉挤工艺监测需求,开发多参量数据采集及分析方法及系统,监测并获得复合材料拉挤工艺成型模具内部温度、压力、摩擦力等影响拉挤工艺的各项指标,为保证制品的质量及后续工艺优化提供了可靠的依据。

    基于增强梅尔线性频率倒谱系数的滚动轴承故障诊断方法

    公开(公告)号:CN113776835A

    公开(公告)日:2021-12-10

    申请号:CN202111179314.9

    申请日:2021-10-11

    Applicant: 山东大学

    Abstract: 本发明提供了一种基于增强梅尔线性频率倒谱系数的滚动轴承故障诊断方法,属于滚动轴承故障诊断技术领域,所述方法包括:获取滚动轴承的时域振动信号;利用预设梅尔线性频率滤波器对时域振动信号进行特征提取,得到增强梅尔线性频率倒谱系数二维特征图;根据增强梅尔线性频率倒谱系数二维特征图与预设Transformer模型,得到最终的诊断结果;本发明能够在数据分布偏移条件下实现滚动轴承故障的精确和快速诊断。

    基于DBN和多层模糊LSTM的电动舵机剩余寿命预测方法及系统

    公开(公告)号:CN112069738A

    公开(公告)日:2020-12-11

    申请号:CN202010972888.0

    申请日:2020-09-16

    Applicant: 山东大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于DBN和多层模糊LSTM的电动舵机剩余寿命预测方法及系统,包括:获取电动舵机实时监测数据;对获取的实时监测数据进行预处理;将预处理后的数据输入到训练好的舵机状态退化模型,输出预测的电动舵机剩余寿命;其中,所述舵机状态退化模型对预处理后的数据通过深度置信网络提取特征规律,然后通过多层模糊LSTM网络提取数据序列中的时间特征;基于所述特征规律和时间特征,得到预测的电动舵机剩余寿命。本发明采用基于DBN和多层模糊LSTM的深度学习网络模型进行电动舵机剩余寿命预测,可以有效地提取多维电动舵机传感器监测数据中的特征规律和序列的时间特征,提高剩余寿命预测的精度;提高舵机在运行时的安全性和可靠性。

    复合材料曲面结构的自动化无损检测装置与方法

    公开(公告)号:CN110057914B

    公开(公告)日:2020-10-09

    申请号:CN201910457849.4

    申请日:2019-05-29

    Applicant: 山东大学

    Abstract: 本公开提供了一种复合材料曲面结构的自动化无损检测装置与方法,通过控制六轴机械手带动柔性水包耦合滚轮在复合材料待测表面上运动,使其到达相应的待测点,控制六轴机械手改变姿态,以设定角度发射并接收超声回波信号,根据反馈的超声回波信号确定是否存在损伤,以及损伤位置,并结合待测复合材料三维模型和实时的测量数据对检测路径进行动态规划,解决了现有曲面复合材料超声检测技术难以实时、准确地跟踪曲面曲率的问题;解决了现有大型曲面复合材料超声检测方法难以对不可拆卸的在役复合材料进行检测的问题,同时提高检测速率,增加系统的自动化程度。

    一种快速检测普洱茶中掺杂香精的方法

    公开(公告)号:CN111272696A

    公开(公告)日:2020-06-12

    申请号:CN202010210148.3

    申请日:2020-03-24

    Applicant: 山东大学

    Abstract: 本发明公开了一种快速检测普洱茶中掺杂香精的方法,包括以下步骤:制备香精掺假普洱茶检测样品,采集样品近红外光谱,并将原始光谱数据分为校正集和验证集;对样品光谱数据建模之前进行多种方法的光谱预处理,选择预测能力最高的预处理方法对原始光谱进行预处理;利用校正集的光谱数据建立偏最小二乘定量分析模型,并使用验证集的光谱数据来验证模型的有效性;最后将待检测的普洱茶样品进行近红外光谱的采集,并对光谱进行预处理,再导入到经过有效性验证的偏最小二乘模型中,得到普洱茶中掺杂香精的浓度预测值。本发明所公开的方法操作简单,可现场检测,检测速度快且无损。

    一种物体检测识别方法及系统

    公开(公告)号:CN110531336A

    公开(公告)日:2019-12-03

    申请号:CN201910893414.4

    申请日:2019-09-20

    Applicant: 山东大学

    Abstract: 本公开提供了一种物体检测识别方法及系统。其中,该方法包括接收调频连续波雷达信号经障碍物反射回来的信号并进行混频处理得到回波信号;利用加窗一维快速傅里叶变换提取回波信号中包含的距离信息;利用恒虚警率法自适应设置距离检测门限值,得到障碍物与雷达的相对距离;分离出动态障碍物回波信号和静止障碍物回波信号,进而根据雷达的位置,确定出静态障碍物的位置;提取动态障碍物回波信号中的速度信息,得到动态障碍物与雷达之间的相对速度;计算两个相邻雷达接收的同一动态障碍物的回波信号之间的相位差,得到障碍物与两个相邻雷达中任一者之间的角度,再根据动态障碍物与两个相邻雷达中任一者的实时相对距离,从而得到障碍物的位置信息。

    基于能量谱和Lamb波层析成像技术的复合材料损伤成像方法

    公开(公告)号:CN110412130A

    公开(公告)日:2019-11-05

    申请号:CN201910749839.8

    申请日:2019-08-14

    Applicant: 山东大学

    Abstract: 本公开提出了基于能量谱和Lamb波层析成像技术的复合材料损伤成像方法,在选定的复合材料板均匀布置圆形传感器阵列;圆形传感器阵列中每个传感器依次作为激励器产生Lamb波,其他传感器分别采集有、无损伤下的响应信号;采用希尔波特能量谱计算有、无损伤的信号差异确定损伤因子,并通过概率成像算法实现损伤的定位成像。本公开能够克服传统损伤定位方法基于Lamb波波速无法可靠实现复合材料损伤位置判定、模式识别方法需要大量训练样本的问题。

    强噪声背景下的复合材料损伤定量识别方法及系统

    公开(公告)号:CN110057918A

    公开(公告)日:2019-07-26

    申请号:CN201910458874.4

    申请日:2019-05-29

    Applicant: 山东大学

    Abstract: 本公开提供了一种强噪声背景下的复合材料损伤定量识别方法及系统,在复合材料上模拟不同程度的损伤,并改变不同的位置,采集不同程度及不同位置的Lamb波响应信号;在采集的Lamb波信号中加入一定信噪比的强噪声信号模拟强噪声背景下采集的Lamb波信号;剔除强噪声信号,得到有效信号;将有效信号分为两部分,其中一部分作为训练数据,一部分作为测试数据,并将其进行傅里叶变换得到与不同程度及不同位置损伤相对应的频谱数据实现损伤特征提取;将训练数据代入自动编码器进行训练,得到自动编码器损伤识别模型,将测试数据代入训练后的损伤识别模型,根据模型输出得到损伤定位和定量识别信息。实现了复合材料结构在强噪声环境下的可靠定位和准确定量识别。

    一种复合材料封装的光纤光栅传感器及其制造方法

    公开(公告)号:CN106404065B

    公开(公告)日:2019-05-07

    申请号:CN201610880225.X

    申请日:2016-10-09

    Applicant: 山东大学

    Abstract: 本发明公开了一种复合材料封装的光纤光栅传感器及其制造方法,该传感器包括光纤光栅传感器组件、复合材料覆盖层、树脂封装层和复合材料基板层。该传感器把温度光栅和应变光栅封装在复合材料结构中,结构轻巧,与复合材料的兼容性好,测量精度高,可显著提高传感器安装的成活率和使用寿命,该传感器组件可以外贴和内植于复合材料结构件,可用于结构件的分布式在线健康监测。该复合材料封装的光纤光栅传感器制造方法简易、高效、稳定,适合企业大批量快速生产。

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