-
公开(公告)号：CN103412057A
公开(公告)日：2013-11-27
申请号：CN201310306436.9
申请日：2013-07-19
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 基于随机共振和移动最小二乘的弱振荡衰减信号参数识别，首先是针对振荡衰减冲击信号的特点采用信息熵作为免疫优化测度对参数调整随机共振进行算法改进，解决了振荡衰减信号信噪比定量化测度难以计算的问题，然后采用两步随机共振和移动最小二乘拟合的方法获得微弱振荡衰减信号中的故障频率、振荡频率和阻尼，识别滚动轴承的原发性故障，对滚动轴承等旋转机械的运行状态监测和维护具有重要意义，也可以用于模式识别等应用。
-
公开(公告)号：CN102539132A
公开(公告)日：2012-07-04
申请号：CN201110434047.5
申请日：2011-12-16
Applicant: 西安交通大学
IPC: G01M13/00
Abstract: 一种基于粗糙集的数控机床两轴联动性能评估方法，先对数控机床进行标准圆度测试，在圆滞后、圆偏差以及半径偏差的基础上，引入波形、峰值、峭度、脉冲、裕度和偏斜度六种指标作为构建决策表的条件属性集，将数控机床联动特性分为“优、良好、差”三个性能等级，得到两轴联动特性初始决策表，再根据粗糙集理论对参数进行离散化处理、属性约简，得出机床两轴联动性能的评估规则，然后重新选择三个机床分别进行圆度测试，并进行特征提取构建初始决策表，多属性离散化处理、约简决策表，将约简结果与两轴联动性能决策表进行对比匹配，匹配的结果即为测试机床的两轴联动性能评估结果，本发明具有完全数据驱动，能实现对数控机床两轴联动性能的评估。
-
公开(公告)号：CN108020409B
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201711270002.2
申请日：2017-12-05
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 一种主轴回转误差的四点动态测量与分离方法，先对传感器支架进行定位，并高精度位移传感器进行系统标定；将四支传感器分别两两对置安装在传感器支架上，运行被测试部件，按照被测试部件的转速计算采样频率f和单圈采样点以及采样时长；通过位移传感器获取被测部件的回转位置信息，对所获取的位移量采样信号通过误差分离公式进行计算与分析，分别获得被回转轴的回转误差与截面圆度误差；对圆度误差与回转误差进行量化评价，获取被测部件在回转运行中的动态回转误差与被测截面轮廓的形状误差；本发明可以降低热变形引起的轴截面误差的变化量，同时利用动态分离方程可以将同量级的圆度误差与回转误差进行分离，准确获取主轴回转误差。
-
公开(公告)号：CN108020409A
公开(公告)日：2018-05-11
申请号：CN201711270002.2
申请日：2017-12-05
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 一种主轴回转误差的四点动态测量与分离方法，先对传感器支架进行定位，并高精度位移传感器进行系统标定；将四支传感器分别两两对置安装在传感器支架上，运行被测试部件，按照被测试部件的转速计算采样频率f和单圈采样点以及采样时长；通过位移传感器获取被测部件的回转位置信息，对所获取的位移量采样信号通过误差分离公式进行计算与分析，分别获得被回转轴的回转误差与截面圆度误差；对圆度误差与回转误差进行量化评价，获取被测部件在回转运行中的动态回转误差与被测截面轮廓的形状误差；本发明可以降低热变形引起的轴截面误差的变化量，同时利用动态分离方程可以将同量级的圆度误差与回转误差进行分离，准确获取主轴回转误差。
-
公开(公告)号：CN106181579B
公开(公告)日：2018-04-17
申请号：CN201610708428.0
申请日：2016-08-23
Applicant: 西安交通大学
IPC: B23Q17/09
Abstract: 一种基于多传感器电流信号的刀具磨损监测方法，先利用电流传感器采集刀具加工过程中不同轴的电机电流信号，采用时域分析和小波包能量谱分析对多传感器电流信号进行能量特征的提取，再利用距离评估方法计算特征敏感度，根据敏感度的排序选择出对刀具状态变化敏感度高的特征；然后基于Lloyds算法的量化级数自适应标量化方法，对选择的特征进行标量化处理；最后利用刀具初期加工数据构建刀具正常状态DHMM监测模型，利用严重磨损状态下的数据构建刀具严重磨损状态DHMM监测模型，将监测数据输入这两个模型后获得状态监测结果即极大似然估计值，通过对比两个模型输出极大似然估计值的大小，实现刀具磨损状态的监测。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107714331A
公开(公告)日：2018-02-23
申请号：CN201710821696.8
申请日：2017-09-13
Applicant: 西安交通大学
CPC classification number: A61G5/10 , A61G2203/10 , G06F3/013 , G06F3/015
Abstract: 基于视觉诱发脑机接口的智能轮椅控制及路径优化方法，使用者坐在轮椅上，先对使用者呈现牛顿环作为运动刺激单元，采集使用者的脑电信号并进行处理后，计算机识别出当前注视的刺激目标，通过计算机屏幕指示出所注视的目标，并将识别出的目标结果发送至智能轮椅电机控制器来控制电机的运动，实现轮椅的行进；轮椅采取先原地旋转再直线前进的方式，当轮椅直行或无连续同向转弯时，轮椅的旋转角度不作调整，当使用者控制轮椅进行连续同向转弯操作后，轮椅预判为使用者此时需要进一步实施同向转弯，利用曲线拟合方法补偿轮椅旋转角度并同时缩短行进距离；本发明减少了目标刺激的数目，并针对轮椅在连续同向转弯的行进过程进行了优化。
-
公开(公告)号：CN102513880B
公开(公告)日：2013-10-16
申请号：CN201110386138.6
申请日：2011-11-29
Applicant: 西安交通大学
IPC: B23Q17/00
Abstract: 一种基于传感器自感知的主轴回转误差测量调心装置，包括传感器自动对心模块，传感器自动对心模块的外表面上紧固连接有同轴调整模块，传感器自动对心模块一端均匀布置三个传感器位移调整模块，每个传感器位移调整模块为基于柔性铰链的对称平行四杆机构，两平行四杆之间的中间圆孔为传感器安装位置，中间圆孔的上下两侧为方框挖空区域，一侧安装第一压电陶瓷，另一侧安装复位弹簧，首先通过同轴调整模块经过水平与垂直方向的微调，将三个传感器电压读数调整一致，实现等距测量，保证测量装置与被测主轴同轴，找到传感器探头沿测量轴线与主轴表面的最短距离，使得传感器所在轴线交汇于一点，具有结构简单，定位准确，重复性好的特点。
-
公开(公告)号：CN102252474B
公开(公告)日：2013-05-01
申请号：CN201110136055.1
申请日：2011-05-25
Applicant: 河南新飞电器有限公司 , 西安交通大学
IPC: F25B47/00
Abstract: 本发明公开了一种采用超声振动抑制蒸发器结霜的装置，包括蒸发器，蒸发器包括液管，液管上连接有翅片，所述液管上连接有传振板，所述传振板包括有一受振面，所述受振面上固定连接有功率超声波换能器。功率超声波换能器的振动通过传振板和液管传递到翅片上，从而使得超声振动可分散到整个蒸发器。整个蒸发器上皆分布有功率超声波，就可以利用功率超声波的机械振动效应，依靠其巨大的加速度和低振幅作用力，干扰早期的霜晶体生长，将霜晶体折断、脱落于其所附着生长的翅片，从而保证翅片间无霜堵。本发明结构简单、能耗低、抑制结霜/除霜效果好，可以抑制和减少蒸发器结霜，并可实现蒸发器表面的除垢作用，保证蒸发器的正常换热。
-
公开(公告)号：CN102513880A
公开(公告)日：2012-06-27
申请号：CN201110386138.6
申请日：2011-11-29
Applicant: 西安交通大学
IPC: B23Q17/00
Abstract: 一种基于传感器自感知的主轴回转误差测量调心装置，包括传感器自动对心模块，传感器自动对心模块的外表面上紧固连接有同轴调整模块，传感器自动对心模块一端均匀布置三个传感器位移调整模块，每个传感器位移调整模块为基于柔性铰链的对称平行四杆机构，两平行四杆之间的中间圆孔为传感器安装位置，中间圆孔的上下两侧为方框挖空区域，一侧安装第一压电陶瓷，另一侧安装复位弹簧，首先通过同轴调整模块经过水平与垂直方向的微调，将三个传感器电压读数调整一致，实现等距测量，保证测量装置与被测主轴同轴，找到传感器探头沿测量轴线与主轴表面的最短距离，使得传感器所在轴线交汇于一点，具有结构简单，定位准确，重复性好的特点。
-
公开(公告)号：CN207113321U
公开(公告)日：2018-03-16
申请号：CN201720865594.1
申请日：2017-07-17
Applicant: 西安交通大学
IPC: F25B47/00
Abstract: 用于翅管式换热器阵列式超声除霜系统的传振结构，包括由翅片和铜管组成的翅管式换热器，翅片迎风面上连接有一个以上的传振板，传振板上连接有阵列式超声换能器，传振板包括直板焊接型和L、T、U、M胀接型传振板，利用阵列式超声波换能器，通过传振板将高频交变电流信号转换成高频振动信号，通过焊接型和胀接型两种类型传振板将超声高频机械振动传递至翅片表面，在翅片与霜层界面处激发出破碎与剥离两种界面应力，除去换热器表面结霜，本实用新型能在机组运行过程中对机组进行除霜。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
30
records
(took 0.019 seconds)
