-
公开(公告)号：CN101799359A
公开(公告)日：2010-08-11
申请号：CN201010101275.6
申请日：2010-01-27
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G01M13/00
Abstract: 本发明涉及一种动力设备故障监测预报方法及其系统，(1)设置一包括往复式发动机、取油装置、油液预处理器、油液数据分析存储模块、故障诊断模块、磁电传感器、电压传感器、压力传感器、温度传感器、振动传感器、超声波传感器、信号调理箱、模数转化模块和数据采集模块的故障监测预报系统；(2)由数据采集模块采集曲轴相位信号，使各传感器开始采集信号；(3)将采集到的信号送入故障诊断模块内；(4)取油装置取出动态油样，经油液数据分析存储模块将油液中金属元素浓度值送入故障诊断模块；(5)制定相位信号和幅值界限值；(6)故障诊断模块对往复机械状态进行故障监测和预报。本发明采集手段全面，并能满足故障预报及监测功能，诊断精度较高。本发明可以广泛应用于各种往复机械设备中。
-
公开(公告)号：CN101799320A
公开(公告)日：2010-08-11
申请号：CN201010101274.1
申请日：2010-01-27
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G01H17/00
Abstract: 本发明涉及一种旋转设备故障预测方法及其装置，(1)设置一包括供电模块、传感器、数据采集模块、数据归类模块、时间序列预测模块、灰色预测模块、组合预测模块、频率分量幅值预测模块、自适应优化选择模块、显示模块和系统控制模块的测试装置；(2)数据采集模块采集适合四种预测模块的振动信号作历史数据；(3)由数据采集模块实时在线采集各种情况下的振动信号，作当前数据；(3)利用趋势预测方法对保存的数据分析；(4)将下一时刻采集的振动信号分析处理后，与前一时刻由趋势预测方法得到的结果比较；(5)比较后得到的最优预测模型。本发明采用模块化结构的故障预测装置，能适应不同旋转设备需要，实现对旋转设备状态进行实时在线预测。本发明可广泛应用于各种旋转设备的故障预测检测分析中。
-
公开(公告)号：CN112027177B
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202011082522.2
申请日：2020-10-12
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明涉及一种钢卷打捆机，其包括的摩擦驱动机构的输出端设置有带头压紧机构，带头压紧机构位于锁扣机构的前侧；锁扣机构与增力连杆机构连接，带头压紧机构、增力连杆机构和摩擦驱动机构都与液压驱动系统连接；液压驱动系统包括摩擦驱动液压缸、压紧液压缸和增力液压缸；钢带的自由端经摩擦驱动机构驱动依次传输至带头压紧机构和锁扣机构，由锁扣机构输出进而沿位于打捆机工位处的待打捆钢卷行进一周并回到锁扣机构内，形成上下重叠的做扣部分；钢带的自由端在带头压紧机构处被压紧，锁扣机构下降并紧贴钢卷后，摩擦驱动机构主动轮反向旋转，将钢带向回拉出，回收多余捆带并施加预紧力，由锁扣机构完成做扣，将钢卷打捆完毕。
-
公开(公告)号：CN112749688B
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202110149643.2
申请日：2021-02-02
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G06F18/10 , G06F17/18 , G06F30/20 , G06F119/10
Abstract: 本发明涉及一种基于MC罚函数的冲击载荷稀疏识别方法及系统，其包括：采集含有噪声信号的转子系统的转子、轴承等振动信号；将振动信号压缩处理后传输至预先建立的稀疏识别模型；对稀疏识别模型进行求解，实现对振动冲击载荷的识别。本发明采用的基于MC罚函数的稀疏分解结果优于L1正则化稀疏分解结果，且在冲击载荷非加载区噪声被很好的抑制。本发明可以广泛在转子系统冲击载荷识别技术领域中应用。
-
公开(公告)号：CN115270953A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210869864.1
申请日：2022-07-22
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明涉及一种带梯度惩罚的DCGAN的故障样本生成方法及系统，其包括：构建正交梯度惩罚深度卷积生成对抗网络模型，设置生成器和判别器，所述生成器用于生成假数据，作为生成样本；对振动信号进行变分模态分解降噪，将降噪后的振动信号转为二维灰度图像，所述二维灰度图像为故障样本，将所述生成样本和所述故障样本输入所述判别器，获得样本真假分类结果；根据所述样本真假分类结果构建所述生成器和所述判别器的损失函数，固定所述生成器和所述判别器的网络参数，对所述正交梯度惩罚深度卷积生成对抗网络模型进行学习训练，由训练后的所述深度卷积生成对抗网络模型得到生成故障样本集。本发明能有效扩充故障样本，为复杂机电系统故障诊断提供支持。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112846938B
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202110005626.1
申请日：2021-01-05
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明涉及一种切削工况下的主轴回转精度劣化溯源系统，其在线处理部分包括数据采集模块、信号分析与处理模块和人机交互模块；离线处理部分包括劣化溯源模块；数据采集模块用于采集切削工况下的主轴振动位移信号，得到主轴回转误差并传输至信号分析与处理模块；信号分析与处理模块将接收到的主轴回转误差信号进行频谱变换，并对采集到的原始振动信号进行降噪处理，对传感器测得的主轴振动位移信号进行误差分离，对主轴回转误差进行误差结果评定；人机交互模块与信号分析与处理模块进行信息交互，用于显示评定结果，并生成报表；设置采集信号的参数并传输至信号分析与处理模块；劣化溯源模块用于进行基于轴心轨迹的主轴回转精度劣化分析，实现主轴运行状态识别。
-
公开(公告)号：CN113469230A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110682696.0
申请日：2021-06-17
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明涉及一种转子系统深度迁移故障诊断方法、系统及介质，其包括：对WDCNN模型进行预训练，获得预先设定的分类效果后，保存整个WDCNN模型，并给予该模型初始权值；将预训练得到的WDCNN模型迁移至源域，对WDCNN模型进行微调，在预先设置标签的燃气轮机正常数据集上进行训练，更新WDCNN模型权重；在目标域中，利用源域训练的卷积层提取燃气轮机的正常和故障数据样本特征；利用SVM对目标域数据集所有的映射特征进行分类，实现燃气轮机的故障识别。本发明能有效提高故障诊断的精度，有利于解决燃气轮机转子系统正常运行数据多、故障数据少而难以形成均衡类别训练模型的问题。
-
公开(公告)号：CN113312973A
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202110463695.7
申请日：2021-04-25
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明涉及一种手势识别关键点特征提取方法及系统，其包括：对输入的RGB三通道图像进行特征提取与区域分割，获得手部的实例分割与掩码；对手部的实例分割与掩码进行目标匹配，标记出关键点；将标记出的关键点进行数据平滑处理，并对骨骼点进行重新标定，从而得到稳定的手势提取特征。本发明能够最大程度摒除环境干扰，精准提取关键点，与传统方法及单一Mask R‑CNN提取相比，在精度与鲁棒性上都明显提高；本发明可以广泛在特征提取技术领域中应用。
-
公开(公告)号：CN112347917A
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN202011225289.9
申请日：2020-11-05
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明涉及一种燃气轮机故障诊断方法、系统、设备及存储介质，其包括：构建深度置信网络模型；对燃气轮机的原始振动信号进行压缩后，输入深度置信网络模型；对深度置信网络模型的结构参数寻优，搜索诊断效果最好的最优深度置信网络模型；根据最优深度置信网络模型对燃气轮机进行故障诊断。本发明基于峰值保持降采样法和粒子群算法优化的深度置信网络模型能够将样本数据缩减，减少模型训练时间，并实现网络结构参数的寻优。对于燃气轮机转子系统气流激振故障，与其他浅层网络对比，以原始振动信号作为输入训练得到的深度置信网络模型具有更好的诊断性能以及分类能力。
-
公开(公告)号：CN112027177A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202011082522.2
申请日：2020-10-12
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明涉及一种钢卷打捆机，其包括的摩擦驱动机构的输出端设置有带头压紧机构，带头压紧机构位于锁扣机构的前侧；锁扣机构与增力连杆机构连接，带头压紧机构、增力连杆机构和摩擦驱动机构都与液压驱动系统连接；液压驱动系统包括摩擦驱动液压缸、压紧液压缸和增力液压缸；钢带的自由端经摩擦驱动机构驱动依次传输至带头压紧机构和锁扣机构，由锁扣机构输出进而沿位于打捆机工位处的待打捆钢卷行进一周并回到锁扣机构内，形成上下重叠的做扣部分；钢带的自由端在带头压紧机构处被压紧，锁扣机构下降并紧贴钢卷后，摩擦驱动机构主动轮反向旋转，将钢带向回拉出，回收多余捆带并施加预紧力，由锁扣机构完成做扣，将钢卷打捆完毕。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
98
records
(took 0.035 seconds)
