一种复合材料在线健康监测方法

    公开(公告)号:CN105158256B

    公开(公告)日:2017-08-29

    申请号:CN201510634216.8

    申请日:2015-09-30

    Applicant: 山东大学

    Abstract: 本发明公开了一种复合材料在线健康监测系统和监测方法,系统包括光纤光栅解调仪、光纤耦合器、处理器和双引线阵列式光纤光栅对传感器,其中,光源发出光信号,光信号经过光纤分为两路,分别通过一个光纤耦合器连接在双引线阵列式光纤光栅对传感器的两端所有的光纤光栅均预埋设于复合材料内部,光信号与光纤光栅相互作用后,反射光经过光纤耦合器进入光纤光栅解调仪,光纤光栅解调仪连接处理器,处理器调用复合材料损伤数据库,分析纤维复合材料的损伤类型、程度及其分布,建立三维模型,输出复合材料的损伤分布,通过有限元分析计算复合材料剩余强度,评估复合材料的健康情况。本发明监测复合材料的损伤状态,实时发出预警。

    一种温度自补偿高分辨率高频光纤光栅解调系统的温度自补偿方法

    公开(公告)号:CN104316090B

    公开(公告)日:2016-08-31

    申请号:CN201410649973.8

    申请日:2014-11-14

    Abstract: 本发明公开了一种温度自补偿高分辨率高频光纤光栅解调系统及方法,光路传播过程为可调谐窄带激光器发射窄带光,窄带光经过光纤分路器分成两束光,分别从光纤分路器的两个输出端口输出,其中一束光经过第一光纤耦合器的输入端发送至传感光栅,经过传感光栅后返回至第一光纤耦合器的另一输入端,传输给第一光电探测器,转换成电压信号后传递给数据采集及处理装置;另一束光通过第二光纤耦合器输送至温度补偿光栅,经过温度补偿光栅后返回至第二光纤耦合器的另一输入端,传输给第二光电探测器,转换成电压信号后,通过温度自补偿装置进行温度补偿,得到可调谐窄带激光器的输出中心波长改变量,本发明具有温度自补偿、高分辨率的特点。

    一种光纤光栅带宽调谐方法

    公开(公告)号:CN101546049A

    公开(公告)日:2009-09-30

    申请号:CN200910020744.9

    申请日:2009-04-27

    Applicant: 山东大学

    Abstract: 一种光纤光栅带宽调谐方法,属于光纤传感和光纤通信技术领域。光纤光栅一端熔接的光纤连接头和耦合器及光谱分析仪或者解调仪相接,在PC机上的人机交互界面上设定好移动平台的位移大小和方向,然后步进电机带动精密丝杆转动以推动法兰和移动平台在水平滑杆上无摆动移动。移动平台移动的过程中,弹性杆的拱起弯曲程度不断改变,由于弯曲所产生的应变分布也会不断改变,这样光栅栅区所受到的最大应变和最小应变之差也会随之改变,从而实现光纤光栅反射谱带宽的调谐。本发明方法精度高,能克服手动调谐的缺点,还可实现光纤Bragg光栅的啁啾化以及啁啾光纤光栅的啁啾系数调谐。

    长周期光纤光栅的紫外激光逐点写入法

    公开(公告)号:CN101266319A

    公开(公告)日:2008-09-17

    申请号:CN200810015804.3

    申请日:2008-04-21

    Applicant: 山东大学

    Abstract: 本发明涉及一种长周期光纤光栅的制作方法,其特征在于,采用氩离子倍频激光器和声光调节器以及两个正交的柱面透镜制作长周期光纤光栅。通过计算机设定声光调节器的开关占空比和精密电控移动平台的移动速度,对移动平台上的光敏光纤逐点曝光完成长周期光纤光栅的制作。本制作方法比传统的紫外光写入法节约了制作成本,而且可调谐性强,具有重要的实际应用价值。

    多信道可调谐长周期光纤光栅滤波器

    公开(公告)号:CN101251615A

    公开(公告)日:2008-08-27

    申请号:CN200810014908.2

    申请日:2008-03-31

    Applicant: 山东大学

    Abstract: 多信道可调谐长周期光纤光栅滤波器,包括盖板、压力模板、底板及其施力装置,其特征在于盖板、压力模板和底板均为面积相同的圆盘形,压力模板上带有机械线加工出来的周期性排列的矩形凹槽;底板上带有发散形的光纤槽,光纤可置于底板上的光纤槽内,压力模板带凹槽面放置在底板上并对光纤槽内的光纤施加压力而形成长周期光栅。本发明制作成本低、可调谐性强,是一种多信道可调谐长周期光纤光栅滤波器。

    一种连续系统时域动态载荷识别方法及系统

    公开(公告)号:CN115099085B

    公开(公告)日:2025-05-06

    申请号:CN202210645669.0

    申请日:2022-06-09

    Applicant: 山东大学

    Abstract: 本发明公开了一种连续系统时域动态载荷识别方法及系统,包括:建立模态空间下的悬臂梁振动微分方程;基于所述悬臂梁振动微分方程,利用模态空间下的Newmark‑β法,得到连续系统时域动态载荷识别模型;对所述动态载荷识别模型进行正则化处理;通过对悬臂梁有限元模型进行模态分析,得到模态阻尼矩阵和刚度矩阵;并通过在悬臂梁上施加载荷,得到悬臂梁在不同载荷下的加速度响应;基于所述模态阻尼矩阵、刚度矩阵和加速度响应数据,以及正则化处理后的动态载荷识别模型,得到载荷识别结果。本发明利用正则化方法,结合L曲线法确定正则化参数,对悬臂梁进行不同载荷识别,适用于大型复杂结构的载荷识别逆问题分析。

    一种基于动应变信号的转向架架构故障预警方法及系统

    公开(公告)号:CN119124676A

    公开(公告)日:2024-12-13

    申请号:CN202411152153.8

    申请日:2024-08-21

    Applicant: 山东大学

    Abstract: 本发明公开一种基于动应变信号的转向架架构故障预警方法及系统,涉及转向架架构故障预警技术领域,该方法包括:获取列车运行的实时动应变信号,将预处理后的实时动应变信号输入至转向架架构故障预警模型中,通过模型中的健康动应变数据预测模型,输出下一时刻的健康动应变数据预测值,并基于下一时刻的实际动应变数据值和健康动应变数据预测值,确定动应变数据残差值;将动应变数据残差值与动态残差预警阈值和静态预警阈值进行比较,根据比较结果进行不同等级的故障预警;其中,利用列车运行的历史健康动应变信号,对基于健康动应变数据预测模型和动态预警阈值生成模块的转向架架构故障预警模型进行训练。本发明能够实现更准确的在线故障预警。

    AuNPs/Ta2C MXene@PMMA/TFBG传感探头及其制备方法与应用

    公开(公告)号:CN115656055B

    公开(公告)日:2024-06-28

    申请号:CN202211372091.2

    申请日:2022-11-03

    Applicant: 山东大学

    Abstract: 本发明公开了一种AuNPs/Ta2C MXene@PMMA/TFBG传感探头及其制备方法与应用,包括TFBG光纤和贴敷于TFBG光纤表面的复合增敏片;所述复合增敏片包括PMMA基体骨架和分散于PMMA内部的掺杂AuNPs的Ta2C Mxene增敏材料。AuNPs提供了优异的局域表面等离子增强,而且多层Ta2C MXene材料表现为金属相且性质稳定,MXene材料的光电特性可以通过改变层数或表面官能团来调节材料的直接带隙进行调节。最重要的是表面丰富含氧基团可以实现NH3的高选择性。PMMA骨架的引入,在检测过程由于量子隧穿效应会形成导通路径,使相邻AuNPs/Ta2C MXene之间的距离增加从而增加接触电阻;而且,PMMA复合增敏结构通过热溶解的方式很容易实现替换,从而大幅增加了传感器的检测性能和利用率,有利于节约检测成本。

    高压隔离开关旋转角度测量装置及测量方法

    公开(公告)号:CN115265340B

    公开(公告)日:2024-06-11

    申请号:CN202210721843.5

    申请日:2022-06-24

    Abstract: 高压隔离开关旋转角度测量装置及测量方法,涉及高压隔离开关技术领域,用于解决高压隔离开关刀闸旋转角度测量不方便的问题。本发明包括蜗杆、蜗轮和主轴,蜗杆与高压隔离开关的刀闸转轴同轴设置,蜗轮固定在主轴上且与蜗杆啮合,主轴上具有支座;主轴一端的端部具有D形的凸轮,凸轮侧壁具有接触平面,凸轮上方具有检测杆,检测杆竖向放置,凸轮上方具有竖向放置的主尺,检测杆上方具有竖向放置的游标尺,游标尺与主尺滑动连接且两者构成游标卡尺,游标尺在自重下与检测杆顶部保持接触。本发明可以实现对高压隔离开关刀闸旋转角度的精确测量,且不受电磁干扰。

    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:CN112069738B

    公开(公告)日:2024-04-26

    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。

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