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公开(公告)号：CN108444709A
公开(公告)日：2018-08-24
申请号：CN201810349861.9
申请日：2018-04-18
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明涉及一种VMD与FastICA相结合的滚动轴承故障诊断方法，其步骤：利用现有数据采集设备采集滚动轴承的原始振动信号；将采集到的滚动轴承原始振动信号进行VMD分解；原始振动信号经VMD后分解为k个模态分量，以连续的3个模态分量为一序列组合进行FastICA分析，得到重构故障信号；对重构故障信号进行Hilbert变换，得到重构故障信号的包络谱，在所得包络谱中提取各故障特征下的特征频率、调制特征频率及边频带，进而根据提取的特征频率成分判断滚动轴承是否存在故障以及故障类型。
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公开(公告)号：CN107485447A
公开(公告)日：2017-12-19
申请号：CN201710676073.6
申请日：2017-08-09
Applicant: 北京信息科技大学
CPC classification number: A61B34/20 , A61B17/00234 , A61B34/30 , A61B34/70 , A61B2034/2051 , A61B2034/2065 , A61B2034/301
Abstract: 本发明涉及一种面向膝盖软骨移植术的术中器具位姿导航装置及方法，其步骤：设置导航装置；对光源标定；获取互相关图像；将互相关图像上的峰值求和得到水平方向像素的偏移量，得到整个场景的深度图；将目标物体在世界坐标系上的坐标值转换到追踪器电子单元，统一由电子单元坐标系表示；采用改进的基于中点插值的立方格子算法生成实体曲面；分别计算生成实体曲面的所有点云三维坐标的加权平均值，即曲面的重心；存储等边三角形三个点的三维坐标；计算等边三角形极小邻域内的法向量，即为术中器具的当前位置；把曲面重心坐标值和法向量传送给六轴机械手，控制六轴机械手尖端以垂直于曲面的姿态到达点G，实现术中器具的位姿导航。
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公开(公告)号：CN104794470B
公开(公告)日：2017-11-17
申请号：CN201510220591.8
申请日：2015-05-04
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明涉及一种面向东巴象形文的数字化获取与图像处理方法，其步骤：对东巴经典古籍经书进行数字图像采集；对采集到的数字图像进行去噪；对去噪后的数字图像信息进行笔划特征突出化处理，增强目标文字与背景的对比度；对特征突出化处理后的数字图像信息进行轮廓检测；对轮廓检测后的数字图像信息进行尺寸统一化处理，完成东巴象形文的数字化获取与图像处理。本发明能有效将模糊的纸质经书实现数字化提取，数据量压缩比高，去噪后得到的噪声与图像信号之间平滑弧线过渡，得到的图片清晰，便于文化的数字化传承与保护，可以广泛在文字图像处理领域中应用。
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公开(公告)号：CN106021354A
公开(公告)日：2016-10-12
申请号：CN201610304529.1
申请日：2016-05-10
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F16/00 , G06F17/2827 , G06F17/2872 , G06F16/21
Abstract: 本发明涉及一种东巴经典古籍数字化释读库的建立方法，其步骤：对现有东巴经典古籍资料进行采集并建立东巴经典古籍释读资料库，该释读资料库包括图形模板库、音频模板库和视频模板库；根据东巴经典古籍释读资料库建立东巴经典古籍释读数据库，释读数据库包括词意数据库、句意数据库和事件数据库；建立东巴经典古籍释读知识库对释读数据库进行管理：释读知识库根据释读规则对三种释读数据库进行释读内容的组合，并利用推理引擎促进释读数据库中词意数据库、句意数据库、事件数据库之间的融合；建立东巴经典古籍释读优化库，通过知识挖掘工具对释读数据库、释读知识库的内容进行频繁模式挖掘以及聚类分析，为释读数据库、释读知识库的释读规则优化及更新提供支持。
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公开(公告)号：CN104155134B
公开(公告)日：2016-08-17
申请号：CN201410384189.9
申请日：2014-08-06
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G01M99/00
Abstract: 本发明涉及一种高阶累积量特征提取方法适用性的判断方法，其包括以下步骤：(1)采用转子实验台模拟机械设备正常运行状态，采集转子实验台在正常运行状态下的振动信号；(2)利用转子实验台模拟机械设备在某一种故障下的轻度故障程度、中度故障程度和重度故障程度三种故障程度，并采集转子实验台在三种故障程度下的振动信号；(3)计算所有振动信号中每组振动信号1.5维谱；(4)判断1.5维谱特征提取方法对于机械设备故障劣化是否具有敏感性和趋势性，同时满足敏感性和趋势性的特征提取方法适用于该故障的机械设备故障趋势预测。本发明能准确的判断出1.5维谱特征提取方法适用于哪种故障类型，可以广泛在机械设备故障趋势预测中应用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105223275A
公开(公告)日：2016-01-06
申请号：CN201510816462.5
申请日：2015-11-23
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于稀疏矩阵的焊接缺陷诊断方法，其步骤：按照焊接工艺制作焊接标准试件，在部分试件的焊缝内部预置焊接缺陷；对预置焊接缺陷的试件和无焊接缺陷的焊接标准试件做弯曲变形实验取得声发射信号；对声发射信号进行时差滤波方法处理，获得声发射数据中的所有缺陷信号；获得无缺陷焊接试件、试件气孔焊接缺陷、夹渣焊接缺陷、焊接裂纹缺陷的时间、幅值历程图；通过时间、幅值历程图获得无缺陷稀疏矩阵、气孔缺陷稀疏矩阵、夹渣缺陷稀疏矩阵、裂纹缺陷稀疏矩阵；通过稀疏矩阵组成焊接缺陷类型库；根据焊接缺陷类型数据库对待诊断结构件进行焊接缺陷类型的诊断。本发明简便易行，能有效提高诊断的准确性，可以广泛在机械结构件在焊接加工领域中应用。
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公开(公告)号：CN103048041B
公开(公告)日：2014-11-26
申请号：CN201210559167.2
申请日：2012-12-20
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于局部切空间和支持向量机的机电系统故障诊断方法，其基于机电系统振动信号时域与频域的20个特征参数构建高维特征空间，利用局部切空间排列的非线性流形学习算法提取出隐藏其中的低维流形，网格搜索算法进行维数和邻域点参数的优化，实现高维相空间中局部邻域参数的自适应选取,获得机电系统的故障特征。利用交叉验证和一对一法构造支持向量机多类故障分类器，采用径向基核函数支持向量机进行机电系统的故障诊断。本发明适合非线性小样本的设备异常状态识别，能较好的解决高维数据和局部极小点等实际问题，操作简单，分类的准确率高，有利于进一步建立智能化故障诊断系统。本发明可以广泛应用于机电系统故障诊断中。
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公开(公告)号：CN102937534B
公开(公告)日：2014-08-27
申请号：CN201210487778.0
申请日：2012-11-26
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G01M99/00
Abstract: 本发明涉及一种基于组合预测模型对机电设备的故障预测方法，其步骤为：（1）在工业现场监测系统中获取工业现场运行状态监测数据，提取故障敏感特征因子作为预测时间序列；（2）初选单项预测模型，并利用各个初选单项预测模型分别对预测时间序列中的各种信号数据在一个预测区间内预测；（3）根据经验在现有评价指标中确定合适的预测精度评价指标，进而对初选单项预测模型进行包容性检验，确定是否入选组合预测模型库；（4）对预测时间序列分别计算在i时刻单项预测模型的信息熵大小，确定i时刻该单项预测模型的权重系数；（5）根据权重ωj(i)，利用第j种预测方法在i+1时刻的组合预测值fj(i+1)，对i+1时刻做出预测，得到i+1时刻的预测值。本发明可以广泛在各种大型机电设备中应用。
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公开(公告)号：CN102680728B
公开(公告)日：2013-12-25
申请号：CN201210164655.3
申请日：2012-05-24
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G01P3/481
Abstract: 本发明涉及一种用于精密机电设备中的电机转速测量方法，其采用光栅编码器对所述精密机电设备的电机转速进行测量，步骤为：（1）对光栅编码器输出的两路正弦信号进行放大、整形，使其变为两路方波信号输出；（2）将两路方波信号输入FPGA模块内进行异或运算，得到两倍频信号；（3）在FPGA模块内采用恒温晶振作为基准时钟，对两倍频信号进行计数，其计数值为N1，对基准时钟进行计数的个数为N2；（4）FPGA模块将得到的两个计数值N1、N2传输至外部单片机或DSP芯片，根据所选恒温晶振的频率、两个计数值N1和N2以及转速与频率的关系式，可以得到所要测量的电机转速。本发明在转速处于较低或较高状态时都具有较高的测量精度，可以广泛在各种精密机电设备转速测量应用中。
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公开(公告)号：CN102937534A
公开(公告)日：2013-02-20
申请号：CN201210487778.0
申请日：2012-11-26
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G01M99/00
Abstract: 本发明涉及一种基于组合预测模型对机电设备的故障预测方法，其步骤为：（1）在工业现场监测系统中获取工业现场运行状态监测数据，提取故障敏感特征因子作为预测时间序列；（2）初选单项预测模型，并利用各个初选单项预测模型分别对预测时间序列中的各种信号数据在一个预测区间内预测；（3）根据经验在现有评价指标中确定合适的预测精度评价指标，进而对初选单项预测模型进行包容性检验，确定是否入选组合预测模型库；（4）对预测时间序列分别计算在i时刻单项预测模型的信息熵大小，确定i时刻该单项预测模型的权重系数；（5）根据权重ωj(i)，利用第j种预测方法在i+1时刻的组合预测值fj(i+1)，对i+1时刻做出预测，得到i+1时刻的预测值。本发明可以广泛在各种大型机电设备中应用。
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