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公开(公告)号：CN113530617A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110708301.X
申请日：2021-06-24
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于叶端定时传感器提取叶片间固有频率差值方法，方法中，利用多个叶端定时传感器获取旋转叶片的实际达到时间，并根据旋转叶片的转速和叶片长度，理论到达时间和实际达到时间之差转换为叶端的位移数据；对多个叶端定时传感器编号，基于编号区分每个叶片的位移数据以分别分析每个叶端定时传感器的位移数据；选择并截取同转速下的两个旋转叶片的叶端的位移数据；截取的位移数据分别离散傅里叶变换，采样频率近似为平均转速以得到频谱数据，将得到的频谱数据进行线性叠加绘制出总幅频图，从总幅频图中提取两个旋转叶片固有频率混叠后对应的频率余数，将两个频率余数作差得到两个叶片间的固有频率差。
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公开(公告)号：CN113487187A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110771540.X
申请日：2021-07-08
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06Q10/06 , G06Q10/08 , G06Q10/00 , G06F30/15 , G06F30/20 , G06F111/04 , G06F111/08
Abstract: 本公开揭示了一种基于级次维修的时变备件库存配置方法，包括：构建级次维修及备件供应体系，其中，级次维修包括基层级和基地级，备件供应包括现场可更换单元LRU和车间可更换单元SRU，不同故障单元维修时间和在修数量相互独立，且备件需求率服从泊松分布；基于级次维修及备件供应体系建立时变需求率模型，其中，时变需求率模型基于时变设备可用度和钝化效应构建；建立备件供应渠道模型，对各级供应渠道数量概率分布进行修正；基于时变需求率模型和各级供应渠道数量概率分布，构建备件保障率和装备可用度的效益指标；备件保障率和装备可用度效益指标结合效益指标构建费效比模型；建立优化模型，基于费效比模型对备件进行优化配置。
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公开(公告)号：CN113310689A
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202110588075.6
申请日：2021-05-27
Applicant: 西安交通大学
IPC: G01M13/028 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本公开揭示了一种基于域自适应图卷积网络的航发传动系统故障诊断方法，包括：采集故障未知的航空发动机传动系统在不同转速下的第一振动信号，以该第一振动信号作为无标签的目标域数据；构建域自适应图卷积网络，采集故障已知的航空发动机传动系统在不同转速下的第二振动信号，以该第二振动信号作为有标签的源域数据，以源域数据和部分目标域数据作为输入对域自适应图卷积网络进行训练；将另一部分目标域数据输入训练好的域自适应图卷积网络，获得目标域数据的预测标签，实现不同转速下航空发动机传动系统故障的迁移诊断。
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公开(公告)号：CN113221282A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110543141.8
申请日：2021-05-19
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F30/17 , G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F119/04 , G06F119/08 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 公开了一种基于贝叶斯残差卷积网络的航空发动机寿命预测方法，方法中，基于多路传感器监测航空发动机状态得到多路的传感器数据以构造输入矩阵；通过数据分布直方图选择传感器数据，并进行数据标准化预处理；构建深度残差卷积网络，深度残差卷积网络包括卷积层、重复堆叠的残差模块和全连接层，基于变分贝叶斯推断将卷积层、重复堆叠的残差模块和全连接层中的参数分布化，获得贝叶斯深度网络；通过重参数方法，对贝叶斯深度网络进行端到端优化，实现模型的不确定性估计；从贝叶斯网络参数的分布中多次前向采样计算，获得航空发动机寿命预测区间。
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公开(公告)号：CN113111575A
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202110344142.X
申请日：2021-03-30
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度特征编码与混合高斯模型的燃气轮机性能退化评估方法，首先提取燃气轮机多源数据，根据数据的分布特征去除多源数据中的异常值干扰，其次自适应分离多源数据中的低频噪声和高频故障成分，并选取包含重要信息的分量进行重构，构造原始特征矩阵，然后构建堆叠降噪自编码器模型并输入样本特征矩阵进行训练，获取多源数据在隐层空间的深度特征编码，使用混合高斯模型对正常阶段的隐层表达进行分布拟合，从而构建正常基准，输入新获取样本的多源数据隐层特征，计算该样本与基准分布的马氏距离，从而建立燃气轮机健康退化指标。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109902386B
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN201910154561.X
申请日：2019-02-28
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F30/20 , G06F17/14 , G06F113/26
Abstract: 本公开揭示了一种基于群稀疏的复合材料结构冲击载荷识别方法，包括：获取复合材料结构冲击激励位置与响应测点位置间的传递函数矩阵；测量施加于复合材料结构的冲击载荷所产生的冲击响应信号；确定待识别冲击载荷的稀疏群；构造基于混合l1&l2范数的时域群稀疏识别模型；求解基于混合l1&l2范数的时域群稀疏识别模型，识别施加于复合材料结构的冲击载荷。本公开还提供了一种基于群稀疏的复合材料结构冲击载荷识别装置。本公开充分利用冲击载荷的时域群稀疏特征，极大地抑制了响应噪声的放大；与传统的Tikhonov方法相比，具有精度高、稳定性强的优势；不涉及传递函数矩阵复杂的求逆运算，具有计算效率高且存在闭式解的优点。
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公开(公告)号：CN112798686A
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202110010090.2
申请日：2021-01-05
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于频率响应函数的Lamb波相控阵聚焦成像方法，方法中，被测结构表面布置压电传感器阵列，根据全频带响应信号，计算激励阵元、采集阵元构成的激励采集对的频率响应函数，构造频散预补偿信号；将频散预补偿信号与频率响应函数在频域相乘，得到频域预补偿响应信号；根据采集阵元到坐标位置的焦点的距离，对所述频域预补偿响应信号频散后补偿，得到频域频散后补偿信号，直至遍历所有传感器激励采集对，将所述所有传感器激励采集对的时域频散后补偿信号进行叠加，叠加后的信号在聚焦时刻的希尔伯特包络幅值作为焦点损伤程度指示，给所有像素点赋值进行损伤成像，每个像素点的值为对应焦点位置的损伤程度指示值。
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公开(公告)号：CN112730050A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202011542566.9
申请日：2020-12-23
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本公开揭示了一种基于B样条插值的金属板应变测量方法，包括如下步骤：在被测金属板上涂抹均匀的散斑，作为信号采集时的标记点，对被测金属板进行拉伸实验，并采集金属板拉伸时标记点的图像信号；将所述标记点的图像信号转化为位移信号D(x，y)，其中，x表示标记点的横坐标，y表示标记点的纵坐标，原点可以任意设定；根据所述位移信号D(x，y)计算B样条基函数的一阶导数；利用所述B样条基函数的一阶导数分别对位移信号D(x，y)进行x和y方向的插值，从而获得被测金属板沿x方向和y方向的真实应变值。
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公开(公告)号：CN110274764B
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN201910496101.5
申请日：2019-06-06
Applicant: 西安交通大学
IPC: G01M13/045
Abstract: 本公开揭示了一种基于振动加速度信号的机车电机轴承自动诊断方法，包括：采集电机轴承的振动加速度信号和转速键相信号；进行阶次跟踪及恒角度增量采样，将振动加速度信号转化为角域振动加速度信号；计算FFT频谱与EEVS增强包络谱；根据轴承故障频率设置FFT频谱与EEVS增强包络谱中的有效频带；根据FFT频谱与EEVS增强包络谱中的频带能量计算轴承各部件的故障概率；设置权重并计算轴承各部件的加权概率；比对预设的故障基准概率与当前轴承的加权概率的大小，从而自动判断故障类型，同时，以加权概率的大小表示故障的严重程度。
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公开(公告)号：CN110355765A
公开(公告)日：2019-10-22
申请号：CN201910757661.1
申请日：2019-08-16
Applicant: 西安交通大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本公开揭示了一种基于视觉识别的自动跟随避障方法，包括：采集目标图像，根据目标的衣服颜色对目标进行识别和定位；根据所述目标的方位和距离信息规划跟随路径；在跟随过程中实时扫描周边环境信息并在必要时调整跟随路径。本公开还揭示了一种基于视觉识别的自动跟随避障机器人，包括：机器人本体、动力模块、视觉定位模块、控制模块和避障模块。本公开通过采集目标的衣服颜色对目标进行识别并进行定位，不需要被跟随者携带发射源或接收源，并且能够减小电磁波干扰提高跟随精度；以目标的衣服颜色信息为对象，能够降低视觉识别的计算量，提高响应速度；能够根据色块区域大小筛选目标降低跟错概率。
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