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公开(公告)号：CN112846938A
公开(公告)日：2021-05-28
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。
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公开(公告)号：CN112749688A
公开(公告)日：2021-05-04
申请号：CN202110149643.2
申请日：2021-02-02
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G06K9/00 , 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。
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公开(公告)号：CN112158383A
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN202011082514.8
申请日：2020-10-12
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明涉及一种用于钢卷打捆锁紧的锁扣装置，其包括定位板、支撑件、螺杆、上模和下模；定位板设置为两块，两块定位板平行设置，且两定位板的一端固定在固定板上；两定位板的内侧两端分别设置有导向槽，两个支撑件通过导向槽滑动设置在两定位板之间；螺杆的一端与两支撑件的上部螺纹连接，且两支撑件的螺纹旋向相反，螺杆的另一端经联轴器与驱动电机输出端连接，由驱动电机带动螺杆运动，进而带动两支撑件在导向槽内对向或背向移动；位于两定位板与两支撑件之间的空间内设置有上模，支撑件的下部设置有下模；且上模与外部压杆连接，进而驱动上模进行上下竖直运动。本发明不划伤待捆物，易于保证冲压做扣不会错位，保证捆带连接强度。
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公开(公告)号：CN111160167A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201911312525.8
申请日：2019-12-18
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于S变换深度卷积神经网络的主轴故障分类识别方法，其步骤：将主轴振动信号作为振动样本信号，并将该振动样本信号分成多段预先设定长度的信号；对每段信号分别进行S变换、小波变换和短时FFT变换，得到时频谱图图像；将生成的时频谱图尺寸进行压缩，然后随机分为训练样本和测试样本，构建CNN神经网络训练集和测试集；将训练样本输入到CNN中，对CNN网络参数进行学习训练构建深度卷积神经网络模型，并将测试样本输入深度卷积神经网络中测试其分类性能；判断CNN模型是否合格，合格则得到理想CNN模型参数，否则返回重新构建CNN模型；将实际采集到的待测振动信号的S变换后的时频特征输入训练好的CNN模型，得到刻画数据类型的故障分类结果。
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公开(公告)号：CN110874509A
公开(公告)日：2020-03-10
申请号：CN201911111030.9
申请日：2019-11-14
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明涉及一种高端数控装备多维信息融合状态评价方法，其步骤：构建基于现场运维数据、运行特征信号及试切标准S试件的多维、多层次的评价模型，计算各评价指标的权重系数；求取设备基于现场运维数据的运行质量的可靠度值；空载运行S试件过程中，采集主轴及进给轴振动信号，及主轴的电流信号，利用信息熵法和峭度法构建基于信号特征的可靠性评价指标；根据S试件的三坐标检测结果，计算标准试件加工精度可靠度；根据基于现场运维数据的可靠度、运行信号的信息熵可靠度和峭度可靠度，标准试件加工精度可靠度，以及根据层次分析法计算的三者之间的权重系数，计算得到多轴数控机床的运行质量可靠性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107942943A
公开(公告)日：2018-04-20
申请号：CN201711421534.1
申请日：2017-12-25
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G05B19/408
Abstract: 本发明涉及一种基于多源信息融合的高端数控装备状态识别方法，其步骤：利用现有现场采集传感器采集高端数控装备运行状态的多源传感器信息，并进行信息融合；对融合信号的时域、频域、小波域进行特征获取，并对提取的时域特征、频域特征和小波域特征进行特征融合；重构初始特征的多源多域高维相空间，采用局部线性嵌入结构进行降维，优化本征维数，构建能够反映低维流形的局部线性特性的邻域，获得运行状态高维空间中的低维流形变化；采用距离判据获得低维敏感特征，构建低维流形特征的增殖相似度实现对不同状态的识别。本发明基于实时监测和有效感知的信息对数控装备运行状态进行有效识别和判断，准确地识别了数控设备的不同状态。
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公开(公告)号：CN107907324A
公开(公告)日：2018-04-13
申请号：CN201710965198.0
申请日：2017-10-17
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G01M13/02
CPC classification number: G01M13/021 , G01M13/028
Abstract: 本发明涉及一种基于DTCWT及阶次谱的齿轮箱故障诊断方法，其步骤为：在齿轮箱故障信号敏感部位安装振动加速度传感器，在齿轮箱输入轴或输出轴上设置有非接触式测速传感器，并同步采集传感器输出的振动信号和转速脉冲信号，获得振动信号数据序列及转速脉冲数据序列；采用DTCWT软阈值消噪方法对采集的振动信号进行消噪处理获得消噪信号；根据采集的旋转脉冲信号采用时间法计算转轴的转频；以转频为基础计算各齿轮转频及其啮合频率，生成正弦数据序列；计算生成的正弦数据序列与消噪信号的相关系数，初步确定故障部位；采用CCOT法对消噪信号计算等角度阶次数据；对获得的阶次振动数据计算功率谱，获得阶次功率谱，通过阶次功率谱特征完成齿轮箱的故障诊断。
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公开(公告)号：CN104866607B
公开(公告)日：2018-01-12
申请号：CN201510303392.3
申请日：2015-06-04
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明涉及一种东巴文释读数据库建立方法，包括以下步骤：对现有东巴文化资料进行采集并建立图形模板库、音频模板库和视频模板库；根据图形模板库、音频模板库和视频模板库建立释读数据库，释读数据库包括词意数据库、句意数据库和事件数据库；将词意数据库、句意数据库、事件数据库进行融合，融合后与释读知识库连接，释读知识库根据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知识库与三种释读数据库的融合，完成释读数据库的建立。本发明有效解决了东巴象形文字释读数字化的难题，可以广泛在文字释读领域中应用。
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公开(公告)号：CN102661783B
公开(公告)日：2014-04-02
申请号：CN201210123651.0
申请日：2012-04-24
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明涉及一种旋转机械故障趋势预测的特征提取方法，其步骤为：(1)利用远程在线监测诊断中心进行工业现场数据采集，通过布置在旋转机械设备上的多个传感器采集多个通道的振动信号xj(t)；(2)根据FastICA算法对振动信号xj(t)进行盲源分离，得到原始独立振动源sj(t)的近似信号源yj(t)；(3)对近似信号源yj(t)的向量信号Y进行时频域基于小波包的特征频带分解，提取故障敏感特征频带。本发明由于采用独立成分分析(ICA)处理可以识别出混叠成采集信号的原始的独立信号源，对独立信号源进行基于小波包的特征频带获取，可以判断某个源信号是否在向故障的方向发展，达到提前预防故障的目的。本发明可以广泛在旋转机械故障趋势预测中应用。
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公开(公告)号：CN103091096A
公开(公告)日：2013-05-08
申请号：CN201310025831.X
申请日：2013-01-23
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于EEMD和小波包变换的早期故障敏感特征提取方法，其包括以下步骤：1）将采集到的机电设备原始振动信号进行EEMD分解，并加入白噪声，分解得到IMF分量；2）选择与故障密切相关的敏感IMF分量，忽略其它不相关的IMF分量；3）对经步骤2）选择的敏感IMF分量进行正交小波包分解，得到各个节点的小波系数；4）对获得的小波包系数采用Hilbert变换和傅里叶变换提取其包络，并计算其功率谱，获得各个节点小波包系数所对应的功率谱作为早期故障的敏感特征，实现敏感特征的自动获取。本发明能实现自适应信号分解，便于实现敏感特征的自动化获取，提高诊断精度和速度，实现机电系统的快准稳诊断。本发明可以广泛在机电设备故障诊断领域中应用。
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