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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105705928B
公开(公告)日：2018-07-24
申请号：CN201480061091.8
申请日：2014-08-25
Applicant: 三菱电机株式会社 , 三菱电机大楼技术服务株式会社
CPC classification number: G01M13/045
Abstract: 时间频率分析部(3)对由拾音器(1)取得的工作音进行频谱分析来取得时间频率分布。特定成分检测部(4)从时间频率分布中检测预先定义的特定成分。特定成分计数部(5)对由特定成分检测部(4)在时间频率分布中检测到的特定成分的检出次数进行计数。增量计算部(7)对正常时的特定成分计数值和诊断时的特定成分计数值进行比较，计算是否存在设定值以上的增加，在存在增加的情况下，轴承异常判定部(8)判定为异常。
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公开(公告)号：CN105705928A
公开(公告)日：2016-06-22
申请号：CN201480061091.8
申请日：2014-08-25
Applicant: 三菱电机株式会社 , 三菱电机大楼技术服务株式会社
CPC classification number: G01M13/045
Abstract: 时间频率分析部(3)对由拾音器(1)取得的工作音进行频谱分析来取得时间频率分布。特定成分检测部(4)从时间频率分布中检测预先定义的特定成分。特定成分计数部(5)对由特定成分检测部(4)在时间频率分布中检测到的特定成分的检出次数进行计数。增量计算部(7)对正常时的特定成分计数值和诊断时的特定成分计数值进行比较，计算是否存在设定值以上的增加，在存在增加的情况下，轴承异常判定部(8)判定为异常。
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公开(公告)号：CN113767267A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN201980095986.6
申请日：2019-06-06
Applicant: 三菱电机大楼技术服务株式会社
Abstract: 分析装置(1)例如具备传感器(2)、分析部(4)、分析部(5)、分析部(6)以及统合部(7)。分析部(5)将由分析部(4)取得的谱图分割成多个频带，对多个频带分别取得频带强度时间序列。分析部(6)取得与频带强度时间序列分别对应的强度谱图。统合部(7)通过统合由分析部(6)取得的多个强度谱图来取得统合谱图。
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公开(公告)号：CN107209509A
公开(公告)日：2017-09-26
申请号：CN201580075167.7
申请日：2015-02-03
Applicant: 三菱电机株式会社 , 三菱电机大楼技术服务株式会社
IPC: G05B23/02
CPC classification number: G05B23/0227 , G05B2219/37337
Abstract: 异常声音诊断装置具有：轨迹特征提取部(5)，其将表示强度时间序列取得部(4)取得的强度时间序列(14)的全部时间方向的强度特征的轨迹变换成向量而提取轨迹向量(15)；识别参数存储部(6)，其存储将如下的向量作为输入并将如下的信息作为输出而学习到的识别参数(16)，其中，所述向量是表示由参照设备产生的声音数据的强度时间序列的全部时间方向的强度特征的轨迹，所述信息表示所述诊断对象设备的状态类别；识别部(7)，其根据轨迹向量(15)和识别参数(16)，取得针对诊断对象设备的各状态类别的K维得分向量(17)；以及判定部(8)，其参照K维得分向量(17)，判定在诊断对象设备中产生的声音正常还是异常以及异常的类型。
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公开(公告)号：CN107209509B
公开(公告)日：2019-05-28
申请号：CN201580075167.7
申请日：2015-02-03
Applicant: 三菱电机株式会社 , 三菱电机大楼技术服务株式会社
IPC: G05B23/02
CPC classification number: G05B23/0227 , G05B2219/37337
Abstract: 异常声音诊断装置具有：轨迹特征提取部(5)，其将表示强度时间序列取得部(4)取得的强度时间序列(14)的全部时间方向的强度特征的轨迹变换成向量而提取轨迹向量(15)；识别参数存储部(6)，其存储将如下的向量作为输入并将如下的信息作为输出而学习到的识别参数(16)，其中，所述向量是表示由参照设备产生的声音数据的强度时间序列的全部时间方向的强度特征的轨迹，所述信息表示所述诊断对象设备的状态类别；识别部(7)，其根据轨迹向量(15)和识别参数(16)，取得针对诊断对象设备的各状态类别的K维得分向量(17)；以及判定部(8)，其参照K维得分向量(17)，判定在诊断对象设备中产生的声音正常还是异常以及异常的类型。
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