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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102736562A
公开(公告)日：2012-10-17
申请号：CN201210240271.5
申请日：2012-07-10
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G05B19/406
Abstract: 本发明涉及一种面向数控机床故障诊断与故障预报的知识库构建方法，其步骤如下：步骤一、通过远程监测设备对高档车削加工中心实时在线监测，获得代表不同故障类型的多组振动数据Xj(t)，j为采集到的振动数据组数，n为正整数；步骤二、对实时在线监测的多组振动数据Xj(t)依次进行时态粗糙小波包分析处理，得到能量特征向量T′作为条件属性，以故障类型为决策属性，构建故障知识原始决策表；步骤三、对故障知识原始决策表进行基于差别矩阵的故障特征属性约简，生成规则，构成知识库；步骤四、采用规则的可信度作为评价指标对最终规则进行度量和评价。本发明能为故障诊断和故障预报提供有效的保障，本发明可以广泛应用于高档车削加工中心。
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公开(公告)号：CN102736561A
公开(公告)日：2012-10-17
申请号：CN201210238851.0
申请日：2012-07-10
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G05B19/406
Abstract: 本发明涉及一种面向机电装备的远程动态自适应规则获取方法，其步骤为：（1）利用传感器群采集面向机电装备各个功能部件的状态信号；（2）将各个状态信号通过远程网络在线上传至远程数据系统中，并将各状态信号转换成统一的数据格式存储；（3）将各状态信号数据传输至远程网络平台的故障诊断模块，采用变尺度经验模态分解方法得到表征各个状态信号特征的本征模态函数，再对各个本征模态函数分别做Hilbert变换获得相应的瞬时频率；（4）构建远程故障诊断知识库系统，获取规则构成规则库，通过远程网络传输至机床故障诊断与预测服务平台；（5）机床故障诊断与预测服务平台采用动态协调度方法对获取的规则库进行动态自适应优化更新，并以置信度作为规则的评价。
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公开(公告)号：CN102736562B
公开(公告)日：2014-06-04
申请号：CN201210240271.5
申请日：2012-07-10
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G05B19/406
Abstract: 本发明涉及一种面向数控机床故障诊断与故障预报的知识库构建方法，其步骤如下：步骤一、通过远程监测设备对高档车削加工中心实时在线监测，获得代表不同故障类型的多组振动数据Xj(t)，j为采集到的振动数据组数，n为正整数；步骤二、对实时在线监测的多组振动数据Xj(t)依次进行时态粗糙小波包分析处理，得到能量特征向量T′作为条件属性，以故障类型为决策属性，构建故障知识原始决策表；步骤三、对故障知识原始决策表进行基于差别矩阵的故障特征属性约简，生成规则，构成知识库；步骤四、采用规则的可信度作为评价指标对最终规则进行度量和评价。本发明能为故障诊断和故障预报提供有效的保障，本发明可以广泛应用于高档车削加工中心。
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公开(公告)号：CN103473439B
公开(公告)日：2016-04-06
申请号：CN201310359750.3
申请日：2013-08-17
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明涉及一种面向复杂机电设备低信噪比信息的早期故障预测方法，其步骤为：1）获取振动数据、声发射数据、切削力数据、噪声数据以及温度数据；2）利用层次聚类算法将连续相关数据分别进行离散化处理，得到N组离散数据；3）将离散化后的每组离散数据形成决策表DT，作为粗糙函数自适应方法的输入层Xi(t)；4）利用粗糙函数自适应方法对决策表DT进行预测分析，得到最优目标预测模型；5）根据得到的最优目标预测模型作为本时刻的精确预测模型，并通过监测设备显示下一时刻预测值，实现对复杂机电设备低信噪比信息的早期故障预测。本发明能够实现对低信噪比信息的早期故障预测，可广泛在复杂机电设备中应用。
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公开(公告)号：CN103473439A
公开(公告)日：2013-12-25
申请号：CN201310359750.3
申请日：2013-08-17
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明涉及一种面向复杂机电设备低信噪比信息的早期故障预测方法，其步骤为：1）获取振动数据、声发射数据、切削力数据、噪声数据以及温度数据；2）利用层次聚类算法将连续相关数据分别进行离散化处理，得到N组离散数据；3）将离散化后的每组离散数据形成决策表DT，作为粗糙函数自适应方法的输入层Xi(t)；4）利用粗糙函数自适应方法对决策表DT进行预测分析，得到最优目标预测模型；5）根据得到的最优目标预测模型作为本时刻的精确预测模型，并通过监测设备显示下一时刻预测值，实现对复杂机电设备低信噪比信息的早期故障预测。本发明能够实现对低信噪比信息的早期故障预测，可广泛在复杂机电设备中应用。
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