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公开(公告)号：CN109187060B
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201810856916.5
申请日：2018-07-31
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种列车速度传感器信号异常检测及轴抱死故障诊断方法，包括：步骤S1：对列车的4轴速度传感器信号进行两两轴间残差计算，提取得到6维稳态特征量；步骤S2：应用非故障状态下的6维稳态特征量训练得到健康情况下的主成分模型，并得到统计量控制限；步骤S3：输入基于实测传感器信号得到的6维稳态特征量到主成分模型，计算测试数据的统计量值，并判断该统计量值是否超出控制限，若为是则认定发生故障并执行步骤S4，若为否，则认定未发生故障；步骤S4：根据实测传感器信号得到故障类型及故障位置。与现有技术相比，本发明针对关键部件—列车轴端速度传感器，应用具体有效的技术算法，提高了诊断的精确性，能够有效降低列车轴抱死误报警率。
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公开(公告)号：CN106685303B
公开(公告)日：2019-03-01
申请号：CN201510764441.3
申请日：2015-11-11
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种永磁牵引列车退磁故障容错下的电空混合制动优化控制方法，针对永磁同步电机退磁故障所导致的电制动力矩降低、闸瓦磨耗上升、不利于制动能的回收等问题。在轨道车辆牵引阶段进行退磁状态监测，通过与不同退磁工况和载荷工况下的仿真状态特征的相似度匹配，自适应生成较优的空气制动特性曲线，从而与退化的电制动特性曲线相配合，在保证常用制动距离和最大纵向减速度的前提下，使闸瓦制动能尽可能最小。本方法适用于永磁同步电机驱动的轨道交通车辆电空混合制动控制。
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公开(公告)号：CN119291294A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411422575.2
申请日：2024-10-12
Applicant: 同济大学
IPC: G01R23/16 , G01R23/165 , G01R19/00
Abstract: 本发明提供一种旋转机械故障的电流信号迭代Vold‑Kalman滤波检测方法，属于旋转机械技术领域，包括：对旋转机械运行时的三相定子电流进行坐标变换得到Id；获取原始电流的时频谱，构建代价函数，提取原始电流基波的瞬时频率脊线；根据瞬时频率脊线和部件设计参数，计算各部件发生故障时的特征频率；构建迭代Vold‑Kalman滤波器，以计算出的故障频率及其倍频为截止频率，通过替代检验法迭代检验并提取电流信号Id中的故障谐波；对提取到的故障谐波进行时频分析，识别故障类型。本发明采用非侵入式方法，考虑了信号的非平稳特性，在降低计算复杂度的同时提高了故障谐波提取精度，可利用电流信号在变转速工况下有效检测出旋转机械故障。
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公开(公告)号：CN113125179A
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN202110263749.5
申请日：2021-03-11
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种旋转机械转速波动无键相阶次跟踪方法，包括：获取旋转机械的振动加速度信号；进行离散短时傅里叶变换，获取时频表达式；通过双侧快速脊线提取法，估计时频表达式的初始时频脊线；通过变分非线性调频模态分解法，根据振动加速度信号和初始时频脊线，提取信号动态特征；对信号动态特征进行希尔伯特变换和解卷绕计算，获取模态分量的瞬时相位曲线，然后进行等角度重采样，获得角域信号；对角域信号加窗并利用离散傅里叶变换转换至阶次域，进行谱分析并实现故障诊断。与现有技术相比，本发明可以在不借助键相触发器等硬件设备下，消除转速变化导致的频谱模糊的不利影响，有效针对变转速工况显著的旋转机械进行信号处理以及故障诊断。
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公开(公告)号：CN109084826A
公开(公告)日：2018-12-25
申请号：CN201810741553.0
申请日：2018-07-06
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种用于故障预测与健康管理的智能传感系统，包括：信号采集层，用于采集设备诊断部位的相应信号；计算处理层，用于处理信号采集层采集的信号，无线通信层，用于无线组网，并将计算处理层的处理结果向外发送；电源管理层，用于向信号采集层、计算处理层和无线通信层提供电源。与现有技术相比，本发明基于PHM的框架，采用智能传感器的设计思想，在设备的“身上”完成对设备状态信号的采集、压缩和分析推理，并将压缩后的数据特征或分析结果无线地传输给远程基站或云端服务器。降低了诊断系统的硬件布置难度、系统成本以及主机的处理压力，提高了诊断精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105302098A
公开(公告)日：2016-02-03
申请号：CN201510763291.4
申请日：2015-11-11
Applicant: 同济大学
IPC: G05B19/418
CPC classification number: Y02P90/14 , G05B19/41865
Abstract: 本发明涉及轨道车辆维修保障领域，具体涉及一种基于IETM的地铁车辆互操作维修保障平台及其搭建方法，主要包括：基于第五级IETM建立资料管理系统，将纸质的技术资料电子化，并将传统的专家经验系统化，便于普通维修人员诊断维修时调用；建立维修保障系统，形成层次分明的维修保障机制，进行数据挖掘充分利用部件故障数据；建立PMA（便携式辅助终端）系统，提高地铁车辆维修管理的信息化，电子化，提高诊断维修的互操作性；建立资产管理系统，将每一个部件纳入信息化管理范畴。本发明有效解决了地铁车辆的维修保障效率慢、信息化程度低的缺陷，建立一个信息化程度高的，互操作性强的地铁车辆维修保障平台。
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公开(公告)号：CN119339376A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411358578.4
申请日：2024-09-27
Applicant: 中交海峡建设投资发展有限公司 , 同济大学
IPC: G06V20/70 , G06V20/10 , G06V20/64 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/0499 , G06N3/0985
Abstract: 本发明公开一种基于点云特征深度学习的盾构隧道单环点云分割方法，通过含有标注信息的盾构隧道单环点云数据进行点云特征深度学习模型训练，采用训练得到的点云特征深度学习模型实现盾构隧道单环点云的智能分割，输入点云为盾构隧道单环原始点云，输出点云为包含语义信息的盾构隧道单环点云，应用于盾构隧道单环点云的噪声分割任务和管片分割任务。本发明的优点实现盾构隧道单环空间信息和变形的自动化提取，增加分割任务的准确性。
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公开(公告)号：CN116628859A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310719035.X
申请日：2023-06-16
Applicant: 同济大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/20 , G06F119/08
Abstract: 本发明涉及一种基于数字孪生技术的列车EP阀退化预测方法，包括：根据列车EP阀结构建立EP阀仿真模型；对列车EP阀结构进行在线加速退化试验和离线制动性能测试，得到在线测试的历史运行数据和离线测试数据；基于历史运行数据建立电磁线圈直流电阻初始退化模型；基于试验数据和仿真数据的信息交互来定期更新退化模型；采用退化模型计算实时的等效线圈匝数，并更新EP阀仿真模型的结构参数，从而通过更新后的EP阀仿真模型进行退化预测，并通过离线测试数据进行验证。与现有技术相比，本发明通过数字孪生技术实现了仿真数据和实际数据的信息交互，在训练样本较少的情况下依然能准确地连续预测EP阀的退化过程，提高了基于预测性健康管理维护的实用性。
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公开(公告)号：CN116362081A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310309208.0
申请日：2023-03-27
Applicant: 同济大学
IPC: G06F30/23 , G06F30/367 , G05B23/02 , B60L13/04 , G01D21/02
Abstract: 本发明涉及一种基于有限元和系统辨识的电磁铁故障在线监测方法，包括：构建电磁铁有限元仿真模型，基于仿真数据对电磁力公式和电路方程进行拟合修正；采集待测悬浮电磁铁的间隙信号、加速度信号和线圈电流信号；基于拟合修正后的电路方程以及采集到的信号，利用带有遗忘因子的递推最小二乘算法，实时辨识悬浮系统参数；根据悬浮系统参数与电磁铁物理参数之间的数学关系，得到电磁铁线圈电阻、电感和有效匝数辨识结果；根据辨识结果与历史健康数据比较，实现电磁铁故障的在线监测。与现有技术相比，本发明充分考虑了影响电磁铁特性的因素，能够实时、快速、高精度地监测磁悬浮系统电磁铁部件的故障状态，保障列车运行安全。
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公开(公告)号：CN113125179B
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202110263749.5
申请日：2021-03-11
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种旋转机械转速波动无键相阶次跟踪方法，包括：获取旋转机械的振动加速度信号；进行离散短时傅里叶变换，获取时频表达式；通过双侧快速脊线提取法，估计时频表达式的初始时频脊线；通过变分非线性调频模态分解法，根据振动加速度信号和初始时频脊线，提取信号动态特征；对信号动态特征进行希尔伯特变换和解卷绕计算，获取模态分量的瞬时相位曲线，然后进行等角度重采样，获得角域信号；对角域信号加窗并利用离散傅里叶变换转换至阶次域，进行谱分析并实现故障诊断。与现有技术相比，本发明可以在不借助键相触发器等硬件设备下，消除转速变化导致的频谱模糊的不利影响，有效针对变转速工况显著的旋转机械进行信号处理以及故障诊断。
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