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公开(公告)号：CN117979400B
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410380043.0
申请日：2024-03-29
Applicant: 安徽容知日新科技股份有限公司
Abstract: 本发明的实施例提供了一种非稳态设备的运行数据的无线采集方法，包括通过第一类型传感器实时监测所述非稳态设备的第一运行数据；判断所述第一运行数据是否满足第一运行数据阈值；如果判断所述第一运行数据满足所述第一运行数据阈值，无线通信站通过无线方式向第二类型传感器发送唤醒指令；响应于从所述无线通信站接收到所述唤醒指令，所述第二类型传感器检查是否从所述无线通信站接收到稳态采集指令，并且响应于从所述无线通信站接收到所述稳态采集指令，所述第二类型传感器进入稳态采集状态，采集所述设备的第二运行数据。还提供了一种被配置成执行该无线采集方法的无线采集系统。
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公开(公告)号：CN117969072A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410371862.9
申请日：2024-03-29
Applicant: 安徽容知日新科技股份有限公司
Abstract: 本发明的实施例提供了一种旋转动设备的状态监测方法，包括：通过第一类型传感器以第一周期采集所述设备的第一运行参数；根据采集到的设备的第一运行参数，判断所述设备的运行状态变化；如果判断所述设备从停机状态进入了启动状态，无线通信站通过无线方式向第二类型传感器发送启动过程采集指令；以及响应于从所述无线通信站接收到所述启动过程采集指令，所述第二类型传感器以第二周期采集所述设备的第二运行参数，将采集到的第二运行参数标记为启动过程数据，并通过无线方式向所述无线通信站发送采集的所述设备的经标记的第二运行参数。
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公开(公告)号：CN116758400A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202311021023.6
申请日：2023-08-15
Applicant: 安徽容知日新科技股份有限公司
IPC: G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/0895 , G06N3/096
Abstract: 本申请提供一种运输皮带异常检测方法、装置及计算机可读存储介质，对神经网络模型进行预训练，对预训练后的神经网络模型进行运输皮带异常检测的模型微调，并构建运输皮带异常的特征库，根据特征库进行异常得分的自适应阈值搜索得到最优F1阈值，从而将待测试皮带图像的异常得分与最优F1阈值进行比较的结果能够确定待测试皮带图像是否异常。本实施例将深度学习和迁移学习结合并应用在运输皮带异常检测，提高了模型提取皮带异常特征的针对性和鲁棒性，并且采用自监督学习无需人工设计特征，提高了检测速度，能够实现实时检测，再有，通过自适应调整阈值来判断皮带数据是否异常，无需人工设置阈值。
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公开(公告)号：CN115876509A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202211504997.5
申请日：2022-11-28
Applicant: 安徽容知日新科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种设备运行数据精准采集方法、计算设备及存储介质，涉及故障监测技术领域。设备包括多个部件，每个部件分别对应一个失效模型，方法包括：对于每个部件，根据所述部件对应的失效模型，来确定所述部件的一个或多个待监测指标；根据所述失效模型，确定所述部件的运行转速对应的转速区间，并根据所述转速区间来确定所述部件的采集时长；基于所述部件的采集时长，采集所述部件的运行数据；基于所述部件的运行数据，计算所述部件的一个或多个待监测指标的指标值，以便根据每个所述部件的一个或多个待监测指标的指标值来定位所述设备的故障。根据本发明的设备运行数据精准采集方法，能实现精准、高效地采集到设备各部件的有效运行数据。
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公开(公告)号：CN119377419A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411908750.9
申请日：2024-12-24
Applicant: 安徽容知日新科技股份有限公司 , 中国科学技术大学
IPC: G06F16/36 , G06F16/35 , G06F40/30 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06F18/10
Abstract: 本申请提供一种图谱构建方法及故障检测方法，涉及设备运维技术领域。图谱构建方法包括：对被测设备的历史信息进行预处理，得到存储数据；基于存储数据进行实体抽取和关联处理，得到知识图谱；对知识图谱进行图谱特征提取，得到第一类特征数据和第二类特征数据；对第一类特征数据和第二类特征数据进行融合处理，得到目标图谱。故障检测方法包括：根据待测设备的待测数据进行时序和/或视觉特征提取，得到待测特征数据；基于待测特征数据在目标图谱中的第二类特征数据中进行筛选，确定第一目标特征；根据第一目标特征对应的目标节点在目标图谱的第三类特征数据中确定第二目标特征，以根据第二目标特征确定故障检测结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117554043A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311506711.1
申请日：2023-11-09
Applicant: 安徽容知日新科技股份有限公司
Abstract: 本申请提供一种气阀监测方法、设备及存储介质，涉及压缩机技术领域，该方法用于监测往复式压缩机气阀故障的监测设备，监测设备包括：振动传感器和温度传感器，振动传感器和温度传感器安装在往复式压缩机的每一个气阀的阀盖位置；方法包括：获取监测设备同步采集的振动数据和温度数据；对振动数据的振动波形进行相位补偿，获得单圈或多圈振动波形；根据单圈或多圈振动波形和温度数据的温度数据变化趋势，确定气阀故障。通过依靠振动监测，能对气阀阀片早期裂纹、气阀顶丝松动等温度表现不敏感故障做到提前预测；气阀采用振动和温度结合的方式监测，提高了气阀故障识别的准确性，可实现对每一个气阀针对性地有效监测和精准定位。
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公开(公告)号：CN116721145A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310994179.6
申请日：2023-08-09
Applicant: 安徽容知日新科技股份有限公司
IPC: G06T7/62 , G06V10/774 , G06T7/11 , G06T7/136 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请提供一种液体介质泄露检测方法、装置、电子设备及存储介质，其中，液体介质泄露检测方法包括：获取待测区域在检测过程中当前时刻的第一图像，并对第一图像进行图像分割，获取第一图像分割结果；其中，第一图像分割结果包括第一液体区域；当待测区域在历史时刻存在液体介质泄漏报警时，获取待测区域在历史时刻的第二图像分割结果；其中，第二图像分割结果包括第二液体区域；计算第一液体区域的第一面积以及第二液体区域面积的第二面积；根据第一面积和第二面积，确定待测区域在当前时刻是否发生液体介质泄露。上述方案通过第一图像和第二图像可以判断当前时刻相较于历史时刻是否发生泄露，从而降低了泄露检测误判率。
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公开(公告)号：CN115985079A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211696185.5
申请日：2022-12-28
Applicant: 安徽容知日新科技股份有限公司
IPC: G08C17/02
Abstract: 本发明公开了一种无线采集方法及系统，涉及设备监测技术领域，方法在无线采集系统中执行以采集设备的运行数据，无线采集系统包括通讯站、与通讯站无线通信连接的无线工况传感器和无线振动传感器，该方法包括：无线工况传感器实时监控所述设备的运行工况，根据所述运行工况生成采集指令，并根据采集周期将所述采集指令发送至通讯站；无线振动传感器根据采集周期，从所述通讯站获取采集指令，根据采集指令采集设备的目标时长的运行数据。根据本发明的无线采集方法，可以基于无线通信连接方式，来实现采集天车、提升机、轧机等间歇性运行工况的设备所需的目标时长的有效数据，节省施工时间和施工成本，在确保采集到有效数据的前提下降低了系统功耗。
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公开(公告)号：CN119598372A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411657917.9
申请日：2024-11-19
Applicant: 安徽容知日新科技股份有限公司
IPC: G06F18/2433 , G06F18/2415 , G06F18/2131 , G06F18/25 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/082 , G06N3/084 , G07C3/00 , G06N3/0985
Abstract: 本发明的实施例提供了一种设备启停状态分类模型训练方法、设备启停状态分类方法、电子设备及存储介质，涉及工业监测技术领域。通过获取机械设备多个样本数据，样本数据按预设频率进行采集，每个样本数据包括同一时刻的磁通波形、振动波形以及机械设备的真实启停状态，对各样本数据进行预处理，得到多个样本集，样本集包括采集时刻连续的多个样本数据，依次将各样本集输入设备启停状态分类模型进行训练，直至设备启停状态分类模型达到预设条件。从而能够使用训练好的设备启停状态分类模型对机械设备的启停状态进行实时监测。
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公开(公告)号：CN118965008B
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411455723.0
申请日：2024-10-18
Applicant: 安徽容知日新科技股份有限公司
IPC: G06F18/214 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06F18/27 , G06N3/0455
Abstract: 本发明的实施例提供了一种轴承剩余使用寿命预测方法、装置、电子设备及存储介质，涉及工业设备健康管理技术领域。通过获取不同工况下第一轴承的以及第二轴承的历史工况信号并进行处理，分别得到时间信号矩阵，对各时间信号矩阵分别进行多维度特征提取并融合，分别得到对应的综合特征分布，分别作为源综合特征分布和目标综合特征分布，将源综合特征分布与目标综合特征分布进行特征对齐，并计算出距离损失，判断距离损失是否符合预设距离损失，若是，使用源综合特征分布对预测回归器进行训练，并对目标综合特征分布进行预测，得到第二轴承的剩余使用寿命。从而使用带标签的第一轴承数据训练模型，使模型可以准确的预测第二轴承的剩余使用寿命。
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