三相卧螺离心机运行状态参数采集与故障诊断方法

    公开(公告)号:CN118503882A

    公开(公告)日:2024-08-16

    申请号:CN202410922912.8

    申请日:2024-07-10

    Applicant: 无锡学院

    Abstract: 本发明提供一种三相卧螺离心机运行状态参数采集与故障诊断方法,涉及离心机诊断技术领域,本发明采集三相卧螺离心机幅度时序数据,温度时序数据和噪声时序数据;对采集数据进行特征提取得到幅度时域特征数据、振动频域特征数据、温度时域特征数据和噪声时域特征数据。通过振动、温度和噪声的时域特征数据生成振动异常系数、温度异常系数和噪声异常系数。根据振动异常系数与振动频域特征数据生成不平衡故障系数;根据振动异常系数与温度异常系数生成润滑故障系数;根据振动异常系数与噪声异常系数生成磨损故障系数。将不平衡故障系数、润滑故障系数和磨损故障系数与预设的阈值进行比较,根据比较结果诊断故障类型。

    一种多智能体协同任务分配策略及其实施方法及系统

    公开(公告)号:CN118396337A

    公开(公告)日:2024-07-26

    申请号:CN202410815102.2

    申请日:2024-06-24

    Applicant: 无锡学院

    Abstract: 本发明提供一种多智能体协同任务分配策略及其实施方法及系统,涉及任务分配技术领域,本发明将多智能体任务分解成多个子任务,计算每个智能体的效率指数,根据智能体的效率使用匈牙利算法为每个子任务分配一个匹配度最高的智能体模块,同时采用KQML通信框架进行智能体之间的信息传输。本发明在任务分配时综合考量了全局的子任务与智能体模块,保证每个智能体模块均能匹配到与其效率指数最合适的子任务,避免了资源浪费或过剩。

    一种人工智能驱动的起重机自适应抗干扰控制方法及系统

    公开(公告)号:CN118992831B

    公开(公告)日:2025-05-06

    申请号:CN202411466991.2

    申请日:2024-10-21

    Applicant: 无锡学院

    Abstract: 本发明提供一种人工智能驱动的起重机自适应抗干扰控制方法及系统,起重机自适应抗干扰控制技术领域,本发明首先收集多组起重机工作时的历史数据,构成历史数据集,并按比例将其分为训练集与验证集,使用神经网络构建起重机干扰预测模型,使用训练集和验证集对模型进行训练优化,生成摆动干扰预测模型,实时采集起重机工作时的各种数据,使用摆动干扰预测模型预测摆动干扰系数,通过重物质量、重物横截面积、风速和空气密度生成风力干扰系数;通过吊臂振动频率和幅值生成振动干扰系数;通过上述干扰系数调节系统增益,然后通过增益控制控制器输出,以达到自适应抗干扰的目的。

    一种多传感器数据融合的设备故障诊断方法及系统

    公开(公告)号:CN119917958A

    公开(公告)日:2025-05-02

    申请号:CN202510412846.4

    申请日:2025-04-03

    Applicant: 无锡学院

    Abstract: 本发明提供一种多传感器数据融合的设备故障诊断方法及系统,涉及设备故障诊断技术领域,本发明通过多传感器数据融合的方法,显著提高了设备故障诊断的准确性和可靠性。具体而言,本发明从图像、温度多个传感器数据中提取特征,并通过特征融合生成设备故障特征指数,从而实现对设备故障的预测诊断,通过采集关键部位的温度数据以及工作图像,对工作图像进行相关性分析,生成反映设备工作图像的图像纹理特征评估指数,对温度数据进行相关性处理,生成反映设备温度特征值的温度特征评估指数,并对温度特征评估指数和图像纹理特征评估指数进行相关性分析,生成设备故障特征指数,从而输出可能性最高的故障类型。

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