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公开(公告)号：CN109374293A
公开(公告)日：2019-02-22
申请号：CN201811265115.8
申请日：2018-10-29
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01M13/021 , G01M13/028
Abstract: 本发明公开一种齿轮故障诊断方法，将广义线性Chirplet(调频小波)变换算法得到的时频图上的故障频率和循环周期判断出故障齿轮的位置，用于齿轮故障源的定位；同时将时域、频域和小波能量特征指标用于故障齿轮振动信号的特征提取，获取更加精细故障信息，利用粒子群优化的支持向量机对优化后的特征进行分类。通过将齿轮故障源定位和故障类型的识别相结合，能够提高诊断效率和增加识别精度，实现了齿轮故障的完整诊断。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109933922B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN201910206309.9
申请日：2019-03-19
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F30/20 , G01N33/20 , G06F119/14
Abstract: 本发明为一种矩形金属薄板直线穿透裂纹的识别方法，应用于机械装备系统的金属薄板裂纹损伤识别，本方法首先用传感器测量待测裂纹金属板受力后的侧边上某些点的位移信息，根据实测板的实际尺寸建立仿真板坐标系，并用拉丁超立方采样法生成近似模型位置值；然后用水平集法确定仿真板等参单元的类型，并用扩展有限元法修改不同等参单元的加强函数以计算仿真板的不同等参单元的位移模式。接着依次计算各位置值对应点的位移，并以此为基础建立径向基近似模型(RBF)。最后根据实测板受力后的位移信息使用粒子群算法在近似模型中识别实测板裂纹的首尾坐标。本发明所用近似模型，降低了仿真问题中的计算量，减少计算成本，耗时短结果精确。
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公开(公告)号：CN109596349B
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN201811488155.9
申请日：2018-12-06
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01M13/028
Abstract: 本发明公开一种基于VMD和PCT的减速器故障诊断方法，选择VMD(变分模态分解)算法得到的特征最明显的模态分量作为PCT(多项式调频小波变换)的输入，分别得到齿轮时频图和轴承时频图；由齿轮时频图上的故障频率和循环周期判断出故障齿轮的位置，用于齿轮故障源的定位；同时以明显周期性时频带的条数为依据，给出齿轮故障严重程度的判定结果；由轴承时频图上的循环周期确定出轴承故障的类型；通过齿轮诊断和轴承诊断相结合，提高诊断效率和增加识别精度，实现了减速器的完整诊断。
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公开(公告)号：CN109933922A
公开(公告)日：2019-06-25
申请号：CN201910206309.9
申请日：2019-03-19
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明为一种矩形金属薄板直线穿透裂纹的识别方法，应用于机械装备系统的金属薄板裂纹损伤识别，本方法首先用传感器测量待测裂纹金属板受力后的侧边上某些点的位移信息，根据实测板的实际尺寸建立仿真板坐标系，并用拉丁超立方采样法生成近似模型位置值；然后用水平集法确定仿真板等参单元的类型，并用扩展有限元法修改不同等参单元的加强函数以计算仿真板的不同等参单元的位移模式。接着依次计算各位置值对应点的位移，并以此为基础建立径向基近似模型(RBF)。最后根据实测板受力后的位移信息使用粒子群算法在近似模型中识别实测板裂纹的首尾坐标。本发明所用近似模型，降低了仿真问题中的计算量，减少计算成本，耗时短结果精确。
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公开(公告)号：CN109596349A
公开(公告)日：2019-04-09
申请号：CN201811488155.9
申请日：2018-12-06
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01M13/028
Abstract: 本发明公开一种基于VMD和PCT的减速器故障诊断方法，选择VMD(经验模态分解)算法得到的特征最明显的模态分量作为PCT(多项式调频小波变换)的输入，分别得到齿轮时频图和轴承时频图；由齿轮时频图上的故障频率和循环周期判断出故障齿轮的位置，用于齿轮故障源的定位；同时以明显周期性时频带的条数为依据，给出齿轮故障严重程度的判定结果；由轴承时频图上的循环周期确定出轴承故障的类型；通过齿轮诊断和轴承诊断相结合，提高诊断效率和增加识别精度，实现了减速器的完整诊断。
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公开(公告)号：CN109520738A
公开(公告)日：2019-03-26
申请号：CN201811250171.4
申请日：2018-10-25
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01M13/045 , G06F17/14
Abstract: 本发明公开一种基于阶次谱和包络谱的旋转机械滚动轴承故障诊断方法，从宏观上采集轴承在整个变转速运行过程中的变转速信号，并对其采用阶次谱的方法初步确定故障的有无及可能存在的故障类型；再从微观上截取采集轴承在整个变转速运行过程中的某一段恒定转速信号，并对其采用包络谱的方法验证故障的类型是否正确，作为阶次谱方法诊断结果的补充；最终结合阶次谱和包络谱的诊断结果，得到最终的诊断结论，从而避免了单一诊断结果受干扰的影响，提高了诊断的精度。
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