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公开(公告)号：CN119269099A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411557165.9
申请日：2024-11-04
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G01M13/045 , G01M13/04
Abstract: 本发明方法公开了一种基于自适应连续采样的轴承故障检测方法，包括：选择传感器类型、确定传感器安装位置和检测参数；获取同步采集振动数据；重构同步采集振动数据；计算故障特征；判断故障是否出现和自适应调整下次故障检测的转轴每转同步采集数据量。本发明方法在一定可靠性要求下，可以降低轴承故障检测中的数据采集量、减少数据传输、处理和储存费用。
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公开(公告)号：CN119124617A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411233010.X
申请日：2024-09-04
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G01M13/021 , G01M13/028 , G06F18/213 , G06F18/22
Abstract: 本发明公开了基于非同步与同步模糊相似度的齿轮故障特征抽取方法，确定同步数据获取的采样频率、采样长度、齿轮每转内的同步采样点数、嵌入维数m、时间延迟τ、相似容度阈值r；以齿轮转速作为参考，利用振动传感器和转速传感器采集同步振动数据X；根据预先设定的时间延迟τ和嵌入维数m，将同步振动数据进行相空间重构；利用中心化处理方法对相空间P中每个m维向量进行中心化处理，得到振动数据的非同步分量相空间P1；计算非同步分量相空间P1中各m维向量之间的距离；计算非同步模糊相似度；利用同步平均处理方法对相空间P中每个m维向量进行同步平均处理，得到振动数据的同步分量相空间P2；计算同步分量相空间P2中各m维向量之间的距离；计算同步模糊相似度；将非同步模糊相似度和同步模糊相似度作为齿轮故障特征。本发明可用于齿轮故障特征抽取，所抽取的故障特征可以被用于诊断齿轮故障类型。
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公开(公告)号：CN118951880A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411214299.0
申请日：2024-08-31
Applicant: 淮阴工学院
Inventor： 蒋威 , 赵艳青 , 仇璟 , 王旭 , 张雨轩 , 杨静 , 姜羽 , 常绿 , 陈彪 , 朱俊 , 陈刚 , 赵钱 , 张锐 , 许善珍 , 戴建国 , 王程 , 包海涛 , 宋新刚
IPC: B23Q17/09
Abstract: 本发明公开了一种单齿铣削颤振检测方法和装置，方法包括：设置振动传感器和激光转速传感器安装位置，在单齿铣削机床的转轴上设置若干条采样反光条和一条参考反光条；根据振动传感器、激光转速传感器采集的信息，获取单齿铣削机床的转轴一转周期内的中心对称多点采样数据；对获取的中心对称多点采样数据进行预处理得到预处理后的数据；计算预处理后的数据的标准差，检测颤振是否产生，输出检测结果并返回数据采集步骤进行下一轮检测；本发明可以快速检测单齿铣削颤振，并降低颤振检测计算费用。
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公开(公告)号：CN118024021A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202311800622.8
申请日：2023-12-26
Applicant: 淮阴工学院
IPC: B23Q17/12
Abstract: 本发明涉及机械加工状态检测技术领域，公开了一种基于少量测量数据的高速铣削颤振检测方法。本发明方法首先确定振动传感器和转速传感器安装位置、主轴每转采集的数据量n、每个时间窗口的数据长度nm以及颤振阈值T；其次获取周期同步多点采样数据X；再次根据每转内采集的数据量n，将周期同步多点采样数据扩展为m列数据Y；然后对数据Y实施数据挖掘，m列数据两两互减后得到挖掘后的m(m‑1)列数据Z；最后计算m(m‑1)列数据Z的标准差，并将其作为颤振指标与颤振阈值T比较，确定颤振是否出现。本发明通过数据挖掘技术得出更多的新数据，缩短了颤振检测的时间延迟，提高了颤振检测可靠性与实时性。
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公开(公告)号：CN118003145A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410006506.7
申请日：2024-01-02
Applicant: 淮阴工学院
Abstract: 本发明公开了一种基于余弦相似度的高速铣削颤振检测方法，确定主轴每转内采集的周期同步多点采样点数、转数、相空间重构的时间延迟、嵌入维数以及颤振阈值；利用振动传感器和转速传感器采集高速铣削加工周期同步多点采样振动数据；归一化周期同步多点采样振动数据；将归一化后的周期同步多点采样振动数据进行相空间重构；计算相空间中相邻轨道之间的余弦相似度及所有余弦相似度绝对值的平均值；将所得平均值与预先设定的阈值对比，当平均值大于阈值时，则认为高速铣削加工过程中已经产生颤振；反之，则认为铣削加工过程没有出现颤振。本发明所设计的颤振指标对颤振较敏感，并具有较低的计算复杂度，能够用于高速铣削微弱颤振的实时监测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115765040A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211437126.6
申请日：2022-11-16
Applicant: 淮阴工学院
Abstract: 本发明公开了一种智能光伏双层优化寻优调控方法及系统，提出一种双层优化策略，第一层优化包括光伏太阳能板组、预测模型、电传感器，第二层优化包括DC‑DC转换器、MPPT控制器、智能算法控制器、电传感器、负载端、电池组，此外还包括变压器、防逆流装置、电网。光伏太阳能板组经模型预测算法得到光伏出力；同时经DC‑DC变换器改变电流输出，经MPPT控制器结合智能算法控制模块追踪最大功率点；利用电传感器来测量最大功率点对应的电流和电压值。较传统光伏功率调控器相比，本发明提出的最大功率跟踪方法可以大幅度提高跟踪速度和可靠性，使负载端保持最大功率出力，提高能源的最大利用率，同时结合电池组可以稳定输出功率、缓冲、平滑电力负载需求。
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公开(公告)号：CN119269100A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411557211.5
申请日：2024-11-04
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G01M13/045 , G01M13/04
Abstract: 本发明属于故障检测领域，公开了一种基于自适应数据获取的电机轴承故障实时检测方法。本发明方法包括：确定振动传感器和转速传感器安装位置、设置检测参数；获取N组周期同步单点采样数据Y；分别计算数据Y中N组周期同步单点采样数据的标准差；判断故障是否产生和实现自适应数据获取。本发明通过自适应数据获取，在保证故障检测可靠性的情况下，降低了数据采集量，降低了数据采集、数据传输和数据处理费用。
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公开(公告)号：CN119023250A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411233079.2
申请日：2024-09-04
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G01M13/021 , G01M13/028 , G06F18/213 , G06F18/22 , G06F18/10
Abstract: 本发明公开了一种齿轮故障特征抽取方法，确定同步数据获取的采样频率、采样长度、齿轮每齿周期内的同步采样点数M、粗粒化尺度s、分辨率因子L、嵌入维数m、时间延迟τ、相似容度阈值r；以齿轮转速作为参考，利用振动传感器和转速传感器采集同步振动数据X；根据预先设定的粗粒化尺度s对同步振动数据X进行粗粒化处理，得到粗粒化处理后的同步振动数据Y；根据预先设定的分辨率因子L、时间延迟τ和嵌入维数m，重构同步振动数据Y的相空间P；中心化处理相空间P中的每个m维向量，得到非同步分量的相空间P1，根据相空间P和P1得到同步分量的相空间P2；分别计算非同步分量相空间P1和同步分量相空间P2中各m维向量之间的距离；分别计算多尺度多分辨率非同步和同步模糊相似度；将多尺度多分辨率非同步模糊相似度和多尺度多分辨率同步模糊相似度作为齿轮故障特征。本发明可用于齿轮故障特征抽取，所抽取的故障特征可以被用于诊断齿轮故障类型。
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公开(公告)号：CN118991469A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411118181.8
申请日：2024-08-15
Applicant: 淮阴工学院 , 无锡索亚特试验设备有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于气液热耦合模型的锂离子电池高效充电方法及系统，包括六个步骤：步骤一：构建锂离子电池气液动力学模型；步骤二：构建锂离子电池产热模型；步骤三：构建锂离子电池热损失模型；步骤四：构建气液热耦合模型；步骤五：提出基于遗传算法的锂离子电池高效充电方法；步骤六：开发基于锂离子电池高效充电方法的充电系统。本发明的气液动力学模型具有待辨识参数少，精度高的特点，便于在嵌入式系统中实现；气液热耦合模型全面的反映了锂离子电池的气液动力学、产热和热损失过程，能够很好的模拟锂离子电池的电、热和能量损失行为；基于遗传算法与气液热耦合模型的锂离子电池高效充电方法具有全局优化、快速收敛、高鲁棒性的优势；基于气液热耦合模型的锂离子电池高效充电方法及系统优化的电池充电电流，显著降低锂离子电池充电过程的温度升高与能量损失，并提升热安全性。
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公开(公告)号：CN118090212B
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410007749.2
申请日：2024-01-02
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G01M13/045 , G06F18/2134
Abstract: 本发明公开了一种基于非同步熵的滚动轴承早期故障检测方法，确定同步数据获取的采样频率、相空间重构的时间延迟τ和嵌入维数m、相似容度阈值r以及故障阈值T；利用振动传感器和转速传感器采集同步振动数据；根据预先设定的时间延迟τ和嵌入维数m，将同步振动数据进行相空间重构；利用中心化处理方法对相空间中每个m维向量中心化处理；计算中心化处理后相空间中所有m维向量数据的二阶矩、各轨道之间的距离及所有m维及m+1维向量之间的相似度；计算非同步熵值；如果非同步熵NSE大于阈值T，则认为滚动轴承早期故障已出现，反之滚动轴承为正常状态。本发明可用于滚动轴承早期故障的检测；且可以更加精确快速地检测滚动轴承的早期故障。
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