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公开(公告)号：CN110355765A
公开(公告)日：2019-10-22
申请号：CN201910757661.1
申请日：2019-08-16
Applicant: 西安交通大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本公开揭示了一种基于视觉识别的自动跟随避障方法，包括：采集目标图像，根据目标的衣服颜色对目标进行识别和定位；根据所述目标的方位和距离信息规划跟随路径；在跟随过程中实时扫描周边环境信息并在必要时调整跟随路径。本公开还揭示了一种基于视觉识别的自动跟随避障机器人，包括：机器人本体、动力模块、视觉定位模块、控制模块和避障模块。本公开通过采集目标的衣服颜色对目标进行识别并进行定位，不需要被跟随者携带发射源或接收源，并且能够减小电磁波干扰提高跟随精度；以目标的衣服颜色信息为对象，能够降低视觉识别的计算量，提高响应速度；能够根据色块区域大小筛选目标降低跟错概率。
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公开(公告)号：CN113465920A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110639226.6
申请日：2021-06-08
Applicant: 西安交通大学
IPC: G01M13/04 , G01M13/045 , G06F30/17
Abstract: 本发明公开一种云、雾、边缘端协同的轴承状态监测与管理系统及方法，获取轴承运行信号，并进行降噪、特征提取等信号处理，将结果上传至雾端设备，雾端设备根据边缘端上传的信息更新轴承数字孪生模型并进行故障诊断和数模融合的寿命预测，将结果和部分边缘端信息上传至云端，并接受云端发布的定制化轴承故障诊断和寿命预测模型；云端接受雾端信息，进行时空数据索引并为雾端计算定制化轴承故障诊断和寿命预测模型，并提供预知维护方案。本方案克服现有基于大数据技术的轴承运维系统的计算层级较少、功能单一、依赖数据驱动的缺点，为预知维护提供高效的计算架构和准确的诊断预测方案。
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公开(公告)号：CN113435304A
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN202110701101.1
申请日：2021-06-23
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开提取扭振信号的扭振信息的方法、系统、设备及存储介质，方法的主要流程为以能量熵为粒子群优化算法的适应度函数，采用粒子群优化算法实现对变分模态分解算法参数的精确提取；然后将提取到的最优参数代入变分模态分解算法中实现对扭振信号的降噪分解，而后采用相关系数最大的本征模态函数IMF实现对扭振信号的重构，然后对重构的扭振信号进行零点插值，计算出两脉冲之间的间隔，计算出时间差，算出扭振瞬时转速，最后进行包络谱分析，实现对扭振信号特征提取。本发明提出的扭振信号处理方法，通过粒子群优化算法求出变分模态分解算法的参数K和α为最优组合，以此为基础处理扭振信号，能够得到更加准确的扭振信号特征。
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公开(公告)号：CN114118147B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202111365176.3
申请日：2021-11-17
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F18/213 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了基于改进鲸鱼优化VMD的扭振信号瞬时频率特征提取方法，该方法的主要流程为以能量熵为改进鲸鱼优化算法的适应度函数，采用改进鲸鱼优化算法实现对VMD算法参数的精确提取；然后将提取到的最优参数代入VMD算法中实现对扭振信号的降噪分解，而后采用相关系数大的本征模态函数IMF实现对扭振信号的重构，然后对重构的扭振信号进行零点插值，计算出两脉冲之间的间隔，计算出时间差，算出扭振瞬时转速波动，最后进行频谱分析，实现对扭振信号瞬时频率特征提取。本发明提出的扭振信号瞬时频率特征提取，通过改进鲸鱼优化算法求出VMD算法的参数K和α为最优组合，以此为基础处理扭振信号，能够得到更加准确的扭振信号瞬时频率特征。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113435304B
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202110701101.1
申请日：2021-06-23
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F18/213 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开提取扭振信号的扭振信息的方法、系统、设备及存储介质，方法的主要流程为以能量熵为粒子群优化算法的适应度函数，采用粒子群优化算法实现对变分模态分解算法参数的精确提取；然后将提取到的最优参数代入变分模态分解算法中实现对扭振信号的降噪分解，而后采用相关系数最大的本征模态函数IMF实现对扭振信号的重构，然后对重构的扭振信号进行零点插值，计算出两脉冲之间的间隔，计算出时间差，算出扭振瞬时转速，最后进行包络谱分析，实现对扭振信号特征提取。本发明提出的扭振信号处理方法，通过粒子群优化算法求出变分模态分解算法的参数K和α为最优组合，以此为基础处理扭振信号，能够得到更加准确的扭振信号特征。
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公开(公告)号：CN114118147A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111365176.3
申请日：2021-11-17
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了基于改进鲸鱼优化VMD的扭振信号瞬时频率特征提取方法，该方法的主要流程为以能量熵为改进鲸鱼优化算法的适应度函数，采用改进鲸鱼优化算法实现对VMD算法参数的精确提取；然后将提取到的最优参数代入VMD算法中实现对扭振信号的降噪分解，而后采用相关系数大的本征模态函数IMF实现对扭振信号的重构，然后对重构的扭振信号进行零点插值，计算出两脉冲之间的间隔，计算出时间差，算出扭振瞬时转速波动，最后进行频谱分析，实现对扭振信号瞬时频率特征提取。本发明提出的扭振信号瞬时频率特征提取，通过改进鲸鱼优化算法求出VMD算法的参数K和α为最优组合，以此为基础处理扭振信号，能够得到更加准确的扭振信号瞬时频率特征。
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公开(公告)号：CN110355765B
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN201910757661.1
申请日：2019-08-16
Applicant: 西安交通大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本公开揭示了一种基于视觉识别的自动跟随避障方法，包括：采集目标图像，根据目标的衣服颜色对目标进行识别和定位；根据所述目标的方位和距离信息规划跟随路径；在跟随过程中实时扫描周边环境信息并在必要时调整跟随路径。本公开还揭示了一种基于视觉识别的自动跟随避障机器人，包括：机器人本体、动力模块、视觉定位模块、控制模块和避障模块。本公开通过采集目标的衣服颜色对目标进行识别并进行定位，不需要被跟随者携带发射源或接收源，并且能够减小电磁波干扰提高跟随精度；以目标的衣服颜色信息为对象，能够降低视觉识别的计算量，提高响应速度；能够根据色块区域大小筛选目标降低跟错概率。
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公开(公告)号：CN113465920B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202110639226.6
申请日：2021-06-08
Applicant: 西安交通大学
IPC: G01M13/04 , G01M13/045 , G06F30/17
Abstract: 本发明公开一种云、雾、边缘端协同的轴承状态监测与管理系统及方法，获取轴承运行信号，并进行降噪、特征提取等信号处理，将结果上传至雾端设备，雾端设备根据边缘端上传的信息更新轴承数字孪生模型并进行故障诊断和数模融合的寿命预测，将结果和部分边缘端信息上传至云端，并接受云端发布的定制化轴承故障诊断和寿命预测模型；云端接受雾端信息，进行时空数据索引并为雾端计算定制化轴承故障诊断和寿命预测模型，并提供预知维护方案。本方案克服现有基于大数据技术的轴承运维系统的计算层级较少、功能单一、依赖数据驱动的缺点，为预知维护提供高效的计算架构和准确的诊断预测方案。
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公开(公告)号：CN114264329A
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202111606050.0
申请日：2021-12-25
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开一种基于模糊控制的光电编码器振动可靠性测试系统及方法，系统包括可调预紧力整体机架，可调预紧力整体机架上对置式安装柱状堆叠式压电作动器，柱状堆叠式压电作动器的运动部分与编码器测头安装座两侧分别接触，可调预紧力整体支架上设置编码器测头安装座，电容位移传感器安装在可调预紧力整体机架上并与编码器测头保持初始距离；光栅正对编码器测头，光栅连接伺服转台的转动部件；电容位移传感器和柱状堆叠式压电作动器连接上位控制机；本发明所述系统能够高保真地还原光电编码器在真实工况环境所受的振动激励以及光栅旋转动作；本发明对通过实验室可靠性台架试验，主动暴露、激发光栅编码器各种潜在故障。
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