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公开(公告)号：CN115629020A
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202211299630.4
申请日：2022-10-24
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于油液磨粒监测领域，特别涉及一种采用U型通道回流油路磨粒检测装置的信号检测方法，装置包括感应式磨粒检测传感器；感应式磨粒检测传感器包括U型管检测组件、激励线圈、铁芯、两个检测线圈、两个油管锁紧装置以及两个磁极；采集油液的两个检测信号，根据检测信号初步估算磨粒运动的速率，并设置低通滤波的截止频率；根据截止频率对检测信号进行滤波处理，对滤波后的信号进行降噪处理，得到两个新的检测信号，根据新的检测信号估算磨粒的体积大小；本发明在油液磨粒监测中能够依据采集的磨粒信号时延精确的计算出油液铁磁性磨损颗粒的实时运动速度，并利用多维最小均方算法实现信号自适应降噪，并实现磨粒信号识别和磨粒大小估计。
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公开(公告)号：CN119760411A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411829377.8
申请日：2024-12-12
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F18/2131 , G01N15/1031 , G06F18/10 , G06F18/22 , G07C3/00
Abstract: 本发明属于油液磨粒监测技术领域，具体涉及一种基于差分信号选带自适应滤波的磨粒特征提取方法，包括对油液磨粒信号进行共模抑制得到待检测差分信号；通过正交小波基函数对待检测差分信号进行小波包分解得到多分解尺度特征向量；计算每一分解尺度上的相似度指标，提取目标尺度特征向量；采用改进最小均方根自适应滤波器对目标尺度特征向量进行处理得到滤波向量；对置零向量和滤波向量进行小波重构得到降噪信号；将降噪信号划分为多个片段，计算每一片段的复合辨识指标；根据复合辨识指标计算每一片段的权重，所有片段进行加权得到油液磨粒特征信号提取结果；本发明提升磨粒信号信噪比，具有更强的自适应能力，有助于提升油液磨粒特征的精准检测。
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公开(公告)号：CN119961662A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510062629.7
申请日：2025-01-15
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F18/2134 , G06F18/2321 , G06F18/25
Abstract: 本发明属于传感器与信号处理领域，具体涉及一种加权熵融合谱与概率迭代聚类的脉冲信号分离方法；包括：获取磨粒感应电压信号并得到仿真脉冲特征信号；对仿真脉冲特征信号进行分割并获取每个信号片段的原始正交分量；根据信号片段计算加权熵融合度量向量和全局依赖性表征向量；对由拼接加权熵融合度量向量和全局依赖性表征向量得到的二维特征编码矩阵进行信号降维，得到信号类别精准表征向量；对信号类别精准表征向量进行概率迭代聚类，得到信号片段序列聚类结果；分别聚合信号片段序列聚类结果中每个类的原始正交分量，得到信号分离谱；根据信号分离谱进行正交分量重构，得到脉冲特征信号；本发明可可自适应地实现较低信噪比下规则脉冲信号与噪声成分的分离。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119714370A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411847790.7
申请日：2024-12-16
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及传感器技术领域，特别涉及一种集成定位与压力检测的三电极传感器及其制造方法，包括依次相连的电阻定位单元、垫片、压电单元、封装层；其中，电阻定位单元用于检测受力的位置；两个垫片的上部分别连接于电阻定位单元的边缘，两个垫片的下部分别于连接压电单元的边缘，使得电阻定位单元和压电单元形成空腔结构；压电单元用于检测受力的大小；本发明中的传感器可以同时采集压力位置与压力大小，具有结构简单、信号独立、性能稳定的特点，在柔性传感、医疗器械以及机器人抓取等多个前沿领域具有极大的应用潜力。
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公开(公告)号：CN116660116A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310627340.6
申请日：2023-05-31
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G01N15/06 , G06F18/213 , G06F18/22
Abstract: 本发明属于油液磨粒信号检测领域，具体涉及一种基于噪声相关性的磨粒信号提取方法，包括安装感应式磨粒检测传感器，采集检测信号和参考信号；对检测信号和参考信号滤波得到检测低频谐波和参考低频谐波，并将其均分为L段检测波和L段参考波，计算检测波与其对应参考波的波形相似度；筛选出不大于波形相似阈值的波形相似度，将其对应片段位置标记为疑似磨粒信号片段位置；检测信号和参考信号相减后进行低通滤波得到初步降噪信号；并根据疑似磨粒信号片段位置提取得到预处理片段；提取预处理片段的数值特征，建立理想磨粒信号；计算片段匹配度并设定阈值，排除低于阈值的片段，同时完成磨粒信号的提取与计数；本发明可以稳定的分割出磨粒信号。
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公开(公告)号：CN119377737A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411429563.2
申请日：2024-10-14
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F18/24 , G06N3/0464 , G06F18/213 , G06F18/10
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络和信号矩阵化的油液磨粒特征识别方法，该方法首先使用感应式磨粒检测传感器对润滑油进行实时数据采集，获得待处理原始信号，对检测信号进行谐波参数估计与磨粒中心频率估计，根据传感器输出信号数学模型仿真检测信号模型，使用仿真信号模型生成多组仿真磨粒信号并根据磨粒中心频率设置参数，进行低通滤波和谐波干扰抑制；本发明所提的算法相比于传统算法可以更进一步提升磨粒信号的信噪比，探索了深度学习技术在感应式磨粒传感器信号处理与特征提取方面的应用，并且提出了可靠的数据处理策略与完整的新型磨粒检测运行框架，实现有效的磨粒电压特征提取，满足感应式磨粒传感器的实际运行需要。
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公开(公告)号：CN119004200A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411009764.7
申请日：2024-07-26
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F18/241 , G06N3/0464 , G06F18/10 , G06F18/2131
Abstract: 本发明属于油液磨粒监测技术领域，具体涉及一种基于融合注意力模块与平行卷积网络的磨粒信号辨识方法，包括：利用感应式油液磨粒检测信号精准模型，建立可调特征参数组与仿真数据生成方法，获取神经网络模型训练数据对神经网络模型训练；利用训练后的神经网络最终得到磨粒信号辨识结果。本发明所提的一种基于融合注意力模块与平行卷积网络的磨粒信号辨识方法，可在避免目标信号特征畸变的同时结合深度学习技术进行快速与准确地磨粒特征识别与分类；此外，使用卷积神经网络实现磨粒特征提取，避免了因使用传统特征提取算法所需面对的各特征值阈值选取困难等问题，降低了对使用者对信号处理领域专业知识的要求。
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公开(公告)号：CN115859087A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211625240.1
申请日：2022-12-16
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F18/213 , G06F18/24 , G06F18/10 , G06F123/00
Abstract: 本发明属于油液磨粒监测技术领域，具体涉及一种基于分割熵的油液磨粒特征信号提取方法；该方法包括采用润滑油磨粒监测系统进行实时数据采集，获得待处理原始信号；对待处理原始信号进行低通滤波和谐波干扰抑制得到预处理信号；用滑动窗口对预处理信号进行划分得到时域序列段集合；计算时域序列段集合对应的分割熵集合并进行处理得到归一化分割熵；采用归一化分割熵的经验累积分布进行曲线拟合得到自适应阈值，通过自适应阈值对样本信号进行分割得到非零离散时域片段；利用目标信号特征识别指标排除残余噪声干扰，得到最终的油液磨粒特征信号提取结果；本发明能够实现背景噪声抑制的同时，保护微小磨粒感应信号的形态特征不被破坏。
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