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公开(公告)号：CN115560584B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202211552805.8
申请日：2022-12-06
申请人： 长三角信息智能创新研究院 , 南京凯奥思数据技术有限公司 , 安徽省智研院大数据科技有限公司
IPC分类号： F27B7/42
摘要： 本发明实施例中提供了一种回转窑健康监测方法、装置及电子设备，属于人工智能技术领域，该方法包括：预先设置M×N个桶状分布的温度传感器套筒网格；计算M1的第一温差距离L1；获取所述回转窑在t2时刻的温度矩阵M2，并基于M2中的最低温度值，计算M2的第二温差距离L2；在所述回转窑的回转驱动轮处施加振动源，将所述回转窑控制在w2旋转角位置处于静止状态，获取所述回转窑在t3时刻的温度矩阵M3，计算M3的第三温差距离L3；基于第一温差距离L1、第二温差距离L2、第三温差距离L3和所述形变参数K，计算所述回转窑的健康度。采用本方案，能够提高回转窑健康度监测的准确性。
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公开(公告)号：CN116147700B
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310041649.7
申请日：2023-01-28
申请人： 长三角信息智能创新研究院 , 南京凯奥思数据技术有限公司 , 安徽省智研院大数据科技有限公司
摘要： 本发明实施例中提供了一种辊压机故障识别方法、装置及电子设备，属于人工智能技术领域，该方法包括：将辊压机的旋转平面切分为n个旋转部，每个旋转部的旋转角为360/n度；在辊压机的外表面的驱动轴承处设置振动源，在不同的旋转部通过所述振动源给所述辊压机输入不同频率的振动信号；控制辊压机按照预设的角速度进行旋转，用以确定在不同的旋转部形成的振幅‑偏心转矩曲线；通过查找振幅‑偏心转矩曲线中存在的奇异点，确定所述辊压机的故障类型。采用本方案，能够提前发现辊压机存在的故障。
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公开(公告)号：CN118656804B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202411154541.X
申请日：2024-08-22
申请人： 南京凯奥思数据技术有限公司
IPC分类号： G06F18/27 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/2135 , G01M13/045
摘要： 本发明公开了一种融合降噪、振动与应力波的轴承故障诊断方法及系统，获取轴承表层划痕阶段原始应力波故障信号数据，对每秒应力波信号进行SVMD分解，计算每秒重构信号的加速度有效值、速度有效值、振动冲击值、峭度、应力波能量、应力波脉冲能量和应力波最大峰高；基于SVMD降噪、振动与应力波相融合，并通过PCA降维以及线性回归残差预警的轴承故障诊断。以改善轴承早期振动信号中依靠现有诊断方法计算量复杂、信号源单一且诊断不准确现象。
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公开(公告)号：CN113919237B
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202111286951.6
申请日：2021-11-02
申请人： 南京凯奥思数据技术有限公司
IPC分类号： G06F30/27 , G06F18/2135 , G06F18/2431 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/088 , G06N20/00 , G06F113/06
摘要： 本发明提供了一种风机设备在线工况分割及故障诊断的方法，包括包括模型训练和在线诊断两部分，模型训练包括：获取正常的速度有效值数据集，选出最优通道的最优特征传入备选模型库，得到正常工况判断模型；归纳、收集对应通道的历史故障数据集和对应的标签，进行特征工程，将所得特征传入ARTMAP神经网络模型进行训练，得到故障判断模型；在线诊断包括：实时获取最优通道的具有完整工况的在线数据，并将每段工况数据依次代入正常工况判断模型和故障判断模型，最终输出工况类别和诊断结果。本发明能在线自动分割工况、识别工况类型并判断工况是否存在故障，具有降低对专家的依赖、大大解放人力且判断准确率高等诸多优点。
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公开(公告)号：CN118607890A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202411080682.1
申请日：2024-08-08
申请人： 南京凯奥思数据技术有限公司
IPC分类号： G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06Q50/04 , C21B9/00 , C21B5/00
摘要： 本发明公开了一种基于数据驱动的高炉热风炉排程及高炉煤气平衡优化方法及系统，结合高炉的实时运行数据与历史数据，计算各热风炉初始状态及持续时长；之后根据大高炉内各热风炉换炉控制模式和/或小高炉内各热风炉换炉控制模式，分别进行换炉排程时间操作；基于热风炉换炉排程的时间推演其未来时间每分钟烧炉状态、烧炉数、烧炉数的方差；基于热风炉每分钟烧炉状态对比历史每分钟烧炉状态统计差异率，作为整体换炉执行率；再拆分到每个高炉，作为各高炉换炉的执行率。科学合理精准安排热风炉换炉时间和煤气流量，提高生产调度的灵活性和效率，降低煤气管网压力，从而稳定高炉煤气的消耗。
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公开(公告)号：CN118376410A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410844498.3
申请日：2024-06-27
申请人： 南京凯奥思数据技术有限公司 , 安徽商高大数据技术有限公司
IPC分类号： G01M13/045 , G06F18/15
摘要： 本发明公开了一种基于数据稀释与SVMD分解的轴承故障诊断方法与系统，通过获取轴承的原始加速度信号；运用数据稀释和SVMD分解相结合对加速度信号进行重构；对重构信号进行包络解调，如果轴承特征频率在包络谱上对应的幅值突出，则这个特征频率所对应的轴承部件出现了故障。以改善数据中突跳和工况改变导致幅值变化的问题，同时消除噪声干扰，提高诊断效率和准确性。
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公开(公告)号：CN117993481A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410397368.X
申请日：2024-04-03
申请人： 南京凯奥思数据技术有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于联邦拆分学习的变压器故障诊断方法，包括以下步骤：1）采集变压器运行的历史数据，包括正常数据和故障数据；将采集的数据分为训练集和验证集；2）利用训练集训练变压器故障诊断模型，变压器故障诊断模型为神经网络模型；3）使用训练好的模型进行变压器故障诊断。本发明基于拆分学习的变压器故障诊断方法，故障诊断模型的部分训练在边缘设备的本地进行，不会暴露在网络中，避免了数据的泄露，保护用户隐私。
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公开(公告)号：CN117686226B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410158516.2
申请日：2024-02-04
申请人： 南京凯奥思数据技术有限公司
IPC分类号： G01M13/04 , G01M13/045
摘要： 本发明提供了一种基于能量比和能量和的轴承自动故障诊断方法及系统，通过计算轴承的加速度振动信号经过集合经验模态分解的分量、再经过FFT的能量和，以及计算轴承的加速度振动信号经过FFT的能量和，根据两者的比值筛选分量重构信号，运用轴承部件的能量比诊断轴承部件的故障，实现了自动识别轴承故障的功能。本发明替代了人工诊断，提高了诊断效率和识别结果的准确性，从而提高了系统的可靠性。本发明避免了轴承损坏导致设备停机、造成经济损失的后果。
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