一种轴承振动信号的稀疏重构方法及其系统

    公开(公告)号:CN113820133B

    公开(公告)日:2022-07-12

    申请号:CN202111142727.X

    申请日:2021-09-28

    Abstract: 本发明公开了一种轴承振动信号的稀疏重构方法及其系统,其方法包括:同时获取轴承N个通道的振动信号,N≥2;分别对每个通道的振动信号进行稀疏分解,得到N个稀疏信号;对N个稀疏信号进行融合得到稀疏重构信号,对稀疏重构信号行包络谱分析,识别故障特征频率。通过获取多个通道的振动信号并转换为稀疏信号,将多个通道的稀疏信号进行融合,形成稀疏重构信号,稀疏重构信号中保留了所有通道中的故障特征成分,然后通过包络谱分析,识别故障特征频率,由此避免了单个通道稀疏信号中可能存在故障成分缺失的问题,提高故障检测精度。

    一种轴承故障检测方法及系统

    公开(公告)号:CN113702044A

    公开(公告)日:2021-11-26

    申请号:CN202110931039.5

    申请日:2021-08-13

    Abstract: 本发明公开了一种轴承故障检测方法及系统,该方法包括:获取N个通道的振动信号,N≥2;以具有不同窗长值的K个窗函数分别对每个通道的振动信号进行短时傅里叶变换,得到N*K组二维时频分布信号,K≥2;将每组二维时频分布信号转换为一维数据,形成N*K维矩阵;对所述N*K维矩阵进行流形学习以去除噪声并提取故障特征,降低矩阵维度,得到低维数据;将低维数据的第一维数据转换为有效时频分布信号,根据有效时频分布信号分析故障瞬态脉冲特征。通过对轴承多通道振动信号进行不同窗长参数下的短时傅里叶变换构造高维时频分布信号,然后采用流形学习提取低维时频流形,可以去除时频域中的噪声,凸显故障瞬态脉冲成分,从而有效检测出轴承故障。

    一种基于方向场估计的非局部均值滤波方法

    公开(公告)号:CN102737230A

    公开(公告)日:2012-10-17

    申请号:CN201210166669.9

    申请日:2012-05-25

    Abstract: 本发明公开了一种基于方向场估计的非局部均值滤波方法,包括以下步骤:接收一幅离散噪声指纹图像,并建立离散噪声指纹图像中像素块的方向场估计模型,基于方向场估计模型对离散噪声指纹图像进行非局部均值滤波,以获得最终的去噪指纹图。本发明能够解决现有方法中存在的对噪声的抑制性能不强、鲁棒性差的问题,提高指纹图像中纹路间的对比度,并保护指纹图像中的特征信息不被破坏。

    一种轴承振动信号的稀疏重构方法及其系统

    公开(公告)号:CN113820133A

    公开(公告)日:2021-12-21

    申请号:CN202111142727.X

    申请日:2021-09-28

    Abstract: 本发明公开了一种轴承振动信号的稀疏重构方法及其系统,其方法包括:同时获取轴承N个通道的振动信号,N≥2;分别对每个通道的振动信号进行稀疏分解,得到N个稀疏信号;对N个稀疏信号进行融合得到稀疏重构信号,对稀疏重构信号行包络谱分析,识别故障特征频率。通过获取多个通道的振动信号并转换为稀疏信号,将多个通道的稀疏信号进行融合,形成稀疏重构信号,稀疏重构信号中保留了所有通道中的故障特征成分,然后通过包络谱分析,识别故障特征频率,由此避免了单个通道稀疏信号中可能存在故障成分缺失的问题,提高故障检测精度。

    超声联合心电监测系统及其工作方法

    公开(公告)号:CN112674797A

    公开(公告)日:2021-04-20

    申请号:CN202110005548.5

    申请日:2021-01-05

    Abstract: 本发明属于医用设备技术领域,具体公开了超声联合心电监测系统及其工作方法。超声联合心电监测系统,包括监测器,监测器包括基体和监测控制盘。监测控制盘,设置于基体下侧,其设有心电监测机构,设有一端连接有心电贴的心电监测线。工作方法,根据人体不同体型,使卡头在调节机构中滑动,调节一个或两个超声监测器位置,实现任意两个超声监测器之间间距调整;通过拉拽心电贴将心电监测线从绕线机构拉出,将心电贴贴在人体;通过电路连接机构与监测控制器通讯连接。本发明通过调节件和超声监测器配合,能够实现多个超声贴排布、间距的调整,适应不同的人体体型;将心电和超声设备进行联合,能够在心电监测的过程中实现超声显影的实时监测。

    一种斑点噪声污染图像的非局部均值滤波方法

    公开(公告)号:CN102750675B

    公开(公告)日:2014-08-27

    申请号:CN201210176337.9

    申请日:2012-05-31

    Abstract: 本发明公开了一种斑点噪声污染图像的非局部均值滤波方法,包括以下步骤:通过脉冲发送皮层模型迭代计算斑点噪声污染图像的神经元点火状态图序列,由神经元点火状态图序列抽取Renyi熵向量,基于Renyi熵向量对斑点噪声污染图像进行非局部均值滤波,以得到去噪后的灰度值。本发明可以从含斑点噪声的图像中提取出旋转、平移和缩放不变性,比传统的方法能够利用更多的图像信息来进行去噪,此外,本发明能够更加合理地计算两个图像像素块之间的相似度,并能明显抑制图像噪声,提高图像的峰值信噪比,从而更有效地保护了图像的细节信息。

    一种轴承故障检测方法及系统

    公开(公告)号:CN113702044B

    公开(公告)日:2022-04-19

    申请号:CN202110931039.5

    申请日:2021-08-13

    Abstract: 本发明公开了一种轴承故障检测方法及系统,该方法包括:获取N个通道的振动信号,N≥2;以具有不同窗长值的K个窗函数分别对每个通道的振动信号进行短时傅里叶变换,得到N*K组二维时频分布信号,K≥2;将每组二维时频分布信号转换为一维数据,形成N*K维矩阵;对所述N*K维矩阵进行流形学习以去除噪声并提取故障特征,降低矩阵维度,得到低维数据;将低维数据的第一维数据转换为有效时频分布信号,根据有效时频分布信号分析故障瞬态脉冲特征。通过对轴承多通道振动信号进行不同窗长参数下的短时傅里叶变换构造高维时频分布信号,然后采用流形学习提取低维时频流形,可以去除时频域中的噪声,凸显故障瞬态脉冲成分,从而有效检测出轴承故障。

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