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公开(公告)号：CN110147637B
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN201910484550.8
申请日：2019-06-05
Abstract: 基于小波及谐波成分贪婪稀疏识别的碰摩故障诊断方法，涉及机械故障诊断方法。首先采用冗余二代小波包变换对信号进行多尺度分解；从各尺度的子空间信号中强调幅信号；对选取子空间进行加汉宁窗傅里叶变换，根据能量集中原则将信号划分为若干个谐波成分；采用谐波参数的贪婪稀疏识别算法对幅值、频率和相位参数进行迭代式精确识别；通过谐波参数构造子空间的降噪信号；通过希尔伯特包络解调可以精确获取子空间的瞬时幅值和瞬时频率信息从而诊断转子系统的碰摩故障。具有精确的平移不变性、线性相位特性。可以避免分解过程的模式破裂现象，通过迭代法不断提高参数的识别精度，通过瞬时幅值及瞬时频率的周期性突变诊断转子系统的碰摩故障。
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公开(公告)号：CN110046476B
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN201910484552.7
申请日：2019-06-05
IPC: G06F30/17 , G06K9/00 , G01M13/045
Abstract: 滚动轴承故障的三元二进分形小波稀疏诊断方法，涉及一种机械故障诊断方法。采用有限冲击响应滤波器组对振动加速度信号进行了多尺度迭代分解，得到3·2J‑1个小波子空间。通过单位脉冲函数测试各子空间的响应函数，通过计算响应函数频谱能量重心对各小波子空间进行重新排序。在各尺度上，通过非端点相邻子空间的相加构造过渡子空间，从而实现了新的三元二进分形小波“频率‑尺度”划分网格。为了对各子空间中潜在的周期性冲击故障特征进行自适应定量识别提出了周期稀疏性评价指标，用于计算子空间信号包络解调幅值谱上各特征频率倍频能量占信号总能量比重。周期稀疏特征指标的最大值所对应的特征频率即可确定故障的类型及位置。
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公开(公告)号：CN110147637A
公开(公告)日：2019-08-20
申请号：CN201910484550.8
申请日：2019-06-05
Abstract: 基于小波及谐波成分贪婪稀疏识别的碰摩故障诊断方法，涉及机械故障诊断方法。首先采用冗余二代小波包变换对信号进行多尺度分解；从各尺度的子空间信号中强调幅信号；对选取子空间进行加汉宁窗傅里叶变换，根据能量集中原则将信号划分为若干个谐波成分；采用谐波参数的贪婪稀疏识别算法对幅值、频率和相位参数进行迭代式精确识别；通过谐波参数构造子空间的降噪信号；通过希尔伯特包络解调可以精确获取子空间的瞬时幅值和瞬时频率信息从而诊断转子系统的碰摩故障。具有精确的平移不变性、线性相位特性。可以避免分解过程的模式破裂现象，通过迭代法不断提高参数的识别精度，通过瞬时幅值及瞬时频率的周期性突变诊断转子系统的碰摩故障。
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公开(公告)号：CN110046476A
公开(公告)日：2019-07-23
申请号：CN201910484552.7
申请日：2019-06-05
IPC: G06F17/50 , G06K9/00 , G01M13/045
Abstract: 滚动轴承故障的三元二进分形小波稀疏诊断方法，涉及一种机械故障诊断方法。采用有限冲击响应滤波器组对振动加速度信号进行了多尺度迭代分解，得到3·2J-1个小波子空间。通过单位脉冲函数测试各子空间的响应函数，通过计算响应函数频谱能量重心对各小波子空间进行重新排序。在各尺度上，通过非端点相邻子空间的相加构造过渡子空间，从而实现了新的三元二进分形小波“频率-尺度”划分网格。为了对各子空间中潜在的周期性冲击故障特征进行自适应定量识别提出了周期稀疏性评价指标，用于计算子空间信号包络解调幅值谱上各特征频率倍频能量占信号总能量比重。周期稀疏特征指标的最大值所对应的特征频率即可确定故障的类型及位置。
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公开(公告)号：CN113175875A
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN202110613700.8
申请日：2021-06-02
Applicant: 厦门大学 , 成都邦普切削刀具股份有限公司
IPC: G01B11/00
Abstract: 一种基于线激光挤压成型凸模刃口磨损测量装置与方法，涉及硬质合金可转位刀片粉末冶金制造。将测量装置放在压机工作台上，凸模刃口与测量装置物镜的十字标线的中心接触；一字线激光沿凸模轴线45度角照射凸模刃口、底面及侧面；工业相机采集凸模在激光照射下的图像，将数字图像传输至控制与数据处理模块；对图像以一字激光斑为对称线裁剪，保留纵向条带；裁剪后的图像进行阈值分割；以平行于一字光斑方向为列，垂直于一字光斑方向为行，统计各行内光斑像素数；将行内光斑像素数等间隔划分为n个等级，将n个等级的行数输入训练好的神经网络模型，得出凸模刃口的磨损数值。结构紧凑，操作简单，提升便捷性和时间效率；简化光路，具有高鲁棒性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112327234A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202011181862.0
申请日：2020-10-29
Applicant: 厦门大学 , 成都邦普切削刀具股份有限公司
IPC: G01R35/00
Abstract: 可转位刀具切削动态信号的工频干扰高精度补偿方法，涉及机械动态信号的分析及处理方法。首先对所采集的振动信号进行快速傅里叶变换；对工频成分50Hz附近的两条谱线采用基于矩形窗的主动移频比值型频谱校正方法进行频率粗略估计；再利用粗估计频率为中心对称分布且具有单位频率间隔的一对谱线进行频率二次估计；按二次估计的频率对原数据进行近似整周期采样截断，减小FFT后的频谱形状畸变；对截断后的信号进行高精度高密度插值，减小FFT中有限求和代替积分的计算原理误差；对近似整周期的高密度采样信号应用改进的主动移频比值型频谱校正方法进行工频成分的谐波参数识别，并构造补偿信号对原始信号中的工频干扰进行抑制。
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公开(公告)号：CN115935831A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202310059645.1
申请日：2023-01-17
Applicant: 第一拖拉机股份有限公司 , 厦门大学
Inventor： 李锋军 , 王洪斌 , 高鸣 , 蓝启鑫 , 姚斌 , 陈彬强 , 谢富明 , 曹新城 , 张雷雷 , 卿涛 , 王雷飞 , 张冰冰 , 贾辉 , 高存贞 , 韩丽 , 张举 , 常喜萍 , 张晨晨 , 薛一刚 , 李鹏 , 郭振杰
IPC: G06F30/27 , G06N3/088 , G06N3/084 , G06N3/0455
Abstract: 一种深度基向量编码网络及零部件故障预警方法，属于故障诊断与设备健康运维领域。深度基向量编码网络由压缩编码器、深度基向量编码模块和扩张解码器组成，深度基向量编码模块将深度特征向量编码为深度基向量的线性组合。一种零部件故障预警方法，步骤包括：使用零部件服役早期的数据样本训练深度基向量编码网络，将训练好的压缩编码器和深度基向量编码模块组合成深度线性分解机；在零部件继续服役的过程中，将监测数据样本输入深度线性分解机，将数据样本表示为深度线性空间的坐标点；最后根据各数据样本在深度线性空间距离均值点的欧氏距离判别数据样本是否异常；若数据样本背叛别为异常点，则判定故障发生。
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公开(公告)号：CN106382886B
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201610924198.1
申请日：2016-10-24
Applicant: 厦门大学
IPC: G01B11/00
Abstract: 一种用于可转位刀片加工在线检测装置及方法，涉及磨床。所述用于可转位刀片加工在线检测装置设有上下摄像头，上下摄像头安装于磨床夹具系统中的驱动头所在的机架端面，上下摄像头的安装位置对称于B轴轴线，上下摄像头中心连线垂直于磨床A轴，在机架位置安装吹气装置，在磨床顶尖夹具驱动头与可转位刀片接触的端面上建立装夹坐标系，以端面中心为原点，以磨床A轴作为X轴，以竖直向上作为Y轴，装夹坐标系的原点是可转位刀片的理论装夹中心点。利用摄像机对刀片周边轮廓进行拍照，通过图像处理可测得刀片端面轮廓的直线、圆、椭圆等元素的几何尺寸和在顶尖夹具上的装夹位置偏心距，并能将完整的刀片轮廓及几何参数、位置参数呈现于计算机上。
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公开(公告)号：CN113175875B
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202110613700.8
申请日：2021-06-02
Applicant: 厦门大学 , 成都邦普切削刀具股份有限公司
IPC: G01B11/00
Abstract: 一种基于线激光挤压成型凸模刃口磨损测量装置与方法，涉及硬质合金可转位刀片粉末冶金制造。将测量装置放在压机工作台上，凸模刃口与测量装置物镜的十字标线的中心接触；一字线激光沿凸模轴线45度角照射凸模刃口、底面及侧面；工业相机采集凸模在激光照射下的图像，将数字图像传输至控制与数据处理模块；对图像以一字激光斑为对称线裁剪，保留纵向条带；裁剪后的图像进行阈值分割；以平行于一字光斑方向为列，垂直于一字光斑方向为行，统计各行内光斑像素数；将行内光斑像素数等间隔划分为n个等级，将n个等级的行数输入训练好的神经网络模型，得出凸模刃口的磨损数值。结构紧凑，操作简单，提升便捷性和时间效率；简化光路，具有高鲁棒性。
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公开(公告)号：CN112327234B
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN202011181862.0
申请日：2020-10-29
Applicant: 厦门大学 , 成都邦普切削刀具股份有限公司
IPC: G01R35/00
Abstract: 可转位刀具切削动态信号的工频干扰高精度补偿方法，涉及机械动态信号的分析及处理方法。首先对所采集的振动信号进行快速傅里叶变换；对工频成分50Hz附近的两条谱线采用基于矩形窗的主动移频比值型频谱校正方法进行频率粗略估计；再利用粗估计频率为中心对称分布且具有单位频率间隔的一对谱线进行频率二次估计；按二次估计的频率对原数据进行近似整周期采样截断，减小FFT后的频谱形状畸变；对截断后的信号进行高精度高密度插值，减小FFT中有限求和代替积分的计算原理误差；对近似整周期的高密度采样信号应用改进的主动移频比值型频谱校正方法进行工频成分的谐波参数识别，并构造补偿信号对原始信号中的工频干扰进行抑制。
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