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公开(公告)号：CN111178327A
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN202010045618.5
申请日：2020-01-16
Applicant: 佛山科学技术学院
IPC: G06K9/00 , G01M13/045
Abstract: 本发明涉及故障诊断技术领域，具体涉及一种基于深度学习的轴承状态识别方法及系统，所述方法为：首先根据轴承的物理参数确定轴承的特征频率，所述特征频率包括：滚动轴承外圈故障特征频率、滚动轴承内圈故障特征频率、滚动体故障特征频率、保持架故障特征频率；接着获取轴承的振动信号，实时判断轴承的振幅是否偏离阈值范围；当轴承的振幅在阈值范围内时，根据所述轴承的当前运行频率与所述特征频率的偏离度进行状态识别，得出轴承的当前状态，本发明能够实时、准确的进行轴承状态识别。
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公开(公告)号：CN111015657A
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201911314666.3
申请日：2019-12-19
Applicant: 佛山科学技术学院
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明涉及智能机器人技术领域，具体涉及一种工业机器人的自适应控制方法、装置及系统，所述方法为：首先获取包含机械臂与目标物的CCD图像，确定机械臂与目标物在所述CCD图像中的位置；根据所述CCD图像计算得到机械臂与目标物的位置偏差；接着根据所述位置偏差确定机械臂的位置调整量；根据机械臂的位置调整量调整机械臂运动，直至机械臂与目标物对位成功，本发明还相应的提供了一种工业机器人的自适应控制装置及系统，本发明能够促进机器人快速平稳的作业。
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公开(公告)号：CN110262458A
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201910571976.7
申请日：2019-06-28
Applicant: 佛山科学技术学院
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明公开了故障特征信息提取与早期故障预警的方法及系统，包括：获得系统状态的数据，对系统状态的数据进行预处理，提取出特征信息，获取标准化变量，建立标准化变量的协方差矩阵；结合PCA主成分分析方法对协方差矩阵进行降维，选取贡献率最大的主成分；实时监测和采集所述贡献率最大的主成分的数据，作为时间序列数据，通过拟合建模，得到时间序列模型和预测误差数据；对预测误差数据进行判断，发出预警信号。本发明通过PCA主成分分析方法对数据进行降维，提取贡献率高的主成分，通过主成分的时间序列数据得到预测误差数据，对预测误差数据进行判断，对故障及时预测诊断，很大程度上降低诊断难度以及人工检查成本。
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公开(公告)号：CN109714704A
公开(公告)日：2019-05-03
申请号：CN201811599123.6
申请日：2018-12-26
Applicant: 佛山科学技术学院
Abstract: 本发明涉及室内定位技术领域，具体涉及一种基于智慧室分的室内定位方法及装置，通过获取设置于室内天线本体的蓝牙定位信标发送的广播信号功率值，选取广播信号功率值最大的三个室内天线坐标，从而采用三边测量法确定待定位的空间位置，并在室内地图中显示所处的空间位置，本发明能有效利用智慧室分进行室内定位。
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公开(公告)号：CN109678019A
公开(公告)日：2019-04-26
申请号：CN201811608956.4
申请日：2018-12-27
Applicant: 佛山科学技术学院
CPC classification number: B66B3/00 , B66B5/0025 , G06K17/0025
Abstract: 本发明公开了一种电梯维护登记系统，包括：维护人员手机终端、电梯维护登记数据库和二维码标签；所述二维码标签安装在电梯轿厢内，电梯维护登记数据库的IP访问地址存储在二维码标签中，维护人员手机终端扫描二维码标签，并从所述二维码标签中提取电梯维护登记数据库的IP访问地址，通过所述IP访问地址建立维护人员手机终端与电梯维护登记数据库之间的通讯链路。通过扫描二维码标签建立通讯链路，通过这个通讯链路将电梯维护信息上传到电梯维护登记数据库中。从而避免了人工纸质操作，而且，可以直接将维护数据上传到电梯维护登记数据库中，十分方便。主要用于电梯维护登记中。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109635873A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201811551808.3
申请日：2018-12-19
Applicant: 佛山科学技术学院
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6256 , G06K9/6282
Abstract: 本发明公开了一种UPS故障预测方法，包括以下步骤：构建训练数据库，所述训练数据库包括多个训练样本；构建并初始化随机森林模型，所述随机森林模型包括多个决策树；将多个所述训练样本输入到随机森林模型中，完成决策树模型的训练操作；采集UPS的实时状态参数，组成待测样本；将所述待测样本输入到随机森林模型中，所述随机森林模型输出UPS的故障预测结果。本技术方案首先完成随机森林模型的训练操作，通过采集UPS的实时工作参数，利用随机森林模型对UPS的实时工作参数进行处理以实现对UPS潜在故障进行预测的功能，便于相关工作人员对UPS的运行状况进行干预，有效降低UPS发生故障的概率。
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公开(公告)号：CN109634743A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201811423882.7
申请日：2018-11-27
Applicant: 佛山科学技术学院
CPC classification number: G06F9/5027 , G06F2209/508 , G06N3/0472 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及大数据处理技术领域，具体涉及一种基于大数据的智能制造故障诊断方法及装置，通过收集故障信息，根据空闲资源和任务需求实时分配故障诊断任务，从而进行故障诊断，快速完成结果输出，本发明提供了一种智能制造中高效的故障检测途径。
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公开(公告)号：CN109634254A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201811384124.9
申请日：2018-11-20
Applicant: 佛山科学技术学院
IPC: G05B23/02
CPC classification number: G05B23/0262 , G05B2219/24065
Abstract: 本发明涉及故障诊断技术领域，具体涉及一种智能制造设备的在线故障诊断方法及装置，通过采集数控设备的历史数据，获取用于故障诊断的检验阈值，并建立不同故障模式下的故障模式数据库；通过实时采集数控设备的运行数据，并对运行数据进行故障判断和故障模式诊断，从而提高对数控设备在线故障的诊断能力。
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公开(公告)号：CN109359827A
公开(公告)日：2019-02-19
申请号：CN201811119203.7
申请日：2018-09-25
Applicant: 佛山科学技术学院
IPC: G06Q10/06 , G06N99/00 , G06F16/2458
Abstract: 本发明涉及智能制造故障表征技术领域，具体涉及一种制造过程故障信息的智能表征方法及装置，通过采集制造过程中产生的故障信息，提取出所述故障信息的特征数据；建立故障信息从原始数据空间到特征数据空间的非线性特征映射关系；对无监督网络添加稀疏优化约束，建立无监督稀疏网络；求解无监督稀疏网络，获得制造过程数据的稀疏特征数据；将获得的稀疏特征数据作为下一层无监督稀疏网络的输入数据，通过重复训练，得到深层特征数据；将无监督的稀疏网络进行堆叠，形成深层稀疏网络；逐层提取制造过程原始信号中的故障特征数据，输出制造过程的故障信息，从而将深度识别的故障进行智能表达。
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公开(公告)号：CN109359767A
公开(公告)日：2019-02-19
申请号：CN201811113319.X
申请日：2018-09-25
Applicant: 佛山科学技术学院
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/06 , G06F16/2458 , G06N3/04
Abstract: 本发明涉及智能制造故障预测技术领域，具体涉及一种智能制造过程故障识别结果的智能表达方法及装置，通过采集制造过程中产生的历史故障信号，生成故障数据的单层网络，进而生成可视化的深层网络参数，通过确定当前层与上一层之间特征空间相似特性与变化趋势，表达基于深度网络的故障识别结果，本发明能直观、清晰地表达制造过程的健康状态，多方面展示制造过程的健康状态。
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