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公开(公告)号：CN116304648B
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310580102.4
申请日：2023-05-23
Applicant: 北京化工大学
IPC: G06F18/2131 , G01M13/021 , G01M13/028 , G06F18/10 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了基于优化脉冲增强与包络同步平均的齿轮故障识别方法，通过消除各段最优脉冲增强信号包络线间的相位误差，对最优脉冲增强信号进行包络同步平均来提取故障特征，实现对航空发动机齿轮箱故障的准确故障特征提取。首先获取齿轮箱壳体振动信号并进行分解与重构，获得重构信号。针对重构信号进行优化脉冲增强，获得最佳脉冲增强信号。对最佳脉冲增强信号作包络解调，对所得包络信号分别进行包络分段和分段相位检测，对各包络分段信号进行相位补偿，实现各包络信号分段的同步，同步后的包络分段信号进行平均处理便得到包络平均信号。对包络平均信号做频谱分析获得平均包络谱，从中提取幅值最大的主导分量，对齿轮是否发生故障进行识别。
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公开(公告)号：CN116304586B
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310588375.3
申请日：2023-05-24
Applicant: 北京化工大学
IPC: G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/24 , H03H17/06 , G01M13/045 , H03H17/00
Abstract: 本发明公开了基于谱加权峰度的旋转机械健康状态评估方法，可以保证不同承载状态下SPM判断结果的可靠性，实现了基于冲击脉冲值的标准分贝进行轴承状态评估。包括如下步骤：由安装在旋转机械的轴承座的加速度传感器采集振动信号，振动信号中包含多次故障冲击。对振动数据进行截断，获得截断信号。计算固定带宽下的加权峭度值WKV，基于WKV选择最佳共振频带，对信号进行带通滤波获得滤波信号。确定滤波信号的包络谱振幅，转换为冲击脉冲值的绝对分贝并分为多段，提取每一段的最大值，并取中间值作为脉冲特征值。根据脉冲特征值和设定的冲击脉冲归一化因子确定冲击脉冲值的标准分贝。基于冲击脉冲值的标准分贝对轴承的状态进行评估。
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公开(公告)号：CN116429359A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310322272.2
申请日：2023-03-29
Applicant: 北京化工大学
Abstract: 本发明公开了一种燃气轮机机匣模态试验用振动传感器支架，属于燃气轮机模态试验工装技术领域。该传感器的径向定位圆弧面和轴向定位平面分别与基准面贴合以保证径向和轴向定位精度，依据支板和可用螺栓孔的分布确定周向定位孔的形式，确保传感器轴线与支板对称线处在同一周向位置，并借助螺栓连接实现传感器支架的整体固定。该传感器支架的各个定位面作用明确且相互独立，保证径向振动传感器的测量方向与所选支板一致，轴向振动传感器的测量方向与机匣轴线一致，实现各个测点径向振动和轴向振动信号的准确获取，且具有安装方便和工程适用性强的特点。
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公开(公告)号：CN116317781A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310409733.X
申请日：2023-04-17
Applicant: 北京化工大学
IPC: H02P21/14
Abstract: 本发明公开了一种同轴双转子系统不平衡振动控制方法和装置，所述方法包括：获取同轴双转子的振动信号，所述振动信号包括加速度信号和键相信号；对所述振动信号进行特征提取，以得到输入参数，所述输入参数包括所述同轴双转子的初始不平衡振动矢量的幅值和相位，以及对所述同轴双转子加试重后的不平衡振动矢量的幅值和相位；根据所述输入参数，利用影响系数法计算得到振动抑制参数，以便将所述振动抑制参数所对应的配重加到所述同轴双转子的配重盘上，所述振动抑制参数包括不平衡量的质量和相位。解决了现有技术中分离微速差双转子拍振信号时存在的提取精度不足，且提取精度严重依赖于数据长度的技术问题。
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公开(公告)号：CN115688297A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211106327.8
申请日：2022-09-11
Applicant: 北京化工大学 , 中国北方发动机研究所(天津)
IPC: G06F30/17 , G06F30/23 , G06F113/08 , G06F119/14 , G06F119/02 , G06F111/08 , G06F119/08
Abstract: 本发明涉及一种应用于往复机械的动载滑动轴承设计方法，该方法解决了传统动载滑动轴承设计未考虑轴承粘弹性变形的问题。首先，确定润滑油物理参数以及动载荷分布，设定初始轴承宽径比、径向间隙、进油孔位置和进油压力；其次，获取微分时刻轴瓦实际变形，计算油膜厚度分布；再次，建立考虑表面粗糙形貌效应与油膜空化效应的雷诺方程，对雷诺方程进行离散化处理，使用超松弛迭代算法更新油膜压力与流体分数；依据轴颈动力学方程，采用纽马克法更新轴颈偏心距与偏心速度，获取性能参数，直至计算到设定时间步数；最后，判断是否满足设计要求，不满足则更新进油压力或者进油孔位置，若仍无改善，则修改轴承宽径比等初始设计参数重新迭代计算。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115597879A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202210985943.9
申请日：2022-08-16
Applicant: 北京化工大学(CN) , 中国北方发动机研究所(天津)(CN)
Abstract: 一种数据驱动的柴油机振动信号中故障信息定位识别方法，属于设备状态监测与诊断技术领域。首先，设收集柴油机故障变化实验数据，并划分训练集、验证集、测试集样本，并建立对应标签集；其次，建立带有稀疏注意力模块、标签预测模块与先验分布模块的故障定位模型，并建立模型训练方法；再次，多次训练获取多个故障定位模型组成模型集合；最终，建立模型评价指标，从模型集合中获取指标最优下的故障定位模型，获取其稀疏权值向量，分析稀疏向量的值为1的位置，以定位故障信息，为机组的检维修提供数据支撑。
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公开(公告)号：CN115169389A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210721170.3
申请日：2022-06-24
Applicant: 北京化工大学 , 中国北方发动机研究所(天津)
Abstract: 一种基于键相和齿盘距离传感器的曲轴停止位置检测方法涉及设备状态监测技术领域。原始处理信号与所述相位参考信号的数据序列长度比值为序列长度比；构建含有待优化参数的调节函数；通过所述序列长度比和所述调节函数构建调节向量；基于所述原始处理信号与所述调节向量，获取拟合处理信号与相位目标；建立所述拟合处理信号与所述相位参考信号误差函数，采用差分进化方法，以所述误差函数为优化目标，优化调节函数中待优化参数，计算优化目标最小值情况下的对应的待优化参数，记作最优化参数；基于所述最优化参数下，再次计算相位目标，确定曲轴停止相位。本发明有助于分析曲轴旋转运动的动平衡特性。
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公开(公告)号：CN114861118A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210495411.7
申请日：2022-05-07
Applicant: 北京化工大学
IPC: G06F17/10 , G01M13/028
Abstract: 本发明实施例提供一种双转子旋转设备故障监测用测点布局确定方法，属于双转子旋转设备故障监测技术领域，包括：确定第一测点布局；根据第一测点布局利用振动加速度传感器采集振动加速度信号；提取振动加速度信号中的目标部位的故障特征频率及倍频幅值，基于此计算每个测点信号的相对有效信息量，并评估每个测点的价值；计算整体测点布局的信息熵以及理论平均信息熵，基于此判第一测点布局是否合理；如果不合理，则替换或剔除价值小的测点，得到第二测点布局。该方法能在双转子旋转设备上传感器安装受限的条件下，有效地确定对设备的故障监测用测点布局。
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公开(公告)号：CN113505531A
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN202110760422.9
申请日：2021-07-06
Applicant: 北京化工大学
IPC: G06F30/27 , G06K9/62 , G06F16/2458 , G06F16/215 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 基于结合传统诊断与机器学习方法且针对往复机械气门间隙异常故障的诊断模型构建方法，属于设备故障监测与诊断领域。首先，数据预处理，为每类气门状态划分样本，进行标准化处理并打标签，使其符合机器学习的模型的输入输出形式。其次，建立传统特征提取器，为每个建立样本传统特征向量，包括峰值指标、脉冲指标、裕度指标、歪度指标、峭度指标五类。最终形成、训练、保存一个传统特征提取器、自适应特征提取器、样本特征融合器和Soft‑max分类器构成的诊断模型。当一个新样本输入至保存的诊断模型后，会给出当前的气门状态。本方法分析了样本中的两类特征并加以融合，诊断效果不佳的问题。
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公开(公告)号：CN112798290A
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202011560742.1
申请日：2020-12-25
Applicant: 北京化工大学
IPC: G01M15/14
Abstract: 本发明涉及一种基于频谱重构误差的燃气轮机异常状态监测方法，主要针对由地面燃气轮机和航空燃气轮机叶片、轴承、碰摩、不同心等机械故障所产生的异常状态的多工况智能检测方法，其特征在于：该方法使用改进后的深度变分自编码器重构燃机的机匣宽频加速度频谱，其中引入了多尺度融合的神经网络结构和改进的神经网络全连接层，并利用重构误差判断燃机状态。本发明提出的将高维数据映射到低维流形的学习方法，使模型具有很强的鲁棒性和泛化性能。在实际应用中，本发明在专家通过传统手段未能发现的情况下成功提前数日找到了某实际工业燃气轮机的叶片断裂故障迹象。本发明简单可靠，具有很高的灵活性，且适用范围广，便于工程实践中使用。
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