-
公开(公告)号：CN114528525B
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202210028718.6
申请日：2022-01-11
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06F17/15 , G06F17/18 , G06F17/11 , G01M13/028 , G01M13/021
Abstract: 本发明涉及基于最大重加权峭度盲解卷积的机械故障诊断方法，属于风电机组故障诊断技术领域，提出一种新的盲解卷积方法，即最大重加权峭度盲解卷积。重加权峭度对故障信号中单个或少量强冲击干扰具有很好的鲁棒性，且无需待恢复故障冲击序列先验知识。基于此，最大重加权峭度盲解卷积方法能有效解决经典基于峭度最大化方法倾向于恢复单个主导冲击而非齿轮故障冲击序列的问题，同时相较于常见非全“盲”(依赖故障特征频率先验)方法在工业装备齿轮故障诊断方面具有更强的适用性。并且在风电涡轮机故障诊断中的应用案例证实所提方法对于齿轮故障诊断的有效性。
-
公开(公告)号：CN115394412A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202211030783.9
申请日：2022-08-26
Applicant: 西南交通大学
IPC: G16H40/20 , G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F119/02 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种移乘护理机器人舒适度评估方法，包括以下步骤：S1、采集压力特征数据和位置姿态数据，构建训练任务，并对训练任务进行划分，得到支持集和查询集；S2、采用训练任务的支持集和查询集对移乘护理机器人舒适度评估模型进行训练，得到训练完成的移乘护理机器人舒适度评估模型；S3、采用训练完成的移乘护理机器人舒适度评估模型对待评估的任务进行评估，得到移乘护理机器人舒适度；本发明从位置姿态和压力两方面出发去衡量舒适度，使得适度评价结果更可靠，且运用在日常使用中，能根据输入数据更新模型，可以更好适应不同受护理人群的身体特征，同时能通过少量的样本就能达到好的训练效果。
-
公开(公告)号：CN114800532B
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210734902.2
申请日：2022-06-27
Applicant: 西南交通大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本申请涉及机械臂控制参数确定方法、装置、设备、介质和机器人，所述方法包括：获取机械臂在（k‑1）时刻的期望运动参数值、在k时刻与目标对象的实际交互力以及在（k+1）时刻与所述目标对象的期望交互力；构建所述机械臂在k时刻的期望运动参数值和所述机械臂在k时刻与所述目标对象的实际交互力的线性模型；迭代调整所述线性模型中的时变系统参数，直至所述机械臂在（k+1）时刻的期望交互力与所述机械臂在k时刻的实际交互力的交互力差值小于预设偏差阈值，并获取完成迭代调整时所述时变系统参数的参数值；基于所述机械臂在（k‑1）时刻的期望运动参数值、所述交互力差值以及所述参数值，确定所述机械臂在k时刻的期望运动参数值。
-
公开(公告)号：CN113702042A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202110797214.6
申请日：2021-07-14
Applicant: 西南交通大学
IPC: G01M13/045 , G06F17/15
Abstract: 本发明公开了基于一种增强最小熵解卷积的机械故障诊断方法及系统，涉及信号处理与机械故障诊断技术领域，包括以下步骤：S1，输入测量信号，随机初始化滤波器系数；S2，求解滤波信号；S3，对滤波信号进行无偏自相关变换，并将变换后的信号作为新的滤波信号；S4，计算滤波信号的峭度；S5，更新滤波器系数，获得新的滤波器；S6，重复步骤S2‑S5，使得滤波信号峭度达到最大；S7，选择滤波信号峭度达到最大时对应的滤波器作为最优滤波器，对应的经无偏自相关变换后的信号作为最终滤波信号；S8，对滤波信号进行时域分析和包络分析，并根据分析结果诊断轴承故障。
-
公开(公告)号：CN113702030A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202110803518.9
申请日：2021-07-14
Applicant: 西南交通大学
IPC: G01M13/021 , G01M13/028 , G06F17/15
Abstract: 本发明公开了基于最大平均窗峭度盲解卷积的机械故障诊断方法及系统，涉及机械故障诊断技术领域，包括以下步骤：S1，输入测量信号，随机初始化滤波器系数；S2，求解滤波信号；S3，对滤波信号进行加窗实现信号均等分割，求得每段滤波信号的峭度，并求其平均值得到该滤波信号的平均窗峭度；S4，更新滤波器系数，获得新的滤波器；S5，重复步骤S2‑S4，使得滤波信号的平均窗峭度达到最大；S6，选择滤波信号的平均窗峭度达到最大时对应的滤波器作为最优滤波器；S7，对滤波信号进行时域分析，据此准确诊断齿轮故障。通过此种设计解决最小熵解卷积因主导冲击干扰造成峭度过大而无法有效恢复周期性故障冲击的问题。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118504263A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410678646.9
申请日：2024-05-29
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06F30/20 , G06F30/27 , G06F30/17 , G06T17/00 , G06N5/01 , G06F119/14 , G06F111/04 , G06F111/08
Abstract: 本发明公开了一种精密齿轮齿面微观形貌优化设计方法，包括以下步骤S1、三维各向异性齿面微观形貌建模；S2、建立齿轮传动系统非线性动力学模型；S3、修正时变齿侧间隙和时变啮合刚度；S4、得到齿轮传动系统动态响应参数的数据集；S5、利用XGBoost算法，得到动态传递误差幅值回归预测模型和系统运动状态分类预测模型；S6、利用粒子群优化算法得到达到优化目标时的分形维数和特征尺度系数组合。本发明不仅提高了设计的精度和可靠性，还提高了设计的效率，提供了一种更加有效的优化设计工具。具有重要的理论和应用价值，在齿轮传动系统的性能优化和工程实践中具有广阔的应用前景。
-
公开(公告)号：CN118392487A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410481091.9
申请日：2024-04-22
Applicant: 西南交通大学
IPC: G01M13/025 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/0455 , G01M13/028 , G01D21/02
Abstract: 本发明公开了多模态融合驱动的减速器综合性能测试系统及评估方法，性能测试系统包括：综合性能测试台架系统、多模态监测信号采集系统、多模态监测信号融合与综合性能评估系统以及综合性能评估报表输出系统。评估方法包括以下步骤：S1、多模态监测信号采集；S2、多模态监测数据的深度特征提取与融合；S3、综合性能评估及映射特性获取；S4、实时监控与系统报警；S5、报表生成与数据存储；S6、自动化控制与反馈。本发明可以实现对减速器综合性能的全面监测、准确评估和智能管理，有望为高端制造业提供更可靠、高效的减速器应用，推动了该领域的技术进步。
-
公开(公告)号：CN110605709B
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN201910908147.3
申请日：2019-09-25
Applicant: 西南交通大学 , 重庆奔腾科技发展有限公司
Abstract: 本发明公开了数字孪生与精密滤波驱动机器人集成系统，包括数字孪生模块和滤波驱动机械臂模块。使用该系统的方法为：将毛坯信息输入数字孪生模块，通过数字孪生模块生成加工模型，所述加工模型包括加工机器的模型、零件原料的模型和成品零件的模型；根据加工方案控制机械臂模块作业，通过加速度传感器实时监测机械臂的速度信号、加速度信号、位移信号和振动信号，根据位移信号、速度信号、加速度信号、振动信号和加工模型并通过数字孪生模块进行工作参数的优化和位置的补偿。本发明提高了机械臂的传动效率，实现了高精度、高可靠性、长寿命和低能耗的高性能集成系统。
-
公开(公告)号：CN114548150A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210027989.X
申请日：2022-01-11
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06K9/00 , G01M13/028
Abstract: 本发明涉及一种基于参数自适应增强MED的传动系统故障诊断方法，属于传动系统故障诊断技术领域，设计了一种非线性变换，在MED滤波系数迭代求解过程中融入此非线性变换，以此抑制滤波信号中的少量主导冲击及较小幅值噪声，从而增强周期性故障冲击序列，使滤波器估计更加准确有效。提出了一种根据待分析信号本身自适应获得最优滤波参数的参数自适应策略，解决了MED等传统解卷积方法依赖经验指定滤波器参数的问题，因此，所提方法是不需要准确故障频率的自适应盲解卷积方法。
-
公开(公告)号：CN111016021B
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN201911346819.2
申请日：2019-12-24
Applicant: 重庆奔腾科技发展有限公司 , 四川大学 , 西南交通大学 , 重庆大学 , 株洲时代新材料科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种高性能复合材料基础部件精密成型制造系统，由智能控制系统、加工制造系统、成品检测系统三部分组成。智能控制系统能够根据加工零件的结构尺寸、性能要求、工况环境等要求，确定材料成分、材料配比和加工参数(温度、压力、时间等)，生成最优的加工方案。加工系统依照控制系统的加工方案进行产品的生产制造，生产制造过程中的加工控制和成品的实际性能参数，反馈至数据库中，对数据库中的材料成分、材料配比和加工参数进行优化，数据库中的数据根据加工情况能实时更新，修正参数，确保控制精度和加工精确，以保证产品的质量。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
28
records
(took 0.02 seconds)
