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公开(公告)号：CN110163190B
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN201910522045.8
申请日：2019-06-17
Applicant: 郑州大学 , 郑州恩普特科技股份有限公司 , 韩捷
IPC: G06K9/00 , G01M13/045
Abstract: 本发明提供一种滚动轴承故障诊断方法及装置，属于故障诊断技术领域。该方法包括：利用加速度传感器获取待测滚动轴承的振动加速度信号的时域数据序列；利用所述时域数据序列计算峰值指标、峭度指标和波形指标；若其中某个指标的值大于该指标的正常值，则对所述时域数据序列作高通滤波处理和分段处理，得到新的时域数据序列；对所述新的时域数据序列重采样，利用重采样后的时域数据序列计算得到频谱；若频谱中的幅值最大值大于故障报警值，则判断待测滚动轴承故障。本发明依据有故障发生时待测滚动轴承频谱的故障特征频率处的幅值必定包含在频谱的前几个幅值最大值中，实现待测滚动轴承的故障诊断，诊断结果能客观反映待测滚动轴承的真实故障情况。
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公开(公告)号：CN111504450A
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN202010351302.9
申请日：2020-04-28
Applicant: 郑州恩普特科技股份有限公司
IPC: G01H17/00 , G01M13/028 , G01M13/021 , G01M13/045 , G08B21/18
Abstract: 本发明提供一种设备故障报警方法及装置，属于设备故障报警领域。该方法包括：采集待测设备的振动信号，计算所述振动信号的统计量；监测待测设备的运行工况，若运行工况未发生变化，则将所述振动信号的统计量与当前运行工况对应的报警阈值进行比较；若运行工况发生变化，则重新计算报警阈值，将振动信号的统计量与变化后的运行工况对应的报警阈值进行比较，根据比较结果确定是否生成报警信号；报警阈值与待测设备的运行工况相对应，在某个运行工况下，计算一个时间窗口内的待测设备振动信号的统计量，根据该时间窗口内的待测设备振动信号的统计量确定该运行工况的报警阈值。该方法能适应多种运行工况，提高工况复杂的设备的故障报警准确率。
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公开(公告)号：CN107701468B
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201710892944.8
申请日：2017-09-27
Applicant: 郑州大学 , 郑州恩普特科技股份有限公司 , 韩捷
IPC: F04D15/00
Abstract: 本发明涉及一种混流泵在线综合监测方法及装置，该方法包括：采集混流泵机组实时运行状态数据以及历史运行状态数据，制定不同类型的评价指标；根据历史运行状态数据，构建反映不同类评价指标对应的故障状态的状态识别模型；将实时运行状态数据组中代表各评价指标的实时运行状态数据输入到对应的状态识别模型，计算出相应的差别系数或残差；判断差别系数或残差是否高于设定的安全预警线，若高于安全预警线，则判定混流泵机组相应的评价指标处于故障状态，进行状态预警。本发明根据混流泵历史运行状态数据构建状态识别模型，将混流泵实时运行状态数据输入到该状态识别模型，以判断混流泵的安全状态，预测混流泵设备的潜在故障。
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公开(公告)号：CN109784127B
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN201711107379.6
申请日：2017-11-10
Applicant: 郑州大学 , 郑州恩普特科技股份有限公司 , 韩捷
IPC: G06F18/25 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06F18/23
Abstract: 本发明涉及一种设备健康状态预警方法及其系统，具体公开了一种基于高维(Hyper Dimension,HD)‑支持向量回归机(Support Vector Regression,SVR)技术的大数据设备预警方法。根据设备运行历史健康数据建立设备的健康集，采集设备当前状态的运行数据作为观测向量，并由健康集得到的对应状态的预测向量，通过残差向量即观测向量与预测向量之差来判定当前设备运行状态健康程度，以实现实时的高维数据监测、异常工况预警。同时利用支持向量回归机对设备进行故障预测。
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公开(公告)号：CN115292325A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210962374.6
申请日：2022-08-11
Applicant: 郑州恩普特科技股份有限公司
IPC: G06F16/22 , G06F16/27 , G06F16/28 , G06F16/2458 , G06F16/172 , G06F16/182 , G06F11/14
Abstract: 本发明涉及一种设备状态监测的时序数据处理系统，属于设备状态监测技术领域。本发明利用分而治之的设计思想，从源头对数据进行分流，结合时序数据的特点及存取要求，把处理过程逻辑上划分为访问控制单元和存取单元，并将访问控制单元和存取单元进行集群化部署，通过分流来保证时序数据处理的时效性；此外还通过对数据项进行分组，结合时间维度进行物理分区，解决了随着数据量增大带来的查询慢等性能下降问题，改善数据读取性能和可用性，有效抑制了数据膨胀问题，保证了设备状态监测数据的及时性和稳定性，为设备状态监测提供了稳定、高效、便捷的数据管理功能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115186707A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210803111.0
申请日：2022-07-07
Applicant: 郑州恩普特科技股份有限公司
IPC: G06K9/00 , G01M13/021
Abstract: 本发明提出了一种简易齿轮箱故障检测方法，用以解决现有齿轮故障检测方法复杂度高，准确性差的技术问题。本发明等间隔连续采集齿轮箱m组振动信号并预处理，筛选出齿轮故障的敏感特征；对敏感特征的数据进行数据预处理；将前q组数据等分为p个区间，使用最小二乘法计算敏感特征在第i个区间的斜率值，利用斜率值构造数据矩阵；使用熵值法计算出敏感特征的权重值；使用和积法利用权重值和斜率值计算第i个区间的齿轮劣化指数，基于中心极限定理计算齿轮劣化指数的报警值；对后r组数据计算出齿轮劣化指数；若齿轮劣化指数≥w，判断齿轮发生故障；否则，齿轮未发生故障。本发明可以自动检测齿轮箱健康状况，显著提高齿轮故障识别准确性。
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公开(公告)号：CN114252250A
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202111501141.8
申请日：2021-12-09
Applicant: 郑州恩普特科技股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于部件分解的机械故障诊断方法。方法包括：实时采集机械机组每个测点的振动数据；当机械机组的某个测点或者多个测点报警时，在机组模板上找出对应的报警测点；根据报警测点、以及各测点与被诊断对象之间的位置关系，确定所有被诊断对象；根据每个被诊断对象选出对应的诊断对象模板；依据每个诊断对象模板中与诊断对象关联的所有测点标识、以及第一对应关系，确定机组模板中与报警测点关联的其他测点；根据不同的诊断对象，结合各自的报警测点和与报警测点关联的其他测点的振动数据进行故障定位。本发明利用诊断对象模板进行故障的诊断提高了诊断效率，且通过与诊断对象关联的所有测点标识，提高了故障定位的准确性。
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公开(公告)号：CN113123956A
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN202110374195.6
申请日：2021-04-07
Applicant: 郑州恩普特科技股份有限公司
Abstract: 本发明属于水泵水锤故障技术领域，具体涉及一种水泵水锤故障诊断方法。首先获取水泵测试工况下的时域振动信号，根据测试工况下的时域振动信号确定工频值，并构建正弦参考信号；然后将测试工况下的时域振动信号和构建的正弦参考信号输入至变分模式提取计算模型中，得到工频成分信号；接着将测试工况下的时域振动信号减去工频成分信号，得到目标信号；最后提取目标信号的水锤故障特征，并与水泵正常工况下的水锤故障特征进行比较，根据比较结果判断水泵是否发生水锤故障和/或水泵水锤故障的严重程度。本发明能够有效滤除工频成分信号及其谐频成分，从而准确提取水锤故障特征成分，有效诊断出定频及变频工况下水泵发生的微弱水锤故障。
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公开(公告)号：CN112946471A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110156901.X
申请日：2021-02-04
Applicant: 郑州恩普特科技股份有限公司
IPC: G01R31/34
Abstract: 本发明涉及一种变频电机故障监测系统，属于故障诊断领域。该系统通过采集电机设备的动态电流信号、轴承振动信号、轴承温度信号，对应计算电机的电气故障特征指标、振动故障特征指标、温度故障特征指标；将振动故障特征指标、温度故障特征指标分别带入动态配置的报警阈值模型函数，求出振动报警阈值和温度报警阈值，电气报警阈值采用国标设定，用于进行预警判断。本发明利用变频电机的多种类型信号进行故障特征指标判别，对于其中的电气故障特征指标，采用国标阈值进行报警判断；对于其中的振动和温度故障特征指标，采用报警阈值模型函数计算的阈值进行报警判断，提高设备报警准确性，降低漏报、误报率。
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公开(公告)号：CN111473975A
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN202010286849.5
申请日：2020-04-13
Applicant: 郑州恩普特科技股份有限公司
IPC: G01M13/045 , G06K9/00
Abstract: 本发明涉及一种基于特征向量基线法的二级齿轮箱故障智能诊断方法，属于齿轮箱故障诊断技术领域。本发明通过获取齿轮箱各设定测点正常工况的振动数据建立基线特征征兆库，基线特征征兆库中包括由正常工况振动数据提取得到的啮合信号，将实时采集的振动数据进行成分分析，提取出齿轮啮合信号作为实时特征，将实时特特征与基线特征征兆库中的特征数据进行比较，当某个特征的实时特征值超过对应基线特征值的设定比例，则认为此特征对应的齿轮发生了故障，以此实现对齿轮箱故障的诊断。本发明以正常工况的数据为基准，将实时振动数据与正常工况比较，提高了齿轮箱故障诊断的准确度。
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