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公开(公告)号：CN107907324A
公开(公告)日：2018-04-13
申请号：CN201710965198.0
申请日：2017-10-17
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G01M13/02
CPC classification number: G01M13/021 , G01M13/028
Abstract: 本发明涉及一种基于DTCWT及阶次谱的齿轮箱故障诊断方法，其步骤为：在齿轮箱故障信号敏感部位安装振动加速度传感器，在齿轮箱输入轴或输出轴上设置有非接触式测速传感器，并同步采集传感器输出的振动信号和转速脉冲信号，获得振动信号数据序列及转速脉冲数据序列；采用DTCWT软阈值消噪方法对采集的振动信号进行消噪处理获得消噪信号；根据采集的旋转脉冲信号采用时间法计算转轴的转频；以转频为基础计算各齿轮转频及其啮合频率，生成正弦数据序列；计算生成的正弦数据序列与消噪信号的相关系数，初步确定故障部位；采用CCOT法对消噪信号计算等角度阶次数据；对获得的阶次振动数据计算功率谱，获得阶次功率谱，通过阶次功率谱特征完成齿轮箱的故障诊断。
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公开(公告)号：CN106944826A
公开(公告)日：2017-07-14
申请号：CN201710300163.5
申请日：2017-05-02
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: B23P21/00
CPC classification number: B23P21/00
Abstract: 本发明涉及一种用于制作中空玻璃的自动插簧机及其使用方法，其包括插塑装置和插簧装置；插塑装置将塑料帽插入弹簧后，将插塑弹簧传输至插簧装置，由插簧装置将插塑弹簧安装在型材槽中；插簧装置包括支架、喂簧机构、安装台、弹簧定位机构、取簧机构、旋切机构、翻转机构和移框机构；支架顶部设置有喂簧机构，支架中部设置有安装台，位于安装台上设置有弹簧定位机构，弹簧定位机构上设置有取簧机构，且取簧机构与喂簧机构出口处对应设置；位于支架一侧设置有旋切机构，并在该侧的安装台边缘处设置翻转机构，翻转机构与安装台连接处上设置有移框机构。本发明能解决固有硬性冲击插簧带来的破坏，克服人工工作强度大及效率低的不足。
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公开(公告)号：CN104858716A
公开(公告)日：2015-08-26
申请号：CN201510295848.6
申请日：2015-06-02
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: B23Q17/00
CPC classification number: B23Q17/007
Abstract: 本发明涉及一种机床滑枕可靠性检测方法，其包括步骤：首先设定试验条件，然后对待检测机床滑枕依次进行空运转试验、模拟加载试验、静刚度试验和典型试件切削试验，最后在上述各试验中以及各试验结束后，对待检测机床滑枕的可靠性进行检测；空运转试验是检验待检测滑枕在无负载条件下的各项性能，初步测定机床滑枕的性能；模拟加载试验记录滑枕系统的故障信息并测量其温度变化和噪声变化情况；静刚度试验是测量记录滑枕的变形情况；典型试件切削试验是判定机床滑枕的实际精度和性能，记录机床滑枕的故障信息以及温度和噪声信息。本发明能对多种机床滑枕可靠性进行测试，测试结果较为准确，可靠性较强；可以广泛在重型数控机床滑枕系统检测中应用。
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公开(公告)号：CN102809432B
公开(公告)日：2014-11-19
申请号：CN201210303608.2
申请日：2012-08-23
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明涉及一种便携光电式测色仪，它包括被测样品、测头和主机，主机内存储有对测色仪的预先标定值；测头包括钨灯光源、光感单元、信号调理及模数转换单元和壳体；光感单元包括聚光导光筒、积分球、三个颜色传感器和辅助硅光电池；光源发出的光信号经聚光导光筒后转变为平行光照在被测样品上；被测样品的反射光信号进入积分球内进行漫反射后的反射光信号，经设置在积分球球腔壁面上的三个颜色传感器转换为电流信号，传输至信号调理及模数转换单元；辅助硅光电池设置在积分球和壳体之间，采集工作时产生的暗电流，并将暗电流发送至信号调理及模数转换单元内；信号调理及模数转换单元将接收到的电流信号处理后传输至主机内，与预先标定值进行计算得到被测样品的三刺激数值。
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公开(公告)号：CN102984875A
公开(公告)日：2013-03-20
申请号：CN201210507350.8
申请日：2012-11-30
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: H05B41/282 , F21V29/02
Abstract: 本发明涉及一种仪用氙灯电源，它包括液晶显示屏、按键、氙灯电源和由氙灯高压触发器和氙灯构成的氙灯灯体；按键向氙灯电源中输入氙灯控制电流设定值，并由液晶显示屏显示；氙灯电源根据氙灯控制电流值点燃触发氙灯灯体；氙灯电源包括电源变换电路，液晶接口电路和按键接口电路用于连接液晶显示屏和按键，按键输入的氙灯控制电流值输入单片机内；电源变换电路外接24V直流开关电源，恒流切换电路在单片机控制下将氙灯灯体的阴极切换为连接24V电源地，点燃触发模块工作点燃氙灯灯体；氙灯点燃后，氙灯灯体进入恒流工作模式；氙灯工作电压采集模块将采集到的氙灯工作电压传输至单片机内，经单片机处理后由液晶显示屏显示氙灯的工作电压。本发明可以广泛在各种氙灯供电中应用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102809432A
公开(公告)日：2012-12-05
申请号：CN201210303608.2
申请日：2012-08-23
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明涉及一种便携光电式测色仪，它包括被测样品、测头和主机，主机内存储有对测色仪的预先标定值；测头包括钨灯光源、光感单元、信号调理及模数转换单元和壳体；光感单元包括聚光导光筒、积分球、三个颜色传感器和辅助硅光电池；光源发出的光信号经聚光导光筒后转变为平行光照在被测样品上；被测样品的反射光信号进入积分球内进行漫反射后的反射光信号，经设置在积分球球腔壁面上的三个颜色传感器转换为电流信号，传输至信号调理及模数转换单元；辅助硅光电池设置在积分球和壳体之间，采集工作时产生的暗电流，并将暗电流发送至信号调理及模数转换单元内；信号调理及模数转换单元将接收到的电流信号处理后传输至主机内，与预先标定值进行计算得到被测样品的三刺激数值。
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公开(公告)号：CN101799367A
公开(公告)日：2010-08-11
申请号：CN201010101328.4
申请日：2010-01-27
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明涉及一种机电设备神经网络故障趋势预测方法，(1)获取对故障敏感的某测点传感器输出的一段连续振动信号；(2)利用3σ方法和插值方法对振动数据分别进行异常值剔除和缺失数据填补；(3)对振动数据序列进行归一化处理；(4)根据归一化处理后的序列，计算出经熵加权后的振动数据序列；(5)由于时间因素影响，利用时间加权对熵加权后的振动数据序列进行时间加权计算；(6)利用由步骤(6)得到的数据序列构建非线性的动态递归神经网络预测模型，并采用黄金分割法确定隐含层最优节点数；(7)对趋势预测结果进行反归一化处理，得到实际预测结果。本发明由于采用动态神经网络模型进行预测，提高了故障预测可靠性。本发明可以广泛应用于各种机电设备故障预测分析中。
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公开(公告)号：CN112066976A
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN202010929771.4
申请日：2020-09-07
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明涉及一种自适应膨胀处理方法、系统、机器人及存储介质，其包括：获取机器人所处环境的栅格地图，对障碍点坐标进行初始标记；获得障碍点的坐标后，填充机器人传感器位置到障碍点之间的栅格以及该障碍点栅格的初始代价值；对障碍点进行自适应膨胀处理，根据栅格代价值填充障碍点周围膨胀区栅格的代价值，完成对代价地图的膨胀处理。本发明提升了移动机器人自主导航过程中应对复杂环境的安全性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN104806042B
公开(公告)日：2017-03-01
申请号：CN201510226486.5
申请日：2015-05-06
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: E04H3/24
Abstract: 本发明涉及一种多板式自动折叠舞台及其控制方法，其包括三组舞台，第一组舞台和第三组舞台位于整体折叠舞台两端，第二组舞台位于中部，相邻两组舞台之间采用连接钢板连接，每组舞台均由两块舞台板构成，且每一组舞台下部分别设置有举升机构和电动推杆机构；第一组舞台端部设置有卷扬机，且位于卷扬机底座上设置有推拉装置；第三组舞台端部中间位置处设置有加强板，加强板上设置有通孔；举升机构、电动推杆机构和卷扬机均由控制器控制其工作。本发明的折叠舞台折叠后占地面积较小，约为其伸展状态的七分之一，使用本发明可有效实现舞台的折叠与舒展，使表演结束之后原舞台场地被空余出来以供其他活动使用，从而更加合理应用有限的场地，达到一地多用的目的。
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公开(公告)号：CN106096154A
公开(公告)日：2016-11-09
申请号：CN201610431875.6
申请日：2016-06-17
Applicant: 北京信息科技大学
CPC classification number: G06F17/5086 , G06K9/0051 , G06K9/00536
Abstract: 本发明涉及一种小波包时域信号流形学习故障诊断方法，其步骤：对采集到的振动信号进行N层小波包分解，将振动信号分解为多层数据，生成2N个分量时域信号；对分解产生的各分量时域信号分别采用希尔伯特变换进行包络解调，获得代表故障状态的低频解调信号；对解调信号采用FIR低通滤波器消除高频噪声，并以低采样频率对各分量信号进行重采样保留低频信号；对重采样信号进行自相关计算并归一化为自相关系数，将处理后的各分层数据构造形成高维数据向量；采用t‑SNE流形学习算法对高维数据向量进行降维处理，形成L×2N维矩阵，最终形成2维或3维图形，对于机电设备不同的故障形式，其最终形成的流形结构不同，进而通过流形结构的形状判断设备的故障状态。
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