一种红外与应力信息的轴箱轮对检测方法

    公开(公告)号:CN118243380A

    公开(公告)日:2024-06-25

    申请号:CN202410181659.5

    申请日:2024-02-18

    Abstract: 本发明涉及一种智能化的轴箱轮对健康检测方法,利用红外和应力信息对轴箱轮对的健康状态进行评估。该方法首先在轨道底座上放置8个应力传感器和在伸缩结构上安装2个红外检测设备,以及在轴箱轮对上放置三轴振动传感器,共计11个一维数据,2个二维数据。然后利用RNN模型将这11个一维数据转换为二维图像。通过多源异类的信号数据级融合,结合一维振动信号转换的二维图像信号和红外图像,得到三维数据,输入到三维卷积神经网络(3D‑CNN)中,进行特征提取和训练;最后,通过训练得到的结果对轴箱轮对进行故障诊断。该方法通过综合应力和红外两种不同信息进行评估,并通过神经网络对轴箱轮对的故障情况进行精确诊断。这种智能化的健康检测方法具有快速、全面和准确的优点,可以有效地提高轴箱轮对的检测效率和准确性。

    自适应红外与应力信息融合的轴箱轮对检测设备

    公开(公告)号:CN118163835A

    公开(公告)日:2024-06-11

    申请号:CN202410181654.2

    申请日:2024-02-18

    Abstract: 本发明涉及一种自适应红外与应力信息融合的轴箱轮对检测设备,其采用自适应剪叉式伸缩装置的应力采集装置,应力采集装置使用剪叉式伸缩结构与应变片定位盒设计,剪叉式伸缩结构可以自适应的将应变片定位盒固定在铁轨底座腹板内侧,而应变片定位盒预留孔的设计方便了应变片的定位和安装。其次,红外检测设备采用放置在导轨结构之上,用于检测机车通过后的铁轨的温度分布情况。数据处理单元接收红外检测设备和应力片采集到的数据,并通过数据融合算法将红外信息和应力信息进行综合分析。本发明通过自适应剪叉式伸缩装置的应力采集装置和红外检测设备的协同工作,能够更准确且智能化地评估轮对的状态,并判断是否存在故障。

    一种网络化决策支持与应急处置系统

    公开(公告)号:CN107798398A

    公开(公告)日:2018-03-13

    申请号:CN201711067881.9

    申请日:2017-11-03

    CPC classification number: G06Q10/20

    Abstract: 本发明提供一种网络化决策支持与应急处置系统,其包括为系统决策与应急处置决策提供数据信息支持的专家决策库,用于对应急预警信息进行分析处理的决策处置模块,通过移动终端对事件处置指导、实时跟进及异常情况的反馈的专家远程支持单元。本发明解决了各个安全监测设备相互独立的问题,通过专家系统的决策支持减少了对专家实际分析的需求,远程专家支持系统的提出减少了作业人员的数量、大大提高了作业人员的工作效率。

    一种仓储系统的智能控制装置

    公开(公告)号:CN106315096A

    公开(公告)日:2017-01-11

    申请号:CN201610769639.5

    申请日:2016-08-30

    Abstract: 本发明提供一种仓储系统的智能控制装置,包括货架驱动部、灯控部、车控部、存储部、无线通讯部、显示部。取货时首先控制立体旋转式货架将货物运转至取货处,再点亮LED灯组指引智能循迹蔽障车至取货处,通过检测识别图像进一步精确调整车的位置,最后在位置传感器检测货物两侧边缘的指引下控制机械臂抓取货物至车身容纳框。该控制装置能远距离遥控及自动化智能化操作,以及无线视频监控,自动搬运货物更加智能、安全、方便。

    自走行的电场指纹法自适应电极布置管道无损检测系统

    公开(公告)号:CN119196556A

    公开(公告)日:2024-12-27

    申请号:CN202411303960.5

    申请日:2024-09-19

    Abstract: 本申请提供一种自走行的电场指纹法自适应电极布置管道无损检测系统,其包括:环绕设置在待测管道外的环形框架,以及安装在环形框架中轨道上的自适应电极布置组件。本申请利用环形框架中的摆臂轮组件维持自适应电极布置组件与待测轨道外壁之间位置关系相对稳定,利用环形框架驱动自适应电极布置组件沿所述管道自动走行,以使得自适应电极布置组件能够在检测状态下保持在贴合待测管壁表面的状态对管道各位置进行检测。本发明能够更加便捷高效地利用电场指纹法判断管道是否存在腐蚀和损伤,更准确且高效地评估管道腐蚀状态。

    基于自适应模态分解的滚动轴承故障诊断方法

    公开(公告)号:CN118500732A

    公开(公告)日:2024-08-16

    申请号:CN202410740620.2

    申请日:2024-06-09

    Abstract: 本发明提供了一种基于自适应模态分解的滚动轴承故障诊断方法,该方法通过包络谱提取轴承故障特征,增强故障冲击成分,有效提取了滚动轴承故障特征;其次,基于奇异值熵的滚动轴承故障诊断方法,将信号分解为一系列IMF分量,并筛选了故障信息比较丰富IMF分量进行信号重构,计算重构信号的奇异值熵,根据奇异值熵大小划分不同类型故障区间;最后,针对滚动轴承复合故障分离、提取困难,故障冲击不明显等问题,采用改进VMD算法对原始振动信号进行降噪;对降噪后信号进行多点优化调整最小熵解卷积运算,以分离不同类型的故障;对分离后故障使用Teager能量算子进行特征增强,有效降低噪声干扰,实现了复合故障的分离和提取。

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