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公开(公告)号：CN113624496B
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202111054052.3
申请日：2021-09-09
Applicant: 南京林业大学
IPC: G01M13/04 , G01M13/045
Abstract: 本发明公开了一种用于测试滚轮轴承寿命的试验机，包括支撑架组件、工作平台、摩擦磨损机构、摆锤冲击机构、液压加载机构和可调注脂机构。摩擦磨损机构用来对两个待测轴承进行摩擦损伤，摆锤冲击机构分别对称设置在工作平台的左右两端且分别位于摩擦组件的外侧，其通过摩擦组件对设置在两套摩擦组件之间的待测轴承进行间歇性冲击，液压加载机构分别位于两个待测轴承之间，用来同时对两个待测轴承加载径向载荷，可调注脂机构，分别位于两套摩擦组件的上方，通过摩擦组件对待测轴承进行送脂润滑。本发明可以测试滚轮轴承在摩擦损伤、冲击和挤压工况下，多重因素对试验数据的影响，从而使得测量结果更准确。
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公开(公告)号：CN118464448A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410586925.2
申请日：2024-05-13
Applicant: 南京林业大学 , 苏州长城精工科技股份有限公司
IPC: G01M13/04 , G01M13/045 , G06F18/15 , G06F18/2136 , G06F18/2131
Abstract: 本发明公开一种强噪声干扰下的滚动轴承故障特征自适应提取方法，主要步骤为：输入采集的滚动轴承振动信号；利用基于1.5维平方包络谱峭度改进的自适应噪声完备集合经验模态分解将原信号分解为若干模态分量；计算各分量与原信号的相关系数；将相关性较高的模态分量进行重构；以双域基尼指数优化特征模态分解的输入参数，并对重构信号进行二次分解；根据平方包络谱峰值因子最大准则提取敏感模态分量；运用平方包络谐噪比引导的参数自适应稀疏最大谐波噪声比解卷积对敏感模态分量进行故障特征增强，进而进行Hilbert包络解调；从包络谱中提取滚动轴承故障特征信息，本发明克服了滚动轴承故障特征在强噪声干扰下难以准确自适应提取的问题。
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公开(公告)号：CN117235643B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311147203.9
申请日：2023-09-06
Applicant: 南京林业大学 , 苏州长城精工科技股份有限公司
IPC: G06F18/2433 , G01M13/045 , G06F18/10 , G06N3/006 , G06N3/126 , G06N7/08
Abstract: 本发明公开一种滚动轴承早期微弱故障诊断方法，包括如下步骤：采集故障轴承振动信号；基于一种融合多域指标的综合适应度函数指导改进的蜣螂优化算法自适应确定变分模态分解算法最优的分解层数和惩罚因子，并利用参数优化的变分模态分解算法将采集的故障轴承振动信号划分为一系列的模态分量；计算各模态分量的综合适应度函数值，选取具有最小综合适应度函数值的模态分量作为主故障特征模态分量；通过从主故障特征模态分量的增强包络谱中提取出故障特征频率，实现滚动轴承早期微弱故障诊断。本发明克服了现有的变分模态分解中参数难以选取的问题，能够从强噪声工作环境下提取出有用的周期性故障脉冲信息，实现滚动轴承早期微弱故障精确诊断。
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公开(公告)号：CN115325034B
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202210979334.2
申请日：2022-08-16
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明公开一种具有流体自泵送效应的高速滚动轴承密封结构，包括外圈、内圈、密封圈、滚动体和保持架，内圈设置在所述外圈内部，所述内圈沿径向方向由外径处到内径依次具有多个绕轴承中心轴线均匀间隔设置的后弯型螺旋槽、密封坝和内圈密封槽，其中，相邻的两个后弯型螺旋槽之间的区域形成为密封堰，且后弯型螺旋槽的流体出口的朝向与内圈的转向相反，密封圈与所述外圈和内圈的外侧边密封连接，所述密封圈包括丁腈橡胶外层和钢骨架内层，钢骨架内层上设置有与后弯型螺旋槽连通的集流环槽，且该集流环槽环绕轴承中心轴线延伸等，本发明提供的轴承密封结构，将使得轴承在高速运转时，仍有良好的密封性能和低摩擦力矩的效应。
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公开(公告)号：CN114998616A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210516894.4
申请日：2022-05-13
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明公开了一个基于在线掩膜感知的多尺度目标个数统计网络，包括以下步骤：1)将数据集样本分辨率调整为8的倍数，分别构建训练、验证及测试数据集；2)训练过程，对训练数据执行在线增广；3)构建多尺度目标个数统计网络；4)基于训练数据集对在线掩膜感知网络的参数进行训练，5)将保存的模型参数在测试数据集测试，得出测试数据集的目标统计结果。本发明设计了在线掩膜感知模块，自动感知网络中丰富的语义信息，降低网络的学习难度。同时设计了多尺度学习模块，使得网络根据目标尺度的变化学习其重要特征。本发明可实现高密度目标的个数统计及分布预测，可实现行人、车辆、果实等目标的个数统计。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113624496A
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202111054052.3
申请日：2021-09-09
Applicant: 南京林业大学
IPC: G01M13/04 , G01M13/045
Abstract: 本发明公开了一种用于测试滚轮轴承寿命的试验机，包括支撑架组件、工作平台、摩擦磨损机构、摆锤冲击机构、液压加载机构和可调注脂机构。摩擦磨损机构用来对两个待测轴承进行摩擦损伤，摆锤冲击机构分别对称设置在工作平台的左右两端且分别位于摩擦组件的外侧，其通过摩擦组件对设置在两套摩擦组件之间的待测轴承进行间歇性冲击，液压加载机构分别位于两个待测轴承之间，用来同时对两个待测轴承加载径向载荷，可调注脂机构，分别位于两套摩擦组件的上方，通过摩擦组件对待测轴承进行送脂润滑。本发明可以测试滚轮轴承在摩擦损伤、冲击和挤压工况下，多重因素对试验数据的影响，从而使得测量结果更准确。
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公开(公告)号：CN107143386A
公开(公告)日：2017-09-08
申请号：CN201710453024.6
申请日：2017-06-15
Applicant: 南京林业大学
IPC: F01D11/00
CPC classification number: F01D11/00
Abstract: 本技术提供一种运行状态下具有流体动压与密封能力、停机状态下泄漏率小的自泵送流体动压指尖密封装置，以克服指尖密封“迟滞效应”及转子进动适应性差导致的泄漏率高或磨损量大的不足，它由后挡板、低压指尖密封片以及带指尖靴的高压指尖梁和转子组成；带指尖靴的高压指尖梁、低压指尖密封片、后挡板从高压至低压依次叠放通过铆钉连接在一起，形成环，外套在转子上；指尖靴与转子构成密封界面；指尖靴上设置有引流孔以及内环槽，转子的表面部分加工有螺旋槽；引流孔与内环槽相通，螺旋槽与内环槽在径向方向相对；转子转动时，高压侧的流体经引流孔、内环槽、螺旋槽泵送至密封界面，形成流体动压，推开指尖靴，避免了指尖和转子间的摩擦磨损。
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公开(公告)号：CN117788434B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202311838818.6
申请日：2023-12-28
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06T7/00 , G06T5/90 , G06T5/60 , G06T5/10 , G06V10/54 , G06V10/766 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种暗光增强驱动的高密目标计数网络建模方法，包括：S1：制作低光/正常光样本对以及高密度目标数据集；S2：建立低光增强学习网络，低光增强学习网络包括低光增强模块，骨干网络以及纹理特征感知模块；S3：利用低光/正常光样本对数据集训练所述低光增强学习网络，获得训练好的低光增强学习网络；S4：建立高密目标回归网络，高密目标回归网络包含低光增强学习网络和纹理特征感知密度回归模块；S5：利用S3中训练好的低光增强学习网络对S4高密目标回归网络的参数进行初始化，采用高密目标数据集对高密目标回归网络进行训练，获得训练好的高密目标回归网络。实现了对不同光照条件下样本鲁棒的高密目标检测，提高了高密目标复杂场景的适用性。
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公开(公告)号：CN118294144A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410717167.3
申请日：2024-06-04
Applicant: 苏州长城精工科技股份有限公司 , 南京林业大学
IPC: G01M13/045 , G01M13/04
Abstract: 本申请涉及一种滚动轴承故障诊断方法。该方法包括：采集故障滚动轴承的振动信号；利用金豺优化算法GJO获取特征模态分解FMD的初始多参数组合，利用具有初始多参数组合的特征模态分解FMD将振动信号分解为多个模态分量，利用各模态分量的周期谐波能量比PHER指标作为金豺优化算法GJO的适应度函数使金豺优化算法GJO进行迭代并获取特征模态分解FMD优化后的多参数组合；利用具有优化后的多参数组合的特征模态分解FMD分解振动信号并获取优化后的多个模态分量；以PHER为筛选指标获取优化后的多个模态分量中具有最大PHER值的模态分量作为用于诊断的模态分量。本申请提供的方案，能够克服特征模态分解的多个参数都依赖人工经验设置的问题。
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公开(公告)号：CN117788434A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311838818.6
申请日：2023-12-28
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06T7/00 , G06T5/90 , G06T5/60 , G06T5/10 , G06V10/54 , G06V10/766 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种暗光增强驱动的高密目标计数网络建模方法，包括：S1：制作低光/正常光样本对以及高密度目标数据集；S2：建立低光增强学习网络，低光增强学习网络包括低光增强模块，骨干网络以及纹理特征感知模块；S3：利用低光/正常光样本对数据集训练所述低光增强学习网络，获得训练好的低光增强学习网络；S4：建立高密目标回归网络，高密目标回归网络包含低光增强学习网络和纹理特征感知密度回归模块；S5：利用S3中训练好的低光增强学习网络对S4高密目标回归网络的参数进行初始化，采用高密目标数据集对高密目标回归网络进行训练，获得训练好的高密目标回归网络。实现了对不同光照条件下样本鲁棒的高密目标检测，提高了高密目标复杂场景的适用性。
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