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公开(公告)号：CN114993680A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210608226.4
申请日：2022-05-31
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G01M13/045 , G06K9/00 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种滚动轴承剩余寿命预测方法，涉及滚动轴承寿命预测领域。本发明针对现有的轴承剩余预测方法存在预测精度低的问题。本发明将所述降噪后的信号进行分解重构为短时序列矩阵，通过多尺度融合排列熵方法提取特征；将提取的特征数据输入神经网络中，得到滚动轴承预测的剩余寿命趋势。能够反映出更多轴承剩余寿命随时间变化的趋势，具有良好的剩余寿命预测精度。
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公开(公告)号：CN109827777B
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN201910259680.1
申请日：2019-04-01
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G01M13/045
Abstract: 本发明涉及偏最小二乘法极限学习机的滚动轴承故障预测方法。首先分析时域、频域、时频域等多个特征指标，提出基于半正态分布和经验小波降噪相结合的特征提取方法，对滚动轴承进行故障诊断，贴近原始信号，达到更好的降噪效果。又针对多特征参数对滚动轴承故障衰退特征综合评价，提出残差改进的ISOMAP非线性特征降维方法与模糊C均值结合的方法，提高滚动轴承在不同衰退阶段的变化趋势和分类精度。以极限学习机理论为基础提出基于偏最小二乘法极限学习机的数据预测模型，优化ELM中参数，选取最优隐含层节点数和连接层权值，并选取Softmax激活函数。这样，预测精度高，计算用时短，聚类后的特征值预测效果好。通过以上步骤进行滚动轴承的故障阶段精确预测。
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公开(公告)号：CN111839728A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010688990.8
申请日：2020-07-17
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: A61B34/10
Abstract: 本发明公布了一种鼻整形仿真方法，包括的步骤：(1)获取人脸三维点云数据，利用区域增长法将其拟合为曲面；(2)通过拟合的曲面测量鼻额角及鼻面角的角度，并求得其与公认美学标准之间的差值，得到鼻子需要增高的角度；(3)通过Bezier曲线选取鼻子需要增高的区域，确定控制点及变形点；(4)根据一种能保持细节特征的拉普拉斯网格变形方法进行变形计算，模拟鼻子整形后结果。本发明通过结合美学标准模拟鼻子整形之后的效果，能为个性化鼻子整形提供依据。
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公开(公告)号：CN111695521A
公开(公告)日：2020-09-22
申请号：CN202010539588.3
申请日：2020-06-15
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 基于Attention-LSTM的滚动轴承性能衰退预测方法，属于旋转机械性能监测领域。首先，针对设备性能衰退评估过程中缺乏性能衰退指标以及监测信号难以直观表征轴承性能衰退特性的问题，通过时域与频域分析生成多个备选特征指标并采用相关性、单调性和鲁棒性三个指标其进行评价筛选，将特征值曲线通过固定窗均值化处理得到HI曲线和残差曲线，并提出基于阶跃稳态的性能衰退评估方法，定量直观地反映轴承性能衰退程度。最后，针对传统方法过度依赖专家经验及处理复杂时间序列预测精度低的问题，提出基于Attention-LSTM的性能衰退预测方法，采用注意力机制提高对性能阶跃点前后数据的学习能力，加强了预测模型对衰退特征的反应敏感度。本发明通过实验验证了该预测方法具有更高的预测精度，鲁棒性和泛化能力。
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公开(公告)号：CN109993488A
公开(公告)日：2019-07-09
申请号：CN201910307977.0
申请日：2019-04-17
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 一种基于高架库的物料分拣及配送系统的调度方法。目前，物料分拣者分拣路径根据物料订单去进行分拣，分拣路径不合理且物料分拣者数量不合理，物料分拣效率较低。一种基于高架库的物料分拣及配送系统的调度方法，其包括高架库、物料、移动器具、物料超市及牵引车，获取物料订单，依据订单信息进行订单分拣、组合和订单次序优化获得分拣路径并依据分拣人员数量和效率关系确定分拣者数量，物料分拣者按照物料订单选取移动器具，按照优化路径依次拣选，拣选完毕后将移动器具推送至物料超市。本发明实现了分拣者路径优化和确定合理拣选人数，缩短分拣路线，减少分拣时间，提高分拣效率，从而支持混流装配线平稳运行具有重要意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109647169A
公开(公告)日：2019-04-19
申请号：CN201910015112.7
申请日：2019-01-08
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明涉及一种喷漆房多环节油漆废气净化装置，主要用于机械加工领域；要包括喷淋室，过滤室，燃烧室三大部分;本发明的优点在于:1.本发明针对可溶性的油漆废气，使用喷淋室进行处理，旋转喷头可以使水或反应剂更充分的与废气接触。2.本发明针对难溶解的油漆废气使用过滤室进行处理，过滤装置中充满多孔状小球，小球内装有活性炭能够增大接触与废气的接触面积，提高废气吸附的效率。3.本发明针对可燃性或热反应油漆废气使用燃烧室进行反应，燃烧室装有分散桶能够对废气进行分散，使废气能够充分的燃烧或反应，顶端设有温度传感器，并通过可控硅控制加热棒温度。4.本发明在喷淋室下部设置废液收集箱，废液处理后排放。
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公开(公告)号：CN109443758A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811639531.X
申请日：2018-12-29
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G01M13/021 , G01M13/025 , G01M13/04 , G01M13/045
Abstract: 本发明公开了一种旋转机械复合诊断装置。由基座和设置在基座上的电机、轴承实验装置、齿轮箱实验装置及检测装置组成，包括电机、弹性联轴器、同步轮、皮带、齿轮箱、磁粉制动器、温度传感器、加速度传感器、声压传感器、转轴、轴承座、固定支架、合页、隔音箱、螺栓、COCO80信号分析仪等。本实验新型通过电机带动轴承和齿轮箱内的齿轮旋转，通过COCO80信号分析仪采集滚动轴承和齿轮的振动、噪声和温度的数据并进行诊断。本发明设有多个传感器，可同时对轴承和齿轮进行全面的、实时的、快速的故障诊断，大幅改善试验台的实用性能。本发明实现对单一轴承的故障复合诊断，改善了试验台的综合性,并为旋转机械的优化设计提供极大的工程参考价值。
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公开(公告)号：CN107036817A
公开(公告)日：2017-08-11
申请号：CN201710219477.2
申请日：2017-04-05
Applicant: 哈尔滨理工大学
CPC classification number: G01M13/045 , G06N3/006
Abstract: 基于磷虾群算法的SVR滚动轴承性能衰退预测方法，属于泛函逼近的旋转机械预测方法领域。首先分析时域、频域、时频域特征指标，提出基于CEEMD和小波包半软阈值降噪相结合的特征提取方法，对滚动轴承进行故障诊断。又针对多特征参数对滚动轴承故障衰退特征进行综合评价，提出LLE非线性特征降维方法与模糊C均值结合的方法，最后介绍了支持向量回归机基本理论，以此基础提出基于磷虾群算法的多变量支持向量回归机的预测模型，对SVR中的参数进行优化，选取最优C、σ参数。本发明具有预测精度高，计算用时短，聚类后的特征值预测效果好的特点。通过以上三个步骤可以进行滚动轴承的衰退过程精确预测。
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公开(公告)号：CN106445981A
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201610085831.2
申请日：2016-02-15
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种基于小波变换的STL网格模型切片数据自适应压缩方法，读取ASCII格式的STL网格模型，提取出STL网格模型中三角形的点、边和面信息，并建立拓扑关系；根据读取的STL网格模型大小及所需要的切片的位置，确定STL网格模型中每一层的切片厚度；求取切片与STL网格模型的一层交点坐标，并利用小波变换对切片后的数据进行自适应性压缩和优化；切完一层后进入下一层进行切片，直至遍历所有的切片片段，切完后生成轮廓环。本发明中小波系数的峰值能够自适应性地探测数据的特征点，通过对交点数据的小波分解，完成小波重构并得到低频和高频的系数，通过对系数分析输入信号，并进行定量化的分析结果，完成对错误数据的剔除和点云稀疏性的调整。
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公开(公告)号：CN106040779A
公开(公告)日：2016-10-26
申请号：CN201610536209.9
申请日：2016-07-10
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明公开了一种翘片生产线，包括床身、上料装置、托架装置、加工装置、下料装置和矫正装置，所述绕制机构包括主运动伺服电机、转动体、进给运动伺服电机、箱体、钢管、轧盘和进给轮，所述矫正装置包括矫正弹簧、矫正轮、导片体和矫正液压缸，所述上料装置包括分料板、上料支架、导料板、可调支承座和上料液压缸，所述托架装置包括上导向体支座、V型座、摆动液压缸、升降液压缸和支承座体，本发明能够实现自动上下料、自动加工和实现不同的螺距等功能，实现螺距的无级调整，而且操作方便，可实现程序管理、自动、手动等功能，并且加工零件精度一致性好，加工的产品精度能达到更高水平，加工质量稳定，废品率降低。
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