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公开(公告)号：CN114462480A
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202111599158.1
申请日：2021-12-24
Applicant: 燕山大学
IPC: G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q10/00 , G01M13/045
Abstract: 本发明涉及一种基于非均衡数据集下的多源传感器轧机故障诊断的方法，对轧机的振动信号数据和声音信号数据进行融合从而实现轧机的故障诊断；该方法能够摆脱单一传感器的局限性，通过融合多传感器的数据，从而进行有用信息的互补，达到更高的诊断精度，解决非均衡数据集问题。用改进的一维卷积神经网络对轧机设备诊断系统采集的声音信号进行特征提取，利用改进的二维卷积神经网络对轧机设备诊断系统采集的振动信号的峰度图进行特征提取，最后在进行总的特征融合，该方法可以对充分信息提取，能够很好的应对轧机实际生产过程中所遇到的故障状态过少的问题，实现高诊断率以及准确率。
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公开(公告)号：CN109632309A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201910042618.7
申请日：2019-01-17
Applicant: 燕山大学
IPC: G01M13/045 , G06K9/00 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
CPC classification number: G01M13/045 , G06K9/00523 , G06K9/00543 , G06K9/6256 , G06K9/6267 , G06N3/0454 , G06N3/088
Abstract: 本发明公开了一种基于改进S变换与深度学习的滚动轴承故障智能诊断方法，通过对S变换加入窗宽调节因子的方式来改变其高斯窗函数窗宽，进而改善S变换的时频分辨率，使其能精确地检测到振动信号中的冲击分量，以便更好的提取滚动轴承振动信号的故障特征。本方法对轴承故障的振动信号做改进S变换，得到信号的特征矩阵，将特征矩阵按列展开成特征向量输入到稀疏自动编码器模型中，利用编码器的特性，进一步提取数据的深层特征，挖掘出人工无法识别的一些重要的隐含信息；并对提取到的特征做出准确的分类。本发明可以有效的提高滚动轴承故障诊断的准确率。
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公开(公告)号：CN106127176B
公开(公告)日：2019-03-22
申请号：CN201610513459.0
申请日：2016-07-04
Applicant: 燕山大学
Abstract: 一种基于PSO‑SVM和分形盒维数的变载荷工况下齿轮故障诊断方法，包括以下步骤：1、通过齿轮振动时域图的峭度对齿轮带负载类型进行分类；2、求每种负载类型下的时域振动信号的分形盒维数、裕度因子、峰值因子、波形因子、脉冲因子等特征参数作为故障分类指标；3、进行基于粒子群优化支持向量机(PSO‑SVM)模型的搭建与训练，每一种负载类型建立一个PSO‑SVM，将步骤2得到的故障分类指标输入到相应的PSO‑SVM中进行故障分类。本发明方法能够很好地对变载荷下的齿轮故障类型进行分类，解决了变载荷激励下齿轮故障难以诊断的问题。
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公开(公告)号：CN106446320A
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201610538773.4
申请日：2016-07-08
Applicant: 燕山大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种基于IMF瞬时能量曲率差值的井架钢结构损伤识别方法，包括以下步骤：对井架钢结构进行模态分析确定其低阶振动模态，对井架钢结构进行瞬态动力学分析提取其不同部位的振动响应；利用带通滤波方法提取井架钢结构不同部位的低阶振动信号，对其进行EMD分解选取主要的IMF分量，采用中央差分法计算IMF瞬时能量曲率；将井架钢结构损伤前后IMF瞬时能量曲率差值作为损伤敏感性指标，从而实现井架钢结构损伤位置及程度的识别与分析。本发明仅利用井架钢结构的低阶振动信息，即可实现损伤位置的识别，且识别准确率高，解决了大型复杂钢结构高阶振动信息难获取从而无法准确识别损伤的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106203325A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610531414.6
申请日：2016-07-07
Applicant: 燕山大学
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/0051 , G06K9/00523 , G06K9/00536
Abstract: 一种基于增强级联多稳随机共振的微弱故障信号特征提取方法，所述方法首先在多稳随机共振系统的基础上将多个多稳系统进行级联，然后通过给级联多稳系统各级分别施加时间尺度与多稳系统的特征时间相匹配的第二周期驱动信号,使多稳系统中产生随机共振加强的新现象。本发明方法增强了对微弱信号检测的能力，克服强噪声背景下微弱信号难以提取的问题，使被噪声淹没的微弱故障信息得到放大，并实现了轴承机械故障的诊断。
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公开(公告)号：CN104680011A
公开(公告)日：2015-06-03
申请号：CN201510086327.X
申请日：2015-02-16
Applicant: 燕山大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种基于AMD的去除经验模态分解中模态混叠方法，包括以下步骤:(1)对原始信号进行EMD分解，得到各个固有模态函数，观察固有模态函数是否存在模态混叠现象；(2)求出第一个固有模态函数的瞬时频率特性，可根据其判断是否存在模态混叠现象；(3)若IMF1的瞬时频率存在差异较大的频率成分，则说明出现模态混叠现象，并可根据瞬时频率得出间断信号的起止时刻；(4)若存在模态混叠现象，则根据IMF1瞬时频率中频率成分确定二分频率值；(5)利用该二分频率值对原信号进行AMD分解，提取出间断信号后再进行EMD分解。本发明能有效地消除EMD分解过程中的模态混叠现象，使IMF更可靠地反映真实物理过程。
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公开(公告)号：CN104330624A
公开(公告)日：2015-02-04
申请号：CN201410467815.0
申请日：2014-09-15
Applicant: 燕山大学
IPC: G01R23/16
Abstract: 一种非平稳信号紧密间隔频率成分的检测方法，所述方法包括以下步骤：对待测非平稳信号进行EMD分解，再通过希尔伯特变换得到待测非平稳信号的时频谱和边际谱；通过对频谱图数据的处理得到每个频率成分的值，并采用滤波方法提取出不同频率成分的信号；通过AMD分解判别各个频率成分是否含有多个没有被分离开的频率值；如果信号有频率混叠的现象，则对频率成分进行AMD分解，分离频率相近的信号；对分离出的信号再按照以上步骤顺序进行操作，直至分离出单一频率信号为止，保证分解的信号都是单一频率成分的。本发明解决了希尔伯特黄变换不能有效分离两个紧密间隔频率成分信号的问题，保证了信号有效数据的正确分解，提高了信号的分解精度。
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公开(公告)号：CN204059320U
公开(公告)日：2014-12-31
申请号：CN201420124786.3
申请日：2014-03-19
Applicant: 燕山大学
IPC: E02B15/10
Abstract: 本实用新型涉及的智能水面清洁机器人，是一种环保机械设备。它主要由船体、搜集装置、CCD视觉系统、存储仓、太阳能电源和动力驱动六部分组成。整个船身呈双船体结构。船体的前方为垃圾搜集装置，船体的中部是一个可以拆卸的垃圾仓，垃圾仓的上方是一块太阳能电池板，后部是动力驱动装置。垃圾搜集装置是由一个可以绕轴转动的螺旋式收集桨和两个可以绕轴转动的搜集臂组成的。船体的前部与中部连接的部分是一片光滑的弧形板。动力驱动装置是由两个电机、传动机构、螺旋桨和编码器组成。电机、传动机构、编码器放置在船体的内部。CCD摄像头固定于船体的前方的一侧。整个装置能沿着固定的路线，搜寻垃圾。为了防止遇到一些难以处理的情况，也可以通过遥控来控制机器人。
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公开(公告)号：CN203905756U
公开(公告)日：2014-10-29
申请号：CN201420136054.6
申请日：2014-03-25
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本实用新型涉及的防火自救逃生窗，是一种集检测火灾(烟雾)、自动报警、自动喷水、快速自救逃生和太阳能供电五种功能为一体的防火自救逃生窗。该防火逃生窗由框架、玻璃、烟雾传感器、蜂鸣器、指示灯、水喷头框架、水喷头、水管、制动装置、开启装置、传送人员装置以及供电装置所组成。制动装置是由一个步进电机、转轮和主控制板组成。当室内出现烟雾时开启装置自动开启放下自救横杆。传送人员装置部分由转轮、钢绳、自救横杆和安全背带所组成。供电装置部分由太阳能板所组成。整个装置可以在发生火灾的紧急情况下使室内人员快速、安全地撤离火灾现场，降低人员伤亡，且结构简单，成本较低，同时大大提高了空间利用率。
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