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公开(公告)号：CN101799320B
公开(公告)日：2011-05-25
申请号：CN201010101274.1
申请日：2010-01-27
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G01H17/00
Abstract: 本发明涉及一种旋转设备故障预测方法及其装置，(1)设置一包括供电模块、传感器、数据采集模块、数据归类模块、时间序列预测模块、灰色预测模块、组合预测模块、频率分量幅值预测模块、自适应优化选择模块、显示模块和系统控制模块的测试装置；(2)数据采集模块采集适合四种预测模块的振动信号作历史数据；(3)由数据采集模块实时在线采集各种情况下的振动信号，作当前数据；(4)利用趋势预测方法对保存的数据分析；(5)将下一时刻采集的振动信号分析处理后，与前一时刻由趋势预测方法得到的结果比较；(6)比较后得到的最优预测模型。本发明采用模块化结构的故障预测装置，能适应不同旋转设备需要，实现对旋转设备状态进行实时在线预测。本发明可广泛应用于各种旋转设备的故障预测检测分析中。
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公开(公告)号：CN101577510B
公开(公告)日：2011-04-13
申请号：CN200910086876.1
申请日：2009-06-10
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明涉及一种太阳能光伏发电全天候自跟踪系统，包括传动及支撑装置、太阳能采集系统、太阳方位跟踪系统及发电装置；太阳能采集系统及太阳方位跟踪系统设置在传动及支撑装置上；太阳能采集系统采集太阳能，以供发电装置进行发电；太阳方位跟踪系统包括监测装置、跟踪方式转换控制模块及双跟踪方式控制模块；监测装置用于监测天气状态，以供跟踪方式转换控制模块判断，并发出指令以供双跟踪方式控制模块启动相关跟踪方式，控制传动及支撑装置运动，以改变太阳能采集系统采集面的位置。本发明可以及时采集天气变化情况，根据天气变化情况，对太阳方位跟踪方式进行控制和选择，这样可以提高太阳方位跟踪精度，并降低能耗。
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公开(公告)号：CN118554423A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410564973.1
申请日：2024-05-09
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: H02J3/00 , G06F30/20 , H02J3/46 , G06F113/06
Abstract: 本发明涉及一种全风况下双馈异步风电机组的模块化建模方法及系统，其包括：构建全风况风速模块、风机风轮模块和双馈异步发电机模块，各模块之间具有相互耦合关系，由全风况风速模块产生风速提供给风机风轮模块，风机风轮模块根据风速将其转换为风轮转矩的形式，将风能以机械功率的形式转换为机械能，并将机械能转换为机械转矩后输入双馈异步发电机模块实现机械能到电能的转换；在最大功率跟踪策略下，建立风力发电机控制系统模块，以控制调节风机风轮模块的转速以及双馈异步发电机模块的发电功率；由全风况风速模块、风机风轮模块、双馈异步发电机模块和风力发电机控制系统模块构成双馈异步风电机组在全风况下的仿真模型。
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公开(公告)号：CN106370311B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN201610921802.5
申请日：2016-10-21
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G01J5/10
Abstract: 本发明涉及一种针对热分析仪的温度测量装置及测量方法，其步骤：在密闭加热炉内设置有吸收红外辐射能量的传感器阵列和图像传感器，传感器阵列将采集到的红外辐射信号传输至信号处理器，形成红外热像图信息并传输至计算机；在密闭加热炉内设置的图像传感器将采集到的加热炉内图像信息经采集卡传输至计算机；计算机将接收到的红外热像图信息和图像传感器采集的图像信息进行信息融合处理，获得新的温度数据，通过该新的温度数据显示出加热炉内的温度分布状况。本发明克服了接触式测温的缺点，能精确地计量整体的温度环境、扩大温度测量范围，可以广泛适用于测量密闭真空空间的整体温度场的温度测量，对于需精密测量整体环境温度的真空场合尤其适用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116011567A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202310091324.X
申请日：2023-02-09
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明涉及一种面向智能仪器仪表产品的特征参数提取方法及系统，其包括：建立产品零部件之间的装配关系，并按照产品、部件及零件的层级关系建立产品装配关系；根据零部件之间的装配关系和产品装配关系建立产品的知识图谱；将产品的知识图谱中的时间、成本和质量三种属性作为特征参数，根据知识图谱结构进行特征参数提取，得到产品的时间特征参数、成本特征参数和质量特征参数，直观地表示出不同的特征参数与产品不同阶段之间的依存关系。本发明能提取特征不同的产品特征参数，直观地表示出不同的特征参数与产品不同阶段之间的依存关系，为后续生产监控提供依据。本发明可以在数据处理领域中应用。
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公开(公告)号：CN114912488A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210523173.6
申请日：2022-05-13
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于FOA‑VMD的参数优化轴承故障诊断方法及系统，其包括：利用果蝇算法对VMD分解参数惩罚因子和分解个数进行全局最优组合搜索，选取信息熵增量结合峭度指标作为目标函数，获得最优参数组合；将原始故障振动信号经获得最优参数组合后的VMD分解，得到若干个本征模态分量，选取最佳分量；对最佳分量进行包络分析处理后，并采用1.5维谱对最佳分量做进一步处理，消除其他成分干扰，凸显故障特征频率及其倍频，以得到轴承的故障类型。本发明能有效的得出滚动轴承的故障特征，加强故障特征的识别准确率。本发明可以在机械设备故障诊断技术领域中应用。
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公开(公告)号：CN112051064B
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202010929716.5
申请日：2020-09-07
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G01M13/045 , G06K9/00
Abstract: 本发明涉及一种旋转机械设备故障特征频率提取方法及系统，其包括：通过带通滤波器将采集到的旋转机械的振动信号划分为多个故障频带数据；采用Teager能量算子对不同故障频带的振动信号进行瞬态能量追踪，去掉能量数值低于平均能量值的故障频带数据，保留能量数值高于平均能量值的故障频带数据；利用改进自相关方法对保留的故障频带进行筛选，选取最优故障频带；对最优故障频带进行平方包络谱分析，提取故障特征频率，实现故障诊断。本发明能实现轴承故障特征频率的准确提取，进而对轴承的故障进行研究和分析。
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公开(公告)号：CN114861726A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210524156.4
申请日：2022-05-13
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明涉及一种风力发电机高速齿轮磨损故障趋势预测方法及系统，其包括：采集风力发电机高速齿轮震动信号，构建混合信息模型，采用独立成分分析方法从混合信号中分离出各独立成分信息的近似成分，并以纯净的近似故障源信号特征为依据找到有用成分；根据近似故障源信号与故障源信号互为相似形，估计相似形放大倍数值域；确定连续且单向变化的放大倍数值域与旋转部件故障程度的对应关系，建立故障程度判别标准，结合高速齿轮全生命周期故障源信号能量变化趋势图，对故障程度及趋势做出判断及预测。本发明能对风力发电机组的故障趋势进行有效的预测，可以在机械设备故障预测技术领域中应用。
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公开(公告)号：CN112052902A
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN202010929759.3
申请日：2020-09-07
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G06K9/62 , G06K9/00 , G06N3/04 , G01M13/045
Abstract: 本发明涉及一种滚动轴承故障诊断方法、系统、计算机程序及存储介质，其包括：将采集到的滚动轴承原始振动信号进行分段和二维堆叠后，得到二维数列；将二维数列代入卷积神经网络分支中，进行特征提取，同时提取时间域和空间域的特征；将截取的第n组数据代入长短时记忆网络分支中，得到和卷积神经网络运算后相同格式的数据；将经卷积网络分支处理的数据和经长短时记忆网络分支处理的数据利用残差网络的并联结构进行加权，并代入池化层中进行池化运算；重复前述步骤构建时空神经网络的网络层，构建若干层之后将输出数据代入最后的全连接层进行计算；再使用softmax进行分类，根据分类结果判断滚动轴承是否存在故障以及故障类型。
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