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公开(公告)号：CN116067432A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202310204533.0
申请日：2023-03-06
Applicant: 南京市特种设备安全监督检验研究院 , 东南大学
Inventor： 丁树庆 , 周前飞 , 冯月贵 , 贾民平 , 王会方 , 庆光蔚 , 许飞云 , 胡建中 , 张军 , 米涌 , 肖昀 , 金严 , 蒋铭 , 钱程 , 孙凯 , 王爽 , 邬晓月
Abstract: 本发明公开了一种自动扶梯变工况故障诊断方法，包括：步骤1：控制器将监测数据与数据库中对应阈值曲线中当前负载值所对应的阈值进行比较，判断是否发生故障：当监测数据超出当前负载条件下的阈值时，则判定发生故障，控制器发出指令，报警器发出报警信号；步骤2：当有故障发生后，控制器的数据分析模块采用FTA分析方法定性分析故障原因，并提取故障诊断规则，确定诊断模型的输入输出；通过BP神经网络构建智能诊断模型，采用历史故障数据库进行训练，并通过LM算法、遗传算法方法对模型参数进行调整，获取自动扶梯精密诊断模型，得出故障原因。该方法可通过前端监测系统发现需要应急处置的故障，提高故障应急处置效率。
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公开(公告)号：CN111241741B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202010216590.7
申请日：2020-03-25
Applicant: 南京市特种设备安全监督检验研究院
IPC: G06F30/23 , G06F119/04 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于残余应力影响区间修正的起重机轮轨磨损监测方法，该方法包括如下步骤：S1.起重机实际工况下轮轨结构宏观应力的测量；S2.起重机实际工况下轮轨结构残余应力的测量；S3.监测时间内残余应力影响区间的求解；S4.基于残余应力影响区间修正的复合应力计算；S5.基于残余应力影响区间修正的起重机轮轨结构中磨损值计算。该方法检测精度高，对于实现起重机轮轨磨损的实时监测具有重要的现实意义。
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公开(公告)号：CN113744270B
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111305048.X
申请日：2021-11-05
Applicant: 南京市特种设备安全监督检验研究院
IPC: G06T7/00 , G06T7/66 , G06V20/17 , G06V20/00 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种起重机复杂钢结构表面缺陷的无人机视觉检测与识别方法，利用倒置式无人机平台搭载高分辨率可见光相机，通过牛耕式全覆盖巡检路径采集图像；构建融合支持向量机、深度卷积网络和生成式对抗网络的分类算法，对复杂背景下起重机结构表面多尺度多种类缺陷进行分类检测，并以缺陷最小外接矩形框标记其位置。对检测出的缺陷目标框区域进行分割提取连通域，建立基于多点激光测距的像素当量精确标定模型，通过像素点法统计获取缺陷的长度、宽度和面积等参数。该方法能自动检测起重机结构表面裂纹、腐蚀、磨损、变形、螺栓丢失、开口销丢失等更多类型缺陷，对缺陷位置进行精确定位，对缺陷物理尺寸进行量化识别，提高了检测精度和效率。
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公开(公告)号：CN113592828A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110888005.2
申请日：2021-08-03
Applicant: 南京市特种设备安全监督检验研究院 , 江苏省特种设备安全监督检验研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于工业内窥镜的无损检测方法及系统，该方法包括步骤一、获取设备检测图像，对所述图像进行预处理，获取设备检测图像样本；步骤二、对图像样本的信息标注，提取缺陷特征，构建深度学习模型，并使用训练样本进行训练，得到缺陷识别模型；步骤三、利用工业内窥镜检测获取待检测设备内部图像，并输入到设备缺陷识别模型中，对缺陷识别分析，并对缺陷部位进行标注，识别出缺陷时进行自动声光报警。本发明中采用该方法可代替检验员肉眼浏览图片来完成缺陷识别，解决人工判别缺陷对微小缺陷和色差不明显缺陷不敏感、易漏检微弱缺陷、长时间检测视觉疲劳、劳动强度大、缺陷检测效率较低、对人员主观经验要求高等问题，提高工业管道内窥镜的检测精度和效率。
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公开(公告)号：CN113094987A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110367155.9
申请日：2021-04-06
Applicant: 南京市特种设备安全监督检验研究院
IPC: G06F30/27
Abstract: 本发明涉及系统参数识别领域，特别是一种基于AR模型向量及响应面的螺栓预紧力识别方法，具体为：建立带有螺栓和夹具紧固连接的悬臂梁试验模型；对螺栓预紧力进行试验设计，并进行试验测试；根据试验结果，基于AR模型建立响应面模型；建立的响应面模型，对螺栓松动工况进行识别。本发明针对结构动响应时间序列AR模型系数向量对螺栓预紧力变化敏感，基于响应面的损伤识别方法可以定量估计螺栓松动程度的特点，提出以结构动响应时间序列AR模型系数向量为因变量，以螺栓预紧力为自变量，建立响应面模型，并进行预紧力识别的方法，以此对螺栓松动情况进行定位识别和定量评估。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107200281B
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201710579385.5
申请日：2017-07-14
Applicant: 南京市特种设备安全监督检验研究院 , 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种双折线式卷筒的导向抬升垫块的设计方法，一、建立导向抬升垫块模型，设定抬升垫块的宽度为b1，高度为h1，导向垫块的宽度为b2，高度为h2；二、设定一圈钢丝绳中一段折线段所对应圆心角为γ/2，抬升垫块起始宽度为t，圆心角参数变量θ；并确定导向抬升垫块各段对应b1、h1、b2和h2参数与θ的函数关系；三、对钢丝绳与导向垫块、抬升垫块所围成的空间进行填充，填充部的外侧面为弧面。依照本设计方法制作的导向抬升垫块有效改善钢丝绳在爬升阶段钢丝绳与卷筒法兰挡板之间的接触，减少了传统设计方法中挤压抬升造成的钢丝绳磨损严重的现象，有利于钢丝绳的稳定缠绕，保证整个缠绕系统的稳定性，有效减少缠绕过程中的乱绳、爬绳现象。
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公开(公告)号：CN108960131A
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201810706894.4
申请日：2018-06-29
Applicant: 南京市特种设备安全监督检验研究院
Inventor： 周前飞 , 丁树庆 , 冯月贵 , 张慎如 , 庆光蔚 , 倪大进 , 胡静波 , 曹明 , 王会方 , 任诗波 , 吴祥生 , 项建新 , 赵凯 , 王爽 , 韩郡业 , 丁必勇 , 冯文龙 , 宁士翔 , 卢东 , 任金萍 , 谢池 , 朱博文
CPC classification number: G06K9/00718 , G06K9/00362 , G06K9/00744 , G06K9/6269
Abstract: 本发明公开了一种机械式车库防人误入检测方法，1)、建立检测系统：包括控制器、摄像头；2)、摄像头实时对机械式车库车辆进出口进行拍摄，并将拍摄的视频传递给控制器，控制器的特征提取模块提取当前视频帧的HOG特征；3)、收集当前视频帧的HOG特征，并将其结合成最终的特征向量供分类使用；4)、控制器的识别模块将HOG特征向量输入到训练好的支持向量机人体目标分类器中，判别是否有人误入车库中，若判断为有人误入车库中，此时控制器控制急停开关动作，车库停止移动，同时声光报警进行报警、远程GSM短信报警呼救，检测精准，能够最大限度地降低人身伤害。
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公开(公告)号：CN106844901A
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201710001052.4
申请日：2017-01-03
Applicant: 南京市特种设备安全监督检验研究院 , 东南大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明提供了一种基于多因素融合修正的结构件剩余强度评估方法，包括：使用有限元软件对待测结构件进行有限元分析，获得待测结构件的最易断裂位置、最大应力值和最大应力位置附近的应力状态分布；对待测结构件进行疲劳试验，获得在最大应力值下的疲劳寿命；测量待测结构件的最易断裂位置在实际工况下的实时应力值；获得应力集中修正系数；计算待测结构件的尺寸修正参数；获得待测结构件的表面质量修正参数；最后计算待测结构件的剩余强度。本发明将结构件的疲劳寿命、应力集中、应力分布情况、制造工艺、表面强度等能够对结构件损伤状态造成影响的因素全部考虑在内，有效地解决现有技术存在的考虑因素单一的问题，评估结果精度得到大幅度提高。
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公开(公告)号：CN119272640A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411803240.5
申请日：2024-12-10
Applicant: 南京市特种设备安全监督检验研究院
IPC: G06F30/27 , G06T17/00 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了一种基于数字孪生的故障预测方法、装置、终端及介质，方法包括以下步骤：对设备进行三维建模；利用设备的三维模型，构建设备的数字孪生模型，在数字孪生模型中，构建仿真程序对设备运行状态进行仿真，收集仿真过程中产生的设备运行数据；在数字孪生模型中，构建若干故障仿真程序用于对设备的故障状态进行仿真，收集故障仿真过程中产生的设备运行数据；采集设备实际运行过程中的设备运行数据数据，通过与获得的故障仿真过程中产生的设备运行数据对比对设备故障进行预测。本申请通过数字孪生模型对设备运行状态进行仿真，收集仿真过程中的数据，依据这个数据，有利于提高设备故障预测的能力与准确性。
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公开(公告)号：CN117557556B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202410025952.2
申请日：2024-01-09
Applicant: 南京市特种设备安全监督检验研究院
Abstract: 本发明公开了一种起重装备缺陷智能检测方法，包括步骤S1、在云端建立复杂多变自然环境下基于可微分架构搜索和特征迁移的起重装备缺陷检测模型；并对缺陷检测模型进行全栈性能优化和快速轻量化边缘部署，形成支持边云协同和高效边缘推理的起重装备缺陷AI识别系统；步骤S2、通过带有前端AI分析原位图像功能的无人机对起重装备受损部位进行拍摄，实现清晰度高、比例尺度和亮度适中的高质量图像远程自动采集，并传到云端，起重装备缺陷AI识别系统对所拍摄的图像进行云端在线检测。本发明所述的检测方法能提高检测精度和效率，为大型起重装备提供智能化、全方位安全质量保障方案。
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