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公开(公告)号：CN114993680B
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202210608226.4
申请日：2022-05-31
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G01M13/045 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06N3/0464 , 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：CN118171147A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410359004.2
申请日：2024-03-27
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/214 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/096 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种孪生多尺度残差网络的滚动轴承小样本故障诊断方法，所述方法针对满足对所检测的滚动轴承小样本故障诊断的需求问题，通过多尺度残差网络对原始振动信号进行特征提取，从不同工况下稀缺的数据提取源域和目标域的深度特征。使用孪生结构度量源域和目标域深度特征间的相似性，以此构建了SMRN模型，计算样本对之间的欧氏距离。分析卷积层数和训练批次对小样本故障诊断的影响，确定模型参数。将试验台数据集输入SMRN模型中，得到滚动轴承故障诊断准确率。所提出的方法能够保留多尺度带来的优势，从而在轴承故障诊断时提供更高的诊断精度。本发明通过实验验证该诊断方法对实现滚动轴承小样本故障诊断具有更高的精度和泛化能力。
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公开(公告)号：CN116399589B
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202310321869.5
申请日：2023-03-29
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G01M13/045 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/2411
Abstract: 本发明公开了一种基于RCMWE的滚动轴承微弱信号特征提取方法，其所述方法包括如下步骤：步骤一、将时域特征参数和频域特征参数构成多维原始故障特征集，采用皮尔逊相关系数PS、拉普拉斯得分LS、互信息MI及费舍尔得分FS四类特征评价准则对特征敏感性进行评价，根据特征评价准则筛选出最优敏感特征参数；步骤二、将敏感特征参数作为精细复合多尺度加权熵的权重参数，通过哈达玛积运算进行加权组合，获得精细复合多尺度加权熵。通过实验验证表明，本发明的精细复合多尺度加权熵方法在所有尺度上都具有正确估计信号复杂度的能力，能够产生增强的特征向量，既可以有效地区分正常与异常状态，又能够较好的区分不同故障类型及故障退化程度。
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公开(公告)号：CN116401950A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310379921.2
申请日：2023-04-11
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06F30/27 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F17/16 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种基于时间图卷积神经网络的滚动轴承性能衰退预测方法，所述方法针对满足对所监测的滚动轴承性能变化趋势的需求问题，获取滚动轴承的原始振动信号数据，对原始振动信号进行特征提取，得到时域特征指标、频域特征指标和多尺度离散熵特征指标。将上述特征指标采用多个评估标准进行综合加权评价，得到评价结果最优的一项或一类特征指标。通过固定窗均值化处理将综合评价结果最优的一项特征指标曲线分解为趋势曲线和残差曲线，实现对滚动轴承性能衰退阶段划分。将评价结果最优的一类特征指标输入T‑GCN模型中，得到滚动轴承性能衰退趋势。本发明通过实验验证该预测方法对实现滚动轴承性能衰退预测具有更高的精度和泛化能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106445981B
公开(公告)日：2020-03-27
申请号：CN201610085831.2
申请日：2016-02-15
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06F16/174
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：CN110539043A
公开(公告)日：2019-12-06
申请号：CN201910919788.9
申请日：2019-09-26
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明公开了一种电解加工振动进给运动实现装置，属于电解加工技术领域。该振动进给运动实现装置包括固定板和安装块，所述固定板的下方滑动设置有滑块，所述的滑块与进给机构相连，所述的滑块上设有振动室，所述的振动室内活动设置有活动板，所述的安装块设置在活动板的底部；所述的活动板与振动组件相连，所述的振动室与固定板之间设有传动组件。本发明通过将安装块设置在活动板底部、将活动板滑动设置在振动室内，以及在振动室内设置振动组件，便可在振动室下降的同时，通过传动组件带动活动板进行上下往复运动，以便于实现阴极工具在进给运动的同时进行振动运动，从而可以提高电解加工的效率。
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公开(公告)号：CN109432844A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811417306.1
申请日：2018-11-26
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明公开了一种机械过滤器，属于废水处理技术领域，一种机械过滤器，包括筒体，筒体顶端固定连接有入水管，入水管上转动连接有阀门，入水口下端固定连接有缓冲水管，缓冲水管底端固定连接有接水盒，接水盒下方设有金属圆环，金属圆环固定连接有转杆，转杆贯穿金属圆环，筒体侧壁开凿有与转杆一端相匹配的凹槽，筒体远离凹槽一端开凿有转槽，转杆另一端穿过转槽固定连接有把手，转槽转动连接有密封盖，金属圆环的下方设有多孔过滤板，多孔过滤板与筒体内壁固定连接，多孔过滤板上固定连接有水帽,筒体底端开凿有下人孔，下人孔底端固定连接有出水管,可以实现运行简单，反洗方便，提升过滤效果和除污能力。
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公开(公告)号：CN107036817B
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201710219477.2
申请日：2017-04-05
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G01M13/045 , G06N3/00
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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