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公开(公告)号：CN110261473A
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201910333397.9
申请日：2019-04-24
Applicant: 武汉工程大学
IPC: G01N29/04
Abstract: 本发明公开了一种基于有限元模型的超声相控阵微裂纹检测方法，首先根据实际工况选择合适的探头，楔块，耦合剂及探头晶片激发接收法则，并将这些所有参数输入到软件并设置合适的采集参数。软件将参数输送到信号处理系统，系统接收参数后，将与之相应的电信号传输到超声探头，探头将接收到的电信号转化成声信号，并接收反射声信号。反射声信号经探头接收后被转换成电信号并传输到信号处理系统，最后传送回软件，得到实验的缺陷回波时间及幅值，进行超声波相控阵的数值模拟过程,超声探头发出的超声波可以模拟为在试件模型的表面节点上施加适当的瞬态激励脉冲。
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公开(公告)号：CN110222390A
公开(公告)日：2019-09-10
申请号：CN201910441786.3
申请日：2019-05-24
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于小波神经网络的齿轮裂纹识别方法，该方法首先收集各种不同工况下的原始振动信号，采用小波包分析方法提取振动信号的故障特征。然后根据基于反向传播算法的小波神经网络对小波函数的相关参数进行优化。小波神经网络用非正交小波函数代替s形函数作为隐层的激活函数，通过对小波函数的放大和平移运算，可以根据不同的实际应用情况对小波函数进行控制和调整，可以检测局部特征同时在时域和频域也可对原始信号进行全局处理。
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公开(公告)号：CN118501256A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410455986.5
申请日：2024-04-16
Applicant: 武汉工程大学
IPC: G01N29/04 , G01N29/44 , G06F18/214
Abstract: 本发明提供一种非线性系统辨识的缺陷检测方法及装置，涉及系统辨识技术领域；方法包括：通过模态测力锤按照测试计划表对试件进行锤击激励，产生激励信号和响应信号；通过激光测振仪采集激励信号和响应信号，对激励信号和响应信号进行参数计算，得到模型参数，根据模型参数构建初始Hammerstein模型，对初始Hammerstein模型进行优化，得到试件Hammerstein模型；通过交叉验证方法对试件Hammerstein模型进行调整，将调整后的的试件Hammerstein模型与预先构建的模板试件模型进行缺陷判断，根据判断结果确定试件是否存在缺陷。由于试件的缺陷会产生非线性效应，因此用非线性效应产生的信号来建立试件的非线性模型，从而根据非线性模型确定试件是否有缺陷。
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公开(公告)号：CN118258883A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410430790.0
申请日：2024-04-11
Applicant: 江苏省特种设备安全监督检验研究院 , 武汉工程大学
Abstract: 本发明公开了管道内部腐蚀监测方法及其应用，本方案巧妙性提出了管道内部腐蚀监测方法，其不仅实施可靠且结果参考性佳，能够在不干扰管道正常工作的情况下，实现对其内部的腐蚀情况监测，本方案将多个二维磁传感器采用对称部署的方式，使得具有对称关系的二维磁传感器采集获得的漏磁数据可以相互作为参照，当二者的漏磁数据偏离达到预设阈值时，亦可以间接反应出管道内部腐蚀的情况，从而生成警告信息，以供检修人员对管道进行复检和维护；本方案不仅实施可靠，且信息反馈参考性佳，其在监测过程中不会对管道内部的流体传输造成工作干扰。
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公开(公告)号：CN118130604A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410448049.7
申请日：2024-04-15
Applicant: 重庆市特种设备检测研究院(重庆市特种设备事故应急调查处理中心) , 武汉工程大学
Abstract: 本发明涉及无损检测技术领域，公开了一种高分辨率脉冲涡流探头及信号处理方法，探头包括壳体、信号处理模块和操作面板，信号处理模块设置于壳体内，壳体的一端为检测端，操作面板安装在壳体远离检测端的一端，探头还包括安装在壳体内的IMU传感器，IMU传感器用于获取探头的位移数据并传输至信号处理模块，信号处理模块结合探头的位移数据和探头获取的脉冲涡流信号数据，分析待测目标是否存在缺陷以及定位缺陷的位置。本申请通过设置IMU传感器与探头相配合，使得探头能够捕捉更细微的信号变化，从而实现待测目标表面或内部微小缺陷的精确检测和定位，以此提升脉冲涡流技术的分辨率。
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Patent Agency Ranking
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公开(公告)号：CN110111275B
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN201910355048.7
申请日：2019-04-29
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明涉及一种信号降噪的方法、系统及计算机存储介质，其方法包括，将连续待降噪信号进行离散化，得到每个时刻的粒子样本集；利用初始化后的信号降噪模型对粒子样本集进行迭代优化，得到优化粒子样本集；计算优化粒子样本集中每个粒子的权值；根据每个粒子的权值对优化粒子样本集进行重采样，得到采样粒子样本集；利用状态估计公式对采样粒子样本集进行计算，得出采样粒子样本集的状态估计值。在本发明中，信号降噪模型基于带变异算子的粒子群优化算法和粒子滤波算法构建而成，信号降噪模型使后期的粒子滤波采样降噪过程更快速，更准确，避免算法陷入局部最优解，加快收敛速度，提高收敛精度，从而可以提高滤波算法的滤波速度和降噪性能。
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公开(公告)号：CN111810418B
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202010522398.0
申请日：2020-06-10
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明公开了一种故障诊断方法及系统，其中方法，包括以下步骤：S1:获取离心泵在正常模式的第一多源特征信号；S2:对所述第一多源特征信号进行去噪，得到第一三维时变频谱阵列；S3:根据所述第一三维时变频谱阵列获取多个第一加载因子；S4:获取离心泵在故障模式下的多个第二加载因子；S5:将所述多个第二加载因子与所述多个第一加载因子进行比较，获得故障的位置和类型，当故障模式下的第二加载因子和正常模式下的第一加载因子有明显区别时，即可检测出故障和故障位置，有效提高诊断精准度。
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公开(公告)号：CN111677674A
公开(公告)日：2020-09-18
申请号：CN202010552928.6
申请日：2020-06-17
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明提供一种故障检测方法及装置，方法包括：通过设置在离心泵叶轮上的三轴振动加速度传感器获取原始振动信号，并对原始振动信号的降噪处理得到降噪振动信号；对降噪振动信号的能量谱分析得到能量谱中能量集中的多个目标频段；对多个目标频段一同进行包络谱分析得到故障包络谱；基于支持向量机模型构建支持向量机检测模型，对支持向量机检测模型的优化处理得到优化后的支持向量机检测模型；通过优化后的支持向量机检测模型对故障包络谱的故障分类处理得到故障类别。本发明提高了故障分类的准确性，也提高了分类的效率，节省了计算时间，有效地解决了传统分类方法的缺陷，实现了在有限的故障样本的情况下进行有效的故障检测。
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公开(公告)号：CN110274961A
公开(公告)日：2019-09-24
申请号：CN201910333162.X
申请日：2019-04-24
Applicant: 武汉工程大学
IPC: G01N29/14
Abstract: 本发明公开了一种基于PEC检测的管道微观缺陷非线性声发射系统识别方法，使用PEC激励信号对工件进行测试，利用传感器获取输出信号，建立材料缺陷物理性质与频域指标之间的关系，用于频域特征分析；利用具有外部输入的非线性自回归滑动平模型，建立输入激励信号和输出响应之间的时域模型；将PEC检测与MARMAX模型相结合，从时域数据中提取NARMAX模型的频率响应函数；建立激励输入和系统响应之间的定量关系，以获得评估结构健康状况的指标。利用线性时域模型和频域特征提取分析，研究了结构健康评估的PEC数据分析。
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