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公开(公告)号：CN116040483A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202211545301.3
申请日：2022-12-02
Applicant: 江苏省特种设备安全监督检验研究院
IPC: B66C13/16 , B66C15/06 , G06Q10/0639 , G06Q10/067 , G06F30/20 , G06F119/04
Abstract: 本发明公开了起重机回转支承工作状态评估方法、系统及存储介质，本方案通过对起重机回转支承工作时的运行监测数据、音频监测数据、振动监测数据等进行采集，然后对各数据进行单独判断异常情况，以此实现对起重机回转支承工作状态的评估，本方案从多因素出发，能够更为全面地将起重机回转支承工作时的状态进行监测，提高了设备工作过程中的运行监测可靠性和安全性，以及为维护人员制定检修计划提供有效参考；本方案还通过对各监测数据在工作状态判断时计算所得的监测权重值进行整合，通过综合性地进行判断起重机回转支承在工作时的综合状况，以此来间接获知起重机的工作稳定性和可靠性，为起重机回转支承的使用寿命评估提供了辅助判断和预测。
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公开(公告)号：CN115563575A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211186987.1
申请日：2022-09-28
Applicant: 江苏省特种设备安全监督检验研究院
IPC: G06F18/25 , G06F18/2415 , G06F18/241 , G06V20/52 , G06V10/82 , G06V10/26 , G06N3/045 , G06N3/047 , G06N3/08 , G10L25/30 , G10L25/51 , B66C15/00 , B66C15/06
Abstract: 本发明公开了基于神经网络的起重机故障预测方法、系统及存储介质，本方案巧妙性引入经训练的第一检测神经网络对起重机工作过程中的声音信息进行监测，通过神经网络来对“异响”进行判断且输出第一检测结果，再结合故障信息表来将第一检测结果与历史的传动链故障信息进行对应，以此来输出故障预测结果或者同时输出干预措施，该方式能够提高起重机使用过程中的安全保障，为设备意外损坏提供高效的监测响应，避免传动链“带病运行”，本方案还引入第二检测神经网络对起重机进行自检，以此获取传动链的运行健康状况，本方案通过多指标进行联用来为起重机的传动链故障进行评估，能够提高故障预测的可靠性和响应能力，为起重机的使用提供安全保障。
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公开(公告)号：CN117669240B
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202311709046.6
申请日：2023-12-12
Applicant: 江苏省特种设备安全监督检验研究院
Abstract: 本发明公开了起重机事故仿真方法、系统及其应用，本方案巧妙性通过以起重机历史事故资料和起重机工作数据作为数据基础，对其进行采集和分析后，再进行构建基于数字孪生的起重机工作场景和操作仿真平台，使得后续的起重机仿真过程中能够更好地贴合实际情况进行仿真模拟，而在待仿真的数据构建上，本方案可以通过调取历史事故资料或自行构建仿真数据，然后通过对其进行解析后，获取相关仿真基础数据，再确定起重机的工作场景和类型，以及其他工作数据，以实现模拟仿真，在仿真过程中对其进行影像和工作状态记录，有助于提高后续仿真效果分析的便利性和灵活性。
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公开(公告)号：CN117592332B
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202311563535.5
申请日：2023-11-21
Applicant: 江苏省特种设备安全监督检验研究院
Abstract: 本发明公开了基于数字孪生的齿轮箱模型高保真方法、系统及存储介质，本方案首先对健康、故障状态齿轮箱建立刚柔耦合有限元动力学孪生模型，完成齿轮箱模态分析及动力学仿真，初步验证孪生模型准确性，依据模态布置传感器测点。然后，使用齿轮箱振动试验台采集多通道振动信息，结合Vmd降噪方法生成降噪后振动图像，采用融合图像识别算法对单通道仿真与试验振动图像进行保真度计算。最后，基于灰狼粒子群多目标优化算法对孪生模型参数优化，实现模型高保真度优化，并采用多传感器通道自适应评价方法进行保真度评价。本发明方案提出的多通道自适应保真度评价方法，可帮助筛选多故障条件及多传感器通道的保真度最优解，使得模型保真更为全面及准确。
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公开(公告)号：CN116853949B
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202310824089.2
申请日：2023-07-06
Applicant: 江苏省特种设备安全监督检验研究院
Abstract: 本发明涉及一种钢丝绳监测装置及起重机和起重机工作监测方法，该方法包括：S1：分别测算出当前钢丝绳的直径与张力数据；S2：判断当前钢丝绳的直径是否小于预设的直径阈值，若是，则进行预警提示，若否，则执行S3；S3：判断当前钢丝绳的张力是否大于预设的拉力阈值T，若是，则进行预警提示，若否，则执行S4；S4：将各时间点测算得到的钢丝绳直径数据集中的最小值定义为钢丝绳状态直径，并计算出钢丝绳的破断拉力；S5：根据破断拉力数值计算出钢丝绳状态直径所对应的拉力阈值T’，当拉力阈值T’小于预设的拉力阈值T时，则将拉力阈值T’赋值到T上；S6：当当前的张力数据大于预设的拉力阈值T时，则进行预警提示；S7：循环S1～S6。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118313084A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410419559.1
申请日：2024-04-09
Applicant: 江苏省特种设备安全监督检验研究院
IPC: G06F30/17 , G06F30/15 , G06F119/04 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开一种起重机金属结构安全评估方法、系统及其应用，所述起重机金属结构安全评估方法，包括：步骤1)：根据起重机目标金属结构的疲劳试验特征数据，构建基于起重机目标金属结构的裂纹预测模型；步骤2)：基于裂纹预测模型构建关于起重机目标金属结构的寿命预测模型；步骤3)：获取起重机作业过程中目标金属结构的运行特征数据，基于目标金属结构的寿命预测模型，并根据目标金属结构的运行特征数据，预测目标金属结构的循环寿命；步骤4)：根据剩余寿命的预测结果对起重机目标金属结构进行安全性评价。本发明能够对起重机关键局部金属结构的安全性进行有效评估，避免人工检验带来的不便，保证了起重机作业的安全性与可靠性。
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公开(公告)号：CN118279268A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410399925.1
申请日：2024-04-03
Applicant: 江苏省特种设备安全监督检验研究院
Abstract: 本发明公开一种裂纹识别方法及其在起重机表面裂纹识别中的应用，该裂纹识别方法，包括：获取目标对象的红外与光学图像，并对其进行降噪处理；接着对图像进行灰度处理并获取红外图像与光学图像中的轮廓，提取对应角点；分别获取红外及光学图像中两两角点间的距离值；根据红外及光学图像中距离的最大值，定位出最大距离值所对应的两角点作为基准点，并获取红外图像与光学图像间的缩放系数，通过缩放系数与基准点对两图像进行配齐；最后对红外与光学图像的灰度图进行加权融合，并利用阈值分割法对融合图像进行处理。本发明能够有效降低阳光、金属表面油漆等因素的干扰，提高金属表面微裂纹的感知能力，提升了起重机金属表面裂纹识别的准确性。
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公开(公告)号：CN117669240A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311709046.6
申请日：2023-12-12
Applicant: 江苏省特种设备安全监督检验研究院
Abstract: 本发明公开了起重机事故仿真方法、系统及其应用，本方案巧妙性通过以起重机历史事故资料和起重机工作数据作为数据基础，对其进行采集和分析后，再进行构建基于数字孪生的起重机工作场景和操作仿真平台，使得后续的起重机仿真过程中能够更好地贴合实际情况进行仿真模拟，而在待仿真的数据构建上，本方案可以通过调取历史事故资料或自行构建仿真数据，然后通过对其进行解析后，获取相关仿真基础数据，再确定起重机的工作场景和类型，以及其他工作数据，以实现模拟仿真，在仿真过程中对其进行影像和工作状态记录，有助于提高后续仿真效果分析的便利性和灵活性。
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公开(公告)号：CN117594164A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311558749.3
申请日：2023-11-21
Applicant: 江苏省特种设备安全监督检验研究院
IPC: G16C60/00 , G06F30/23 , G06N7/01 , G06F30/27 , G06F111/08 , G06F119/04
Abstract: 本发明公开了基于数字孪生的金属结构剩余疲劳寿命计算评估方法、系统，本方案利用Abaqus建立可计算金属结构剩余疲劳寿命的初始有限元孪生模型，然后确定影响计算结果的高敏感度参数并建立面向结构劣化的动态贝叶斯网络模型。最后基于改进的贝叶斯推理算法将孪生模型计算结果与试验实测结果对比，动态优化孪生模型参数，计算结构剩余疲劳寿命，实现有限元孪生模型对实物模型的真实响应，并以熵权法对孪生模型的计算精度评估。本发明方案可以通过搭建有限元孪生模型参数优化及剩余疲劳寿命计算评估系统，在考虑结构劣化过程中的高敏感因素的情况，以物理数据实时驱动优化孪生模型，其能提高对金属结构剩余疲劳寿命的计算精度。
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公开(公告)号：CN116911201A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202311140634.2
申请日：2023-09-06
Applicant: 江苏省特种设备安全监督检验研究院
Abstract: 一种基于深度生成对抗网络算法的模拟电机能效检测系统，包括电机参数收集模块、电机能效分析模块、可视化模拟输出模块，电机参数收集模块用于对电机工作运行参数进行特征识别，电机能效分析模块用于构建模拟电机运行模型、优化电机运行参数并分析电机损耗，可视化模拟输出模块用于构建模拟电机可视化窗口，输出电机运行能效。本发明提出深度生成对抗网络构建模拟电机运行模型，提出ANFIS‑LF算法对电机数据的复杂特性和非线性关系进行学习，并对电机的设计和运行参数进行优化，提高了一种基于深度生成对抗网络算法的模拟电机能效检测系统的能力，为一种基于深度生成对抗网络算法的模拟电机能效检测系统提供更优的方案。
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