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公开(公告)号：CN102254223A
公开(公告)日：2011-11-23
申请号：CN201110180088.6
申请日：2011-06-29
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06N3/00
Abstract: 本发明公开了一种基于蚁群算法的自适应随机共振系统参数选择方法，该方法首先对信号进行预处理使之满足随机共振小参数要求，并选择合适类别的蚁群算法，然后根据已知条件和要求设置蚁群算法内的初始参数，最后用选定的蚁群算法进行随机共振的参数寻优，根据随机共振处理信号返回的特征值来指引蚁群算法的走向，直至自适应地找到随机共振系统的最优参数。本发明的优点在于用较小的蚁群能够实现大范围区域内的参数寻优，克服了由于系统参数难以选取造成的随机共振应用受到限制的问题，能够实现机械设备早期故障的有效诊断。
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公开(公告)号：CN102095552A
公开(公告)日：2011-06-15
申请号：CN201010572935.9
申请日：2010-12-03
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种消除信号相位随机误差的方法。该方法是以优化、估计、计算采集起始时刻与键相“零点”位置之间的真实相位偏移值为基础，以真实相位偏移值修正测试信号快速傅里叶变换(FFT)的相位值，进而消除采样随机误差对信号的影响。本发明提出的相位修正方法，在信号采集随机相位误差控制方面具有先验性，理论和实验证明，按照本发明方法操作，可以将测试信号的单次采样随机误差控制在满意的精度范围。相位是振动测试、分析、控制领域的重要参量，因此该方法的提出，在工业现场降振、消噪中，将有十分广泛的应用。
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公开(公告)号：CN110580471B
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN201910865515.0
申请日：2019-09-12
IPC: G06K9/00 , G01M13/02 , G01M13/021
Abstract: 本发明提供一种基于编码器信号瞬变特征的机械设备故障诊断方法，首先利用编码器数据采集卡读取机械设备中编码器的输出得到编码器信号y(t)；然后构建基于局部多项式拟合和稀疏的优化问题并建立迭代算法，利用迭代算法提取出时域瞬变特征x(t)；再利用阶次跟踪算法将时域瞬变特征x(t)转换为角度域瞬变特征x(θ)；最后，识别角度域瞬变特征x(θ)的角度间隔T，进而输出故障诊断结果。本发明实现了变转速工况下时域瞬变特征的提取，利用阶次跟踪技术消除转速变化的影响，为准确利用编码器信号在变转速工况下进行机械设备故障诊断提供准确依据，并可以使得机械设备故障诊断自动化，且使得机械设备故障诊断具体为故障类型，确保设备的运行安全。
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公开(公告)号：CN108388692B
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN201810045889.3
申请日：2018-01-17
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F30/17 , G01M13/045
Abstract: 基于分层稀疏编码的滚动轴承故障特征提取方法，先对轴承振动信号进行高频采样，截取一段时间内的信号作为原始时域信号；然后构建固定字典稀疏编码模型，设置相关参数，设置运用固定字典稀疏编码模型，经稀疏编码得到稀疏表征系数矩阵，通过固定字典及稀疏系数矩阵相乘得到与故障信号无关的谐波干扰成分；再从原始时域信号中滤除谐波干扰成分，得到输入时域信号；再构建基于K‑SVD的字典学习模型，输入时域信号作为该模型的输入，根据参数设置，运用该模型进行特征提取，得到故障相关特征；对故障相关特征做希尔伯特变换后做快速傅里叶变换，得到故障相关特征包络谱，输出诊断结果；本发明提高了信噪比，并滤除无关信号。
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公开(公告)号：CN107729626B
公开(公告)日：2020-03-17
申请号：CN201710881432.1
申请日：2017-09-26
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F30/23 , G06F30/17 , G06F119/04 , G06F119/14
Abstract: 一种基于概率分布的齿轮点蚀模型建模方法，首先建立了齿面概率点蚀平面分布模型，点蚀产生按照沿齿宽方向随机分布、沿齿高方向正态分布；其次，采用图像处理方法来获取啮合线长度变化；然后，建立啮合线长度变化值与压力角之间的一一对应关系；最后，综合考虑赫兹接触刚度、弯曲刚度、剪切刚度和轴向压缩刚度，精确计算齿轮时变啮合刚度，求解齿轮系统内部激励；本发明克服了传统点蚀模型与实际相差大、无法处理点蚀复杂分布等缺点，同时提高了模型计算精度，实现点蚀齿轮系统内部激励的精确计算，完成基于概率分布的齿轮点蚀模型建模。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110866365A
公开(公告)日：2020-03-06
申请号：CN201911155556.7
申请日：2019-11-22
IPC: G06F30/27 , G06K9/62 , G01M13/021 , G01M13/028 , G01M13/045
Abstract: 本发明提供了一种基于部分迁移卷积网络的机械设备智能故障诊断方法，其采集机械设备在不同运行工况下的运行数据，组成数据集，将数据集X中的部分数据作为源域训练样本集和目标域测试样本集，并对每个样本数据进行数据标准化，然后使用源域训练样本集训练两个结构相同但初始化参数不同的一维卷积神经网络模型并基于目标域测试样本集对训练后的两个卷积神经网络模型进行修正得到卷积神经网络机械设备故障诊断模型，使用故障诊断模型基于实时运行数据对机械设备进行故障诊断输出故障类型。本发明能够有效地在更真实的机械故障诊断中使用，即考虑到目标域的无标签性，使得训练出的诊断模型可以更佳的诊断机械设备的故障。
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公开(公告)号：CN107941510B
公开(公告)日：2019-07-19
申请号：CN201710980624.8
申请日：2017-10-19
Applicant: 西安交通大学
IPC: G01M13/045
Abstract: 基于等角度双重采样的滚动轴承故障特征的提取方法，首先获取共振频带信号的包络信号，利用键相信号计算转速，通过设定阈值判断是否为平稳转速，对超过阈值范围的变转速信号，利用相位信息对其共振频带的包络信号进行一次等角度重采样，当转速波动不超过阈值时，将共振频带的包络信号认为是共振频带的等角度采样信号，并计算其包络信号；对等角度重采样信号进行二次窄带滤波，只保留感兴趣的特征阶次，并计算窄带信号的相位，利用计算出的相位对窄带信号进行第二次重采样，通过双重采样信号的包络阶次谱实现滚动轴承故障特征的提取；本发明能够明显抑制由于滚动体随机滑动产生的特征阶次的混叠现象，实现故障特征阶次能量的聚集，增强故障特征。
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公开(公告)号：CN107525672B
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201710710340.7
申请日：2017-08-18
Applicant: 西安交通大学
IPC: G01M13/021 , G01M13/028 , G01M13/045 , G06K9/00
Abstract: 一种基于基尼指标改进的SKRgram方法，首先分别采集行星齿轮箱的正常振动信号和带有行星轮轴承故障的振动信号，然后利用基尼指标代替峭度指标来改进原来的Kurtogram，再将正常和故障信号分别应用于改进的Kurtogram中得到各自的窄带图，然后根据窄带图得到各窄带指标值组成的矩阵，将正常信号得到的矩阵作为基准，得到故障信号得到的矩阵与正常信号得到的矩阵的比值所组成的的新矩阵，利用该新矩阵构造新的窄带图，然后根据该窄带图即可得到最优故障特征频带；本发明以基尼指标作为稀疏判定，能避免由随机大冲击给最后结果带来的影响，直接从最后的窄带图中选择最优频带，无需对照到故障信号对应的窄带图，更适合于在线监测。
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公开(公告)号：CN107493001B
公开(公告)日：2019-04-23
申请号：CN201710827331.6
申请日：2017-09-14
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 一种具有自供能的轴承健康监测装置，包括安装在轴上的轴承，轴承的保持架上安装有传感器及数据处理发射装置、电路处理装置和多个线圈，轴承端盖上安装有磁铁，线圈与磁铁相对布置，传感器及数据处理发射装置的信号输出端和外部无线接收装置的输入端通过无线传输，传感器及数据处理发射装置的电源输入端通过电路处理装置与线圈的电源输出端相连接，线圈和磁铁配合组成自供能装置；自供能装置产生的交流电压通过电路处理装置整流稳压处理转化成能为传感器及数据处理发射装置直接供电的电能，传感器及数据处理发射装置对轴承工作过程中的状态进行实时监测并向外无线发射数据，外部无线接收装置实时监测显示轴承状态，及时做出故障预判。
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公开(公告)号：CN107941510A
公开(公告)日：2018-04-20
申请号：CN201710980624.8
申请日：2017-10-19
Applicant: 西安交通大学
IPC: G01M13/04
CPC classification number: G01M13/045
Abstract: 基于等角度双重采样的滚动轴承故障特征的提取方法，首先获取共振频带信号的包络信号，利用键相信号计算转速，通过设定阈值判断是否为平稳转速，对超过阈值范围的变转速信号，利用相位信息对其共振频带的包络信号进行一次等角度重采样，当转速波动不超过阈值时，将共振频带的包络信号认为是共振频带的等角度采样信号，并计算其包络信号；对等角度重采样信号进行二次窄带滤波，只保留感兴趣的特征阶次，并计算窄带信号的相位，利用计算出的相位对窄带信号进行第二次重采样，通过双重采样信号的包络阶次谱实现滚动轴承故障特征的提取；本发明能够明显抑制由于滚动体随机滑动产生的特征阶次的混叠现象，实现故障特征阶次能量的聚集，增强故障特征。
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