-
公开(公告)号：CN110954312A
公开(公告)日：2020-04-03
申请号：CN201911265409.5
申请日：2020-02-19
Applicant: 北京化工大学
Abstract: 本发明涉及了一种基于无键相整周期信号的往复机械故障诊断方法，包括以下步骤：1)建立整周期振动信号图像库；2)训练图像识别模型；3)利用无键相采集获取整周期数据；4)构建自动提取特征模型；5)以自编码隐含层特征为输入，支持向量机为分类器输出诊断结果。本发明研究创新与特点在于通过使用深度级联卷积神经网络实现无键相整周期数据获取目标，弥补了传统智能故障诊断方法中必须以键相信号作为参考的缺陷，避免了由于安装空间不足导致无法进行实时诊断的问题，同时在特征提取方面采用了自编码神经网络进行自动特征提取，无需人为地选择特征，降低了人工成本，尤其适用于多数的以中高速往复机械为动力的复杂诊断系统。
-
公开(公告)号：CN110263649A
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201910428539.X
申请日：2019-05-22
Applicant: 北京化工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于EMD和Teager算子的变负荷活塞式发动机冲击特征提取方法，首先针对发动机气缸振动冲击信号利用EMD与teager算子进行处理，获得重构后的振动波形；然后，针对发动机存在的变负荷工况，利用信号数据变化率提取正常工况下的冲击判断门限值，解决了以往单一固定阈值识别冲击受负荷影响大，存在偏差的问题；最后，利用发动机振动信号按照固定相位分布的特点，将振动信号进行分段处理，利用每段的冲击峰值与冲击判断门限进行对比，有效识别整周期冲击次数，可用于发动机气门、撞缸、连杆断裂等冲击类故障判断报警。
-
公开(公告)号：CN109754410A
公开(公告)日：2019-05-14
申请号：CN201910003684.3
申请日：2019-01-03
Applicant: 北京化工大学
Abstract: 一种基于机器视觉的铁路车辆车厢计数方法属铁路运输安全管理领域，解决由于工作环境恶劣，电子标签存在损坏、丢失的问题。因此，部分站点在货运列车经过时通过人员计数的方法统计列车车厢数，存在人员工作强度大，计数不准的问题。本发明设计了一种基于机器视觉的铁路车辆车厢计数方法，对货车车厢数量进行精确统计，并能将货运列车的货车与机车部分区分开。本方法是通过五个步骤实现的，包括观察窗口选取、图像滤波处理、窗口特征统计、时序特征筛选、车厢数量计数。
-
公开(公告)号：CN104236883B
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201410441460.8
申请日：2014-09-02
Applicant: 北京化工大学
Abstract: 一种平行轴齿式压缩机临界负荷故障诊断方法属于旋转机械振动状态监测与故障诊断领域。本发明涉及平行轴齿式压缩机实时在线监测，通过对压缩机转轴振动信号、键相信号以及入口导叶反馈信号的采集和处理，判断机组运行转速条件以及入口导叶反馈条件，进一步将计算的通频特征值与机组报警与值比较，判断振动通频趋势条件，同时结合快速傅里叶变换(FFT)算法计算转子振动信号的频谱，得到转频幅值与通频特征值的比值，根据比值定量的判断转轴振动主导频率条件，根据判定条件，实时在线诊断平行轴齿式压缩机组是否发生临界负荷故障。本发明具有方法科学，结论可靠，能够实现平行轴齿式压缩机临界负荷故障实时在线诊断。
-
公开(公告)号：CN105528621A
公开(公告)日：2016-04-27
申请号：CN201510999879.X
申请日：2015-12-27
Applicant: 北京化工大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6256 , G06K9/6269
Abstract: 本发明公开了一种基于支持向量机的多维度多步骤寿命预测方法。其特征在于包括如下步骤：1)采集数据，得到构造运行数据特征值；2)特征值预处理，对原始数据作滤波处理和归一化处理；3)选取样本数据，建立多维训练数据集和测试集；4)建模参数优化；5)利用训练数据集训练多维度多步骤寿命预测方法的模型；6)输入测试集数据得到预测的结果。本发明公开了一种多维度多步骤的寿命预测模型，该模型可以实现系统的寿命预测，且该模型可以实现系统的跨步预测，实现系统劣化的提前预警。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104976139A
公开(公告)日：2015-10-14
申请号：CN201510312396.8
申请日：2015-06-08
Applicant: 北京化工大学
IPC: F04D15/00
Abstract: 一种基于高斯模型的机械设备状态诊断方法，属于设备故障诊断技术领域的。具体步骤为：(1)根据设备类型确定需要获取的特征参数的种类；(2)获取设备正常状态的特征参数数据并构建对应的高斯模型库；(3)获取设备当前的特征参数数据并构建高斯模型；(4)根据公式计算当前设备状态的高斯模型与正常状态高斯模型的偏离度；(5)根据计算得到的偏离度确定设备当前运行状态。本发明用于对机械设备进行实时的状态诊断，使得设备管理人员掌握设备运行状态。
-
公开(公告)号：CN104863840A
公开(公告)日：2015-08-26
申请号：CN201510115368.7
申请日：2015-03-16
Applicant: 北京化工大学
IPC: F04B51/00
Abstract: 本发明涉及一种基于EMD-PCA的往复压缩机智能诊断方法。综合运用经验模态分解方法、主元分析方法和多分类支持向量方法实现往复压缩机故障的智能诊断；该方法对往复压缩机常见故障进行特征提取，并根据不同故障的不同敏感特征来进行故障报警与诊断，使用经验模态分解对往复压缩机缸体加速度信号进行特征提取，每组加速度信号得到30种特征；然后使用主元分析进行维数缩减，得到3维特征空间；最后使用多分类支持向量对实验获得的5种工况进行诊断，并总结提出往复压缩机智能诊断流程框架。本发明对五种工况的故障诊断准确率高。
-
公开(公告)号：CN103321883B
公开(公告)日：2015-07-15
申请号：CN201310253664.4
申请日：2013-06-24
Applicant: 北京化工大学
Abstract: 本发明涉及一种往复压缩机气量调节系统执行油缸。该执行油缸采用整体化设计，将油缸与卸荷压叉固定连接，主体结构包括缸体、活塞、活塞杆、进油与回油结构、附属的连接与紧固结构。通过法兰将活塞杆与卸荷压叉固连，有效避免分体式设计中的对中不良和反复撞击问题；通过油缸体外侧的紧固法兰与双紧固螺母，可适应现场不同弹簧刚度的吸气阀安装条件，保证卸荷压叉下端与阀片处于合适距离，从而确保气量调节系统对气阀阀片的有效顶开及撤回。该油缸结构及工作原理属于首创，完全满足现场不同往复压缩机气量调节应用需要，可应用于全行程压开吸气阀方法，部分行程压开吸气阀方法以及间歇性全行程压开吸气阀调节方法；该油缸成本低，可靠性高。
-
公开(公告)号：CN102913432B
公开(公告)日：2015-03-11
申请号：CN201210445252.6
申请日：2012-11-08
Applicant: 北京化工大学
IPC: F04B51/00
Abstract: 本发明涉及往复压缩机故障诊断方法，是一种基于无量纲指数的往复压缩机故障监测诊断方法。该方法以往复压缩机在线监测系统为基础，提取了机组常见故障特征，建立了往复压缩机常见故障特征对照表，建立了故障劣化程度无量纲指数、停车无量纲指数的数学模型；将该方法与在线监测诊断系统结合，开发了一套基于无量纲指数故障诊断方法的软件，满足对历史与实时的无量纲指数变化进行分析；通过实际检验，该方法可切实有效提高诊断的准确性与可靠性。本方法不仅可用于实际往复压缩机故障诊断，提高现场机组故障诊断水平，还可用于开发往复压缩机故障诊断专家系统与机组保护系统，对往复压缩机安全、可靠、稳定运行具有重大意义。
-
公开(公告)号：CN103616187A
公开(公告)日：2014-03-05
申请号：CN201310481133.0
申请日：2013-10-15
Applicant: 北京化工大学
IPC: G01M99/00
Abstract: 本发明提出了一种基于多维度信息融合的故障诊断方法，包括如下步骤：1）采集数据，组成敏感参数集，启动故障诊断；2）依据传统专家系统诊断推理规则，对报警敏感参数集进行诊断，获得初始诊断结论；3）依据故障机理和故障劣化规律，构建多维度敏感参数矩阵；4）依据传统专家系统推理规则，对敏感参数矩阵中各敏感参数集进行诊断，生成对应故障矩阵；5）依据不同故障类型故障劣化规律，设计权重矩阵；6）利用故障矩阵与权重矩阵求解融合后诊断结论；本发明可提高故障诊断准确率，同时能够排除单测点单时间点信号异常故障和依据故障劣化过程中不同时间点信息进行诊断所得结论冲突问题，对现场设备管理及监测人员具有积极的工程指导作用。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
198
records
(took 0.046 seconds)
