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公开(公告)号：CN103955750B
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201410135995.2
申请日：2014-04-04
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06Q10/04
Abstract: 基于特征融合和粒子滤波的滚动轴承剩余寿命预测方法，在指标计算部分，首先从轴承振动信号中提取原始特征，采用相关性聚类方法对提取的原始特征进行聚类，然后从各类中选取一个典型特征构成最优特征集，最后采用加权融合方法将特征集融合为最终的衰退指标；在寿命预测部分，先对衰退指标进行平滑处理和重采样，将时间间隔调整为期望值，采用最小二乘拟合计算状态空间模型初始参数，然后根据新的观测数据对模型参数进行实时更新，最后预测轴承剩余寿命，本发明寿命预测结果与真实值差异小，应用效果好。
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公开(公告)号：CN106295128A
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201610605064.3
申请日：2016-07-28
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F19/00
CPC classification number: G06F19/00
Abstract: 一种模拟随机粒子衰退轨迹的剩余寿命求解方法，先采用模型对系统衰退过程进行描述，根据历史衰退数据确定模型参数，然后采用状态递推方法对随机衰退过程的未来发展趋势进行模拟，产生若干随机粒子衰退轨迹，并采用模拟产生的随机粒子衰退轨迹计算剩余寿命概率密度，解决了原先剩余寿命概率密度函数理论计算公式无法求解的问题，实现了理论推导结果在工程实际中的应用。
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公开(公告)号：CN106096530A
公开(公告)日：2016-11-09
申请号：CN201610397420.7
申请日：2016-06-07
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/0051 , G06K9/00523
Abstract: 一种强背景噪声环境下的模态参数识别方法，先通过力锤敲击实验测得一级脉冲响应信号，然后通过谱减法对一级脉冲响应信号进行初步降噪，得到二级脉冲响应信号，再使用最小均方差短时谱估计方法对二级脉冲响应信号进行二次降噪，得到理想的脉冲响应信号，最后采用模态参数识别算法对理想的脉冲响应信进行模态参数识别，本发明具有自适应、计算速度快，强噪声环境下模态参数识别准确等优点。
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公开(公告)号：CN104376881B
公开(公告)日：2016-10-26
申请号：CN201410667559.X
申请日：2014-11-20
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 基于希尔伯特变换和数据筛选的核电站松动件定位方法，在被撞击物上划分网格；安装加速度传感器；计算每个网格中心点到两两加速度传感器的距离差；采集各个加速度传感器接收到的撞击信号；采用移动平均法消除信号的低频噪声，采用Butterworth滤波器将环境背景噪声滤除；对消噪后的冲击信号进行希尔伯特变换，得到冲击信号的起振点时刻；根据网格中心点到各传感器的传播距离差和各通道之间的到达时间差计算每个网格中心点的名义传播速度；对所有网格中心点的名义传播速度进行数据筛选，计算其方差；找所有方差中最小值，并记录其中心点的坐标，将定位结果显示出来。本发明具有定位精度高，搜寻速度快的优点。
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公开(公告)号：CN106017876A
公开(公告)日：2016-10-12
申请号：CN201610311641.8
申请日：2016-05-11
Applicant: 西安交通大学
CPC classification number: G01M13/045 , G06K9/00523 , G06K9/6277
Abstract: 基于等权局部特征稀疏滤波网络的轮对轴承故障诊断方法，首先获取轮对轴承在不同健康状态下的振动信号，建立基于等权局部特征稀疏滤波网络的故障诊断模型；然后对稀疏滤波网络进行训练，利用训练后的稀疏滤波网络从振动信号中自动提取故障特征；最后基于提取的故障特征，训练Softmax分类器，利用训练后的分类器对轴承故障进行智能诊断，本发明高效、可靠地实现了机车轮对轴承故障特征的自动提取以及健康状态的智能诊断。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103292958B
公开(公告)日：2015-12-02
申请号：CN201310205613.4
申请日：2013-05-28
Applicant: 西安交通大学
IPC: G01M1/16
Abstract: 一种基于模型的转子无试重失衡参数辨识方法，基于有限元建模理论和转子-轴承-支撑系统的动力学模型，以转子有限元模型和一次启停过程的轴振、瓦振失衡响应信息为输入，识别得到支撑模型参数与失衡参数，与传统的影响系数法相比，本方法无需试重便可完成平衡过程；而与已有的无试重动平衡方法相比，本方法通过充分利用测试获取的轴振、瓦振信息，识别过程无需预知轴承动态参数与支撑模型，在简化不平衡辨识过程的同时提高了系统识别的鲁棒性与精度，可以大幅度提升电厂汽轮机等旋转设备的现场动平衡效率。
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公开(公告)号：CN102778356B
公开(公告)日：2015-07-01
申请号：CN201210284507.5
申请日：2012-08-06
Applicant: 西安交通大学
IPC: G01M13/04
Abstract: 本发明公开了一种增强随机共振系统以及基于该系统的机械故障诊断方法，本发明将多个随机共振系统有机结合用来增强微弱信号，其中，前一级随机共振的输出作为后一级的输入，然后利用增强随机共振技术提取机械设备的故障信息，进而实现机械设备故障的有效诊断。这种方法克服了强噪声背景下微弱信号提取难的问题，使被噪声淹没的微弱故障信息得到放大，对机械设备的早期故障诊断具有重要意义。
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公开(公告)号：CN104598736A
公开(公告)日：2015-05-06
申请号：CN201510035488.6
申请日：2015-01-22
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 一种自适应多核组合相关向量机的滚动轴承寿命预测模型，首先利用粒子滤波初始化组合核函数权重矩阵，获得组合核函数集，然后建立多核组合相关向量机集，接着经过迭代预测、权值更新和重采样过程自适应获得最优多核组合相关向量机模型，最后利用其预测滚动轴承的运行状态和剩余寿命，本发明获得的多核组合相关向量机模型自适应地融合了多个单一核函数的优良特性，降低了单一核函数相关向量机模型对参数的依赖性，提高了预测精度，预测的稳定性更好，模型的鲁棒性更强，具有较好的工程应用价值。
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公开(公告)号：CN104598734A
公开(公告)日：2015-05-06
申请号：CN201510033397.9
申请日：2015-01-22
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 滚动轴承集成期望最大化和粒子滤波的寿命预测模型，首先采用峭度指标对轴承健康状态进行实时监测，确定寿命预测起始时刻；当满足预测起始条件后，采用有效值对轴承剩余寿命进行预测；在预测阶段，采用期望最大化方法对模型参数进行评估，同时采用粒子滤波方法对轴承状态进行评估，通过对模型参数和轴承状态的准确评估，提高剩余寿命预测精度，本发明能够实现对模型参数和滚动轴承状态的准确评估，并且在滚动轴承寿命预测中表现出了比传统指数模型更好的预测效果。
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公开(公告)号：CN104376881A
公开(公告)日：2015-02-25
申请号：CN201410667559.X
申请日：2014-11-20
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 基于希尔伯特变换和数据筛选的核电站松动件定位方法，在被撞击物上划分网格；安装加速度传感器；计算每个网格中心点到两两加速度传感器的距离差；采集各个加速度传感器接收到的撞击信号；采用移动平均法消除信号的低频噪声，采用Butterworth滤波器将环境背景噪声滤除；对消噪后的冲击信号进行希尔伯特变换，得到冲击信号的起振点时刻；根据网格中心点到各传感器的传播距离差和各通道之间的到达时间差计算每个网格中心点的名义传播速度；对所有网格中心点的名义传播速度进行数据筛选，计算其方差；找所有方差中最小值，并记录其中心点的坐标，将定位结果显示出来。本发明具有定位精度高，搜寻速度快的优点。
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