-
-
公开(公告)号：CN105651164B
公开(公告)日：2019-02-26
申请号：CN201511021695.2
申请日：2015-12-30
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 一种用于回转误差、圆度误差测量的改进三点方法，先将三个位移传感器分布安装于不同的角位置处测量检棒的径向跳动，用高频数据采集系统记录传感器测量结果，然后用三点误差分离技术计算圆度误差的各谐波傅里叶系数，再将第二和/或第三个传感器重新安装于不同的角度，重复三点法测量多次，这样，每个傅里叶系数都可得到多个估计值，筛选由行列式最大的传递矩阵计算得到的傅里叶系数为最准确的傅里叶系数估计值，最后由最准确的傅里叶系数估计值合成计算圆度误差，本发明提高每个谐波估计的准确性，由此提高整个圆度误差测量的准确性。
-
公开(公告)号：CN105446940B
公开(公告)日：2018-07-03
申请号：CN201510821373.X
申请日：2015-11-23
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F17/14
Abstract: 一种基于同步压缩变换重构的幅值校正方法，对线性调频信号进行短时傅里叶变换，得到短时傅里叶变换系数，然后估算瞬时频率，在该估计瞬时频率的基础上进行改进，计算准确瞬时频率，再计算中心频率，然后完成同步压缩变换，即将所有对应同一频率段的准确瞬时频率的短时傅里叶变换系数转化为同步压缩系数，最后提取同步压缩变换的系数脊线，并将脊线附近的系数进行整合，得到相应的信号成分，由于本发明对瞬时频率的计算进行了改进，能够得到准确的瞬时频率，因此提高了时域重构信号的精度。
-
公开(公告)号：CN104819766B
公开(公告)日：2018-05-18
申请号：CN201510243661.1
申请日：2015-05-13
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 基于谐噪比的包络解调频带确定方法，先将振动加速度传感器吸附于对被测试滚动轴承的轴承座上或将声级计安装于靠近轴承座上方的位置，对信号进行采集，通过构建树状滤波器组，对原始信号进行带通滤波，然后通过希尔伯特变换得到信号的包络，再利用对数频谱估计包络信号谐噪比将其大小作为频带故障特征是否显著的指标，最后将谐噪比最大的频带作为最优包络解调频带进行包络谱分析，确定故障的发生和类型，本发明充分利用了故障引起冲击的周期性，将包络的谐噪比作为衡量故障的指标，克服了传统峭度指标的缺点，方法具有鲁棒性，可以自适应地提取最优滤波频带，有利于实现滚动轴承故障特征自适应提取和诊断监测的自动化。
-
公开(公告)号：CN107543722A
公开(公告)日：2018-01-05
申请号：CN201710710318.2
申请日：2017-08-18
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 基于深度堆叠字典学习的滚动轴承故障特征提取方法，综合利用了字典学习和深度学习的共同特点，应用于滚动轴承周期性故障冲击特征的提取和诊断，该方法将字典学习和贪婪逐层堆叠算法进行重合，以分层迭代的方式进行自适应字典的构造，实现了对强噪声下滚动轴承故障信号周期性冲击特征的提取和表达，克服了原有字典学习无法有效提取机械故障特征的缺点，获得了良好的特征提取与诊断效果。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107525672A
公开(公告)日：2017-12-29
申请号：CN201710710340.7
申请日：2017-08-18
Applicant: 西安交通大学
CPC classification number: G01M13/021 , G01M13/028 , G01M13/045 , G06K9/00503
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。
-
公开(公告)号：CN106934125A
公开(公告)日：2017-07-07
申请号：CN201710109876.3
申请日：2017-02-28
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 一种梯形噪声分布的指数模型机械设备剩余寿命预测方法先建立梯形噪声分布的指数模型，然后实时监测并采集机械设备中轴承、齿轮或转子的振动信号，并从中提取健康状态指标，确定拟合起始时刻，最后对退化模型进行参数估计，采用随机采样的方法给出滚动轴承的剩余寿命估计及概率分布，本发明解决了传统指数预测模型中噪声项假定与实际情况不相符的问题，将原有的三角形噪声分布改为梯形噪声分布，即增加了指数模型噪声项的初始值，并且以平稳运行阶段的健康状态指标噪声作为模型噪声项的初始值，通过采用轴承加速寿命实验数据验证了梯形噪声分布的指数模型相比于传统指数模型对剩余寿命预测有更高的精度和可靠性。
-
公开(公告)号：CN104598736B
公开(公告)日：2017-06-20
申请号：CN201510035488.6
申请日：2015-01-22
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F17/50
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。
-
公开(公告)号：CN106847346A
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201710207293.4
申请日：2017-03-31
Applicant: 西安交通大学
IPC: G12B5/00
CPC classification number: G12B5/00
Abstract: XYθ三自由度大行程高频响精密定位平台，包括刚性基底，刚性基底内侧分别和四个双层菱形位移放大机构的外侧固定端连接，四个双层菱形位移放大机构的内侧第一刚性输出端与柔性支链机构连接，柔性支链机构的第二刚性输出端与动平台连接，动平台中心通过螺纹孔刚性连接被驱动对象，动平台、柔性支链机构、双层菱形位移放大机构关于螺纹孔旋转对称；菱形位移放大机构的内侧第一刚性输出端通过矩形梁与刚性基底连接，菱形位移放大机构两侧第一刚性输入端与压电陶瓷连接；整个机构由一块钢板经电火花加工工艺一体化加工而成，机构内部空腔加工通透，空腔内部构件处于悬空状态，本发明可以实现大行程和高带宽的高精度位移输出，结构简单和紧凑。
-
公开(公告)号：CN106769031A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611001154.8
申请日：2016-11-14
Applicant: 西安交通大学
CPC classification number: G01M13/045 , G01M13/021 , G01M13/028
Abstract: 一种基于自相关零点计数的风机轴承阶变信号识别方法，首先对信号进行去均值和工频陷波预处理，然后根据轴承转频范围选取合适的截止频率对预处理信号进行低通滤波，之后计算滤波信号的自相关序列并在序列中段区间进行零点计数，最后设置零点阈值，比较完成信号识别，本发明识别方法复杂度低、识别率高，极大的提高了信号的利用率，可嵌入风力发电机监测系统作可用数据预筛选工具使用。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
138
records
(took 0.035 seconds)
