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公开(公告)号：CN119619997B
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202510152257.7
申请日：2025-02-12
Applicant: 东北石油大学三亚海洋油气研究院
Abstract: 本发明公开了一种碳纤维复合材料板损伤定位方法及系统，属于复合材料损伤定位技术领域，获取Lamb波的S0、A0模态的到达时间，将A0模态的到达时间作为确定到达角度的依据，确定各对传感器间的时间差，确定最大绝对时间差；对每一对传感器，获取模态到达时间差；通过计算时间差的最小绝对值，确定Lamb波的声源到达角度；根据模态到达时间差和获取的S0、A0模态的模态波速，确定传感器阵列中的每个传感器与Lamb波的声源之间的距离，确定声源到各阵元的平均间距；根据平均间距和Lamb波的声源到达角度，获取声源相对于传感器阵列中心点的坐标位置，该坐标位置为碳纤维复合材料板上的损伤所在位置。该方法能够实现声源的精确定位。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118500730B
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202410619030.4
申请日：2024-05-18
Applicant: 东北石油大学
IPC: G01M13/045 , G06N3/0455
Abstract: 本发明涉及的是一种基于改进Swin‑T的智能风力发电轴承故障诊断方法，它包括：现场实时采集主轴滚动轴承的声发射信号；将步骤一采集的滚动轴承的声发射信号去噪，基于FBank的主轴滚动轴承声发射信号特征提取，将得到的FBank特征数据映射到二维图像当中，构建声发射图像数据集；Swin‑Transformer模型中加入并行注意力机制CBAM和SKNet，得到AD模型，将AD模型插入到Swin‑Transformer模型中得到AD‑Swin‑T模型；利用AD‑Swin‑T模型对构建的声发射图像数据集进行识别。本发明将轴承信号转化为FBank特征输入模型，有效实现了低速重载轴承的精准故障检测。
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公开(公告)号：CN119715810A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202510220687.8
申请日：2025-02-27
Applicant: 东北石油大学三亚海洋油气研究院
IPC: G01N29/14 , G01N29/32 , G01N29/44 , G01N29/46 , G16C60/00 , G06F18/213 , G06F18/2431 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/096 , G06N3/084 , G06N3/0985
Abstract: 本发明公开了一种基于迁移学习和改进残差网络复合材料损伤识别方法，涉及声发射数据处理和图像识别方法技术领域。该方法包括：获取复合材料拉伸的声发射数据集，并对声发射数据集进行梅尔频谱倒谱系数转换，生成梅尔频谱倒谱系数图谱数据集；以ResNet模型为基础，构建深度残差收缩网络模型，调用ResNet模型在图网络上训练的预训练权重，利用预训练权重中除所述残差块以外的其他权重对深度残差收缩网络模型进行权重初始化，得到基于迁移学习的深度残差收缩网络模型；用梅尔频谱倒谱系数图谱数据集训练，得到训练好的基于迁移学习的深度残差收缩网络模型；使用训练好的基于迁移学习的深度残差收缩网络模型，对待识别复合材料损伤类型进行识别。
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公开(公告)号：CN119064463A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202410095115.7
申请日：2024-01-23
Applicant: 北京通泰恒盛科技有限责任公司 , 东北石油大学
Abstract: 本申请的实施例提供了基于声发射技术监测塔筒螺栓松动的方法、装置、设备和计算机可读存储介质。所述方法包括获取声发射信号集合；所述声发射信号集合包括声发射信号以及所述声发射信号对应的标识；计算对所述声发射信号集合中，相邻的两个声发射信号的互相关系数；基于所述互相关系数，确定异常声发射信号；基于所述异常声发射信号对应的标识，确定松动的塔筒螺栓位置。以此方式，能够快速精准的监测到异常的塔筒螺栓位置，大幅度提升了风力机运行的安全性。
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公开(公告)号：CN118500730A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410619030.4
申请日：2024-05-18
Applicant: 东北石油大学
IPC: G01M13/045 , G06N3/0455
Abstract: 本发明涉及的是一种基于改进Swin‑T的智能风力发电轴承故障诊断方法，它包括：现场实时采集主轴滚动轴承的声发射信号；将步骤一采集的滚动轴承的声发射信号去噪，基于FBank的主轴滚动轴承声发射信号特征提取，将得到的FBank特征数据映射到二维图像当中，构建声发射图像数据集；Swin‑Transformer模型中加入并行注意力机制CBAM和SKNet，得到AD模型，将AD模型插入到Swin‑Transformer模型中得到AD‑Swin‑T模型；利用AD‑Swin‑T模型对构建的声发射图像数据集进行识别。本发明将轴承信号转化为FBank特征输入模型，有效实现了低速重载轴承的精准故障检测。
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公开(公告)号：CN119619997A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202510152257.7
申请日：2025-02-12
Applicant: 东北石油大学三亚海洋油气研究院
Abstract: 本发明公开了一种碳纤维复合材料板损伤定位方法及系统，属于复合材料损伤定位技术领域，获取Lamb波的S0、A0模态的到达时间，将A0模态的到达时间作为确定到达角度的依据，确定各对传感器间的时间差，确定最大绝对时间差；对每一对传感器，获取模态到达时间差；通过计算时间差的最小绝对值，确定Lamb波的声源到达角度；根据模态到达时间差和获取的S0、A0模态的模态波速，确定传感器阵列中的每个传感器与Lamb波的声源之间的距离，确定声源到各阵元的平均间距；根据平均间距和Lamb波的声源到达角度，获取声源相对于传感器阵列中心点的坐标位置，该坐标位置为碳纤维复合材料板上的损伤所在位置。该方法能够实现声源的精确定位。
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