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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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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：CN118503756B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410626365.9
申请日：2024-05-20
Applicant: 东北石油大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/213 , G06F18/23 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G10L25/03 , G10L25/30
Abstract: 本发明涉及的是基于时空聚类和通道注意力风电变桨轴承损伤识别诊断方法，它包括：采集连续运转的风电变桨轴承声发射数据；对声发射数据进行时空聚类，生成时空聚类故障图谱；对采集得到的声发射数据集进行划分；对划分好的声发射数据集进行梅尔频谱转换，生成梅尔频谱图谱数据集；对梅尔频谱图谱图像集进行预处理，随机分为源域数据集和目标域数据集；在残差网络中加入LMMD，生成深度子域自适应网络DSAN；插入通道注意力机制SE，生成AMDSAN；将目标域声发射信号加入高斯白噪声，选取最优的AMDSAN；使用AMDSAN对声发射样本梅尔谱图进行损伤模式识别。本发明可以实现轴承的在线损伤监测，诊断精度和效率都有显著提高。
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公开(公告)号：CN109458154A
公开(公告)日：2019-03-12
申请号：CN201811165389.X
申请日：2018-10-08
Applicant: 东北石油大学
Abstract: 一种异常高压作业井防顶防窜装置及方法。包括铸铁缸体、防窜芯体、安全卡瓦和导向槽；安全卡瓦内有安全卡瓦壳体，安全卡瓦壳体内部置有两个开口为半圆的卡瓦，卡瓦的内侧有卡牙，用于通过卡牙卡紧管柱，卡瓦的外侧分别固定连接有丝杠；安全卡瓦与防窜芯体之间通过螺栓连接；导向槽为有开口的空心的锥台形状，通过紧固螺栓连接在安全卡瓦壳体的下方；铸铁缸体内部具有采用圆锥台形开孔的内腔，内腔与防窜芯体相配合，可供防窜芯体实现嵌入耦合；铸铁缸体的外部耳板上开有法兰连接孔，用于通过法兰与井控装置实现链接固定。利用本种装置以及方法能够实现起、下管柱全过程控制，达到防顶防窜、限速上提的目的。
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公开(公告)号：CN104359716B
公开(公告)日：2016-08-10
申请号：CN201410629168.9
申请日：2014-11-11
Applicant: 东北石油大学
IPC: G01N1/14
Abstract: 一种可对压力容器里多种介质进行带压取样的装置。主要结构包括装置筒体、上盖机构、下盖机构、取样机构四部分，其中，装置筒体为取样装置的主体结构，用于安装其它功能结构部件，上盖机构用于密封装置筒体的上部，下盖机构用于密封装置筒体的下部，取样机构用于实现对容器里的各类介质进行取样。本装置可实现容器带压情况下的取样，不需要容器切换工艺流程或者停产，且可消除取样时的安全隐患；另外，该装置可对容器里的气、油、水、淤泥等多种介质进行取样，取样介质种类和取样量不受限制；此外，该装置的下部接口可与容器上部人孔法兰配套，安装时不需要对容器进行特殊改造。
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Patent Agency Ranking
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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公开(公告)号：CN119064009A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202410095087.9
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
IPC: G01M13/045 , G10L25/51 , G10L25/03 , G06F18/2113 , G06F18/2131 , G06F18/2134 , G06F18/2135 , G06F18/24 , G06F123/02
Abstract: 本申请的实施例提供了基于声发射技术监测风电主轴轴承的方法、装置、设备和计算机可读存储介质。所述方法包括获取风电主轴轴承的声发射信号；对所述声发射信号进行频域特征提取，构建第一故障诊断特征集；对所述第一故障诊断特征集进行Bartlett检验，若检验结果符合预设条件，则对所述故障诊断特征集进行因子分析，得到第二故障诊断特征集；对所述第二故障诊断特征集进行熵值分析，确定当前风电主轴轴承是否存在故障，完成对当前电主轴轴承的监测。以此方式，通过声发射技术对风力发电机组主轴轴承进行在线故障状态监测与分析，实现了主轴轴承故障的早期发现和有效预警，提高风力发电机组运行的整体效益。
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公开(公告)号：CN108562644B
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN201810393631.2
申请日：2018-04-27
Applicant: 东北石油大学
Abstract: 本发明涉及的是储罐罐顶板智能检测装置及其检测方法，其中的储罐罐顶板智能检测装置包括检测小车、缺陷喷漆标记装置、激光避障系统、信息传递系统，检测小车底盘两侧安装履带式爬行机构，传感器收放控制器连接电动推杆，电动推杆连接T型收放件的纵杆，T型收放件纵杆的上端连接连杆，T型收放件横杆连接锥形块，锥形块下端与减震板固定连接，减震弹簧一端与传感器安装座固定连接，减震弹簧另一端与减震板固定连接，滚动式相控阵超声传感器和距离编码器安装在传感器安装座上，滚动式相控阵超声传感器前方安装自动耦合结构，喷漆标记装置位于滚动式相控阵超声传感器的正后方。本发明在检查出缺陷后能对缺陷进行标记，方便以后进行复检。
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公开(公告)号：CN119625283A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202510009850.6
申请日：2025-01-03
Applicant: 东北石油大学三亚海洋油气研究院
IPC: G06V10/25 , G06N3/0464 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G01N27/83
Abstract: 本发明提供了一种基于改进YOLOv8的长输管道漏磁缺陷检测方法及系统，属于管道安全检测领域，包括获取长输管道的漏磁图像数据，对图像数据进行缺陷标注，得到数据集。在原始YOLOv8网络模型的骨干网络中引入轻量级SPD‑Conv模块，颈部结构中添加CBAM注意力模块，用ECIOU_LOSS损失函数替换原模型中的损失函数，构成改进的YOLOv8模型，在数据集按比例选取部分数据输入模型进行训练，得到管道检测模型。将待检测的图像输入管道检测模型中，输出该图像中的缺陷信息及其缺陷位置。本发明通过改进的YOLOv8网络模型，有效减少了人为因素对漏磁缺陷检测的影响，显著提升了对长输管道漏磁缺陷检测的准确率和可靠性。
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公开(公告)号：CN118503756A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410626365.9
申请日：2024-05-20
Applicant: 东北石油大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/213 , G06F18/23 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G10L25/03 , G10L25/30
Abstract: 本发明涉及的是基于时空聚类和通道注意力风电变桨轴承损伤识别诊断方法，它包括：采集连续运转的风电变桨轴承声发射数据；对声发射数据进行时空聚类，生成时空聚类故障图谱；对采集得到的声发射数据集进行划分；对划分好的声发射数据集进行梅尔频谱转换，生成梅尔频谱图谱数据集；对梅尔频谱图谱图像集进行预处理，随机分为源域数据集和目标域数据集；在残差网络中加入LMMD，生成深度子域自适应网络DSAN；插入通道注意力机制SE，生成AMDSAN；将目标域声发射信号加入高斯白噪声，选取最优的AMDSAN；使用AMDSAN对声发射样本梅尔谱图进行损伤模式识别。本发明可以实现轴承的在线损伤监测，诊断精度和效率都有显著提高。
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