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公开(公告)号：CN115452956A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211055536.4
申请日：2022-08-31
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种导波信号的多样性扩充方法、系统、设备及介质，S1，对导波信号进行连续小波变换，得到M组尺度信号；S2，分别在特定的取值范围内，随机生成M组幅度系数和频率系数；S3，根据尺度信号、幅度系数和频率系数，计算得到M组新的尺度信号功率谱；S4，采用平均尺度功率对M组新的尺度信号功率谱进行计算，计算所有新的尺度信号的平均功率，得到该导波信号的一个扩充后的波包信号；S5，重复S2‑S4，能够对各种导波信号进行扩充，并且具有物理含义和可解释性。
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公开(公告)号：CN115452956B
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202211055536.4
申请日：2022-08-31
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种导波信号的多样性扩充方法、系统、设备及介质，S1，对导波信号进行连续小波变换，得到M组尺度信号；S2，分别在特定的取值范围内，随机生成M组幅度系数和频率系数；S3，根据尺度信号、幅度系数和频率系数，计算得到M组新的尺度信号功率谱；S4，采用平均尺度功率对M组新的尺度信号功率谱进行计算，计算所有新的尺度信号的平均功率，得到该导波信号的一个扩充后的波包信号；S5，重复S2‑S4，能够对各种导波信号进行扩充，并且具有物理含义和可解释性。
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公开(公告)号：CN115436052A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202211064326.1
申请日：2022-08-31
Applicant: 中南大学
IPC: G01M13/021 , G01M13/028
Abstract: 本发明公开了一种转频自动搜索方法、系统、设备及存储介质，获取齿轮真实转频所处的频率范围，以及真实转频的各阶高次谐波的频率范围；获取齿轮的振动信号，构建振动信号的幅频特性曲线，在幅频特性曲线中真实转频及其各阶高次谐波的频率范围内作上包络曲线；提取包络曲线中的峰值频率，与真实转频及其各阶高次谐波的频率范围对比，取频率范围内的峰值频率，记录为转频或高次谐波；利用所提取得多个转频或高次谐波，对预估转频进行推断；根据推断的转频，结合传动关系，计算齿轮啮合频率所处的频率范围，并提取啮合频率作为佐证啮合频率；通过佐证啮合频率推断出转频结果，作为搜索得精准转频。实现了转频成分的准确识别。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119714893A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411789938.6
申请日：2024-12-06
IPC: G01M13/045 , G06F18/241 , G06F18/214 , G06F18/213
Abstract: 本发明涉及一种用于轴承故障诊断的方法、电子设备及介质，包括：对轴承不同故障和健康状态下的振动信号进行采集，进行多重采样和标注得到带标签和无标签的数据集，将采集到的振动信号分为训练集和测试集，训练集包括带标签和无标签数据，测试集只有无标签数据。构建K临近图和基于边缘自监督图注意力网络的特征提取网络，将训练集依次输入到边缘自监督图注意力网络层和全链接层中，并计算自监督损失和标签分类器损失，梯度回传更新网络参数；将不带标签的滚动轴承测试样本输入到训练好的模型中，于多核函数图构建与边缘自监督图注意力网络进行高精度的故障诊断，该方案解决了在极低标记率下，样本的特征挖掘不足，故障诊断精度不高的问题。
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公开(公告)号：CN115436052B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202211064326.1
申请日：2022-08-31
Applicant: 中南大学
IPC: G01M13/021 , G01M13/028
Abstract: 本发明公开了一种转频自动搜索方法、系统、设备及存储介质，获取齿轮真实转频所处的频率范围，以及真实转频的各阶高次谐波的频率范围；获取齿轮的振动信号，构建振动信号的幅频特性曲线，在幅频特性曲线中真实转频及其各阶高次谐波的频率范围内作上包络曲线；提取包络曲线中的峰值频率，与真实转频及其各阶高次谐波的频率范围对比，取频率范围内的峰值频率，记录为转频或高次谐波；利用所提取得多个转频或高次谐波，对预估转频进行推断；根据推断的转频，结合传动关系，计算齿轮啮合频率所处的频率范围，并提取啮合频率作为佐证啮合频率；通过佐证啮合频率推断出转频结果，作为搜索得精准转频。实现了转频成分的准确识别。
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公开(公告)号：CN115420498B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202211064515.9
申请日：2022-08-31
Applicant: 中南大学
IPC: G01M13/021 , G01M13/028 , G06F18/2131 , G06F18/24 , G06F18/10
Abstract: 本发明属于齿轮箱故障诊断技术领域，涉及一种基于波峰计数的齿轮故障量化诊断方法，包括如下步骤：通过对目标的各类齿轮箱振动信号进行信号处理，获得预设频段范围的振动信号频域图像；根据各齿轮箱对应的振动信号频域图像幅值大小初步设定初始阈值，计算振动信号频域图像上通过该初始阈值的波峰数；之后对比各组信号在频域图像上通过该阈值的波峰数量，根据比较结果确定或修正阈值，最终确定合适的阈值范围，并计算得到各组信号通过合适范围阈值的波峰数量；最后对合适阈值范围内计得各组信号通过阈值的波峰数量进行分析，确定各信号对应齿轮箱的具体故障类型。不需要大量的学习样本，且能够对各种齿轮系统故障类型做出精确诊断区分。
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公开(公告)号：CN115855483A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211058455.X
申请日：2022-08-31
Applicant: 中南大学
IPC: G01M13/021 , G01M13/028 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06F18/2433
Abstract: 本发明涉及齿轮故障诊断领域，公开一种齿轮箱故障自动诊断方法，包括以下步骤：计算齿轮轴的转频和齿轮箱啮合对的啮合频率；对各类齿轮箱系统的振动信号进行信号处理，获得振动信号的频谱图；振动信号的频谱图中包括啮合频率及边频；以啮合频率的左侧和右侧的一阶转频的边频，及啮合频率的左侧和右侧的二阶转频的边频，作为故障特征频率，采用构建的故障特征频率识别方法，对故障特征频率分别进行识别，判定该故障特征频率处是否存在故障成分，得到故障特征频率与故障类型的对应关系；构建自动诊断模型，对实际测量得到的各类齿轮箱系统的振动信号进行分析，做出故障诊断结果。解决了现有技术缺乏应对复杂多变工况的便捷、自动化诊断技术的问题。
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公开(公告)号：CN115420498A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202211064515.9
申请日：2022-08-31
Applicant: 中南大学
IPC: G01M13/021 , G01M13/028 , G06K9/00
Abstract: 本发明属于齿轮箱故障诊断技术领域，涉及一种基于波峰计数的齿轮故障量化诊断方法，包括如下步骤：通过对目标的各类齿轮箱振动信号进行信号处理，获得预设频段范围的振动信号频域图像；根据各齿轮箱对应的振动信号频域图像幅值大小初步设定初始阈值，计算振动信号频域图像上通过该初始阈值的波峰数；之后对比各组信号在频域图像上通过该阈值的波峰数量，根据比较结果确定或修正阈值，最终确定合适的阈值范围，并计算得到各组信号通过合适范围阈值的波峰数量；最后对合适阈值范围内计得各组信号通过阈值的波峰数量进行分析，确定各信号对应齿轮箱的具体故障类型。不需要大量的学习样本，且能够对各种齿轮系统故障类型做出精确诊断区分。
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