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公开(公告)号：CN105973584B
公开(公告)日：2018-08-10
申请号：CN201610436071.5
申请日：2016-06-17
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明涉及一种小波包频域信号流形学习故障诊断方法，其步骤：采集旋转机械设备上的振动数据，将采集的振动数据进行N层小波包分解，生成2N个分量时域信号；对分解产生的各分量时域信号进行希尔伯特包络解调处理后，提取调制信号；对解调信号进行FIR滤波处理；以低采样频率对各分量时域信号进行重采样降低数据长度；对各分层重采样数据进行自相关计算并归一化形成自相关系数；对各分量归一化后的自相关系数值计算功率谱，采用设定阈值对功率谱数据进行阈值处理，将经过阈值处理后的功率谱数据形成高维数据向量；对高维数据向量进行降维处理，将各分量功率谱数据组合形成L×2N维矩阵，最终形成2维或3维流形，通过流形结果判断旋转机械设备的故障状态。
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公开(公告)号：CN119669972A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411735681.6
申请日：2024-11-29
Applicant: 北京东方振动和噪声技术研究所 , 北京信息科技大学
IPC: G06F18/2433 , G06F18/25 , G06F18/214 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明涉及行星齿轮箱故障诊断领域，公开了一种基于可视图谱特征融合的行星齿轮箱故障诊断方法、系统、介质及设备，其包括：通过预先搭建的行星齿轮箱工作平台，采集行星齿轮箱运行时的正常状态和故障的时域信号；将时域信号进行Welch变换得到功率谱，根据功率谱采用可视图算法构建可视图图谱，以提取图谱节点的中心性指标并融合成特征矩阵；将特征数据归一化并划分为训练集和测试集，基于训练集训练CNN‑Inception模型，由测试集检验CNN‑Inception模型，性能指标为故障诊断的准确率；将实时采集到的行星齿轮箱信号经过特征提取后，输入到训练后的CNN‑Inception模型进行诊断。本发明能提取有效特征信息，并提高模型诊断准确率。
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公开(公告)号：CN106002483A
公开(公告)日：2016-10-12
申请号：CN201610289610.7
申请日：2016-05-04
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: B23Q17/09
CPC classification number: B23Q17/0957
Abstract: 本发明涉及一种智能刀具故障诊断方法，其步骤：在机床的CNC端与机床端之间设置PLC；由PLC获取机床加工过程中产生的若干刀具振动信号x(t)，并对采集到的各刀具振动信号x(t)进行处理并提取刀具特征；根据获得的刀具特征信息建立刀具振动信号和刀具磨损故障的对应关系，以完成刀具磨损故障的智能识别：对每个刀具振动信号进行训练得到隐马尔可夫模型λ；利用训练好的隐马尔可夫模型λ进行似然率的计算，将刀具振动信号的序列O输入到以训练好的各个隐马尔可夫模型中，得到各刀具振动信号在相应隐马尔可夫模型下的似然率，进而实现刀具状态识别。本发明结合机床本身特性和刀具加工过程振动信号特征，实现刀具磨损故障的自动检测，并能自动识别刀具磨损状态。
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公开(公告)号：CN103048041A
公开(公告)日：2013-04-17
申请号：CN201210559167.2
申请日：2012-12-20
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于局部切空间和支持向量机的机电系统故障诊断方法，其基于机电系统振动信号时域与频域的20个特征参数构建高维特征空间，利用局部切空间排列的非线性流形学习算法提取出隐藏其中的低维流形，网格搜索算法进行维数和邻域点参数的优化，实现高维相空间中局部邻域参数的自适应选取,获得机电系统的故障特征。利用交叉验证和一对一法构造支持向量机多类故障分类器，采用径向基核函数支持向量机进行机电系统的故障诊断。本发明适合非线性小样本的设备异常状态识别，能较好的解决高维数据和局部极小点等实际问题，操作简单，分类的准确率高，有利于进一步建立智能化故障诊断系统。本发明可以广泛应用于机电系统故障诊断中。
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公开(公告)号：CN102222144B
公开(公告)日：2013-04-17
申请号：CN201110174725.9
申请日：2011-06-26
Applicant: 北京理工大学 , 重庆长安汽车股份有限公司 , 北京信息科技大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种微面汽车底盘传动轴布置优化方法，该方法以传动轴输入端万向节的夹角θ1和传动轴输出端万向节的夹角θ2为优化参变量，以传动轴万向节当量残差角最小为目标函数，优化过程采取复合形算法进行。对所述复合形进行最坏点查找、替换和反复迭代，最终完成优化计算。使用本发明能够帮助解决传动轴布置的多参数优化问题，提高了设计效率和精度，减少失误。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102222144A
公开(公告)日：2011-10-19
申请号：CN201110174725.9
申请日：2011-06-26
Applicant: 北京理工大学 , 重庆长安汽车股份有限公司 , 北京信息科技大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种微面汽车底盘传动轴布置优化方法，该方法以传动轴输入端万向节的夹角θ1和传动轴输出端万向节的夹角θ2为优化参变量，以传动轴万向节当量残差角最小为目标函数，优化过程采取复合形算法进行。对所述复合形进行最坏点查找、替换和反复迭代，最终完成优化计算。使用本发明能够帮助解决传动轴布置的多参数优化问题，提高了设计效率和精度，减少失误。
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公开(公告)号：CN104270011B
公开(公告)日：2016-08-24
申请号：CN201410494117.X
申请日：2014-09-24
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明涉及一种对电感式传感器进行激励的交流电流源，其包括基于FPGA的正弦波发生器，基于FPGA的正弦波发生器输出端输出两路正弦波信号和四路脉冲信号，两路正弦波信号输入波形放大器，放大后输入驱动电路内由驱动电路向电感式传感器传输激励信号；正弦波发生器输出的四路脉冲信号输入至传感器采集电路作为参考时钟；基于FPGA的正弦波发生器包括FPGA芯片，FPGA芯片输出端通过SPI总线分别连接DA转换器，DA转换器的输出端都连接低通滤波器。本发明采用该交变的电流信号激励电感式传感器线圈，能有效提高电感式传感器的测量精度，提高电流激励信号的抗干扰程度，同时提高传输距离。本发明可以广泛在各种机械设备润滑油油液的在线监测领域中应用。
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公开(公告)号：CN103616159B
公开(公告)日：2016-02-24
申请号：CN201310607106.3
申请日：2013-11-26
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G01M11/00
Abstract: 本发明涉及一种光学试验平台，它包括试验平台支架，试验平台支架内部安装有摆动调整机构，旋转调整机构安装在摆动调整机构上部；摆动调整机构包括摆动工作台，摆动工作台的两侧分别固连有涡轮轴和后轴，后轴连接第一滚动轴承，且后轴通过后轴底座、第一滚动轴承与试验平台支架左侧壁连接，后轴底座外侧通过轴承端盖密封保护；涡轮轴通过涡轮轴座与试验平台支架右侧壁连接，涡轮轴连接第二、第三两个滚动轴承，且涡轮轴通过涡轮轴座、两个滚动轴承与试验平台支架右侧壁连接，涡轮轴座外侧通过另一轴承端盖密封保护；涡轮轴伸出试验平台支架的一端通过键与涡轮连接，涡轮与涡杆连接，涡杆由两涡杆轴承底座固定在试验平台支架上。
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公开(公告)号：CN103048041B
公开(公告)日：2014-11-26
申请号：CN201210559167.2
申请日：2012-12-20
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于局部切空间和支持向量机的机电系统故障诊断方法，其基于机电系统振动信号时域与频域的20个特征参数构建高维特征空间，利用局部切空间排列的非线性流形学习算法提取出隐藏其中的低维流形，网格搜索算法进行维数和邻域点参数的优化，实现高维相空间中局部邻域参数的自适应选取,获得机电系统的故障特征。利用交叉验证和一对一法构造支持向量机多类故障分类器，采用径向基核函数支持向量机进行机电系统的故障诊断。本发明适合非线性小样本的设备异常状态识别，能较好的解决高维数据和局部极小点等实际问题，操作简单，分类的准确率高，有利于进一步建立智能化故障诊断系统。本发明可以广泛应用于机电系统故障诊断中。
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公开(公告)号：CN102937534B
公开(公告)日：2014-08-27
申请号：CN201210487778.0
申请日：2012-11-26
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G01M99/00
Abstract: 本发明涉及一种基于组合预测模型对机电设备的故障预测方法，其步骤为：（1）在工业现场监测系统中获取工业现场运行状态监测数据，提取故障敏感特征因子作为预测时间序列；（2）初选单项预测模型，并利用各个初选单项预测模型分别对预测时间序列中的各种信号数据在一个预测区间内预测；（3）根据经验在现有评价指标中确定合适的预测精度评价指标，进而对初选单项预测模型进行包容性检验，确定是否入选组合预测模型库；（4）对预测时间序列分别计算在i时刻单项预测模型的信息熵大小，确定i时刻该单项预测模型的权重系数；（5）根据权重ωj(i)，利用第j种预测方法在i+1时刻的组合预测值fj(i+1)，对i+1时刻做出预测，得到i+1时刻的预测值。本发明可以广泛在各种大型机电设备中应用。
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