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公开(公告)号：CN112758799A
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN202011610228.4
申请日：2020-12-30
Applicant: 北京博华信智科技股份有限公司
IPC: B66B29/00
Abstract: 本发明公开了一种用于监测自动扶梯的预警方法，包括：获取齿轮箱键相信号；预设电梯的安全刹车距离范围；根据所述齿轮箱键相信号计算停止运行后电梯的刹车距离，将所述刹车距离与所述安全刹车距离范围做对比，判断所述电梯是否存在异常。本发明提供的一种用于监测自动扶梯的预警方法，通过计算电梯的刹车距离，判断自动电梯是否存在异常，从而实现电梯的智能预警。
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公开(公告)号：CN113128687A
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN202110320264.5
申请日：2021-03-25
Applicant: 北京博华信智科技股份有限公司
IPC: G06N5/04
Abstract: 本发明公开了一种用于自动扶梯的故障诊断专家系统，包括：推理机模块、知识库模块、知识交互模块、案例学习模块以及解释机模块；所述知识库模块，分别与推理机模块、知识交互模块、解释机模块连接；所述知识库模块包括所要解决问题领域中的案例和诊断规则；所述知识交互模块，用于获取事实值；所述推理机模块，根据获取的事实值，调用所述知识库模块中的案例或诊断规则，对故障现象进行推理，从而得出故障原因；本发明提供的一种用于自动扶梯的故障诊断专家系统，设计了一种具备案例推理和规则推理，通过将案例库中的案例转换为规则，并保存至规则库中，可以灵活组态和继承的专家系统，满足实际应用需求。
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公开(公告)号：CN116992254B
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311243206.2
申请日：2023-09-25
Applicant: 北京博华信智科技股份有限公司
Abstract: 效果。本申请公开了一种变频电机的壳振信号的重构方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取壳振信号的对数频谱；根据对数频谱中的频率信息确定对数频谱中的第一部分频谱；其中，第一部分频谱的频率值大于预设频率值；获取第一部分频谱的时域信号，确定时域信号中幅值最大的目标时域信号以及目标时域信号的正常幅值，并基于正常幅值对时域信号进行调幅处理，获得第二部分频谱；根据第二部分频谱、对数频谱中除第一部分频谱之外的频谱与壳振信号对(56)对比文件RANDALL R等.New cepstral methods forthe diagnosis of gear and bearing faultsunder variable speed conditions“.23rdInternational Congress on Sound andVibration”.2016,全文.
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公开(公告)号：CN116992254A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202311243206.2
申请日：2023-09-25
Applicant: 北京博华信智科技股份有限公司
Abstract: 本申请公开了一种变频电机的壳振信号的重构方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取壳振信号的对数频谱；根据对数频谱中的频率信息确定对数频谱中的第一部分频谱；其中，第一部分频谱的频率值大于预设频率值；获取第一部分频谱的时域信号，确定时域信号中幅值最大的目标时域信号以及目标时域信号的正常幅值，并基于正常幅值对时域信号进行调幅处理，获得第二部分频谱；根据第二部分频谱、对数频谱中除第一部分频谱之外的频谱与壳振信号对应频谱中的相位信息确定重构壳振信号。从而能够将原始壳振信号中异常高频信号的幅值调整为正常幅值，提升了变频电机的壳振信号的滤波效果。
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公开(公告)号：CN115959552B
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310248253.X
申请日：2023-03-15
Applicant: 北京博华信智科技股份有限公司
Abstract: 本申请公开了一种扶梯故障的预测方法、装置、设备及介质，该方法包括：获取扶梯在多个采样时间的运行数据，确定运行数据对应的多个分布向量；分布向量用于表征运行数据在一个时间单元上的时域分布特性，时间单元包括多个采样时间；根据各分布向量之间的相似度对多个分布向量进行异常因子检测，若根据异常因子检测的结果确定扶梯在多个采样时间内未存在工况切换，则将运行数据输入预测模型，得到运行数据的预测结果；预测结果用于表征扶梯的预测运行数据；对运行数据的预测结果进行证据融合，获得扶梯的故障预测结果。能够在扶梯工况未发生改变的情况下对扶梯故障进行预测，提高了扶梯故障的预测效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116304835A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310341452.5
申请日：2023-03-31
Applicant: 北京博华信智科技股份有限公司
IPC: G06F18/24 , G01M13/00 , G06F18/23213 , G06F18/213 , G06F123/02 , G06F123/00
Abstract: 本发明公开了一种基于AI的动设备工况监测管理方法、系统、电子设备及存储介质，该方法包括：根据动设备的平稳运行数据，采用聚类算法形成动设备的工况池；工况池中包括动设备的每个工况对应的聚类中心点和簇类内平均距离；采集动设备的实时数据集，根据实时数据集获取动设备的振动信号、过程量和动态量；根据振动信号计算熵特征值，根据熵特征值构建熵特征矩阵，监测动设备当前工况是否发生改变；根据振动信号进行时域特征值和频域特征值，根据过程量和动态量计算时域特征值，根据时域特征值和频域特征值结合工况池确定动设备的当前工况归属类别。该方法能实现突变点识别捕捉瞬态工况的改变，以及确定动设备当前工况的归属类别，普适性强。
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公开(公告)号：CN115060496A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210640710.5
申请日：2022-06-08
Applicant: 株洲中车时代电气股份有限公司 , 北京博华信智科技股份有限公司
IPC: G01M13/045
Abstract: 本发明公开一种走行部滚动轴承故障诊断方法，包括：获取振动传感器采集的包含多频率成分的原始信号；采用复合内插包络局部均值分解算法将原始信号分解为多个单分量信号；通过快速谱峭度算法计算每个单分量信号的快速谱峭度图，根据各个单分量信号的快速谱峭度图选择峰度值最大的单分量信号，基于峰度值最大的单分量信号确定滤波最优解调带宽的中心频率、最优解调带宽；对最优解调带宽进行带通滤波，得滤波信号；对滤波信号进行平方包络谱分析，识别故障特征信息并定位故障位置。该方法提高了故障特征提取的性能，提高了故障识别的准确性。
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公开(公告)号：CN115060496B
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202210640710.5
申请日：2022-06-08
Applicant: 株洲中车时代电气股份有限公司 , 北京博华信智科技股份有限公司
IPC: G01M13/045
Abstract: 本发明公开一种走行部滚动轴承故障诊断方法，包括：获取振动传感器采集的包含多频率成分的原始信号；采用复合内插包络局部均值分解算法将原始信号分解为多个单分量信号；通过快速谱峭度算法计算每个单分量信号的快速谱峭度图，根据各个单分量信号的快速谱峭度图选择峰度值最大的单分量信号，基于峰度值最大的单分量信号确定滤波最优解调带宽的中心频率、最优解调带宽；对最优解调带宽进行带通滤波，得滤波信号；对滤波信号进行平方包络谱分析，识别故障特征信息并定位故障位置。该方法提高了故障特征提取的性能，提高了故障识别的准确性。
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公开(公告)号：CN116304835B
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310341452.5
申请日：2023-03-31
Applicant: 北京博华信智科技股份有限公司
IPC: G06F18/24 , G01M13/00 , G06F18/23213 , G06F18/213 , G06F123/02 , G06F123/00
Abstract: 本发明公开了一种基于AI的动设备工况监测管理方法、系统、电子设备及存储介质，该方法包括：根据动设备的平稳运行数据，采用聚类算法形成动设备的工况池；工况池中包括动设备的每个工况对应的聚类中心点和簇类内平均距离；采集动设备的实时数据集，根据实时数据集获取动设备的振动信号、过程量和动态量；根据振动信号计算熵特征值，根据熵特征值构建熵特征矩阵，监测动设备当前工况是否发生改变；根据振动信号进行时域特征值和频域特征值，根据过程量和动态量计算时域特征值，根据时域特征值和频域特征值结合工况池确定动设备的当前工况归属类别。该方法能实现突变点识别捕捉瞬态工况的改变，以及确定动设备当前工况的归属类别，普适性强。
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公开(公告)号：CN115959552A
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202310248253.X
申请日：2023-03-15
Applicant: 北京博华信智科技股份有限公司
Abstract: 本申请公开了一种扶梯故障的预测方法、装置、设备及介质，该方法包括：获取扶梯在多个采样时间的运行数据，确定运行数据对应的多个分布向量；分布向量用于表征运行数据在一个时间单元上的时域分布特性，时间单元包括多个采样时间；根据各分布向量之间的相似度对多个分布向量进行异常因子检测，若根据异常因子检测的结果确定扶梯在多个采样时间内未存在工况切换，则将运行数据输入预测模型，得到运行数据的预测结果；预测结果用于表征扶梯的预测运行数据；对运行数据的预测结果进行证据融合，获得扶梯的故障预测结果。能够在扶梯工况未发生改变的情况下对扶梯故障进行预测，提高了扶梯故障的预测效率。
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