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公开(公告)号：CN217832925U
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202220077801.8
申请日：2022-01-12
Applicant: 北京理工大学珠海学院 , 北京信息科技大学
IPC: B23Q17/00
Abstract: 本实用新型属于切削刀具技术领域，公开了一种切削刀柄检测系统，包括传感器、控制器、电源装置以及套设于切削刀柄外的第一套件和第二套件，可以独立于切削刀柄，不需要对切削刀柄本身的结构进行改造。通过将第一套件和第二套件分别固定于切削刀柄上，传感器安装于第一套件上，控制器和电源装置分别安装于第二套件上，控制器由电源装置供电，传感器与控制器电性连接，这样为传感器配置独立的安装载体，使传感器与控制器、电源装置等其它器件无直接关联，可以隔离其它器件的振动，进而可以降低传感器受到的振动干扰，以提高检测准确性。
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公开(公告)号：CN117470308B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202311432664.0
申请日：2023-10-31
Applicant: 北京理工大学珠海学院
Abstract: 本发明公开了一种切削热和振动测量装置、方法、计算机设备及存储介质，包括：加速度传感器、温度传感器、第一微处理器、第一无线传输电路、第二无线传输电路、显示屏和适于实现计算机程序的第二微处理器；计算机程序由第二微处理器加载并执行如下步骤：接收第二无线传输电路输出的振动数据和温度数据，其中，振动数据通过加速度传感器采集，温度数据通过温度传感器采集；对振动数据进行计算得到计算结果；通过显示屏显示振动数据、温度数据和计算结果，根据显示的振动数据、温度数据和计算结果判断切削加工状态是否异常。本方案适合切削过程中刀具磨损、颤振等与振动相关的监测。
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公开(公告)号：CN117470308A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311432664.0
申请日：2023-10-31
Applicant: 北京理工大学珠海学院
Abstract: 本发明公开了一种切削热和振动测量装置、方法、计算机设备及存储介质，包括：加速度传感器、温度传感器、第一微处理器、第一无线传输电路、第二无线传输电路、显示屏和适于实现计算机程序的第二微处理器；计算机程序由第二微处理器加载并执行如下步骤：接收第二无线传输电路输出的振动数据和温度数据，其中，振动数据通过加速度传感器采集，温度数据通过温度传感器采集；对振动数据进行计算得到计算结果；通过显示屏显示振动数据、温度数据和计算结果，根据显示的振动数据、温度数据和计算结果判断切削加工状态是否异常。本方案适合切削过程中刀具磨损、颤振等与振动相关的监测。
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公开(公告)号：CN221065566U
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202322939190.0
申请日：2023-10-31
Applicant: 北京理工大学珠海学院
IPC: B23Q17/00
Abstract: 本实用新型公开了一种切削振动测量装置，其技术方案要点是，包括：刀杆、刀柄、环形外壳、加速度传感器、第一电路板、第二电路板和供电电源；所述刀杆的一端设置在刀柄内，刀杆的另一端设置有刀粒，所述第一电路板设置在刀杆的一端上，所述加速度传感器设置在第一电路板上，所述环形外壳的内壁与刀柄的外壁固定连接，所述第二电路板和供电电源对称设置在环形外壳的内腔中；所述加速度传感器与第一电路板电连接，所述第一电路板与第二电路板电连接，所述第一电路板和第二电路板均与供电电源电连接。本方案能够减少其他结构对加速度传感器测量精度的影响及减小旋转不平衡力，从而提高测量精度。
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公开(公告)号：CN118981847A
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202411028952.4
申请日：2024-07-30
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G06F30/17 , B23Q1/01 , G06F30/23 , G16C60/00 , G06T17/20 , G06F111/10 , G06F111/04 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及机械加工设备领域，公开了一种五轴数控机床的三点支撑结构、设计方法、介质及计算设备，其包括：对机床床身的垫铁位置进行动态优化，确定垫铁位置参数信息；根据垫铁位置参数，以机床工作空间为依据，确定机床的三点支撑位置，同时减小动梁的重量，以使机床床身上各部件总质心在床身底面的投影时刻在三点支撑所围成的三角形区域内；对确定的三点支撑进行约束，限制其在仿真中的运动方向，模拟真实的三点支撑状态；施加机床上的工件重量、刀具切削力，进行静力学分析，通过求解得到机床在三点支撑状态下的受力及应力分布结果，以对机床结构或支撑方式进行调整和优化得到最优方案。本发明提高了机床的稳定性和精度，在快速调整时更加灵活。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118789306A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202411028926.1
申请日：2024-07-30
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明涉及机械加工设备领域，公开了一种一体式床身快速调整五轴加工机床，其包括：床身，采用一体式结构，其一侧具有开口结构，并在开口结构的两侧部分别设置有与床身一体成型的凹槽；主轴滑座，滑动设置在床身上，主轴箱滑动设置在主轴滑座上，主轴设置在主轴箱内，由刀库为主轴提供相应的刀具，主轴滑座带动主轴箱沿X轴、Y轴和Z轴方向移动；转台，设置在床身的开口结构处，转台的两端与凹槽配合安装；待加工的工件位于转台上，通过转台与床身的配合安装，由转台带动工件进行旋转和摆动，以实现机床基准的快速调整。本发明能实现机床基准的快速调整，提高机床调试速度，保证零件的加工质量和机床的长期稳定工作。
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公开(公告)号：CN118709031A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410702352.5
申请日：2024-06-02
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G06F18/241 , G01M13/02 , G01M13/00 , G01M15/00 , G01M15/14 , G01M15/02 , G06F18/2131 , G06F30/27 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/096
Abstract: 本发明涉及一种数模联动的转子系统特征迁移故障诊断方法及系统，其包括：将不对中故障及不平衡故障引入构建的转子系统动力学模型，以建立转子系统故障动力学微分方程，并求解得到故障位移仿真信号；将故障位移仿真信号作为构建的梯度惩罚条件深度卷积生成对抗网络中生成器的输入，将得到的初始生成信号与真实信号以及故障标签信息输入判别器，获得结合机理特性与实际机械特性为一体的生成信号；构建基于特征迁移学习理论建立跨工况域适应故障诊断模型，将结合机理特性与实际机械特性为一体的生成信号的数据作为源域，将待测其他工况数据作为目标域，训练跨工况域适应故障诊断模型，以对转子系统进行跨工况故障诊断。
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公开(公告)号：CN112158383B
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202011082514.8
申请日：2020-10-12
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明涉及一种用于钢卷打捆锁紧的锁扣装置，其包括定位板、支撑件、螺杆、上模和下模；定位板设置为两块，两块定位板平行设置，且两定位板的一端固定在固定板上；两定位板的内侧两端分别设置有导向槽，两个支撑件通过导向槽滑动设置在两定位板之间；螺杆的一端与两支撑件的上部螺纹连接，且两支撑件的螺纹旋向相反，螺杆的另一端经联轴器与驱动电机输出端连接，由驱动电机带动螺杆运动，进而带动两支撑件在导向槽内对向或背向移动；位于两定位板与两支撑件之间的空间内设置有上模，支撑件的下部设置有下模；且上模与外部压杆连接，进而驱动上模进行上下竖直运动。本发明不划伤待捆物，易于保证冲压做扣不会错位，保证捆带连接强度。
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公开(公告)号：CN110874509B
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN201911111030.9
申请日：2019-11-14
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G06F30/20 , G06Q10/0639
Abstract: 本发明涉及一种高端数控装备多维信息融合状态评价方法，其步骤：构建基于现场运维数据、运行特征信号及试切标准S试件的多维、多层次的评价模型，计算各评价指标的权重系数；求取设备基于现场运维数据的运行质量的可靠度值；空载运行S试件过程中，采集主轴及进给轴振动信号，及主轴的电流信号，利用信息熵法和峭度法构建基于信号特征的可靠性评价指标；根据S试件的三坐标检测结果，计算标准试件加工精度可靠度；根据基于现场运维数据的可靠度、运行信号的信息熵可靠度和峭度可靠度，标准试件加工精度可靠度，以及根据层次分析法计算的三者之间的权重系数，计算得到多轴数控机床的运行质量可靠性。
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公开(公告)号：CN112347917B
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202011225289.9
申请日：2020-11-05
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G06F18/24 , G06N3/0464 , G06F18/213 , G06N3/084 , G01H17/00
Abstract: 本发明涉及一种燃气轮机故障诊断方法、系统、设备及存储介质，其包括：构建深度置信网络模型；对燃气轮机的原始振动信号进行压缩后，输入深度置信网络模型；对深度置信网络模型的结构参数寻优，搜索诊断效果最好的最优深度置信网络模型；根据最优深度置信网络模型对燃气轮机进行故障诊断。本发明基于峰值保持降采样法和粒子群算法优化的深度置信网络模型能够将样本数据缩减，减少模型训练时间，并实现网络结构参数的寻优。对于燃气轮机转子系统气流激振故障，与其他浅层网络对比，以原始振动信号作为输入训练得到的深度置信网络模型具有更好的诊断性能以及分类能力。
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