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公开(公告)号：CN114739674B
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202210488210.4
申请日：2022-05-06
Applicant: 南京凯奥思数据技术有限公司
IPC: G01M13/045 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/24
Abstract: 本发明公开了一种轴承故障诊断方法、系统、电子设备及存储介质，通过最优最小熵解卷积作为前置滤波器和后置SSD分解单元组合对轴承加速度信号进行分解；获取SSD分解后每层奇异谱分量与OMEDA处理后信号的相关系数，将相关系数大于设定值的各层奇异谱分量对应值相加，得到重构加速度信号；通过对重构信号进行包络解调，并获得解调谱，将轴承特征频率带入包络谱中寻找对应频率的幅值，寻找幅值比较突出的特征频率接近的轴承位置分类，即可初步判断轴承出现故障的具体位置。能够显著增强轴承微弱冲击信号的冲击特征，针对轴承早期故障产生的微弱冲击进行准确定位诊断和识别。
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公开(公告)号：CN115865046B
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310113232.7
申请日：2023-02-15
Applicant: 南京凯奥思数据技术有限公司
IPC: H03H17/02
Abstract: 本发明公开一种基于FPGA的巴特沃斯低通滤波方法及滤波器，该方法包括：原始数据前后端各沿拓若干个点；第一次滤波；对滤波的结果进行翻转；第二次滤波；再次翻转，得到的数据即为原始数据经巴特沃斯低通滤波后的数据；对数组翻转时，在FPGA内采用倒写顺读的方式，即：从内存末尾位置开始，向着内存首地址方向写入，最后从内存首地址开始顺序读出。本发明在FPGA内采用倒写顺读的方式操作内存，不耗费任何额外资源与时钟周期，在FPGA内进行二次滤波，可以实现零相位偏差；通过PING‑PONG加上特定位置触发的方式，合理操作内存空间，对首尾波形进行沿拓，可以消除边际失真。
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公开(公告)号：CN115131946A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210743797.9
申请日：2022-06-27
Applicant: 南京凯奥思数据技术有限公司
Abstract: 本发明提供一种考虑工况波动的自适应设备报警方法和系统，根据远程运维平台中的报警记录，获取报警时刻前后的历史数据；对历史工艺参数进行聚类建模分析，输出每组工艺参数对应的工况聚类模型；对历史数据中判定为工况波动的误报警数据，根据工况聚类模型找出距离报警时刻最近的一次工况波动时刻，计算报警时刻和该工况波动时刻的差值，并比较该差值同延时报警次数和采样周期乘积之间的大小关系，确定最优延时报警次数；实时获取设备的工艺参数和状态参数进行阈值预警。能够解决现有报警技术仅采用单一报警延时时间、不区分工况信息导致设备的误报警问题，解决工况波动造成的大量误报警的问题。
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公开(公告)号：CN115824647A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202310120379.9
申请日：2023-02-16
Applicant: 南京凯奥思数据技术有限公司
IPC: G01M13/045 , G06F18/10 , G06F18/2131
Abstract: 本发明公开了一种基于均方差时域降采样的轴承故障诊断方法及诊断设备，该方法包括以下步骤：获取轴承的原始加速度信号；设置降采样偏置值及降采样系数；对原始信号进行均方差时域降采样，得到降采样信号；对降采样信号进行FFT变换；计算出轴承特征频率；查看降采样信号频谱中轴承特征频率幅值大小，如果某个特征频率的幅值超出阈值，则这个特征频率所对应的轴承部件出现了故障。本发明所提出的均方差时域降采样的方法是直接对信号进行降采样处理，消除干扰，得到信号中的有效成分，可以简单清楚有效地识别轴承的故障频率；降采样处理信号避免了信号处理的复杂性，以简单的办法得到想要的结果，且容易在实际应用中得到实现。
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公开(公告)号：CN114636556A
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202210253830.X
申请日：2022-03-15
Applicant: 南京凯奥思数据技术有限公司
IPC: G01M13/045
Abstract: 本发明公开了一种基于CEEMDAN分解判断轴承故障的方法、电子设备及存储介质，通过对轴承的原始加速度信号进行CEEMDAN分解，获取本征模态函数分量；计算出每层本征模态函数分量的峭度K，将峭度K大于设定值的各层本征模态函数分量对应值相加，得到重构的加速度信号；对重构的加速度信号进行包络解调，得到包络谱；根据轴承信号和转速计算出轴承特征频率；查看包络谱中轴承特征频率幅值大小，如果某个特征频率的幅值超出包络阈值，则这个特征频率所对应的轴承部件出现了故障。本发明能能够有效提高信号的分辨率，减弱噪声和其他振动信号的干扰，避免故障信号的丢失和模态重叠。显著改进微弱故障特征信号的检测能力，能够有效识别轴承的故障部位。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114357645A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111647020.4
申请日：2021-12-30
Applicant: 南京凯奥思数据技术有限公司
Abstract: 本发明涉及旋转机械设备故障诊断技术领域，公开了利用变分模态分解重构信号绘制轴心轨迹图的方法，通过本征模态函数分量的信息熵均值确定变分模态分解模型的层数，并利用相关性的大小对信号进行重构，最终作出重构信号的轴心轨迹图。利用本发明方法得到的轴心轨迹图能够有效降低原始轴心轨迹图中的噪声，提高了后续故障诊断的准确性。
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公开(公告)号：CN115131946B
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202210743797.9
申请日：2022-06-27
Applicant: 南京凯奥思数据技术有限公司
IPC: G08B21/18 , G06F18/2321
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公开(公告)号：CN115824647B
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202310120379.9
申请日：2023-02-16
Applicant: 南京凯奥思数据技术有限公司
IPC: G01M13/045 , G06F18/10 , G06F18/2131
Abstract: 本发明公开了一种基于均方差时域降采样的轴承故障诊断方法及诊断设备，该方法包括以下步骤：获取轴承的原始加速度信号；设置降采样偏置值及降采样系数；对原始信号进行均方差时域降采样，得到降采样信号；对降采样信号进行FFT变换；计算出轴承特征频率；查看降采样信号频谱中轴承特征频率幅值大小，如果某个特征频率的幅值超出阈值，则这个特征频率所对应的轴承部件出现了故障。本发明所提出的均方差时域降采样的方法是直接对信号进行降采样处理，消除干扰，得到信号中的有效成分，可以简单清楚有效地识别轴承的故障频率；降采样处理信号避免了信号处理的复杂性，以简单的办法得到想要的结果，且容易在实际应用中得到实现。
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公开(公告)号：CN115712822A
公开(公告)日：2023-02-24
申请号：CN202211652941.4
申请日：2022-12-22
Applicant: 南京凯奥思数据技术有限公司
IPC: G06F18/10 , G01M13/045
Abstract: 本发明公开了基于CEEMDAN‑OMEDA的轴承故障诊断方法、系统及介质，属于工业诊断及数据处理技术领域，方法包括对原始轴承加速度信号进行CEEMDAN分解；通过OMEDA的方法加强IMF分量中的冲击成分，并用冲击能量平均值这个指标提取IMF分量中含冲击成分最多的分量，最后用这个分量信号进行包络解调提取轴承故障特征。查看包络谱中轴承特征频率幅值大小，如果某个特征频率的幅值超出包络阈值，则这个特征频率所对应的轴承部件出现了故障。通过本发明能有效的减小漏掉故障冲击信号的可能性，从而保证整体去噪效果，有效识别轴承的故障部位。
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公开(公告)号：CN115062649A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210624837.8
申请日：2022-06-02
Applicant: 南京凯奥思数据技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种利用时空关联性识别齿轮箱振动信号离群点的方法和系统，通过建立两个关联通道并在两个通道下分别实施采集齿轮箱输入轴传感器信号和齿轮箱输出轴传感器信号，利用滑窗法移动滑窗并计算各窗口内数据特征值，根据特征值分别计算各通道内数据特征值的相异距离和不同通道的相关系数，根据相异距离和相关系数对候选离群数据序列是否为错报数据进行排除。本发明提供了针对工业领域的新的离群时间序列离群数据点的判断方法和系统，可以减少甚至避免设备误报警。
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