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公开(公告)号：CN118294144B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410717167.3
申请日：2024-06-04
Applicant: 苏州长城精工科技股份有限公司 , 南京林业大学
IPC: G01M13/045 , G01M13/04
Abstract: 本申请涉及一种滚动轴承故障诊断方法。该方法包括：采集故障滚动轴承的振动信号；利用金豺优化算法GJO获取特征模态分解FMD的初始多参数组合，利用具有初始多参数组合的特征模态分解FMD将振动信号分解为多个模态分量，利用各模态分量的周期谐波能量比PHER指标作为金豺优化算法GJO的适应度函数使金豺优化算法GJO进行迭代并获取特征模态分解FMD优化后的多参数组合；利用具有优化后的多参数组合的特征模态分解FMD分解振动信号并获取优化后的多个模态分量；以PHER为筛选指标获取优化后的多个模态分量中具有最大PHER值的模态分量作为用于诊断的模态分量。本申请提供的方案，能够克服特征模态分解的多个参数都依赖人工经验设置的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118464448B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202410586925.2
申请日：2024-05-13
Applicant: 南京林业大学 , 苏州长城精工科技股份有限公司
IPC: G01M13/04 , G01M13/045 , G06F18/15 , G06F18/2136 , G06F18/2131
Abstract: 本发明公开一种强噪声干扰下的滚动轴承故障特征自适应提取方法，主要步骤为：输入采集的滚动轴承振动信号；利用基于1.5维平方包络谱峭度改进的自适应噪声完备集合经验模态分解将原信号分解为若干模态分量；计算各分量与原信号的相关系数；将相关性较高的模态分量进行重构；以双域基尼指数优化特征模态分解的输入参数，并对重构信号进行二次分解；根据平方包络谱峰值因子最大准则提取敏感模态分量；运用平方包络谐噪比引导的参数自适应稀疏最大谐波噪声比解卷积对敏感模态分量进行故障特征增强，进而进行Hilbert包络解调；从包络谱中提取滚动轴承故障特征信息，本发明克服了滚动轴承故障特征在强噪声干扰下难以准确自适应提取的问题。
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公开(公告)号：CN118464448A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410586925.2
申请日：2024-05-13
Applicant: 南京林业大学 , 苏州长城精工科技股份有限公司
IPC: G01M13/04 , G01M13/045 , G06F18/15 , G06F18/2136 , G06F18/2131
Abstract: 本发明公开一种强噪声干扰下的滚动轴承故障特征自适应提取方法，主要步骤为：输入采集的滚动轴承振动信号；利用基于1.5维平方包络谱峭度改进的自适应噪声完备集合经验模态分解将原信号分解为若干模态分量；计算各分量与原信号的相关系数；将相关性较高的模态分量进行重构；以双域基尼指数优化特征模态分解的输入参数，并对重构信号进行二次分解；根据平方包络谱峰值因子最大准则提取敏感模态分量；运用平方包络谐噪比引导的参数自适应稀疏最大谐波噪声比解卷积对敏感模态分量进行故障特征增强，进而进行Hilbert包络解调；从包络谱中提取滚动轴承故障特征信息，本发明克服了滚动轴承故障特征在强噪声干扰下难以准确自适应提取的问题。
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公开(公告)号：CN118294144A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410717167.3
申请日：2024-06-04
Applicant: 苏州长城精工科技股份有限公司 , 南京林业大学
IPC: G01M13/045 , G01M13/04
Abstract: 本申请涉及一种滚动轴承故障诊断方法。该方法包括：采集故障滚动轴承的振动信号；利用金豺优化算法GJO获取特征模态分解FMD的初始多参数组合，利用具有初始多参数组合的特征模态分解FMD将振动信号分解为多个模态分量，利用各模态分量的周期谐波能量比PHER指标作为金豺优化算法GJO的适应度函数使金豺优化算法GJO进行迭代并获取特征模态分解FMD优化后的多参数组合；利用具有优化后的多参数组合的特征模态分解FMD分解振动信号并获取优化后的多个模态分量；以PHER为筛选指标获取优化后的多个模态分量中具有最大PHER值的模态分量作为用于诊断的模态分量。本申请提供的方案，能够克服特征模态分解的多个参数都依赖人工经验设置的问题。
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公开(公告)号：CN117161160A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311296783.8
申请日：2023-10-08
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明公开一种数控四辊卷板机精确卷制方法，包括获取待弯卷板材性能参数及工艺参数输入至数学模型确定初始辊位；侧辊运动到最新辊位并开始卷制；通过机器视觉系统进行图像采集和处理拟合出实时曲率半径；若板材实时曲率半径与期望曲率半径的偏差不在允许误差范围之内，根据偏差修正辊位位置后继续卷制；达到精度后将卷制一次的所有精确参数作为一组数据存储在数据库中；开启新一轮板材卷制时，当数据量未达到设定值时继续使用机器视觉方法卷制板材等，本发明能高效精准地实现板材的弯卷，并通过机器视觉和机器学习算法相融合的方法实现板材弯卷的自动化和智能化。
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公开(公告)号：CN117077489A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311068847.9
申请日：2023-08-23
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06F30/23 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开一种基于有限元分析的滚轮轴承有效额定动载荷计算方法，该方法包括：获取滚轮轴承基本结构参数、在参数化三维建模软件中建立滚轮轴承模型、将滚轮轴承模型输入至有限元分析软件中，并进行前处理、开展动力学分析，获取实际载荷分布角以及输入载荷分布角至数学模型计算出滚轮轴承有效额定动载荷，本发明基于有限元分析的方法模拟滚轮轴承实际工作受载状况，输出真实的载荷分布角，进而更加准确地计算出滚轮轴承的有效额定动载荷，使得在工程应用中对于滚轮轴承的设计、选择和寿命预测更加精准可靠。
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