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公开(公告)号：CN104778321A
公开(公告)日：2015-07-15
申请号：CN201510175544.6
申请日：2015-04-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种复杂形状声学空间的分析预报方法。将复杂形状声学空间对象划分为N个子空间，N>2，每相邻的两个子空间通过耦合面耦合；选择每一个子空间的声压函数，确定每一个子空间的刚度矩阵和质量矩阵；确定声学空间的耦合能量，得到总体耦合刚度；对所有N个子空间的质量矩阵、刚度矩阵以及总体耦合刚度矩阵分别进行整合排列，形成声学空间的总体质量矩阵和刚度矩阵，得到声学空间的特性方程；根据声学空间的特性方程，得到声学预报信息。本发明具有收敛速度快、适用范围广的优点。
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公开(公告)号：CN103439110A
公开(公告)日：2013-12-11
申请号：CN201310328699.X
申请日：2013-07-31
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01M13/04
Abstract: 本发明的目的在于提供滚动轴承早期微弱故障诊断方法，包括下列步骤：在基座、机壳的驱动端和输出端上分别安装加速度传感器，采集各加速度传感器振动加速度信号，得到振动加速度信号z矩阵；采用独立分量分析对振动加速度信号进行预处理，实现振动加速度信号的分离；选取包含故障特征信息的分离信号；采用自适应提升形态小波变换对被选取的分离信号进行故障信号特征精确提取；用Pwelch方法做出功率谱图，观察功率谱图是否存在故障特征频率或其倍频处存在明显的峰值，进而判断滚动轴承是否发生早期微弱故障。本发明具有良好的细节保留和抗噪性能，即抑制了噪声又充分突出了故障信号的冲击特征，具有更好的早期微弱故障特征提取效果和计算效率。
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公开(公告)号：CN104918184B
公开(公告)日：2018-12-25
申请号：CN201510175543.1
申请日：2015-04-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04R3/00
Abstract: 本发明公开了一种耦合声场的声学耦合方法，设置两耦合声场的耦合界面阻抗；选择每个声场的声压函数，依据变分方法确定每个声场的拉格朗日泛函；确定两个耦合声场的耦合能量；确定耦合声学空间耦合界面的耦合刚度矩阵和对应于每个声场的刚度矩阵和质量矩阵；根据两个声场的刚度矩阵和质量矩阵以及耦合刚度矩阵进行组合，确定耦合声场特性方程，得到耦合声场声学预报信息。本发明具有预测结果收敛快速、计算所需资源少的优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103575523B
公开(公告)日：2015-12-09
申请号：CN201310563608.0
申请日：2013-11-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01M13/00
Abstract: 本发明提供的是一种基于FastICA-谱峭度-包络谱分析的旋转机械故障诊断方法。（1）利用加速度传感器获取旋转机械振动加速度测试信号；（2）采用基于负熵最大化的FastICA方法对所述测试信号进行解耦分离；（3）计算分离信号谱峭度，并筛选出最能表征故障信息的分离信号；（4）对被选取的分离信号进行Hilbert包络谱分析；（5）将包络谱峰值对应的频率与轴承故障特征频率进行比较，从而诊断出具体故障。旋转机械滚动轴承的内圈故障诊断很好地验证了提出的方法的有效性，且故障信息明显增强，故障诊断精度大大调高，易于实现，实时性好，说明其具有良好的应用前景。
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公开(公告)号：CN103439110B
公开(公告)日：2015-12-09
申请号：CN201310328699.X
申请日：2013-07-31
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01M13/04
Abstract: 本发明的目的在于提供滚动轴承早期微弱故障诊断方法，包括下列步骤：在基座、机壳的驱动端和输出端上分别安装加速度传感器，采集各加速度传感器振动加速度信号，得到振动加速度信号z矩阵；采用独立分量分析对振动加速度信号进行预处理，实现振动加速度信号的分离；选取包含故障特征信息的分离信号；采用自适应提升形态小波变换对被选取的分离信号进行故障信号特征精确提取；用Pwelch方法做出功率谱图，观察功率谱图是否存在故障特征频率或其倍频处存在明显的峰值，进而判断滚动轴承是否发生早期微弱故障。本发明具有良好的细节保留和抗噪性能，即抑制了噪声又充分突出了故障信号的冲击特征，具有更好的早期微弱故障特征提取效果和计算效率。
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公开(公告)号：CN104778321B
公开(公告)日：2017-11-17
申请号：CN201510175544.6
申请日：2015-04-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种复杂形状声学空间的分析预报方法。将复杂形状声学空间对象划分为N个子空间，N>2，每相邻的两个子空间通过耦合面耦合；选择每一个子空间的声压函数，确定每一个子空间的刚度矩阵和质量矩阵；确定声学空间的耦合能量，得到总体耦合刚度；对所有N个子空间的质量矩阵、刚度矩阵以及总体耦合刚度矩阵分别进行整合排列，形成声学空间的总体质量矩阵和刚度矩阵，得到声学空间的特性方程；根据声学空间的特性方程，得到声学预报信息。本发明具有收敛速度快、适用范围广的优点。
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公开(公告)号：CN104918184A
公开(公告)日：2015-09-16
申请号：CN201510175543.1
申请日：2015-04-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04R3/00
Abstract: 本发明公开了一种耦合声场的声学耦合方法，设置两耦合声场的耦合界面阻抗；选择每个声场的声压函数，依据变分方法确定每个声场的拉格朗日泛函；确定两个耦合声场的耦合能量；确定耦合声学空间耦合界面的耦合刚度矩阵和对应于每个声场的刚度矩阵和质量矩阵；根据两个声场的刚度矩阵和质量矩阵以及耦合刚度矩阵进行组合，确定耦合声场特性方程，得到耦合声场声学预报信息。本发明具有预测结果收敛快速、计算所需资源少的优点。
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公开(公告)号：CN103575523A
公开(公告)日：2014-02-12
申请号：CN201310563608.0
申请日：2013-11-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01M13/00
Abstract: 本发明提供的是一种基于FastICA-谱峭度-包络谱分析的旋转机械故障诊断方法。（1）利用加速度传感器获取旋转机械振动加速度测试信号；（2）采用基于负熵最大化的FastICA方法对所述测试信号进行解耦分离；（3）计算分离信号谱峭度，并筛选出最能表征故障信息的分离信号；（4）对被选取的分离信号进行Hilbert包络谱分析；（5）将包络谱峰值对应的频率与轴承故障特征频率进行比较，从而诊断出具体故障。旋转机械滚动轴承的内圈故障诊断很好地验证了提出的方法的有效性，且故障信息明显增强，故障诊断精度大大调高，易于实现，实时性好，说明其具有良好的应用前景。
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