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公开(公告)号：CN117648560A
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202311493710.8
申请日：2023-11-10
IPC: G06F18/21 , G01M13/021 , G01M13/028 , G01M13/025 , G06F18/10 , G06F17/18
Abstract: 本发明公开一种基于子信号联合加权包络抗噪相关的齿轮故障诊断方法，首先通过信号序列逐元素平方‑低通滤波‑平方根计算过程将原始振动信号序列转换成包络信号，再根据不同的时间间隔对包络信号进行重构，得到一系列子信号，并基于L‑矩理论指标计算各子信号的故障信息表征度量，接着结合Sigmoid函数变换为每个子信号派分权重，再基于包络信号、重构子信号以及其相应的权重，计算包络信号序列与重构子信号的联合加权包络抗噪相关函数，最后根据所绘制的联合加权包络抗噪相关函数随时间间隔的变化图中特征峰所对应的时间间隔值的倒数确定特征频率，最终识别齿轮故障。本发明能够在信号长度有限和复杂噪声干扰的情况下仅基于时域分析可靠识别齿轮故障。
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公开(公告)号：CN115014765B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202210811748.4
申请日：2022-07-11
Applicant: 浙江大学
IPC: G01M13/045 , G06F18/10
Abstract: 本发明公开一种通过声信号提取滚动轴承保持架故障特征的方法，通过多点最优最小熵反卷积方法生成最优FIR滤波器，之后采用窗函数，对采集到的声信号进行滤波，提高信号的信噪比；定义基于拉普拉斯变换的稀疏参数与极限阈值，运用稀疏增强的方法对经过最优FIR滤波器滤波后的声信号进行处理，从而获得增强后的信号；最后对经过稀疏增强后的信号，通过希尔伯特变换构造对应的解析信号；对解析信号的模取平方，得到平方包络信号；再对平方包络信号进行傅里叶变换，将其幅值取平方后便得到平方包络谱；将平方包络谱上的峰值频率及其倍频与滚动轴承保持架的故障特征频率进行比对，判断保持架故障。该方法能够从声信号中提取出明显的故障特征。
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公开(公告)号：CN110232692A
公开(公告)日：2019-09-13
申请号：CN201910429324.X
申请日：2019-05-22
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进种子填充算法的电气设备热源区域分离方法，包括：(1)使用红外热成像传感器对电气设备进行温度监测，获取红外热像图，并进一步得到红外热成像的灰度图；(2)采用双边滤波方法分离灰度图，得到高频分量与低频分量，对高频分量和低频分量分别进行图像增强处理后再进行融合；(3)使用自适应确定分类数目的K-means聚类算法对步骤(2)处理后的灰度图进行聚类处理，分离低灰度的背景层，进一步突出高频主体；(4)使用改进的种子填充算法，优选种子点，并依据种子点以及填充的边界条件，分割主要热点区域。利用本发明，能够快速、准确、合理的分离出电气设备红外图像中的热点区域。
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公开(公告)号：CN115014765A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210811748.4
申请日：2022-07-11
Applicant: 浙江大学
IPC: G01M13/045 , G06K9/00
Abstract: 本发明公开一种通过声信号提取滚动轴承保持架故障特征的方法，通过多点最优最小熵反卷积方法生成最优FIR滤波器，之后采用窗函数，对采集到的声信号进行滤波，提高信号的信噪比；定义基于拉普拉斯变换的稀疏参数与极限阈值，运用稀疏增强的方法对经过最优FIR滤波器滤波后的声信号进行处理，从而获得增强后的信号；最后对经过稀疏增强后的信号，通过希尔伯特变换构造对应的解析信号；对解析信号的模取平方，得到平方包络信号；再对平方包络信号进行傅里叶变换，将其幅值取平方后便得到平方包络谱；将平方包络谱上的峰值频率及其倍频与滚动轴承保持架的故障特征频率进行比对，判断保持架故障。该方法能够从声信号中提取出明显的故障特征。
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公开(公告)号：CN110232692B
公开(公告)日：2021-04-13
申请号：CN201910429324.X
申请日：2019-05-22
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进种子填充算法的电气设备热源区域分离方法，包括：(1)使用红外热成像传感器对电气设备进行温度监测，获取红外热像图，并进一步得到红外热成像的灰度图；(2)采用双边滤波方法分离灰度图，得到高频分量与低频分量，对高频分量和低频分量分别进行图像增强处理后再进行融合；(3)使用自适应确定分类数目的K‑means聚类算法对步骤(2)处理后的灰度图进行聚类处理，分离低灰度的背景层，进一步突出高频主体；(4)使用改进的种子填充算法，优选种子点，并依据种子点以及填充的边界条件，分割主要热点区域。利用本发明，能够快速、准确、合理的分离出电气设备红外图像中的热点区域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109812902B
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN201910265250.0
申请日：2019-04-03
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明一种基于红外热源监测的地铁电气设备房空调节能系统及方法，节能系统包括：主控单元以及与主控单元连接的温度实时监测模块、空调智能控温模块；其中，所述温度实时监测模块包括固定式热源监测平台和移动式热源监测平台，用于实时监测电气设备的温度信息，并将采集的温度信息发送给主控单元；所述空调智能控温模块包含设备降温模型数据库，用于接收主控单元发出的温度信息并进行分析处理，输出与热源降温需求相适应的降温参数选择方案。利用本发明，可以减少电气设备机房空调冷量的不必要输出，实现对空调的节能。
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公开(公告)号：CN110207827A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910434276.3
申请日：2019-05-23
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于异常因子提取的电气设备温度实时预警方法，包括：(1)使用红外传感器等间隔采集电气设备运行时的温度数据，获取温度数据流ti(i＝0，1，2，...n)；(2)对采集到的温度数据流进行预处理，预处理后得到统一形式的输入数据集(3)对数据集 中的每一个Tk，计算其局部异常因子值LOF；(4)将计算得到的局部异常因子值LOF与预设值进行比较，分析并相应地作出实时预警。本发明能够基于红外传感器采集到的温度数据流，无监督地、实时地对电气设备运行状态进行监测和预警，并且一般不需要根据被监测设备的具体型号规格性能参数进行调整；在面对多监测数据流情况时，也能对个别异常信号进行很好的表征和预警。
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公开(公告)号：CN118275114A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410421817.X
申请日：2024-04-09
Applicant: 浙江大学
IPC: G01M13/021 , G01M13/028 , G06F18/2411 , G06F18/213 , G06N20/10
Abstract: 本发明公开了一种基于支持向量数据描述的平行轴斜齿齿轮箱故障检测方法，包括：通过振动传感器采集齿轮箱在所有工况下正常运行的信号数据，对其分帧后求取每一帧的梅尔频率倒谱系数与Gammatone频率倒谱系数，两者组合得到特征向量；根据支持向量数据描述算法，构建单分类模型并使用特征向量训练，选择惩罚系数、核函数、核函数参数，得到训练好的单分类模型；采集未知运行状况齿轮箱的振动信号，计算梅尔频率倒谱系数与Gammatone频率倒谱系数，并将其输入到训练好的单分类模型中，最终输出是否发生故障的检测结果。本发明能够仅利用齿轮箱正常工况下的少量数据训练单分类模型，进而实现齿轮箱的故障检测，且鲁棒性好。
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公开(公告)号：CN117647383A
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202311418669.8
申请日：2023-10-30
Applicant: 浙江大学
IPC: G01M13/00 , G01M7/02 , G06N3/006 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于振动信号解构与调频特征抗噪增强的旋转机械转子碰摩诊断方法，包括：基于二阶积分变换和高通滤波，将从旋转机械设备采集的振动加速度信号转换成振动位移信号；基于改进的变分模式分解方法对其中的转频成分进行靶向提取；使用基于正交导数的归一化希尔伯特变换对转频成分的基本频率的瞬时变化特性进行计算和估计，得到瞬时频率；输入势能参数和龙格‑库塔计算过程的步长通过粒子群寻优算法优化的最优随机共振系统进行波内调制特征抗噪增强；对波内调频特征经抗噪增强后的瞬时频率进行FFT变换，基于与转子转频相关的谐波幅值的分布特性，诊断识别旋转机械转子碰摩故障。本发明能在复杂噪声干扰下对转子碰摩故障准确诊断和甄别。
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公开(公告)号：CN117574078A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311510939.8
申请日：2023-11-14
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F18/20 , G01M99/00 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开一种基于振动分析的机械密封失效模式层次化诊断方法，该方法基于振动信号分析，通过深度结构化能量模型输出重构误差和能量因数协同判定水力旋转机械的机械密封是否处于异常状态；并且一旦检测到异常，则从原始振动信号序列提取一系列变步长多尺度单阈值斜度熵，联同深度结构化能量模型输出的重构误差和能量因数构建特征向量，最后输入基于源域历史数据完成训练的LightGBM模型，诊断输出机械密封的具体故障类别。本发明基于应用更为普遍的振动信号对水力旋转机械的机械密封运行状态开展层次化分析和诊断，且机械密封异常检测和故障诊断的精度高。
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