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公开(公告)号：CN114884837A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210521891.X
申请日：2022-05-13
Applicant: 湖南科技大学 , 广东中贸科技有限公司
IPC: H04L43/08 , H04L43/04 , H04L41/0654 , H04L41/0677
Abstract: 本发明属于数据采集技术领域，公开了一种适用于钢厂高温环境的可靠数采装置及维护方法，引入网络继电器和开关电源远程控制数据采集仪的供电电源实现重启维护；利用以太网交换机建立远端控制平台和网络继电器及数据采集仪的以太网实时通讯通道，建立以太网通讯共享总线型局域网络；通过光纤收发机将短距离的双绞线电信号转换为适合于长距离传输的光信号，实现控制单元与采集装置的远程通信和重启维护。本发明改进后的数据采集系统引入以太网继电器和开关电源控制采集卡的开关机，避免设备在未使用时仍处于通电待机状态，通过远程控制方式实现采集卡的重启和初始化设置，减少设备对于电能的消耗，提高设备的使用寿命进而提升装置本身的可靠性。
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公开(公告)号：CN115034307A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210668145.3
申请日：2022-06-14
Applicant: 湖南科技大学 , 广东中贸科技有限公司
Abstract: 本发明属于机械设备故障诊断技术领域，公开了一种多参量自适应融合的振动数据自确认方法、系统及终端，融合低幅值、单位时间突变点数量阈值、数据多样性阈值、频率阈值和时域特征增量阈值参量，针对采集系统的采集卡故障、传感器故障和线路故障进行有效诊断，将大量数据输入到深度置信神经网络进行训练和测试，最终实现振动数据有效性的自确认，确保采集的数据是对机械设备运行状态的真实反应，为机械设备的健康监测提供有效保障；使用LLE对特征量进行融合后的DBN对振动信号采集系统的故障识别准确率达96.7％；使用LLE对特征量进行参数融合后，能大幅提高DBN对故障类型识别的准确率，实现对振动信号采集系统故障的智能诊断。
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公开(公告)号：CN119557573A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411459802.9
申请日：2024-10-18
Applicant: 湖南科技大学
IPC: G06F18/15 , G01M13/045 , G06F18/20 , G06F18/2131 , G06F18/2136 , G06F123/02
Abstract: 本发明属于时频分析技术领域，尤其涉及一种基于Riesz图谱稀疏分解的滚动轴承故障方法及系统，利用一种新的时频分析方法—Riesz四参数谱时频分析方法用于获取振动信号在时频域的幅值、频率、相位和方向四参数信息，提升分析结果的时频聚集性和抗噪性能；为筛选出最优的参数谱，将符号动力学熵拓展到二维尺度，提出了一种新的熵值计算方法—余弦符号动力学熵；将熵筛选出的参数谱重构分量，构建稀疏滤波器参数优化分量幅值，使得分解结果具有物理意义。本发明对变速工况下的轴承振动信号以及恒定速度下的轴承振动信号进行分析，在此基础上提出了RSSD方法，实现了恒转速和变转速工况下滚动轴承故障的特征提取和诊断。
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公开(公告)号：CN114970624B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202210562876.X
申请日：2022-05-23
Applicant: 湖南科技大学 , 广东中贸科技有限公司
IPC: G06F18/2413 , G06F18/27 , G06F18/25 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/006
Abstract: 本发明属于减速机故障诊断技术领域，公开了一种双电机驱动棘轮棘爪减速机不同步故障诊断系统及方法，重点分析结构对称的减速箱中棘轮棘爪故障对减速箱故障诊断的影响，并建立减速箱故障诊断故障特征模型；确定结构对称的减速箱中棘轮棘爪故障诊断的具体解决方法，并分析棘轮棘爪故障的影响。本发明对减速机棘轮棘爪机构进行了故障重点检测和故障机理分析，采用相关性指标方法解决了由于减速箱结构对称导致同一个故障特征频率可能出现在减速机左侧或右侧的问题，对故障定位具有重要意义。本发明将振动信号分解为不同步的故障特征频率、其他分量和噪音这三个分量，从而解决模态混淆问题，为双电机驱动的减速机棘轮棘爪故障提供有效的理论依据。
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公开(公告)号：CN115396461B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202210505282.5
申请日：2022-05-10
Applicant: 湖南科技大学 , 广东中贸科技有限公司
Abstract: 本发明属于机械振动数据采集技术领域，公开了一种适用低速变工况的触发式振动数据采集系统，包括：数据采集模块；数据采集模块采集转速判别工况对采集卡供电进行控制，进行带工况采集的触发控制以及低速变工况的工况归类振动数据采集；数据采集模块包括：DAM控制单元与数据采集卡。本发明引入DAM模块和开关电源，通过DAM模块采集转速判别工况对采集卡供电进行控制，实现带工况采集的触发控制，减少触发流程，提高了采集的灵敏度，保证数据采集的效率。本发明考虑振动数据采集的可靠性，结合每天定时维护的策略对采集系统进行了软启动维护，确保了DAM模块和采集卡工作的可靠性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117628005A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311646319.7
申请日：2023-12-04
Applicant: 湖南科技大学
Abstract: 本发明属于融合信号液压马达故障诊断技术领域，公开了一种融合信号液压马达故障诊断方法。本发明提供的一种融合信号液压马达故障诊断方法，通过采集液压马达的振动和声音信号，选取声音和振动信号中影响因素最大的均方根、标准差等10个特征值，采用同类标签拼接方法构建故障信息含量更高、更明显的融合特征向量。结合融合特征向量和LightGBM算法构建液压马达柱塞磨损的故障诊断模型，实现了液压马达柱塞3种程度磨损的快速、精确识别。最后对比分析了不同算法和不同信号之间的液压马达柱塞磨损识别结果，验证了该方法的优越性。
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公开(公告)号：CN114884837B
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202210521891.X
申请日：2022-05-13
Applicant: 湖南科技大学 , 广东中贸科技有限公司
IPC: H04L43/08 , H04L43/04 , H04L41/0654 , H04L41/0677
Abstract: 本发明属于数据采集技术领域，公开了一种适用于钢厂高温环境的可靠数采装置及维护方法，引入网络继电器和开关电源远程控制数据采集仪的供电电源实现重启维护；利用以太网交换机建立远端控制平台和网络继电器及数据采集仪的以太网实时通讯通道，建立以太网通讯共享总线型局域网络；通过光纤收发机将短距离的双绞线电信号转换为适合于长距离传输的光信号，实现控制单元与采集装置的远程通信和重启维护。本发明改进后的数据采集系统引入以太网继电器和开关电源控制采集卡的开关机，避免设备在未使用时仍处于通电待机状态，通过远程控制方式实现采集卡的重启和初始化设置，减少设备对于电能的消耗，提高设备的使用寿命进而提升装置本身的可靠性。
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公开(公告)号：CN115396461A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202210505282.5
申请日：2022-05-10
Applicant: 湖南科技大学 , 广东中贸科技有限公司
Abstract: 本发明属于机械振动数据采集技术领域，公开了一种适用低速变工况的触发式振动数据采集系统，包括：数据采集模块；数据采集模块采集转速判别工况对采集卡供电进行控制，进行带工况采集的触发控制以及低速变工况的工况归类振动数据采集；数据采集模块包括：DAM控制单元与数据采集卡。本发明引入DAM模块和开关电源，通过DAM模块采集转速判别工况对采集卡供电进行控制，实现带工况采集的触发控制，减少触发流程，提高了采集的灵敏度，保证数据采集的效率。本发明考虑振动数据采集的可靠性，结合每天定时维护的策略对采集系统进行了软启动维护，确保了DAM模块和采集卡工作的可靠性。
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公开(公告)号：CN114970624A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210562876.X
申请日：2022-05-23
Applicant: 湖南科技大学 , 广东中贸科技有限公司
Abstract: 本发明属于减速机故障诊断技术领域，公开了一种双电机驱动棘轮棘爪减速机不同步故障诊断系统及方法，重点分析结构对称的减速箱中棘轮棘爪故障对减速箱故障诊断的影响，并建立减速箱故障诊断故障特征模型；确定结构对称的减速箱中棘轮棘爪故障诊断的具体解决方法，并分析棘轮棘爪故障的影响。本发明对减速机棘轮棘爪机构进行了故障重点检测和故障机理分析，采用相关性指标方法解决了由于减速箱结构对称导致同一个故障特征频率可能出现在减速机左侧或右侧的问题，对故障定位具有重要意义。本发明将振动信号分解为不同步的故障特征频率、其他分量和噪音这三个分量，从而解决模态混淆问题，为双电机驱动的减速机棘轮棘爪故障提供有效的理论依据。
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公开(公告)号：CN114813131A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210535583.2
申请日：2022-05-17
Applicant: 湖南科技大学 , 广东中贸科技有限公司
IPC: G01M13/045 , G06K9/00 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于滚动轴承故障识别技术领域，公开了一种低速重载轴承故障识别方法、系统、介质、设备及终端，对信号进行滤波分解，对分解得到的前三个分量信号的特征量进行求解并构建特征值矩阵；采用距离评估技术对特征值矩阵进行降维，筛选出显著特征；将显著特征输入到BP神经网络进行训练和测试，实现低速重载轴承故障识别。针对原始信号具有宽带、非平稳和强噪声的问题，本发明重点分析了对信号进行滤波分解的步骤，对分解得到的前三个分量信号的特征量进行了求解并构建特征值矩阵，采用了距离评估技术方法对特征值矩阵进行降维，筛选出显著特征，将显著特征输入到BP神经网络进行训练和测试，从而实现了对低速重载轴承故障类型的准确识别。
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