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公开(公告)号：CN118410429B
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202410635788.7
申请日：2024-05-22
Applicant: 燕山大学
IPC: G06F18/2431 , G06F18/214 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出了一种基于多尺度注意力机制的域对抗柱塞泵故障诊断方法。本发明通过构建多尺度残差特征提取网络，提高了模型适应各种故障信息差异的能力；通过构建联合损失函数，减少源域与目标域数据之间的分布差异，提高了网络的域自适应能力。本发明在跨工况及目标域无标签样本情况下可以识别轴向柱塞泵不同故障类型，并能达到较高的故障识别率。
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公开(公告)号：CN111997963B
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202010889965.6
申请日：2020-08-28
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明涉及一种便携式电液伺服阀在/离线检测设备及其方法，所述设备包括传感器集成阀块组件和用于连接传感器集成阀块组件和被测伺服阀的第一转接板，以及用于连接原工作液压系统管路和传感器集成阀块组件的第二转接板；检测方法包括在线检测和离线检测，在线检测方法为：将伺服阀与原系统负载连接，在系统正常工作状态下，传感器集成阀块组件检测伺服阀的压力、流量、泄漏信息，从而判断伺服阀是否工作正常；离线检测方法采用调压阀模拟负载，传感器再对伺服阀进行检测，具体包括：空载流量特性测试、压力特性测试、泄漏特性测试、负载流量特性测试。本发明可降低伺服阀的检测成本并提高检测效率，对伺服阀的测试、故障检测具有很大意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111997963A
公开(公告)日：2020-11-27
申请号：CN202010889965.6
申请日：2020-08-28
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明涉及一种便携式电液伺服阀在/离线检测设备及其方法，所述设备包括传感器集成阀块组件和用于连接传感器集成阀块组件和被测伺服阀的第一转接板，以及用于连接原工作液压系统管路和传感器集成阀块组件的第二转接板；检测方法包括在线检测和离线检测，在线检测方法为：将伺服阀与原系统负载连接，在系统正常工作状态下，传感器集成阀块组件检测伺服阀的压力、流量、泄漏信息，从而判断伺服阀是否工作正常；离线检测方法采用调压阀模拟负载，传感器再对伺服阀进行检测，具体包括：空载流量特性测试、压力特性测试、泄漏特性测试、负载流量特性测试。本发明可降低伺服阀的检测成本并提高检测效率，对伺服阀的测试、故障检测具有很大意义。
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公开(公告)号：CN118410429A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410635788.7
申请日：2024-05-22
Applicant: 燕山大学
IPC: G06F18/2431 , G06F18/214 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出了一种基于多尺度注意力机制的域对抗柱塞泵故障诊断方法。本发明通过构建多尺度残差特征提取网络，提高了模型适应各种故障信息差异的能力；通过构建联合损失函数，减少源域与目标域数据之间的分布差异，提高了网络的域自适应能力。本发明在跨工况及目标域无标签样本情况下可以识别轴向柱塞泵不同故障类型，并能达到较高的故障识别率。
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公开(公告)号：CN118257719A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410352068.X
申请日：2024-03-26
Applicant: 燕山大学
IPC: F04B51/00 , G06F30/20 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种基于优化Johnson公式的泵马达可靠性评估方法，属于可靠性统计技术领域，本发明首先根据现场采集到的泵马达试验数据，提取出截止时间和失效状态，通过检测采集数据中是否包含最小寿命值自动选择使用的威布尔分布类型，使用优化的Johnson公式计算中位秩，再通过最小二乘法对计算所得数据进行拟合，求出用于确定可靠度的尺度参数和形状参数，获取威布尔分布的概率密度函数，最后计算出平均失效前时间和B10寿命完成泵马达可靠性评估。本发明很好地解决了一批泵或马达可靠性评估中威布尔分布类型的选择问题和威布尔分布计算中位秩时遇到的采集数据缺失问题。
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公开(公告)号：CN118520347A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410622736.6
申请日：2024-05-20
Applicant: 燕山大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种柱塞泵滑靴故障诊断方法，属于故障检测技术领域，本发明基于卷积神经网络、密集连接网络和注意力机制等深度学习基本理论，结合滑靴故障诊断的特点，采用SDP图像变换的方法进行信号处理工作，并对传统DenseNet121网络进行了多方面改进来搭建故障诊断模型，所搭建的深度学习网络相较于传统的故障诊断模型具有较高的准确率，能够很好的满足故障诊断任务要求。
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公开(公告)号：CN213331751U
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202021702589.7
申请日：2020-08-14
Applicant: 燕山大学
IPC: F15B13/02 , F16K11/065
Abstract: 本实用新型涉及一种液压阀阀芯液动力结构，尤其涉及一种用于三通阀的液动力补偿结构，包括阀体、阀芯、活塞杆、液动力补偿环形凸台、液动力补偿机构1，阀体内侧开有进油口P、回油口T、执行口A，油液在流入进油口P和流出执行口A时，在液动力补偿环形凸台、液动力补偿机构1处速度发生转折，实现了油液动量的改变。本实用新型能够减弱三通阀阀芯所承受的液动力，从而提高三通滑阀阀芯的控制精度和稳定性。
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