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公开(公告)号：CN115270859A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210799982.X
申请日：2022-07-06
Applicant: 燕山大学
IPC: G06K9/00 , G01M13/045 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于多级典型相关分析网络的轴承寿命预测方法，首先获取轴承振动x方向和y方向传感器采集的双通道振动信号数据，并进行数据预处理；利用多频带特征注意力模块得到双通道多频带信息，并对双通道多频带信息进行第一级约束，得到双通道协同多频带信息，然后将其分别输入到空洞卷积空间特征提取模块中，提取空间特征；并对提取后得到的双通道空间特征序列进行第二级约束，得到双通道协同空间特征序列；再将其分别输入到卷积时序特征提取模块中，提取时序特征；并对提取后得到的双通道时空特征序列进行第三级约束，得到双通道协同时空特征序列；最后构建寿命预测回归层，将双通道协同时空特征序列输入到回归层中，预测轴承剩余寿命。
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公开(公告)号：CN114919772B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202210619865.0
申请日：2022-06-02
Applicant: 燕山大学
IPC: B64F5/60
Abstract: 本发明公开了一种单旋翼带尾桨式无人直升机旋转机械故障模拟实验台，该实验台整体采用组合式安装方式，实验平台的下端装有脚轮和橡胶垫，上端承载伺服电机、扭矩传感器、电涡流制动器、减速箱、尾桨。伺服电机与盘式扭矩传感器直连并立式安装，传感器上方安装同步轮，用同步带与减速箱输入轴连接，电涡流制动器输出轴上方安装盘式扭矩传感器，传感器另一侧配置同步轮，通过同步带与减速箱主桨连接，减速箱尾桨输出轴通过联轴器串接微量程动态扭矩传感器，在传感器的轴端配有同步轮，靠同步带带动尾桨转动。该实验台可模拟主桨减速箱及尾桨在不同转速、载荷下旋转机械欠润滑、过润滑、润滑污染及破损等故障，降低真机试验成本，提高故障检测效率。
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公开(公告)号：CN113255458A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110473166.5
申请日：2021-04-29
Applicant: 燕山大学
IPC: G06K9/00 , G06K9/62 , G01M13/045
Abstract: 本发明公开一种基于多视图关联特征学习的轴承故障诊断方法，将振动信号和电流信号视为不同的视图，基于多视图学习设计齿轮箱轴承振动信号与发电机电流特征的关联特征学习方法，应用于风电齿轮箱轴承的多故障诊断。该方法首先从振动和电流信号中提取小波包分频带时域统计特征得到初始的振动特征空间和电流特征空间，然后将振动与电流特征样本成对输入典型相关学习网络进行关联性特征学习，使电流与振动信号特征映射之间的相关性最大，实现振动和电流特征的增强性提取。本发明能够以无监督的方式学习振动与电流信号中的关联属性并获得共有故障特征信息，充分利用多传感信号的综合诊断优势，与单一信号特征方法相比，提高故障诊断的精度和可靠性。
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公开(公告)号：CN117147141A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311112349.X
申请日：2023-08-31
Applicant: 燕山大学
IPC: G01M13/021 , G01M13/028 , G01M13/045 , G01M13/00 , G01H17/00 , G06F18/2411 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N20/10 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了一种基于高频声波的旋转机械早期故障监测系统及方法，属于故障检测领域，系统包括高频声波感知器、电路系统及上位机，通过高频声波感知器获取旋转机械早期故障产生的高频声波信号，由多块信号调理板卡和一块通信控制板卡组成电路系统，上位机通过通信模块与电路系统进行数据通信及指令发送。利用高频声波信号分贝值对故障进行监测，采用高频声波解调信号对故障进行识别，融合多种信号处理方法获取早期故障敏感的优化特征，通过LSSVM参数优化方法进行诊断。本发明具有集成度高、硬件要求低、通道数量可拓展、频率检测范围广、节约数据存储资源等优点，实现对旋转机械早期故障预防性维修保养。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116295796A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211662459.9
申请日：2022-12-23
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明公开了用于机电系统早期故障检测的高频声波传感设备及方法，应用于故障检测领域，包括：传感单元采用压电陶瓷高频声波换能器，将高频声波转换成电信号；幅值控制单元对微弱电信号进行放大；外差降频单元将信号从高频搬移到音频；功率放大模块驱动播放装置监听音频信号；微控制器采集音频并进行预处理传至上位机；同时，根据编码器的状态控制数模转换模块以调整设备增益及载波频率；液晶显示模块显示增益、载波频率以及分贝值等信息。应对机电系统不同故障，调整设备的增益及载波频率，通过故障检测技术识别具体早期故障类别。本发明故障检测类型丰富、检测频率多样、便携高效，能够有效确定机电系统早期故障类别，实现预防性维修保养。
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公开(公告)号：CN114919772A
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202210619865.0
申请日：2022-06-02
Applicant: 燕山大学
IPC: B64F5/60
Abstract: 本发明公开了一种单旋翼带尾桨式无人直升机旋转机械故障模拟实验台，该实验台整体采用组合式安装方式，实验平台的下端装有脚轮和橡胶垫，上端承载伺服电机、扭矩传感器、电涡流制动器、减速箱、尾桨。伺服电机与盘式扭矩传感器直连并立式安装，传感器上方安装同步轮，用同步带与减速箱输入轴连接，电涡流制动器输出轴上方安装盘式扭矩传感器，传感器另一侧配置同步轮，通过同步带与减速箱主桨连接，减速箱尾桨输出轴通过联轴器串接微量程动态扭矩传感器，在传感器的轴端配有同步轮，靠同步带带动尾桨转动。该实验台可模拟主桨减速箱及尾桨在不同转速、载荷下旋转机械欠润滑、过润滑、润滑污染及破损等故障，降低真机试验成本，提高故障检测效率。
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公开(公告)号：CN115184015A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210857939.4
申请日：2022-07-20
Applicant: 燕山大学
IPC: G01M13/045
Abstract: 本发明涉及自适应参数高斯卷积核神经网络的滚动轴承故障诊断方法，属于滚动轴承故障诊断类别领域，包括如下步骤：利用加速度计获取旋转设备中滚动轴承的振动信号，进行切片、求包络向量，并制作为数据集；将数据集的样本进行峭度值和平均偏度值计算，设计三种自适应参数的与轴承振动冲击信息特性相关的高斯卷积核；利用获得的三种自适应参数高斯卷积核设计自适应参数高斯卷积层进行特征提取，将得到的三个特征向量进行拼接得到新特征向量；将所获得的新特征向量输入到具有交叉熵损失函数的Softmax分类器中，并建立故障特征和故障类别之间的映射关系来实现故障诊断，提高故障诊断模型的训练效率和分类效果，增强模型的可靠性和可解释性。
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公开(公告)号：CN113255209B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202110461409.3
申请日：2021-04-27
Applicant: 燕山大学
IPC: G06F30/27 , G01M13/045 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F119/04
Abstract: 本发明公开了一种齿轮箱轴承剩余寿命的预测方法，利用加速度传感器采集齿轮箱轴承的多通道振动信号，通过电流钳从发电机输出端获取多通道定子电流信号，得到原始的多通道振动信号和多通道定子电流信号，并进行数据预处理；设计卷积网络空间特征提取模块，分别提取振动信号和电流信号的空间特征，并在通道维度上进行拼接；设计动态加权融合层，融合振动信号和电流信号的空间特征；再通过双向长短时记忆网络从融合后的时序特征向量序列中提取时序特征，最后通过回归层对轴承的剩余寿命进行预测。本发明能够自适应学习并动态融合振动和电流之间时空关联特征信息，提高了退化特征提取能力和寿命预测精度。
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公开(公告)号：CN113255209A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110461409.3
申请日：2021-04-27
Applicant: 燕山大学
IPC: G06F30/27 , G01M13/045 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F119/04
Abstract: 本发明公开了一种齿轮箱轴承剩余寿命的预测方法，利用加速度传感器采集齿轮箱轴承的多通道振动信号，通过电流钳从发电机输出端获取多通道定子电流信号，得到原始的多通道振动信号和多通道定子电流信号，并进行数据预处理；设计卷积网络空间特征提取模块，分别提取振动信号和电流信号的空间特征，并在通道维度上进行拼接；设计动态加权融合层，融合振动信号和电流信号的空间特征；再通过双向长短时记忆网络从融合后的时序特征向量序列中提取时序特征，最后通过回归层对轴承的剩余寿命进行预测。本发明能够自适应学习并动态融合振动和电流之间时空关联特征信息，提高了退化特征提取能力和寿命预测精度。
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