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公开(公告)号：CN109765052B
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN201910053760.1
申请日：2019-01-21
Applicant: 福州大学 , 江苏泰隆减速机股份有限公司
IPC: G01M13/045 , G06N3/00
Abstract: 本发明涉及一种基于GOA‑ASR的行星齿轮箱早期故障诊断方法，首先获取故障特征检测性能提升的高通滤波信号；其次，利用TEO算法解调上述高通滤波信号，得到含故障特征的解调信号；判断是否满足随机共振(SR)的小参数要求，不满足则将解调信号进一步做适压缩处理以及频率二次采样处理；随后，使用提出的LSNR指标作为适应度函数，引入GOA算法对随机共振系统参数进行自适应寻优，进而重构最优参数下的随机共振系统。最后，将信号输入随机共振系统，得到周期特征增强的输出信号，并通过对输出信号的FFT频谱分析实现故障判别。本发明中，有效降低了故障提取难度，实现行星齿轮箱早期故障的准确提取。
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公开(公告)号：CN109829402B
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN201910053693.3
申请日：2019-01-21
Applicant: 福州大学 , 江苏泰隆减速机股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于GS‑SVM的不同工况下轴承损伤程度诊断方法，包括如下步骤：步骤S1：获取不同工况下轴承的振动加速度信号；步骤S2:设定VMD算法的参数;步骤S3：计算所获取振动加速度信号的时域指标、频域指标，并对所获取的振动加速度信号进行VMD分解，基于分解结果，计算其样本熵；步骤S4：根据得到的振动加速度信号的时域指标、频域指标与分量样本熵构成特征向量并进行归一化；步骤S5：采用网格搜索法对支持向量机的惩罚系数C和径向基核函数参数g寻优，将训练集输入支持向量机进行训练；步骤S6：将测试集输入训练后的支持向量机，判断故障轴承的损伤程度。本发明能够构建最优的SVM，对于轴承损伤程度的诊断更为精准。
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公开(公告)号：CN109829402A
公开(公告)日：2019-05-31
申请号：CN201910053693.3
申请日：2019-01-21
Applicant: 福州大学 , 江苏泰隆减速机股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于GS-SVM的不同工况下轴承损伤程度诊断方法，包括如下步骤：步骤S1：获取不同工况下轴承的振动加速度信号；步骤S2:设定VMD算法的参数;步骤S3：计算所获取振动加速度信号的时域指标、频域指标，并对所获取的振动加速度信号进行VMD分解，基于分解结果，计算其样本熵；步骤S4：根据得到的振动加速度信号的时域指标、频域指标与分量样本熵构成特征向量并进行归一化；步骤S5：采用网格搜索法对支持向量机的惩罚系数C和径向基核函数参数g寻优，将训练集输入支持向量机进行训练；步骤S6：将测试集输入训练后的支持向量机，判断故障轴承的损伤程度。本发明能够构建最优的SVM，对于轴承损伤程度的诊断更为精准。
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公开(公告)号：CN109765052A
公开(公告)日：2019-05-17
申请号：CN201910053760.1
申请日：2019-01-21
Applicant: 福州大学 , 江苏泰隆减速机股份有限公司
IPC: G01M13/045 , G06N3/00
Abstract: 本发明涉及一种基于GOA-ASR的行星齿轮箱早期故障诊断方法，首先获取故障特征检测性能提升的高通滤波信号；其次，利用TEO算法解调上述高通滤波信号，得到含故障特征的解调信号；判断是否满足随机共振(SR)的小参数要求，不满足则将解调信号进一步做适压缩处理以及频率二次采样处理；随后，使用提出的LSNR指标作为适应度函数，引入GOA算法对随机共振系统参数进行自适应寻优，进而重构最优参数下的随机共振系统。最后，将信号输入随机共振系统，得到周期特征增强的输出信号，并通过对输出信号的FFT频谱分析实现故障判别。本发明中，有效降低了故障提取难度，实现行星齿轮箱早期故障的准确提取。
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公开(公告)号：CN114813103A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210277070.6
申请日：2022-03-21
Applicant: 江苏泰隆减速机股份有限公司
IPC: G01M13/021 , G01M13/028 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种谱峭度结合卷积神经网络的风机齿轮箱复合故障诊断方法，采集不同类型风机故障对应的故障信号；去均值化和降噪；获取处理的故障信号谱峭度图，转化为灰度图；灰度图随机划分成训练集、测试集；初始化卷积神经网络的网络参数，设定批量训练数据集大小，及总训练代数Z；训练卷积神经网络模型，且在反向传播过程中，采用批量梯度下降法调整所述卷积神经网络的网络参数；将测试集输入到步骤S5训练完成的卷积神经网络模型，获得诊断结果。本发明使用谱峭度图作为卷积神经网络的输入识别特征，对于风机的复合故障识别更为精准。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109915586A
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201910149112.6
申请日：2019-02-28
Applicant: 江苏泰隆减速机股份有限公司
IPC: F16H57/029 , F16H57/023
Abstract: 本发明涉及一种轴承润滑防漏减速机，包括箱体、输入轴、锥齿轮副、输出轴，输入轴垂直穿接在箱体上，所述输入轴由上至下依次穿接调心滚子轴承、推力球轴承、下调心滚子轴承支撑在箱体上的输入轴承座内凸台上，输入轴与输入轴承座内凸台间设有骨架油封。采用调心滚子轴承、推力球轴承、下调心滚子轴承支撑输入轴，并在轴承的底部设置骨架油封进行防漏油密封，安装便捷，骨架油封长期使用出现磨损时由其弹簧确保收紧，避免磨损造成轴承漏油，能有效确保轴承润滑、安全使用。
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公开(公告)号：CN109882546A
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201910149117.9
申请日：2019-02-28
Applicant: 江苏泰隆减速机股份有限公司
IPC: F16H1/14 , F16H57/023 , F16H57/021
Abstract: 本发明涉及一种慢转速轴瓦支撑主轴减速机，包括箱体、输入锥齿轴、锥齿轮、中间轴组、输出主轴，输入锥齿轴经锥齿轮、中间轴组传动输出主轴，中间轴组与输出轴处于水平平行设置，输出主轴转速3-5转/分，所述输出主轴经轴瓦支承设置在箱体上。其结构简单、紧凑，能兼顾大直径输出轴安装以及慢转速输出、小中心距要求。
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公开(公告)号：CN114813123A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210277235.X
申请日：2022-03-21
Applicant: 江苏泰隆减速机股份有限公司
IPC: G01M13/045 , G01M13/04
Abstract: 本发明提供一种基于PSO‑VMD‑MCKD的滚动轴承微弱故障诊断方法，对采集到的振动信号，首先利用PSO算法优化VMD算法，基于VMD对微弱故障信号分解后的结果，选取最优模态分量。其次，根据最优模态分量的包络谱中的突出频率范围，确定PSO对MCKD算法中T的寻优范围；利用PSO优化MCKD算法,再基于MCKD算法加强最优分量信号中的故障冲击成分。最后，包络谱提取轴承微弱故障特征并与理论故障频率进行对比，得到故障诊断结果。本发明克服了VMD和MCKD算法中参数难以确定问题，采用VMD实现了信号降噪及获取突出故障频率范围，采用MCKD进一步增强故障冲击成分，对于滚动轴承微弱故障诊断更为精准。
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公开(公告)号：CN103883683A
公开(公告)日：2014-06-25
申请号：CN201410101989.5
申请日：2014-03-19
Applicant: 江苏泰隆减速机股份有限公司
IPC: F16H3/44 , F16H55/17 , F16H57/022
CPC classification number: F16H57/023 , F16H57/022 , F16H2057/0224
Abstract: 本发明提供了一种单级硬齿面摆线钢球行星减速机，包括机壳、输入轴、偏心套、钢球组、端盖、端盖盘、十字盘、行星盘、中心盘、输出轴、预紧螺母、支承轴承、轴承端盖。该减速机采用K-H-V型单级少齿差行星传动的基本结构，以中心盘和行星盘端面上的内、外摆线槽作为齿廓，以钢球作为中介体啮合传动，通过钢球与摆线槽的四点接触消除齿隙，同时配以无齿隙十字钢球等速机构，具有结构简单、体积小、零齿隙、传动精度高、效率高的优点。同时，该减速机的内、外摆线槽均由两摆线分体盘组装而成，便于对各分体盘的摆线齿面进行表面热处理和磨削加工，具有齿面硬度高、热处理变形小、耐磨损、寿命长的优点。
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公开(公告)号：CN209743552U
公开(公告)日：2019-12-06
申请号：CN201920252426.4
申请日：2019-02-28
Applicant: 江苏泰隆减速机股份有限公司
IPC: F16H57/029 , F16H57/023
Abstract: 本实用新型涉及一种轴承润滑防漏减速机，包括箱体、输入轴、锥齿轮副、输出轴，输入轴垂直穿接在箱体上，所述输入轴由上至下依次穿接调心滚子轴承、推力球轴承、下调心滚子轴承支撑在箱体上的输入轴承座内凸台上，输入轴与输入轴承座内凸台间设有骨架油封。采用调心滚子轴承、推力球轴承、下调心滚子轴承支撑输入轴，并在轴承的底部设置骨架油封进行防漏油密封，安装便捷，骨架油封长期使用出现磨损时由其弹簧确保收紧，避免磨损造成轴承漏油，能有效确保轴承润滑、安全使用。(ESM)同样的发明创造已同日申请发明专利
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