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公开(公告)号：CN105446940A
公开(公告)日：2016-03-30
申请号：CN201510821373.X
申请日：2015-11-23
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F17/14
CPC classification number: G06F17/14
Abstract: 一种基于同步压缩变换重构的幅值校正方法，对线性调频信号进行短时傅里叶变换，得到短时傅里叶变换系数，然后估算瞬时频率，在该估计瞬时频率的基础上进行改进，计算准确瞬时频率，再计算中心频率，然后完成同步压缩变换，即将所有对应同一频率段的准确瞬时频率的短时傅里叶变换系数转化为同步压缩系数，最后提取同步压缩变换的系数脊线，并将脊线附近的系数进行整合，得到相应的信号成分，由于本发明对瞬时频率的计算进行了改进，能够得到准确的瞬时频率，因此提高了时域重构信号的精度。
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公开(公告)号：CN103335785A
公开(公告)日：2013-10-02
申请号：CN201310252754.1
申请日：2013-06-24
Applicant: 西安交通大学
IPC: G01M1/38
Abstract: 本发明公开了一种基于阶比-全息谱原理的转子非稳态动平衡方法，利用阶比分析能够处理非平稳信号的能力和全息动平衡起车次数少、失衡位置定位准确的特点，将两者融合利用转速波动或起停车信号来进行动平衡，本方法大大地扩展了传统全息动平衡的运用范围，突破了传统全息动平衡只能在稳态转速下进行动平衡的局限，该方法还能与模态平衡原理结合实现整个起车过程的平衡，且能避免机组长时间停留在临界转速附近。
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公开(公告)号：CN120000367A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510166120.7
申请日：2025-02-14
Applicant: 西安交通大学
IPC: A61C19/04
Abstract: 本申请属于一种测量方法，针对目前使用辅助医用工具对牙列间隙进行直接或间接测量时，存在精度不足和效率低的技术问题，提供一种牙列间隙测量方法及相关装置，根据三维牙颌网络模型数据，得到牙齿区域三角网格的中心点集，并对中心点集分别在咬合面和唇面上做投影，对应得到咬合面二维投影和唇面二维投影，将牙列间隙测量方向变换为主视方向，得到主视方向的相邻牙齿投影图，再分别构建相邻牙齿投影区域多边形轮廓，依据相邻牙齿投影区域多边形轮廓测量相邻牙齿的牙列间隙，能够准确地获得牙列间隙的测量点，提高了牙列间隙测量的准确度。
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公开(公告)号：CN117392148A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311322419.4
申请日：2023-10-12
Abstract: 本发明公开了一种三维畸形牙颌网格模型分割与优化方法及相关装置，包括：获取三维畸形牙颌网格模型，并基于三维畸形牙颌网格模型，选取每颗牙齿的初始种子点，宽度边界点，深度边界点；基于所选各点，根据动态曲率阈值进行自适应区域生长以获得各牙齿的初始分割区域；使用基于融合特征和面积的边界优化对得到的各类牙齿的初始分割区域的边界进行优化生长；对边界生长后的优化区域的粗糙边界，进行平滑操作，最终从三维畸形牙颌网格模型中获得牙齿分割结果。本发明通过多点标注实现曲率阈值动态变化，同时将融合特征引入边界优化过程中，解决畸形牙齿区域生长中的过生长和精度低等问题，有效地提升分割精度，减少人工参与，提高牙齿模型分割效率。
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公开(公告)号：CN103292958B
公开(公告)日：2015-12-02
申请号：CN201310205613.4
申请日：2013-05-28
Applicant: 西安交通大学
IPC: G01M1/16
Abstract: 一种基于模型的转子无试重失衡参数辨识方法，基于有限元建模理论和转子-轴承-支撑系统的动力学模型，以转子有限元模型和一次启停过程的轴振、瓦振失衡响应信息为输入，识别得到支撑模型参数与失衡参数，与传统的影响系数法相比，本方法无需试重便可完成平衡过程；而与已有的无试重动平衡方法相比，本方法通过充分利用测试获取的轴振、瓦振信息，识别过程无需预知轴承动态参数与支撑模型，在简化不平衡辨识过程的同时提高了系统识别的鲁棒性与精度，可以大幅度提升电厂汽轮机等旋转设备的现场动平衡效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102778356B
公开(公告)日：2015-07-01
申请号：CN201210284507.5
申请日：2012-08-06
Applicant: 西安交通大学
IPC: G01M13/04
Abstract: 本发明公开了一种增强随机共振系统以及基于该系统的机械故障诊断方法，本发明将多个随机共振系统有机结合用来增强微弱信号，其中，前一级随机共振的输出作为后一级的输入，然后利用增强随机共振技术提取机械设备的故障信息，进而实现机械设备故障的有效诊断。这种方法克服了强噪声背景下微弱信号提取难的问题，使被噪声淹没的微弱故障信息得到放大，对机械设备的早期故障诊断具有重要意义。
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公开(公告)号：CN104598734A
公开(公告)日：2015-05-06
申请号：CN201510033397.9
申请日：2015-01-22
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 滚动轴承集成期望最大化和粒子滤波的寿命预测模型，首先采用峭度指标对轴承健康状态进行实时监测，确定寿命预测起始时刻；当满足预测起始条件后，采用有效值对轴承剩余寿命进行预测；在预测阶段，采用期望最大化方法对模型参数进行评估，同时采用粒子滤波方法对轴承状态进行评估，通过对模型参数和轴承状态的准确评估，提高剩余寿命预测精度，本发明能够实现对模型参数和滚动轴承状态的准确评估，并且在滚动轴承寿命预测中表现出了比传统指数模型更好的预测效果。
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公开(公告)号：CN104316323A
公开(公告)日：2015-01-28
申请号：CN201410577135.4
申请日：2014-10-24
Applicant: 西安交通大学
IPC: G01M13/04
Abstract: 基于周期靶向的最优共振频带确定方法，先将振动加速度传感器吸附于被测试滚动轴承轴承座，对其振动信号进行采集，然后构建1/3-二叉树状滤波器组得到滤波后的复包络信号，再计算各包络信号的周期性强度PAR，将低于阈值的复包络信号的峭度置零，然后计算剩下包络信号的峭度值，选取峭度最大的复包络信号所对应的频带为最优共振频带，并作该包络信号的频谱，得到包络谱，与滚动轴承存在的故障类型所对应的故障特征频率对比，最后确定滚动轴承存在的故障类型，本发明利用了故障激发冲击的本质特征，避免了非周期冲击对共振解调频带选择的干扰，具有鲁棒性，且在共振解调频带的确定过程是自适应的，有利于实现故障特征提取和诊断监测的自动化。
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公开(公告)号：CN104034412A
公开(公告)日：2014-09-10
申请号：CN201410289609.5
申请日：2014-06-24
Applicant: 西安交通大学
IPC: G01H17/00
Abstract: 本发明公开了一种基于分数阶全息原理的旋转机械故障特征提取方法，综合利用了分数阶傅里叶变换处理非平稳信号和全息谱精准反映机组状态的能力，应用于旋转机械起停车过程信息提取和故障诊断。该方法将分数阶傅里叶变换和全息谱从数据层进行融合，重新构造二维及三维全息谱、全息瀑布图应用于转子起停车非稳态信息的处理，实现了对起停车信号进行多种特征参数提取，扩展了传统全息谱的运用范围，突破了传统情况只能进行波德图分析的局限，拓展了旋转机械故障监测诊断的水平和范围，为旋转机械健康可靠地运行提供了有力支持。
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