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公开(公告)号：CN113191232B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202110431264.2
申请日：2021-04-21
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F18/213 , G06F18/24 , G06F18/2431 , G01D21/02 , F04B17/03 , F04B51/00
Abstract: 本发明基于多模态同源特征和XGBoost模型的电静液作动器故障识别方法，该方法首先对大数据时代采集到的电静液作动器振动信号、压力信号与电流信号进行数据集切分构建原始样本集，并对其划分训练集和测试集；其次对样本集数据分别提取多模态同源特征，即时域模态、频域模态、小波包模态和改进希尔伯特黄模态，最终构建得到更具鲁棒性的高维特征向量，进而利用XGBoost模型结合高维多模态同源特征与XGBoost模型，在训练集上进行XGBoost模型超参数ntrees、ndepth和nlearning_rates的微调，最终基于最优XGBoost模型在训练集上进行XGBoost模型泛化性能评估并实现电静液作动器故障识别。本发明能提高电静液作动器液压泵的故障识别准确率、鲁棒性更好、速度更快。
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公开(公告)号：CN113191232A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110431264.2
申请日：2021-04-21
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明基于多模态同源特征和XGBoost模型的电静液作动器故障识别方法，该方法首先对大数据时代采集到的电静液作动器振动信号、压力信号与电流信号进行数据集切分构建原始样本集，并对其划分训练集和测试集；其次对样本集数据分别提取多模态同源特征，即时域模态、频域模态、小波包模态和改进希尔伯特黄模态，最终构建得到更具鲁棒性的高维特征向量，进而利用XGBoost模型结合高维多模态同源特征与XGBoost模型，在训练集上进行XGBoost模型超参数ntrees、ndepth和nlearning_rates的微调，最终基于最优XGBoost模型在训练集上进行XGBoost模型泛化性能评估并实现电静液作动器故障识别。本发明能提高电静液作动器液压泵的故障识别准确率、鲁棒性更好、速度更快。
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公开(公告)号：CN112763213A
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN202011522895.7
申请日：2020-12-21
Applicant: 核工业烟台同兴实业集团有限公司 , 西安交通大学
IPC: G01M13/045
Abstract: 本发明公开了一种过滤机水环真空泵轴承故障诊断方法，该方法首先利用振动加速度传感器，采集过滤机水环真空泵泵口壳体上振动信号，并对过滤机水环真空泵轴承故障类型进行编码，作为训练的输出样本。之后在过滤机水环真空泵轴承的振动信号数据集上，利用量子粒子群算法对随机森林的模型超参数树模型数量T和树模型深度F进行多目标自动寻优，得到最优超参数树模型数量T和树模型深度F的最优取值，并带入到随机森林模型，利用过滤机水环真空泵轴承的训练数据集提取的特征向量和与之对应的故障编码，对最优超参数的随机森林模型进行训练；最后在过滤机水环真空泵轴承测试数据集上进行过滤机水环真空泵轴承故障诊断的泛化性能评估。
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公开(公告)号：CN109794856A
公开(公告)日：2019-05-24
申请号：CN201910092965.0
申请日：2019-01-30
Applicant: 西安交通大学
IPC: B24B53/065 , B24B49/12 , B24B41/06
Abstract: 本发明公开了一种基于多轴联动精密测量系统的成型模砂轮修整数据获取方法，该方法将复杂型线零件的试制件安装于多轴联动精密测量系统，并将基本数据输入多轴联动精密测量系统的配套软件中后，采用分段两轴联动的测量路径规划运动控制方案，对测量数据采用等弧长微分采样方式实施采集，然后拟合理论设计点确定各点法矢，以各理论设计点为移动窗插值中心，采用移动窗拉个朗日插值多项式，确定测得数据在设计点处局部曲线函数，根据各设计点、法矢、局部曲线计算理论设计点到局部曲线的距离，该距离即为砂轮各理论设计点的法向误差值，即砂轮的二次修整参考数据。本发明通过对成形磨加工获得的复杂型线零件轮廓误差结果的检测，即可获得砂轮的二次修整数据。
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公开(公告)号：CN109782815A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201811614389.3
申请日：2018-12-27
Applicant: 西安交通大学
IPC: G05D3/12
Abstract: 本发明公开了一种基于多轴联动系统的复杂型面自适应测量路径规划方法，该方法基于移动窗样条插值算法，以及定位移恒测力模式的随动控制方法，实现复杂型线型面误差精密测量。在复杂型面连续自动扫描检测过程中，待测的目标点位置由已测点推算获得；在测头由已测点向待测点扫描运动的过程中，软件与硬件控制其与工件保持接触状态，保证测头处于预置变形状态附近，从而使测针球心的运动轨迹尽可能与被测表面变化吻合，实现测头沿工件实际表面的仿形测量。测头的位置采样数据中包含其实际轨迹数据，结合空间几何分析方法即可完成对工件实际模型的提取，进而可基于理论模型完成工件的误差分析，实现复杂型线型面误差精密测量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112763213B
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202011522895.7
申请日：2020-12-21
Applicant: 核工业烟台同兴实业集团有限公司 , 西安交通大学
IPC: G01M13/045
Abstract: 本发明公开了一种过滤机水环真空泵轴承故障诊断方法，该方法首先利用振动加速度传感器，采集过滤机水环真空泵泵口壳体上振动信号，并对过滤机水环真空泵轴承故障类型进行编码，作为训练的输出样本。之后在过滤机水环真空泵轴承的振动信号数据集上，利用量子粒子群算法对随机森林的模型超参数树模型数量T和树模型深度F进行多目标自动寻优，得到最优超参数树模型数量T和树模型深度F的最优取值，并带入到随机森林模型，利用过滤机水环真空泵轴承的训练数据集提取的特征向量和与之对应的故障编码，对最优超参数的随机森林模型进行训练；最后在过滤机水环真空泵轴承测试数据集上进行过滤机水环真空泵轴承故障诊断的泛化性能评估。
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公开(公告)号：CN111199549B
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN201911304796.9
申请日：2019-12-17
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06T7/11
Abstract: 本发明公开了一种基于叶片型面测量点云的叶型提取方法。首先，本发明研究了提高型面重建质量和速度的前处理方法，包括分割、统计学滤波、基于八叉树结构的精简若干步骤。然后，研究了网格包络的型面重建方法，对固定高度叶型进行空间插值计算出精确的叶型数据。具体的，该方法采用基于距离统计的离群点滤波方法进行数据滤波，以及基于八叉树数据结构点云精简等技术对点云数据进行预处理，然后采用基于区域增长的重建算法结合Delaunay的准则实现叶片点云的快速重建，最后利用零件图纸规定高度的平面与拓扑网格相交，通过空间插值完成叶型数据的提取。本发明计算效率高，克服投影法的难以精确保留叶型特征的问题，有很好的工程应用前景。
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公开(公告)号：CN109794856B
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN201910092965.0
申请日：2019-01-30
Applicant: 西安交通大学
IPC: B24B53/065 , B24B49/12 , B24B41/06
Abstract: 本发明公开了一种成型磨砂轮修整数据获取方法，该方法将复杂型面零件的安装于多轴联动精密测量系统，并将基本数据输入多轴联动精密测量系统的配套软件中后，采用分段两轴联动的测量路径规划运动控制方案，对测量数据采用等弧长微分采样方式实施采集，然后拟合理论数据点确定各点法矢，以各理论数据点为移动窗插值中心，采用移动窗拉格朗日插值多项式，确定测得数据在设计点处局部曲线函数，根据各设计点、法矢、局部曲线计算理论数据点到局部曲线的距离，该距离即为砂轮各理论数据点的法向误差值，即砂轮的二次修整参考数据。本发明通过对成形磨加工获得的复杂型面零件轮廓误差结果的检测，即可获得砂轮的二次修整数据。
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公开(公告)号：CN109782815B
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN201811614389.3
申请日：2018-12-27
Applicant: 西安交通大学
IPC: G05D3/12
Abstract: 本发明公开了一种基于多轴联动系统的复杂型面自适应测量路径规划方法，该方法基于移动窗样条插值算法，以及定位移恒测力模式的随动控制方法，实现复杂型线型面误差精密测量。在复杂型面连续自动扫描检测过程中，待测的目标点位置由已测点推算获得；在测头由已测点向待测点扫描运动的过程中，软件与硬件控制其与工件保持接触状态，保证测头处于预置变形状态附近，从而使测针球心的运动轨迹尽可能与被测表面变化吻合，实现测头沿工件实际表面的仿形测量。测头的位置采样数据中包含其实际轨迹数据，结合空间几何分析方法即可完成对工件实际模型的提取，进而可基于理论模型完成工件的误差分析，实现复杂型线型面误差精密测量。
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公开(公告)号：CN111199549A
公开(公告)日：2020-05-26
申请号：CN201911304796.9
申请日：2019-12-17
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06T7/11
Abstract: 本发明公开了一种基于叶片型面测量点云的叶型提取方法。首先，本发明研究了提高型面重建质量和速度的前处理方法，包括分割、统计学滤波、基于八叉树结构的精简若干步骤。然后，研究了网格包络的型面重建方法，对固定高度叶型进行空间插值计算出精确的叶型数据。具体的，该方法采用基于距离统计的离群点滤波方法进行数据滤波，以及基于八叉树数据结构点云精简等技术对点云数据进行预处理，然后采用基于区域增长的重建算法结合Delaunay的准则实现叶片点云的快速重建，最后利用零件图纸规定高度的平面与拓扑网格相交，通过空间插值完成叶型数据的提取。本发明计算效率高，克服投影法的难以精确保留叶型特征的问题，有很好的工程应用前景。
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