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公开(公告)号：CN118861568A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410959207.5
申请日：2024-07-17
Applicant: 重庆大学 , 重庆齿轮箱有限责任公司
IPC: G06F18/20 , G06F18/27 , G06F18/213 , G06Q10/04 , G06Q10/20 , G06Q50/04 , G06N5/04 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G01M13/045 , G06F123/02
Abstract: 本发明提出了一种应用于冶金制造业的双尺度动态趋势预测方法及系统。该方法为：采集轴承正常工作期间的振动信号，提取振动信号的时域特征；利用多个工作周期的振动信号时域特征构建局部退化趋势，构建局部趋势预测模型，利用局部退化趋势对局部趋势预测模型进行训练，利用局部趋势预测模型对当前工作周期的振动信号的时域特征进行推理，预测轴承的实时运行状态；提取所有振动信号的时域特征的峰值，对峰值平滑处理构建全局退化趋势，构建全局趋势预测模型，利用全局退化趋势对全局趋势预测模型进行训练，利用全局趋势预测模型对所有振动信号的时域特征进行推理，预测轴承的全局性能退化状态。本方法可同时预测轴承的实时运行状态和全局性能退化状态。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118711613A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410959208.X
申请日：2024-07-17
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明提出了一种基于阵列声纹的风机异音定位及诊断方法。该方法为：获取风机异音信号，对该异音信号进行盲源分离得到多个故障信号；在频域对故障信号依次进行滤波、对数运算以及离散余弦变换，提取到故障信号的倒谱系数作为故障信号的静态特征，并对故障信号的倒谱系数进行动态差分，提取到故障信号动态特征；构建倒谱系数融合特征集，所述倒谱系数融合特征集包括所述静态特征和动态特征，基于该倒谱系数融合特征集，利用卷积神经网络对风机异音进行识别。该方法有利于提高声音信号的识别率，提高了风机故障诊断的准确性。
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公开(公告)号：CN102507642B
公开(公告)日：2014-07-09
申请号：CN201110369894.8
申请日：2011-11-18
Applicant: 重庆大学
IPC: G01N25/20
Abstract: 本发明公开了一种非金属材料耐热性测试装置，包括底座、夹持机构、电加热装置、数据采集系统和中央处理器；数据采集处理系统包括温度传感组件、可见光传感器和烟雾传感器，中央处理器用于采集温度传感组件、可见光传感器和烟雾传感器的数据信号并向电加热装置的控制电路发出控制信号，本发明能够采集到非金属材料的燃烧温度，同时可以采集到非金属材料只产生烟雾(无明火)、爆燃(以明火为主)、烟火并存的三种燃烧状态，能够精确的得到非金属材料受热到燃烧的时间以及燃烧程度，并且能够综合的精确的采集到非金属材料的耐热数据，并对该数据进行分析，得出定性定量的测试结果，为非金属材料用于高温环境提供准确的理论依据。
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公开(公告)号：CN119416111A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411459197.5
申请日：2024-10-18
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F18/2433 , G01M13/00 , G01D21/02 , G01H17/00 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F17/14
Abstract: 本发明属于机械故障诊断技术领域，具体公开了一种基于压缩轻量化感知的无线遥测及边缘诊断方法及系统，该方法包括如下步骤：采集设备的振动和温度信号，对原始信号进行预处理；对预处理后的振动数据在边缘端进行包络检波，计算温度数据和振动数据的峭度值，并使用经验预设的峭度值进行异常检测，若存在异常则输出故障信息；使用离散余弦霍夫曼双模编码，对预处理后的振动数据进行压缩编码，遥测节点对编码后的数据进行发送；数据接收端通过霍夫曼反编码与离散余弦反变换，对编码数据进行解码与重构，并使用神经网络进行故障识别。采用本技术方案，通过数据压缩技术显著减少传输数据量，从而降低带宽需求和传输延迟，能够更加高效地进行故障诊断。
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公开(公告)号：CN118857746A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410959205.6
申请日：2024-07-17
Applicant: 重庆大学 , 中国船舶科学研究中心上海分部
IPC: G01M13/045 , G06F18/2433 , G06N3/098
Abstract: 本发明提出了一种基于联邦学习的智能轴承分布式端边协同故障诊断方法及系统。该方法为：获取多个同类轴承的加速度信号样本；于各轴承端侧提取加速度信号样本中的异常样本，并构建局部故障诊断模型，基于局部故障诊断模型对异常样本进行推理，基于故障样本对局部故障诊断模型进行训练，更新各个局部故障诊断模型的参数；构建边缘计算全局模型，基于各个局部故障诊断模型的参数对全局模型进行聚合，并基于聚合后的全局模型更新各局部故障诊断模型。本方法基于端边协同思想，对智能轴承进行分布式端边协同故障诊断，能够实时完成数据异常判别。
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公开(公告)号：CN102507642A
公开(公告)日：2012-06-20
申请号：CN201110369894.8
申请日：2011-11-18
Applicant: 重庆大学
IPC: G01N25/20
Abstract: 本发明公开了一种非金属材料耐热性测试装置，包括底座、夹持机构、电加热装置、数据采集系统和中央处理器；数据采集处理系统包括温度传感组件、可见光传感器和烟雾传感器，中央处理器用于采集温度传感组件、可见光传感器和烟雾传感器的数据信号并向电加热装置的控制电路发出控制信号，本发明能够采集到非金属材料的燃烧温度，同时可以采集到非金属材料只产生烟雾(无明火)、爆燃(以明火为主)、烟火并存的三种燃烧状态，能够精确的得到非金属材料受热到燃烧的时间以及燃烧程度，并且能够综合的精确的采集到非金属材料的耐热数据，并对该数据进行分析，得出定性定量的测试结果，为非金属材料用于高温环境提供准确的理论依据。
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