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公开(公告)号：CN110530507B
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN201910810604.5
申请日：2019-08-29
申请人： 郑州大学 , 郑州恩普特科技股份有限公司 , 韩捷
IPC分类号： G01H17/00
摘要： 本发明涉及一种用于旋转设备监测的边缘计算方法、介质及系统，属于设备故障监测领域。方法包括以下步骤：1)利用边缘计算单元对采集的旋转设备的振动信号进行预处理；预处理过程包括：A、根据振动信号，计算振动信号的通频值；B、将振动信号进行频域转换，将转换后的频域振动信号划分为若干个窄带信号；C、将各窄带信号分别进行傅里叶反变换，得到各窄带的时域信号，并求得各窄带信号对应的振动幅值；D、判断通频值和各窄带的振动幅值是否超标，并根据判断结果生成设备状态信息；2)将特征数据传输至云服务器。本发明将采集的旋转设备的振动波形数据转换为特征数据传输至云服务器，减少了网络传输的成本，同时兼顾了传输信息的完整性。
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公开(公告)号：CN109784127A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201711107379.6
申请日：2017-11-10
申请人： 郑州大学 , 郑州恩普特科技股份有限公司 , 韩捷
摘要： 本发明涉及一种设备健康状态预警方法及其系统，具体公开了一种基于高维(Hyper Dimension,HD)-支持向量回归机(Support Vector Regression,SVR)技术的大数据设备预警方法。根据设备运行历史健康数据建立设备的健康集，采集设备当前状态的运行数据作为观测向量，并由健康集得到的对应状态的预测向量，通过残差向量即观测向量与预测向量之差来判定当前设备运行状态健康程度，以实现实时的高维数据监测、异常工况预警。同时利用支持向量回归机对设备进行故障预测。
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公开(公告)号：CN114971351A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210651155.6
申请日：2022-06-09
申请人： 郑州恩普特科技股份有限公司
摘要： 本发明涉及一种基于熵值法的设备多指标健康状况评估方法，属于设备状态监测和故障诊断领域。本发明通过建立数字化模型和对应的多指标评价模型，利用所建立的多指标评价模型来全面评价部件的健康情况；其中多指标评价模型采用两级制，一级评价指标的权重根据经验来确定，二级评价指标的权重根据二级评价指标的自身熵值来确定，使得到的二级评价指标的权重更加客观；根据每个部件中各级评价指标的权重和二级评价指标自身的特征值确定出各部件的健康值，利用各部件的健康值确定出整个设备的健康状况。因此本发明能够结合设备自身特点，自动检测各部件健康状态，全面客观综合反映设备整体和各部件健康状况，为后续的设备正常运行提供了可靠的保障。
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公开(公告)号：CN114942385A
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202210731048.4
申请日：2022-06-24
申请人： 郑州恩普特科技股份有限公司
摘要： 本发明涉及一种电机转速估算方法及系统，方案包括待测电机、加速度传感器、边端的采集器和远端的处理器。通过云边协同方式估算电机的转速：将各传感器采集的加速度信号积分成速度信号；根据服务器下发的电机频率类型及转速工作范围，取出各传感器速度信号频谱图上频率范围内满足条件的极大值对应各谱线位置；根据各谱线位置得出各传感器估算的电机转速；根据各传感器估算的电机转速，出现最多的转速或最小的任意两个转速差中较大的转速作为该组采集数据的转速值；一次数据上传时间内多组数据估算的转速值，出现最多的转速或最小的任意两个转速差中较大的转速作为该上传周期采集数据的最终转速值。方案通过振动加速度传感器准确的估算了电机转速。
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公开(公告)号：CN114091539A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202111394970.0
申请日：2021-11-23
申请人： 郑州恩普特科技股份有限公司
摘要： 本发明提供了一种多模态深度学习的滚动轴承故障诊断方法，属于轴承故障诊断技术领域。通过构建滚动轴承故障诊断模型来对不同工况下滚动轴承的时域信号、频域信号和小波域信号进行判断，输出滚动轴承在当前工况下的轴承状态为正常或存在某种类型的故障。采用本发明，能够对振动信号从时域、频域和小波域三种模态进行综合分析，既能加强不同域特征间的联系，还能补充单域特征可能漏掉的信息，而且本发明所提方法平均准确率均比单时域WDCNN、EMD+VPMCD及传统融合方法高并具有较强的鲁棒性，可以提高对滚动轴承进行故障诊断的准确性。
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公开(公告)号：CN104330214B
公开(公告)日：2017-04-19
申请号：CN201410386141.1
申请日：2014-08-07
申请人： 郑州大学 , 郑州恩普特科技股份有限公司
IPC分类号： G01M1/38
摘要： 本发明涉及旋转机械维护领域，特别是涉及到了一种简易现场动平衡方法。该简易现场动平衡方法主要是通过计算的方式对机器进行动平衡，使用本发明的方法时，不需要键相信号，不需要非常专业的动平衡仪器即可得出相应的不平衡质量和相位，实现现场动平衡，只要具有一台能够测振的仪器即可方便地完成机器的现场动平衡，通过一次现场动平衡能够获得机器的关键固有特性参数，满足大量现场动平衡的需要。
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公开(公告)号：CN112943639B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202110426716.8
申请日：2021-04-20
申请人： 郑州恩普特科技股份有限公司
IPC分类号： F04D15/00
摘要： 本发明属于汽蚀故障检测技术领域，具体涉及一种机泵汽蚀故障检测方法。本发明首先利用机泵的振动频谱序列的面积来表征底部噪声，并将底部噪声作为汽蚀故障指标；然后一方面可对当前时刻是否发生汽蚀故障进行检测判断，以提高汽蚀故障检测判断的准确性；另一方面还可利用汽蚀故障指标预测模型对未来某时刻是否会发生汽蚀故障进行预测判断，预测机泵是否会发生汽蚀故障以及在预测到会发生汽蚀故障时其发生的时刻，从而可以提前预知机泵汽蚀故障的发生，减少非计划停机，降低维修成本，促进工业企业实现预测性维护。
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公开(公告)号：CN111504450A
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN202010351302.9
申请日：2020-04-28
申请人： 郑州恩普特科技股份有限公司
IPC分类号： G01H17/00 , G01M13/028 , G01M13/021 , G01M13/045 , G08B21/18
摘要： 本发明提供一种设备故障报警方法及装置，属于设备故障报警领域。该方法包括：采集待测设备的振动信号，计算所述振动信号的统计量；监测待测设备的运行工况，若运行工况未发生变化，则将所述振动信号的统计量与当前运行工况对应的报警阈值进行比较；若运行工况发生变化，则重新计算报警阈值，将振动信号的统计量与变化后的运行工况对应的报警阈值进行比较，根据比较结果确定是否生成报警信号；报警阈值与待测设备的运行工况相对应，在某个运行工况下，计算一个时间窗口内的待测设备振动信号的统计量，根据该时间窗口内的待测设备振动信号的统计量确定该运行工况的报警阈值。该方法能适应多种运行工况，提高工况复杂的设备的故障报警准确率。
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公开(公告)号：CN115186707A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210803111.0
申请日：2022-07-07
申请人： 郑州恩普特科技股份有限公司
IPC分类号： G06K9/00 , G01M13/021
摘要： 本发明提出了一种简易齿轮箱故障检测方法，用以解决现有齿轮故障检测方法复杂度高，准确性差的技术问题。本发明等间隔连续采集齿轮箱m组振动信号并预处理，筛选出齿轮故障的敏感特征；对敏感特征的数据进行数据预处理；将前q组数据等分为p个区间，使用最小二乘法计算敏感特征在第i个区间的斜率值，利用斜率值构造数据矩阵；使用熵值法计算出敏感特征的权重值；使用和积法利用权重值和斜率值计算第i个区间的齿轮劣化指数，基于中心极限定理计算齿轮劣化指数的报警值；对后r组数据计算出齿轮劣化指数；若齿轮劣化指数≥w，判断齿轮发生故障；否则，齿轮未发生故障。本发明可以自动检测齿轮箱健康状况，显著提高齿轮故障识别准确性。
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公开(公告)号：CN114252250A
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202111501141.8
申请日：2021-12-09
申请人： 郑州恩普特科技股份有限公司
摘要： 本发明涉及一种基于部件分解的机械故障诊断方法。方法包括：实时采集机械机组每个测点的振动数据；当机械机组的某个测点或者多个测点报警时，在机组模板上找出对应的报警测点；根据报警测点、以及各测点与被诊断对象之间的位置关系，确定所有被诊断对象；根据每个被诊断对象选出对应的诊断对象模板；依据每个诊断对象模板中与诊断对象关联的所有测点标识、以及第一对应关系，确定机组模板中与报警测点关联的其他测点；根据不同的诊断对象，结合各自的报警测点和与报警测点关联的其他测点的振动数据进行故障定位。本发明利用诊断对象模板进行故障的诊断提高了诊断效率，且通过与诊断对象关联的所有测点标识，提高了故障定位的准确性。
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