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公开(公告)号：CN109141881A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201810736521.1
申请日：2018-07-06
Applicant: 东南大学
IPC: G01M13/04 , G01M13/045 , G01M13/02 , G01M13/021 , G01M13/028 , G01K7/02 , G06N3/02
Abstract: 本发明公开了一种深度自编码网络的旋转机械健康评估方法，包括步骤1，振动信号采集；步骤2，原始特征提取；步骤3，采用深度自编码网络DAE进行特征降维；步骤4，特征选择；步骤5，采用无监督SOM算法进行健康指标构建；步骤6，采用基于遗传算法的融合评价准则进行健康指标评价。本发明结合深度学习强大特征提取能力的优势，将深度自编码和最小量化误差方法相结合。另外，针对基于一个度量的评价准则常常具有偏差的问题，提供了基于遗传算法的融合评价准则。本发明能准确评估旋转机械健康状态，可广泛应用于化工、冶金、电力、航空等领域旋转机械健康评估，能准确描述这些零部件性能退化的动态过程，还能进行剩余寿命预测。
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公开(公告)号：CN108500038A
公开(公告)日：2018-09-07
申请号：CN201810319455.8
申请日：2018-04-11
Applicant: 东南大学 , 南通棉花机械有限公司
IPC: B09B3/00
Abstract: 本发明提供了一种多工位报废汽车拆解指导自动推送系统及方法，采用统一托盘运输报废汽车，通过人工操作建立车型信息与RFID托盘编码间的对应关系，实现待拆解车型的自动识别；同时通过后台推送中心自动推送待拆解车型在不同工位上的拆解指导文件，包括3D拆解指导和拆解步骤文档，实现拆解过程的动态可视化，从多维角度对工人进行培训，便于他们迅速掌握不同车型报废汽车在各个工位上的拆解操作；此外，拆解工艺与时序配置模块可根据具体工艺配置相应的拆卸步骤文本和时序，使得拆解线针对具体车型和拆解工艺的拆解更加灵活、柔性。相比传统的拆解图像或单一的文字指导形式，大大缩短了培训周期，提高了拆解线拆解指导的智能化水平。
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公开(公告)号：CN108344512A
公开(公告)日：2018-07-31
申请号：CN201810086847.4
申请日：2018-01-30
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提出一种电梯闸皮不均匀磨损的检测方法，包括：a)使用红外热像仪获取电梯制动时被测电梯闸皮及其附近空间的红外热像图像；使用摄像机拍摄从未使用过的性能良好的对照电梯闸皮及其附近空间的可见光图像；b)对红外热像图像进行降噪处理，滤去红外热像仪采集过程中的高斯噪声和椒盐噪声；c)对降噪后的红外热像图像进行特征提取，提取被测电梯闸皮制动时的等温线特征向量；对可见光图像进行特征提取，提取对照电梯闸皮的边缘特征向量；d)计算被测电梯闸皮制动时的等温线特征向量与对照电梯闸皮的边缘特征向量的相似度，检测被测电梯闸皮的不均匀磨损程度。本发明解决了电梯闸皮不解体情况下无法定量检测电梯闸皮不均匀磨损的问题。
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公开(公告)号：CN104850691B
公开(公告)日：2017-11-10
申请号：CN201510225325.4
申请日：2015-05-05
Applicant: 南京市特种设备安全监督检验研究院 , 东南大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开一种基于多因素融合修正的结构件裂纹扩展预测方法。对结构件裂纹扩展造成影响的众多因素考虑在内，包括结构件初始裂纹形貌特征、结构件裂纹根部的应力强度、残余应力的测量与修正、应力比计算、尺寸修正参数的计算、表面制造加工质量修正参数的选取等，使预测结果精度得到大幅度提高，从而实现结构件裂纹扩展的准确有效预测。
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Patent Agency Ranking
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公开(公告)号：CN105600682B
公开(公告)日：2017-10-27
申请号：CN201510981943.1
申请日：2015-12-22
Applicant: 江苏省特种设备安全监督检验研究院 , 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于时间数字转换技术的起重机应变监测方法，利用时间数字转换技术采集应变，结合倾角传感器以及轨迹追踪传感器采集到的倾角以及加速度数据，一并发送至微控制器，微控制器经由3G模块将数据传输至远程监测端。远程监测端主要实现对起重机性能进行分析，包括通过雨流计数法估算剩余疲劳寿命，测试起重机变形以及空间轨迹追踪。与现有方法相比，本发明采用时间变化量代替应变片电阻变化量的方式测量应变，无需额外AD转换电路，降低系统功耗，通过3G方式传输数据，不受距离限制，同时对数据进行算法分析，实时监测起重机的受力与变形情况，保证起重机安全运行。
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公开(公告)号：CN106815419A
公开(公告)日：2017-06-09
申请号：CN201710002002.8
申请日：2017-01-03
Applicant: 东南大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种基于裂纹信息预测的起重机运行状态在线评估方法，该方法包括以下步骤：S1.基于实测应力数据的固定时间节点时裂纹扩展预测；S2.基于已知时间节点数据的实时裂纹扩展信息预测；S3.固定时间节点的裂纹扩展数据更新；S4.基于裂纹扩展信息的起重机实时运行状态评估。本发明以裂纹扩展信息为评价指标，将所有能够对起重机运行状态造成影响的因素全部考虑在内，并通过上述操作步骤可以有效地避免现有技术存在的考虑因素少实时更新慢的弊端，在评估结果精度得到大幅度提高的同时有效加快了实时评估的效率，从而实现准确有效的起重机运行状态在线评估。
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公开(公告)号：CN102102629B
公开(公告)日：2012-10-10
申请号：CN201110008372.5
申请日：2011-01-17
Applicant: 东南大学
IPC: F03D7/02
CPC classification number: Y02E10/723
Abstract: 本发明提供一种风力发电机组振动与应变信号在线数据采集与分析装置。该装置由8通道同步采集电路与ARM主控模块两部分组成，两者之间通过RS485接口进行通信，能够对安装于风力发电机组的振动加速度传感器与应变传感器输出信号进行动态信号采集，提取应变数据与振动数据的特征参数，根据装置组态信息自动识别机械运行状态，并能够按组态预先设定的策略对风电机组运行数据进行存储管理，保障风电机组运行异常时数据信息的完整性，实现风电机组机械运行状态的自动监测与分析，同时，ARM主控模块通过网络接口与外部监控计算机进行数据传输。本发明装置体积小，可以直接安装于风电机组上，能够有效提高风力发电机组运行可维护性。
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