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公开(公告)号：CN107701468A
公开(公告)日：2018-02-16
申请号：CN201710892944.8
申请日：2017-09-27
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： F04D15/00
摘要： 本发明涉及一种混流泵在线综合监测方法及装置，该方法包括：采集混流泵机组实时运行状态数据以及历史运行状态数据，制定不同类型的评价指标；根据历史运行状态数据，构建反映不同类评价指标对应的故障状态的状态识别模型；将实时运行状态数据组中代表各评价指标的实时运行状态数据输入到对应的状态识别模型，计算出相应的差别系数或残差；判断差别系数或残差是否高于设定的安全预警线，若高于安全预警线，则判定混流泵机组相应的评价指标处于故障状态，进行状态预警。本发明根据混流泵历史运行状态数据构建状态识别模型，将混流泵实时运行状态数据输入到该状态识别模型，以判断混流泵的安全状态，预测混流泵设备的潜在故障。
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公开(公告)号：CN113884300A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111123632.3
申请日：2021-09-24
申请人： 郑州恩普特科技股份有限公司 , 韩捷
IPC分类号： G01M13/045 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明涉及一种深度对抗迁移学习的滚动轴承故障诊断方法，属于机械系统智能诊断领域。本发明采用深度对抗迁移学习的网络模型对滚动轴承故障进行诊断，该模型包括特征提取层、故障分类层、全局域对抗层和局部域对抗层。模型采用分类损失、全局域对抗损失和局部故障类对抗损失之和作为损失函数进行训练，确保在训练过程中通过带故障标签的源域数据实现目标域故障的准确分类。本发明能够在有效构建故障分类器的同时，通过域对抗和类别对抗学习保证其源域故障和目标域故障的共有特征属性处于同一分布上，进而减少源域与目标域的特征分布差异，提高了对滚动轴承的故障分类的准确率。
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公开(公告)号：CN107704712A
公开(公告)日：2018-02-16
申请号：CN201711047493.4
申请日：2017-10-31
申请人： 郑州恩普特科技股份有限公司 , 韩捷
CPC分类号： G06F17/5009 , G06F17/30424 , G06F17/30595 , G06K9/6288 , G06N5/022
摘要： 本发明涉及基于全矢谱特征提取的机械故障诊断方法和系统，首先，采集机组的振动类参量、工艺类参量和电气类参量；然后，将上述三类参量进行故障特征提取，分别得到振动特征量、工艺特征量和电气特征量；最后，将振动特征量、工艺特征量和电气特征量与振动特征量知识库、工艺特征量知识库和电气特征量知识库进行相应比对，根据比对结果进行故障诊断。在数据采集和提取过程中，除了获取振动类参量之外，还获取工艺类参量和电气类参量，结合这三种参量进行机械故障诊断。因此，该诊断方法更加全面，根据多方位的数据信息诊断机械的运行状态，大幅度提升诊断可靠性和准确性，避免传统机械智能诊断时特征量过于单一以致造成漏判或误判的弊端。
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公开(公告)号：CN115600150A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211174296.X
申请日：2022-09-26
申请人： 郑州大学(CN)
IPC分类号： G06F18/25 , G06F18/2131 , G06F18/2415 , G06F18/214 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/047 , G06N3/084 , G06N3/088 , G06N3/094 , G06N3/096 , G01M13/021 , G01M13/028 , G06F123/02
摘要： 本发明公开了一种基于深度迁移学习的多模态齿轮箱故障诊断方法，解决无标签样本情况下的齿轮箱故障诊断能力较差的问题，属于齿轮箱故障诊断技术领域；包括：采集不同工况下的原始振动信号，设定为源域和目标域；将采集的信号用数据级融合方式对时域和频域进行多模态信息融合并进行样本划分；构建深度多模态对抗迁移网络模型，通过该模型提取源域和目标域的故障信息特征进行迭代对抗训练，适配源域和目标域的联合概率分布，再利用源域大量丰富的故障标签信息来保证故障类别的精准判别；最后得到训练好的针对目标域的迁移诊断模型。本方法应用于不同工作条件下齿轮箱的故障诊断中，即不同工况或不同故障类型之间的迁移诊断，准确率高、泛化性能好。
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公开(公告)号：CN106522568B
公开(公告)日：2019-08-27
申请号：CN201611251308.9
申请日：2016-12-30
申请人： 郑州大学
IPC分类号： E04G21/16
摘要： 本发明提供了一种模板行走车，属于建筑工程领域，模板行走车，包括行走件、第一支撑件、第一模板、第一伸缩件、第二伸缩件和第一滑动件，行走件和第一支撑件连接，行走件用于带动第一支撑件移动，第一支撑件上具有第一导向件，第一滑动件和第一导向件滑动连接，第二伸缩件的一端和第一支撑件连接，第二伸缩件的另一端和第一滑动件连接，第一模板和第一滑动件转动连接，第一伸缩件的一端和第一滑动件转动连接，第一伸缩件的另一端和第一模板转动连接，第一伸缩件用于驱动第一模板转动。这种模板行走车可以利用行走件实现整个装置的移动，从而方便模板的移动，可以节省在混凝土浇筑施工中消耗的人力物力。
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公开(公告)号：CN106522568A
公开(公告)日：2017-03-22
申请号：CN201611251308.9
申请日：2016-12-30
申请人： 郑州大学
IPC分类号： E04G21/16
摘要： 本发明提供了一种模板行走车，属于建筑工程领域，模板行走车，包括行走件、第一支撑件、第一模板、第一伸缩件、第二伸缩件和第一滑动件，行走件和第一支撑件连接，行走件用于带动第一支撑件移动，第一支撑件上具有第一导向件，第一滑动件和第一导向件滑动连接，第二伸缩件的一端和第一支撑件连接，第二伸缩件的另一端和第一滑动件连接，第一模板和第一滑动件转动连接，第一伸缩件的一端和第一滑动件转动连接，第一伸缩件的另一端和第一模板转动连接，第一伸缩件用于驱动第一模板转动。这种模板行走车可以利用行走件实现整个装置的移动，从而方便模板的移动，可以节省在混凝土浇筑施工中消耗的人力物力。
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公开(公告)号：CN101556200B
公开(公告)日：2011-12-28
申请号：CN200910143224.7
申请日：2009-05-21
申请人： 郑州大学
IPC分类号： G01M1/38
摘要： 本发明公开了一种基于全矢谱的柔性转子动平衡方法，通过全矢谱分析软件能够客观真实地发现现场转子不平衡故障，并通过测取各测振截面上互相垂直的两个通道的振动原始信号，用全矢谱滤波方法来提取转子在各测振截面的工频主振矢，用此主振矢来代替传统单通道信号中提取的转子工频幅值和相位，结合影响系数法进行现场动平衡，平衡过程较少依赖于操作者的经验知识，可显著提高柔性转子动平衡的效率和精度，是一种高度集成的计算机辅助型现场动平衡方法。
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公开(公告)号：CN115438692A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202210981082.7
申请日：2022-08-16
申请人： 郑州大学
IPC分类号： G06K9/00 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G01M13/045
摘要： 本发明公开了一种基于变分自动编码器的设备状态异常检测方法，属于机械系统智能诊断与监测技术领域；包括以下步骤：采集机械设备正常运行时的振动信号；对信号进行预处理获得包含时域、频域以及自相关的多模态数据，进行数据融合后作为训练集；构建变分自动编码器VAE网络；使用训练集对网络进行训练；网络学习收敛后，选取带有正常和异常标签的样本数据作为测试集对网络进行测试以确定异常阈值，将异常阈值设入VAE网络对设备进行异常检测。本发明采用多模态融合的异常检测方法，解决单一域信号的分析缺乏检测结果的准确性问题，使得异常检测结果具有很好的准确性和精度，能够适应不同工况下工作的机械设备异常检测。
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公开(公告)号：CN113295445A
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN202110554569.2
申请日：2021-05-19
申请人： 郑州大学
摘要： 本发明公开了一种旋转机械的振动信号采集及故障实时监测系统及方法，属于旋转机械故障监测技术领域；监测系统包括加速度传感器和采集器，以及与多个采集器通过基站通讯连接的上位机；加速度传感器采用ICP传感器并与采集器上设置的传感器接口对应连接；采集器内部的信号调理模块和AD转换模块将振动信号进行前期处理，信号实时处理模块对数字信号进行简易诊断并将故障信号传输给微处理器，微处理器将故障信号通过通信模块传输给上位机进行精密诊断。本发明系统通过采集器和上位机的配合实现简易诊断和精密诊断相结合的监测方法，将边缘计算和云计算的优点结合起来，可以在不影响监测效果的情况下大大减少数据上传量，减轻云端服务器数据存储负担。
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公开(公告)号：CN111426498A
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN202010327817.5
申请日：2020-04-23
申请人： 郑州大学 , 郑州恩普特科技股份有限公司
摘要： 本发明属于设备状态监测与故障诊断技术领域，具体涉及一种监测设备运行状态的边缘处理方法。本发明首先每隔设定时间间隔，对动态信号进行一次采样，获取其动态波形，并提取所述动态波形的特征数据；然后在一个上送周期内，将特征数据与设定报警值进行比较：若所有特征数据均小于等于对应的设定报警值，将该上送周期内的所有特征数据和对应的采样时刻上送；否则，除特征数据和对应的采样时刻外，还上送周期内首次出现特征数据大于设定报警值的时刻对应的各动态信号的动态波形。本发明减轻了数据传输的压力，提高系统的监测扫描周期和实时性。且在发生报警时，同步采集各个信号的原始数据，用于交叉评价分析，提高故障分析诊断的可靠性。
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