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公开(公告)号：CN116402488A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202211582424.4
申请日：2022-12-09
摘要： 本发明属于大数据技术领域，具体涉及一种用于PHM的建模系统。包括数据获取模块，用于获取待应用工业系统的系统组成信息和历史故障信息；处理模块，用于根据所述系统组成信息将所述待应用工业系统进行层级划分得到多个不同层级的子模型；预测模块，用于根据所述历史故障信息为多个不同层级的子模型进行故障预测，所述多个不同层级的子模型具体为：零部件级模型、设备级模型、子系统级模型和系统级模型，其中设备级模型包括至少一个其下属的零部件级模型，所属子系统级模型包括至少一个其下属的设备级模型，所述系统级模型包括至少一个其下属的子系统级模型，实现了快速针对复杂工业系统进行实时监控、准确地对故障进行诊断与预测。
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公开(公告)号：CN116126395A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202211206285.5
申请日：2022-09-30
摘要： 本发明提出一种可移植性TPS框架及使用方法，包括对接表模块，用于提供使原测试软件平台中测试相关数据兼容ATML标准的若干对接表；测试描述文件导入和导出模块，用于导入和导出满足ATML标准的测试描述文件至信息分类模块；信息分类模块，用于将测试描述文件中的测试信息分类，得到若干类测试描述信息；标签定义模块，用于定义各类测试描述信息的类型和属性；测试信息XML解析模块，用于定义测试描述文件中各类测试描述信息对应的XML模式，并解析各类测试描述信息，得到XML解析结果；测试模型兼容模块，用于得到满足ATML标准的共享测试信息TPS。本发明实现可移植、可重用的TPS开发，实现TPS跨平台移植和重载，解决不同测试系统间TPS可移植难的问题，减少重复开发。
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公开(公告)号：CN114706779A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210376731.0
申请日：2022-04-11
IPC分类号： G06F11/36
摘要： 本发明属于路径优化技术领域，具体涉及一种面向被测对象信号的测试路径优化方法。包括以下步骤：S1：获取自动测试系统中被测对象的测试文件，并构建被测对象的有向图；S2：根据被测对象的有向图，获取被测对象的匹配测试路径；S3：对匹配测试路径进行检测，获取被测对象的最优测试路径。该测试路径优化方法通过获取测试文件和采样文件，进行对比；且构建被测对象的有向图；从而得到匹配测试路径；最后对匹配测试路径进行检测，保证整个测试路径规划过程的准确和快速。
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公开(公告)号：CN216921580U
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202120493049.0
申请日：2021-03-08
摘要： 本实用新型实施例公开了一种新型减震缓冲结构和避震房屋，减震缓冲结构包括：沿水平方向设置的至少一个减震单元；减震单元包括：水平方向上均匀排布的N个菱形结构的弹性框体，以及N+1个弹簧，弹簧连接相邻两个弹性框体相对设置的顶角，或者连接边侧弹性框体的端部顶角与减震单元所应用的待减震产品；该减震单元的等效刚度随挤压力的大小发生变化。本实用新型实施例提供的技术方案，水平方向和垂直方向的结构可根据使用需求来叠加，减震单元中具体结构的数量和层数是可以根据实际应用情况而改变的，具有可变刚度，应用范围广，且有很好地适应性的优点。
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公开(公告)号：CN116050156A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310076514.4
申请日：2023-01-16
IPC分类号： G06F30/20 , G06F17/18 , G06F119/02
摘要： 本发明公开了一种基于PHM技术的通讯设备健康检测系统及方法，方法包括以下步骤：S1、通过数据采集模块采集述工况性能数据，进而获取PHM建模数据；S2、通过特征提取模块设置算法指标，并对所述PHM建模数据进行构造，生成初始模型；S3、通过数据分析模块对初始模型进行分析处理，输出目标模型；S4、通过健康管理模块对目标模型进行分析，确定通讯设备的故障原因。本发明通过数据采集模块可以采集故障诊断的工况性能数据，建立初始模型，实现了对工况性能数据的评估，并通过数据分析模块对初始模型进行分析处理，得到目标模型，提高了通讯设备的故障诊断的效率和识别的准确度。
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公开(公告)号：CN116124461A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310077148.4
申请日：2023-01-13
IPC分类号： G01M13/045 , G06F17/14
摘要： 本发明公开了一种基于PHM的滚动轴承健康状态预测方法，属于故障预测与健康管理技术领域，包括如下步骤：获取滚动轴承全寿命的振动信号，并提取振动信号的小波包时频特征；构建振动信号在不同频域上的能量分布图；利用深度堆叠去噪自编码器累积器得到振动累积序列值；归一化振动累积序列值，得到深度堆叠去噪声自编码器累积健康指标；构建时间滞后窗口重建序列，并利用时滞最小二乘支持向量机模型对深度堆叠去噪声自编码器累积健康指标进行连续预测；本发明解决了航空高铁装备中滚动轴承健康状态预测时，非线性特征难获取以及健康预测模型选取不合理的问题。
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