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公开(公告)号:CN109948286B
公开(公告)日:2023-10-03
申请号:CN201910253086.1
申请日:2019-03-29
申请人: 华北理工大学
发明人: 郑直
IPC分类号: G06F18/213
摘要: 本发明涉及一种基于改进经验小波分解的信号分解方法,包括:对故障信号进行Fourier功率谱密度谱线求取,选取若干不同大小阈值对上述干扰成分谱值进行剔除处理,并基于新谱线将故障信号进行分解处理,利用故障特征能量比信息筛选最优阈值、最优分解结果和含有丰富故障特征信息的模态分量。本发明在干扰背景下,仍能有效地最优分解出含有丰富故障特征信息的模态分量、消除干扰、抑制模态混叠和过度分解现象,获得理想分解结果,弥补了EWT的不足,丰富了模态分解的理论方法。
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公开(公告)号:CN109948286A
公开(公告)日:2019-06-28
申请号:CN201910253086.1
申请日:2019-03-29
申请人: 华北理工大学
发明人: 郑直
摘要: 本发明涉及一种基于改进经验小波分解的信号分解方法,包括:对故障信号进行Fourier功率谱密度谱线求取,选取若干不同大小阈值对上述干扰成分谱值进行剔除处理,并基于新谱线将故障信号进行分解处理,利用故障特征能量比信息筛选最优阈值、最优分解结果和含有丰富故障特征信息的模态分量。本发明在干扰背景下,仍能有效地最优分解出含有丰富故障特征信息的模态分量、消除干扰、抑制模态混叠和过度分解现象,获得理想分解结果,弥补了EWT的不足,丰富了模态分解的理论方法。
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公开(公告)号:CN110795695A
公开(公告)日:2020-02-14
申请号:CN201911032490.2
申请日:2019-10-28
申请人: 华北理工大学
摘要: 本发提供一种消去时序相关性的多模型动态PCA故障监测方法,其过程是:首先,对批次性正常生产过程的监测数据进行标准化处理;其次,分别对一个批次内每个时刻建立时间序列模型,通过减法运算消去相邻时刻数据的时序相关性;然后,对批次内每个时刻的随机分布数据分别进行PCA特征提取;最后,基于提取的关系特征构造高阶统计量,通过高阶统计量与其控制限对比实现故障监测,具体演算过程分为建模和监测两个阶段,建模阶段包含简单随机分布数据生成和PCA特征提取两过程,本发明是非时变消去时序相关动态PCA的补充,它使PCA理论体系更架完善,为基于数据统计的非平稳动态工作过程故障监测奠定基础。
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公开(公告)号:CN109573828A
公开(公告)日:2019-04-05
申请号:CN201910023766.4
申请日:2019-01-10
申请人: 华北理工大学
摘要: 一种宽度可调的全方位移动式龙门架;支撑调整机构的底部安装有移动机构,支撑调整机构中移动横梁套装在固定横梁内部,移动横梁与固定横梁为滑块与滑道的滑动配合形式;移动横梁径向中央位置有一丝杠轨道,丝杠的一端与电机连接;丝杠的外围有加固轴;侧支梁固定于固定横梁和移动横梁相对端的下面,侧支梁底座固定于侧支梁的底面上,侧支梁的两侧有加固支腿,加固支腿的上端与侧支梁侧面固接,加固支腿的下端与侧支梁底座固接;移动机构包括载重轮;每个侧支梁下端通过连接件安装有载重轮,载重轮上配设轮毂电机。这种龙门架可全方位移动,宽度可分级调节,可减少人力,降低生产运营成本,提高工作效率。
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公开(公告)号:CN209367670U
公开(公告)日:2019-09-10
申请号:CN201920040496.3
申请日:2019-01-10
申请人: 华北理工大学
摘要: 一种宽度可调的全方位移动式龙门架;支撑调整机构的底部安装有移动机构,支撑调整机构中移动横梁套装在固定横梁内部,移动横梁与固定横梁为滑块与滑道的滑动配合形式;移动横梁径向中央位置有一丝杠轨道,丝杠的一端与电机连接;丝杠的外围有加固轴;侧支梁固定于固定横梁和移动横梁相对端的下面,侧支梁底座固定于侧支梁的底面上,侧支梁的两侧有加固支腿,加固支腿的上端与侧支梁侧面固接,加固支腿的下端与侧支梁底座固接;移动机构包括载重轮;每个侧支梁下端通过连接件安装有载重轮,载重轮上配设轮毂电机。这种龙门架可全方位移动,宽度可分级调节,可减少人力,降低生产运营成本,提高工作效率。(ESM)同样的发明创造已同日申请发明专利
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公开(公告)号:CN306979408S
公开(公告)日:2021-12-03
申请号:CN202130385958.8
申请日:2021-06-22
申请人: 唐山鑫万达实业股份有限公司 , 华北理工大学
摘要: 1.本外观设计产品的名称:秸秆智能收储收获机。
2.本外观设计产品的用途:用于将收集到的秸秆粉碎、烘干、打包,便于存储、运输。
3.本外观设计产品的设计要点:在于形状。
4.最能表明设计要点的图片或照片:立体图。
5.本外观设计产品的底面为使用时不容易看到或看不到的部位,省略仰视图。
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