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公开(公告)号：CN119803988A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411966139.1
申请日：2024-12-30
Applicant: 宁夏特种设备检验检测院 , 宁夏大学 , 兰州理工大学
IPC: G01M99/00 , B01D53/047 , G01D21/02
Abstract: 本申请提供了变压吸附装置的损伤评估方法、装置及存储介质，涉及损伤评估技术领域，包括：通过传感器系统实时采集变压吸附装置的运行数据，将运行数据输入损伤评估模型对变压吸附装置进行状态监测，获取状态监测结果；根据状态监测结果中的监测结果进行损伤模式识别，获得损伤模式数据；基于损伤模式数据进行健康状态评估，获得健康评估结果；根据健康评估结果进行变压吸附装置的持续监测。通过本申请可以解决现有技术中存在由于单一检测手段的局限性，导致无法全面、准确地评估吸附器在复杂工况下的实际损伤情况的技术问题，实现多模态量化检测的技术目标，达到全面、精确监测吸附器损伤，提高损伤识别的可靠性的技术效果。
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公开(公告)号：CN119881070A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510061246.8
申请日：2025-01-15
Applicant: 宁夏特种设备检验检测院 , 兰州理工大学
IPC: G01N27/83
Abstract: 本发明提供了用于漏磁检测机器人的缺陷识别方法，涉及人工智能技术领域，包括：配置激励部件磁化储罐，添加性能测试标准并接收模拟样本；拟定检测场景，将漏磁检测装置集成到爬壁机器人上，兼容性测试通过启动机器人移动，接收漏磁场变化，输出缺陷结果，解决了在储罐的表面形态复杂或者腐蚀、裂纹形态多样时，漏磁检测的准确性和全面性不足，容易出现漏检或误检的情况，无法在不同类型储罐表面上实现有效的自动化检测的技术问题，通过爬壁机器人沿储罐表面预定路径的移动，提高检测的覆盖率和效率，确保储罐表面每个区域都能得到有效检测，提升漏磁检测的精度和可靠性，提高储罐检测的安全性，实现对储罐表面缺陷的精准识别的技术效果。
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公开(公告)号：CN118438071A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410668139.7
申请日：2024-05-28
Applicant: 宁夏特种设备检验检测院 , 西安交通大学 , 宁夏大学
IPC: B23K31/02
Abstract: 本发明提供一种富氢交变载荷下变压吸附器焊接接头修复方法，以最大疲劳极限为目标，通过Goodman关系获得修复部位最优残余应力匹配值；以修复部位熔覆金属固有应变量为基础，通过建立温度荷载、热膨胀系数与修复部位熔覆金属应变的关系ε＝W/F＝α·ΔT获得最优残余应力匹配值所需的修复热输入与熔覆量；采用SYSWELD软件获得对修复过程进行模拟，对修复部位的几何轮廓和修复工艺参数进行有限元模拟验证，获得待修复部位几何轮廓和工艺的优选方案；采用激光或电弧为热源，对修复过程进行待修复部位的几何建模、焊接机器人路径规划、参数设置完成自动化编程，即完成富氢交变载荷下变压吸附器焊接接头修复。本发明提高了运行效率和安全性，确保了设备长周期安全运行和社会安全。
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公开(公告)号：CN118438071B
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202410668139.7
申请日：2024-05-28
Applicant: 宁夏特种设备检验检测院 , 西安交通大学 , 宁夏大学
IPC: B23K31/02
Abstract: 本发明提供一种富氢交变载荷下变压吸附器焊接接头修复方法，以最大疲劳极限为目标，通过Goodman关系获得修复部位最优残余应力匹配值；以修复部位熔覆金属固有应变量为基础，通过建立温度荷载、热膨胀系数与修复部位熔覆金属应变的关系ε＝W/F＝α·ΔT获得最优残余应力匹配值所需的修复热输入与熔覆量；采用SYSWELD软件获得对修复过程进行模拟，对修复部位的几何轮廓和修复工艺参数进行有限元模拟验证，获得待修复部位几何轮廓和工艺的优选方案；采用激光或电弧为热源，对修复过程进行待修复部位的几何建模、焊接机器人路径规划、参数设置完成自动化编程，即完成富氢交变载荷下变压吸附器焊接接头修复。本发明提高了运行效率和安全性，确保了设备长周期安全运行和社会安全。
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公开(公告)号：CN119472679A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411617469.X
申请日：2024-11-13
Applicant: 宁夏特种设备检验检测院
IPC: G05D1/43 , G05D1/644 , G05D1/648 , G05D109/10
Abstract: 本发明公开了多功能漏磁检测机器人检测路径规划方法，属于机器人控制技术领域，其中方法包括：获取目标压力容器的本体结构特征，拟合压力容器结构；根据压力容器结构，挖掘目标压力容器的内部结构变化，设置初始规划路径；基于目标压力容器的工作日志，以同类压力容器的腐蚀减薄指标为关联特征，拟合腐蚀减薄分布模型；在腐蚀减薄分布模型中，标记初始规划路径并进行路径延伸迭代，识别潜在腐蚀风险区域；更新初始规划路径，并下发至漏磁检测机器人进行检测路径导航。本申请解决了现有技术中漏磁检测机器人难以精准覆盖压力容器腐蚀区域，从而导致检测效率低、风险识别不充分的技术问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN218907442U
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202223472087.1
申请日：2022-12-26
Applicant: 宁夏特种设备检验检测院
IPC: B62D57/024
Abstract: 本实用新型提供一种磁吸附式爬壁机器人，包括车体，所述车体的顶部固定安装有置物箱，所述置物箱的内部固定安装有控制系统，所述车体的一端的底部两侧对称固定安装有磁力驱动轮，所述车体的一端固定安装有夹持机构，通过伺服电机带动齿轮，齿轮通过齿条带动磁轮支架和滑杆进行升降滑动，从而对磁轮和磁铁块进行交替更换，使得磁轮或者磁铁块与罐体表面接触，通过磁轮方便与磁力驱动轮相互配合驱动该爬壁机器人移动，通过磁铁块与罐体的磁吸固定能够提高该爬壁机器人的稳定性，通过夹持机构方便对不同的设备如探伤仪器的探头进行夹持固定，通过车体底部的弧形槽，能够使得该爬壁机器人在曲面罐体的表面移动，使用方便。
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公开(公告)号：CN117516925B
公开(公告)日：2024-10-08
申请号：CN202311526466.0
申请日：2023-11-16
Applicant: 兰州理工大学
IPC: G01M13/021 , G06F18/24 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/08 , G01M13/028
Abstract: 本发明公开了一种基于MSDC‑Swin‑T的齿轮箱故障诊断方法,涉及故障诊断技术领域，该方法包括如下步骤：获取齿轮箱的一维振动信号；对一维振动信号进行预处理；将预处理后的一维振动信号输入至训练好的MSDC‑Swin‑T诊断模型中进行故障诊断，输出齿轮箱故障诊断结果；MSDC‑Swin‑T诊断模型包括多尺度卷积令牌嵌入模块、Swin‑Transformer模块和softmax分类器。通过该方法可以在实现多尺度局部特征挖掘的基础上，减少计算量，提高齿轮箱故障诊断精度。
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公开(公告)号：CN118564513A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410761099.0
申请日：2024-06-13
Abstract: 本发明涉及一种船闸用大流量平衡阀，包括先导阀模块、控制盖板模块和主阀模块；先导阀模块包括先导阀体、先导弹簧、控制活塞和控制弹簧，控制盖板模块包括盖板本体，主阀模块包括阀套、主阀芯和主阀弹簧，先导阀体内设置有先导腔和控制腔，盖板本体上设置有下侧开口的背压腔，先导阀体和盖板本体内设置有反馈油道、控制油道和第一回油油道；先导阀芯沿左右方向滑动配合在先导腔中，先导弹簧作用于先导阀芯；控制活塞沿左右方向滑动配合在控制腔中控制弹簧作用于控制活塞；阀套和主阀芯安装在背压腔处。本发明提出的船闸用大流量平衡阀可以通过放大主阀芯来实现提升主阀模块的通径，进而提升船闸用大流量平衡阀的流量，具有易于调整的特点。
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公开(公告)号：CN109085816B
公开(公告)日：2021-04-13
申请号：CN201811090756.4
申请日：2018-09-18
Applicant: 兰州理工大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明提供了一种基于动态正交的全局局部间歇过程故障检测方法，包括以下步骤：(1)收集间歇过程正常运行下的各关键变量数据，形成正常运行状态下的训练样本X∈RI×J×K；(2)将训练样本X首先沿着批次方向展开为二维数据X∈RI×KJ，然后将展开的二维数据进行标准化，将标准化后的二维数据重新排列成X∈RKI×J；(3)在二维数据X∈RKI×J基础上，建立一个时滞矩阵XD来消除过程变量的时序自相关；(4)对建立的时滞矩阵XD构造动态正交全局局部模型；(5)分别在特征空间和残差空间建立T2和SPE统计模型，求取控制限；(6)收集在线的过程数据，进行标准化处理；(7)利用已经建立的动态正交全局局部模型将在线数据进行投影，通过T2和SPE统计模型，判断故障的发生。
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公开(公告)号：CN109085816A
公开(公告)日：2018-12-25
申请号：CN201811090756.4
申请日：2018-09-18
Applicant: 兰州理工大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明提供了一种基于动态正交的全局局部间歇过程故障检测方法，包括以下步骤：(1)收集间歇过程正常运行下的各关键变量数据，形成正常运行状态下的训练样本X∈RI×J×K；(2)将训练样本X首先沿着批次方向展开为二维数据X∈RI×KJ，然后将展开的二维数据进行标准化，将标准化后的二维数据重新排列成X∈RKI×J；(3)在二维数据X∈RKI×J基础上，建立一个时滞矩阵XD来消除过程变量的时序自相关；(4)对建立的时滞矩阵XD构造动态正交全局局部模型；(5)分别在特征空间和残差空间建立T2和SPE统计模型，求取控制限；(6)收集在线的过程数据，进行标准化处理；(7)利用已经建立的动态正交全局局部模型将在线数据进行投影，通过T2和SPE统计模型，判断故障的发生。
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