基于LoRa的数据传输方法、系统、终端及存储介质

    公开(公告)号:CN119109997A

    公开(公告)日:2024-12-10

    申请号:CN202411102851.7

    申请日:2024-08-13

    Abstract: 本申请涉及一种基于LoRa的数据传输方法、系统、终端及存储介质,其中方法包含相对应的数据发送流程及数据接收流程,发送端将完整数据包进行选择性地拆包后发送至接收端,接收端实时返回接收确认帧,发送端响应接收确认帧进行针对性地数据重发,接收端判断所接收的数据是否能够构成完整数据包,若是则进行拼包、得到完整数据包。本申请的方案通过增加接收确认帧及引入差分重传机制的方式,将整个的数据传输过程由以往的单向路径改为了双向路径,发送端能够清楚获知接收端的数据接收情况并进行重发,保证了数据传输的完整性与准确性;另外,本方案还通过利用拆包拼包机制,获得了针对大体积数据包的传输能力,拓宽了方案的适配范围。

    一种提升机振动和温度监测系统、及监测方法

    公开(公告)号:CN115657589B

    公开(公告)日:2024-09-20

    申请号:CN202211368987.3

    申请日:2022-11-03

    Abstract: 本发明涉及提升机技术领域,具体公开了一种提升机振动和温度监测系统、及监测方法。其中,提升机振动和温度监测系统采用转速传感器监测提升机的运行状态,PLC接收转速传感器上传的转速信号,并判定提升机当前的运行(加速、匀速或减速)状态。当提升机处于运行状态时,PLC直接发出采集指令给提升机房内的振动和温度采集模块,同时PLC通过无线通讯将采集指令发送给天轮侧的振动和温度采集模块,从而确保本发明能够采集到提升机的电机、主轴滚筒以及上下天轮轴承座运行时的振动波形文件及温度信号,确保了采集的振动波形文件及温度信号的实时性、有效性和全面性,进而能够准确判断提升机的健康状况。

    一种制动器用热备双回路控制系统及方法

    公开(公告)号:CN115853933A

    公开(公告)日:2023-03-28

    申请号:CN202211238631.8

    申请日:2022-10-11

    Abstract: 本发明提供了一种制动器用热备双回路控制系统及方法,涉及制动器控制技术领域。该制动器用热备双回路控制系统,设置完全相同的两路液压油路,两路液压油路均处于运行状态,使油压较大的一路液压油路作为主工作油路经平衡阀连通常闭式制动器,另一路液压油路作为副工作油路处于热备用状态;两路液压油路在油压到达设定的上限值时,驱动油泵的电动机关闭,由蓄能器保压蓄能,在油压到达设定的下限值时,驱动油泵的电动机启动,驱动油泵的电动机间歇性工作,降低了系统能耗;在一路液压油路发生故障时,则处于热备用状态的另一路液压油路可自动经平衡阀连通常闭式制动器,实现两路液压油路的无缝衔接切换,此时,常闭式制动器未闭闸制动。

    一种往复式压缩机故障诊断可视化方法

    公开(公告)号:CN114781459A

    公开(公告)日:2022-07-22

    申请号:CN202210507131.3

    申请日:2022-05-11

    Abstract: 本发明提供了一种往复式压缩机故障诊断可视化方法,包括S1训练样本的产生与积累;S2批量获取训练数据与标签;S3进行AI模型设计与初始化;S4训练得AI模型;S5选择满足要求的数采装置,同步采集正在运行中动态压力数据与转速脉冲数据,对采集数据做预处理得测试样本,将获得的测试样本输入到AI模型,前向计算得到网络输出,将输出对应的最大可能的类别作为识别结果;S6利用Guided Grad CAM获取测试样本每个值对AI模型识别结果贡献程度;S7展示对诊断结果可解释的示功图;S8人工确认模型识别结果准确性并进行处理;S9将结果存入训练样本库。本发明能在不影响智能诊断模型准确率前提下给出了模型做出判断的依据,提高智能诊断的可信度,方便人工核实诊断结果。

    带式输送机的双模式驱动可制动装置

    公开(公告)号:CN109353759A

    公开(公告)日:2019-02-19

    申请号:CN201811209684.0

    申请日:2018-10-17

    Abstract: 本发明涉及一种带式输送机的双模式驱动可制动装置,包括液压驱动滚筒和电机驱动滚筒,电机驱动滚筒的转轴通过联轴器一连接减速器,减速器连接有驱动电机,液压驱动滚筒连接有液压马达,液压马达连接有行星齿轮减速箱,行星齿轮减速箱与液压驱动滚筒固定,行星齿轮减速箱的中间轴设有液压制动器,液压马达连接液压站,液压站包括油箱、动力油路和电液换向阀,动力油路一端连接电液换向阀,另一端连接油箱,制动油缸连接制动油路,制动油路和主控油路均连接有PLC控制器。本发明解决双机驱动功率不平衡的问题;液压系统可以自动调整输出扭矩和转速,保证各驱动单元的出力和转速完全相同;可以进行有效制动。液压系统可吸收部分冲击载荷。

    一种固定式钳形制动装置

    公开(公告)号:CN106151317B

    公开(公告)日:2018-05-15

    申请号:CN201610720325.6

    申请日:2016-08-25

    Abstract: 本发明公开了一种固定式钳形制动装置,包括机架、制动盘、钳形制动机构、制动臂及带动制动臂做直线往复运动的驱动件,钳形制动机构包括两个上下叠放且呈钳形交叉的钳形制动块,两个钳形制动块通过一根铰接轴相连并绕铰接轴旋转,两个钳形制动块的前部的相向内侧分别连接有一块摩擦片,两块摩擦片之间配合形成制动间隙,制动盘位于两块摩擦片之间;制动臂位于两个钳形制动块的后方,各钳形制动块的后部分别设置有触发块,制动臂相对于钳形制动块向前做直线运动的过程中,制动臂的两端分别碰触并向内挤压触发块,两块触发块相向运动,带动钳形制动块绕铰接轴旋转,两块摩擦片相向运动夹紧制动盘。本发明结构简单,制动迅速,安全可靠。

    一种二级可控输送带固定装置

    公开(公告)号:CN106696141A

    公开(公告)日:2017-05-24

    申请号:CN201710009424.8

    申请日:2017-01-06

    CPC classification number: B29C35/002

    Abstract: 本发明公开了一种二级可控输送带固定装置,包括机架、机械夹紧系统、液压系统和控制系统;所述机械夹紧系统包括一级闭锁机构和二级闭锁机构,所述一级闭锁机构包括位于输送带上方的上静夹持部和位于输送带下方的下动夹持部,所述上静夹持部和下动夹持部配合形成用于夹紧输送带的一级夹持间隙,二级闭锁机构包括位于输送带上方的上动夹持部和位于输送带下方的下静夹持部,所述上动夹持部和下静夹持部配合形成用于夹紧输送带的二级夹持间隙。本发明主要应用于散料输送领域的带式输送机上,在输送机安装敷设输送带过程中,利用本发明可避免因输送带自重引起的下滑,在设备检修时,利用本发明能够减少输送带对正在检修的设备的拉力影响。

    一种固定式钳形制动装置

    公开(公告)号:CN106151317A

    公开(公告)日:2016-11-23

    申请号:CN201610720325.6

    申请日:2016-08-25

    Abstract: 本发明公开了一种固定式钳形制动装置,包括机架、制动盘、钳形制动机构、制动臂及带动制动臂做直线往复运动的驱动件,钳形制动机构包括两个上下叠放且呈钳形交叉的钳形制动块,两个钳形制动块通过一根铰接轴相连并绕铰接轴旋转,两个钳形制动块的前部的相向内侧分别连接有一块摩擦片,两块摩擦片之间配合形成制动间隙,制动盘位于两块摩擦片之间;制动臂位于两个钳形制动块的后方,各钳形制动块的后部分别设置有触发块,制动臂相对于钳形制动块向前做直线运动的过程中,制动臂的两端分别碰触并向内挤压触发块,两块触发块相向运动,带动钳形制动块绕铰接轴旋转,两块摩擦片相向运动夹紧制动盘。本发明结构简单,制动迅速,安全可靠。

    一种基于Gabor小波册的可解释性机械故障智能诊断方法

    公开(公告)号:CN119939220A

    公开(公告)日:2025-05-06

    申请号:CN202510084016.3

    申请日:2025-01-20

    Abstract: 本发明公开了一种基于Gabor小波册的可解释性机械故障智能诊断方法,包括:构建100个包含不同频率成分的Gabor小波,用于组成自动编码器的初始权值矩阵,旨在引导模型提取多尺度和多方向的故障特征;仅选取10%的齿轮变转速样本作为训练样本,并通过随机取段的方式组建了训练样本集;随后,训练样本集被直接输入到Gabor小波初始化的自动编码器中训练,网络迭代步数被优化至仅需10次;接下来,利用训练后的权值矩阵,将原始样本映射为学习特征,并与类别标签相结合,共同训练Softmax regression分类器;剩余的90%齿轮变转速样本作为测试样本集,以验证并诊断故障类别。本发明不仅实现了网络权值的可解释性研究,更显著提升了齿轮在变转速条件下故障诊断的精确度与计算效率。

    一种注意力引导下多小波对抗网络的故障诊断方法及系统

    公开(公告)号:CN117807426A

    公开(公告)日:2024-04-02

    申请号:CN202311544870.0

    申请日:2023-11-20

    Abstract: 本发明公开了一种注意力引导下多小波对抗网络的故障诊断方法及系统,涉及旋转机械振动信号的故障诊断技术领域,包括:获取振动信号并进行预处理;基于多小波卷积特征提取器进行特征提取;进行域差异混合度量;确定样本健康状态标签分类损失;确定领域鉴别器分类损失;构建故障诊断模型,确定优化目标。本发明利用多小波卷积和通道注意力机制,从输入信号中提取与冲击成分相关的可解释的故障特征。在源域特征层采用kNN算法构建标签模型,在特征提取层,采用一种新的域差异混合度量策略,高效可靠地实现了不同工况下齿轮的故障特征迁移学习和智能诊断。

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