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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
Applicant: 山东科技大学 , 苏州德姆斯信息技术有限公司
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。
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公开(公告)号：CN115545109A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211237929.7
申请日：2022-10-10
Applicant: 苏州德姆斯信息技术有限公司
IPC: G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F16/2458 , G06Q10/06
Abstract: 本发明公开了一种时序数据趋势告警方法、系统及趋势告警模型训练方法，其中，训练方法包括：准备样本源数据，包括监测值及对应的时间戳；以第一时间间隔为窗口宽度切割样本源数据，得到多个原始样本；对每一个原始样本进行以第二时间间隔为组距的分组处理，得到中间样本；为每个中间样本标注多个标签，得到训练样本；利用完成标签标注的训练样本对基于卷积神经网络的基础模型进行训练，直至模型收敛，得到趋势告警模型。本发明采用多标签学习的方式训练得到的工业时序数据趋势告警方法及系统能更多地提取由趋势产生的特征，进而提高模型的泛化性和告警准确率。
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公开(公告)号：CN111980907B
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202010902337.7
申请日：2020-09-01
Applicant: 苏州德姆斯信息技术有限公司
IPC: F04B51/00
Abstract: 本发明揭示了一种往复式压缩机示功图的绘制方法，包括：S1、确定标准示功图，定义和获取各项参数；S2、测量往复式压缩机稳定运行多个完整周期的全部压力信号数据，计算得到压缩机在每个完整周期内的数据点数均值；S3、在压力信号数据中随机取多个连续的数据点，得到压缩机在一个完整周期内的压力信号数据；S4、创建一个等差序列，将压力信号数据中第一个数据点对应的曲柄转角遍历设为序列中的数值，得到多张推测示功图、分别计算其与标准示功图间的相似性分数；S5、寻找相似性分数最高的一张推测示功图、将其作为实际示功图。本发明仅利用一个传感器即可完成示功图的绘制，不但降低了企业的监测成本，而且提高了最终结果的准确性。
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公开(公告)号：CN113027746A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110269974.X
申请日：2021-03-12
Applicant: 苏州德姆斯信息技术有限公司
Abstract: 本发明揭示了一种往复式设备的故障监测方法，包括：S1、采集多个振动加速度信号，选取其中一个、截取其片段作为基准信号，其余作为训练数据集；S2、针对训练数据集中的信号，从中选取多个信号段，计算每个信号段与基准信号的互相关系数，将最大结果所对应的信号段作为一个训练样本，遍历训练数据集并汇总基准信号、得到训练样本；S3、转化训练样本、得到上、下包络线；S4、采集待监测的振动加速度信号，获取检测样本；S5、比较检测样本是否超出上、下包络线，若未超出则标记为正常，若超出则标记为异常、发出告警。本发明以全自动的方式实现了对振动信号的监测，不仅降低了方法对于人力资源的依赖，而且确保了监测效果的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114722878A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210429512.4
申请日：2022-04-22
Applicant: 苏州德姆斯信息技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种转子轴心轨迹提纯方法，包括以下步骤：S1、获取转子的转频信息；S2、设定第一方向和第二方向，根据转子的所述转频信息，拟合所述转子的轴心分别在第一方向上和第二方向上的位移信号的期望信号；S3、根据第一方向和第二方向上各自的位移信号的期望信号，求解得到滤波器；S4、将第一方向和第二方向上各自的位移信号输入步骤S3中求解得到的滤波器中，得到滤波后的信号；S5、根据所述滤波后的信号，绘制所述转子的轴心轨迹图。本发明有效利用位移信号本身的特点，采用有反馈结构的自适应滤波器进行数字滤波，可以大幅度提高对噪声的抑制能力，获得清晰且真实的转子轴心轨迹图。
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公开(公告)号：CN113027746B
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202110269974.X
申请日：2021-03-12
Applicant: 苏州德姆斯信息技术有限公司
Abstract: 本发明揭示了一种往复式设备的故障监测方法，包括：S1、采集多个振动加速度信号，选取其中一个、截取其片段作为基准信号，其余作为训练数据集；S2、针对训练数据集中的信号，从中选取多个信号段，计算每个信号段与基准信号的互相关系数，将最大结果所对应的信号段作为一个训练样本，遍历训练数据集并汇总基准信号、得到训练样本；S3、转化训练样本、得到上、下包络线；S4、采集待监测的振动加速度信号，获取检测样本；S5、比较检测样本是否超出上、下包络线，若未超出则标记为正常，若超出则标记为异常、发出告警。本发明以全自动的方式实现了对振动信号的监测，不仅降低了方法对于人力资源的依赖，而且确保了监测效果的准确性。
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公开(公告)号：CN111980907A
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN202010902337.7
申请日：2020-09-01
Applicant: 苏州德姆斯信息技术有限公司
IPC: F04B51/00
Abstract: 本发明揭示了一种往复式压缩机示功图的绘制方法，包括：S1、确定标准示功图，定义和获取各项参数；S2、测量往复式压缩机稳定运行多个完整周期的全部压力信号数据，计算得到压缩机在每个完整周期内的数据点数均值；S3、在压力信号数据中随机取多个连续的数据点，得到压缩机在一个完整周期内的压力信号数据；S4、创建一个等差序列，将压力信号数据中第一个数据点对应的曲柄转角遍历设为序列中的数值，得到多张推测示功图、分别计算其与标准示功图间的相似性分数；S5、寻找相似性分数最高的一张推测示功图、将其作为实际示功图。本发明仅利用一个传感器即可完成示功图的绘制，不但降低了企业的监测成本，而且提高了最终结果的准确性。
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公开(公告)号：CN114689301A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210338108.6
申请日：2022-04-01
Applicant: 苏州德姆斯信息技术有限公司
Abstract: 本发明揭示了一种振动告警的处理系统和方法，处理系统包括无线振动传感器、工业互联网网关以及设备状态监测系统组成；无线振动传感器采集设备的振动加速度数据后并计算振动特征值后把振动特征值上传到工业互联网网关；工业互联网网关接收振动特征值并转发上传到设备状态监测系统；设备状态监测系统接收设备的振动特征值并进行分析，判断设备是否存在故障，如果有故障则生成告警信息并推送到设备管理人员客户端。本发明的有益效果在于无需对振动特征值设定告警阈值，即可更加准确地自动判断设备是否有故障，比阈值告警判断方法更少误报和漏报，并且能对发生故障的部件和原因进行判断。
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公开(公告)号：CN113919397A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111201858.0
申请日：2021-10-15
Applicant: 苏州德姆斯信息技术有限公司
Inventor： 邓刚
Abstract: 本发明公开了一种滑动轴承轴心轨迹的智能识别系统，其技术方案要点是：包括以下步骤：步骤1、开始后，批量模拟两路滑动轴承轴心轨迹位移信号；步骤2、将步骤1批量生成的数据转换为二维矩阵；步骤3、将步骤2二维矩阵添加标签；步骤4、训练轴心轨迹智能识别模型；步骤5、测试后得到智能识别模型；步骤6、采集滑动轴承互相垂直的两路位移信号；步骤7、从两路信号中分别拟合仅包含1、2倍频的信号；步骤8、将拟合出的信号进行变换二维矩阵；二维矩阵输入智能识别模型进行轴心轨迹形状识别；本系统仅用模拟信号就能完成模型的训练不需要大量的真实样本，拟合出的适配识别模型的信号识别准确率高且交传统方法提高显著。
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