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公开(公告)号：CN116124457A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202211433272.1
申请日：2022-11-16
申请人： 浙江中控技术股份有限公司 , 浙江大学
IPC分类号： G01M13/045 , G06F18/24
摘要： 本发明提供一种滚动轴承故障模式识别方法、装置和设备，方案首先，对采集到的振动信号求解复包络，然后再对所述复包络进行重构，得到重构信号，计算所述重构信号的判别指标，构建判别指标定的判别指标曲线图，基于判别指标曲线图的峰值确定缺陷间隔频率，此时，就可以基于缺陷间隔频率确定滚动轴承对应的故障类型，从而实现了故障类型的精准分析。
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公开(公告)号：CN116244622A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202211642619.3
申请日：2022-12-20
申请人： 浙江中控技术股份有限公司
IPC分类号： G06F18/24 , F04D15/00 , G06F18/213
摘要： 本发明公开了一种本专利提供了一种基于改进ReliefF加权的k近邻离心泵故障诊断方法，通过采集不同运行状态下的离心泵振动信号并对其切片后，再计算时域和频域特征参数，并利用极端森林模型进行特征选择，利用改进的ReliefF算法计算特征参数的权重，进而利用高斯距离加权的k近邻算法预测待测样本的故障类型。本发明提出的基于改进ReliefF加权的k近邻离心泵故障诊断方法能够很好实现离心泵及其组成的系统的多种故障诊断和分类，提高了算法的运行效率，保证了诊断结果的可靠性和稳定性。
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公开(公告)号：CN116221091A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202211455419.7
申请日：2022-11-21
申请人： 浙江中控技术股份有限公司
摘要： 本发明提供了一种水泵机组故障的确定方法及系统，该方法为：采集水泵机组的多组待处理振动信号；对多组待处理振动信号进行预处理，得到待处理特征矩阵；将待处理特征矩阵输入预设的故障诊断模型进行故障识别和故障诊断，得到水泵机组的故障诊断结果，故障诊断模型基于样本振动信号训练改进后的长短期记忆神经网络模型得到。本方案中，通过预处理来充分提取待处理振动信号的特征，以得到待处理特征矩阵。改进后的长短期记忆神经网络模型增强了模型的稳定性和预测精度，利用由改进后的长短期记忆神经网络模型训练得到的故障诊断模型，对待处理特征矩阵进行故障识别和故障诊断，得到水泵机组的故障诊断结果，能够提高水泵机组的故障诊断的准确度。
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公开(公告)号：CN113992058A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111217597.1
申请日：2021-10-19
申请人： 浙江中控技术股份有限公司
摘要： 本发明涉及一种用于收集旋转设备的振动能量的自发电系统、装置及方法，其系统包括振动能量收集装置和电能处理装置；振动能量收集装置固定安装在旋转设备上，用于根据旋转设备的自身固有频率调整响应振动频率，以使旋转设备和振动能量收集装置的频率不同；电量处理装置电连接振动能量收集装置的电能输出端，用于对电能输出端输出的电能进行处理并输出至附加设备和/或储能设备。本发明通过收集设备自身振动能量转换为电能对现场设备进行供电，能够有效利用能量，提升设备长期稳定运行能力。同时，本发明根据旋转设备的自身固有频率调整响应振动频率，以使旋转设备和振动能量收集装置的频率不同，有效避免由于收集装置和旋转设备共振引起的故障。
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