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公开(公告)号：CN119901493A
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202510396100.9
申请日：2025-03-31
Applicant: 航天智控(北京)监测技术有限公司
IPC: G01M13/04 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/2413 , G06F18/2433 , G06F18/22 , G01M13/045 , G01D21/02
Abstract: 本发明公开了一种基于数据增强的轴承故障预测评估系统，涉及智能故障诊断与预测技术领域，所述系统包括数据采集模块，用于从实时监控数据中提取轴承运行特征向量，数据增强与训练模块，用于通过数据增强技术生成扩展样本集，并利用该样本集训练深度学习模型，得到故障预测模型，在线校准模块，用于根据实时监控数据与历史数据对故障预测模型进行在线校准，输出优化后的异常检测指标，阈值调整模块，用于根据优化后的异常检测指标，动态调整异常检测阈值；该基于数据增强的轴承故障预测评估系统，避免了由于未及时发现故障而导致的设备停机和生产效率下降，有助于降低维修成本并延长设备使用寿命，显著提高工业设备的整体可靠性和生产效率。
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公开(公告)号：CN119782954A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411624606.2
申请日：2024-11-14
Applicant: 航天智控(北京)监测技术有限公司
IPC: G06F18/2431 , G01M13/028 , G01M13/02 , G06F18/21
Abstract: 本发明提供一种用于矿车电动轮减速机的状态预知性系统，包括用于采集和处理矿车电动轮减速机状态数据的在线监测系统和用于根据状态数据的处理结果对矿车电动轮减速机进行分析预知性处理的决策系统。本发明所述的一种用于矿车电动轮减速机的状态预知性系统，通过对不同数据的综合分析能够及时发现并预防设备运行中的故障情况，减少轴承损坏或打齿等严重的机械事故，有效的进行大修排序。
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公开(公告)号：CN117708573A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311721486.3
申请日：2023-12-14
Applicant: 航天智控(北京)监测技术有限公司
IPC: G06F18/2131 , G01P3/00 , G01H17/00 , G06F18/2113 , G06F123/02
Abstract: 本申请实施例公开了一种基于丘峰识别结合相关分析的旋转设备转速估计方法，属于机械振动信号处理领域，包括采集振动信号，使用傅里叶变换方法计算振动信号的频谱，通过丘峰识别方法自动识别频谱中是否存在丘峰，使用相关分析法计算包络信号或振动信号的自相关系数，使用平滑滤波器对自相关系数进行拟合得到新自相关系数，取新自相关系数中最大的两个值点，获取两个最大值点对应的两个索引位置点，计算这两个索引位置点的位置差，根据位置差计算得到基频，根据基频计算得到转速，本申请实施例能通过振动信号波形频谱中调制信号自动识别实现基于相关分析的旋转设备转速估计。
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公开(公告)号：CN117633634A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202410089123.0
申请日：2024-01-23
Applicant: 航天智控(北京)监测技术有限公司
IPC: G06F18/241 , G01M13/00 , G06F18/10 , G06F18/2131
Abstract: 本申请提供了一种非平稳工况故障诊断方法、系统和介质。该方法包括：对历史振动信号数据进行故障时频特征提取，对去噪振动信号数据进行工况平稳度分析，根据平稳度分析结果和故障时频特征数据进行时频分析算法选择，获得目标时频分析算法，对历史振动信号数据通过目标时频分析算法处理获得修正故障时频特征数据，根据历史故障数据和修正故障时频特征数据进行模型训练，获得故障类别识别模型，将利用目标时频分析算法处理获得的时频特征数据并输入故障类别识别模型中进行处理，获得故障类别识别数据，根据故障类别识别数据、历史故障数据和设备运行监测数据处理获得故障位置定位数据。本申请可以实现在非平稳工况下对故障位置精确定位的目的。
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公开(公告)号：CN114893427A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202111464044.6
申请日：2021-12-02
Applicant: 航天智控(北京)监测技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种风机转速信息的处理方法，其包括：获取风机轴多个测点的加速度值。周向多个测点沿风机的输出轴的轴向设置。快速傅里叶变换多个测点的加速度值，获取加速度值的频域信号。通过一种设定采集频率、一种设定采集测点数和一种设定的积分算法系数公式，积分计算加速度值的频域信号，获取所对应速度值的频域信号。反快速傅里叶变换速度值的频域信号，获取速度值的时域数据。根据速度值的频域信号通过波形分析获取风机的运作状况信息。本发明中的风机转速信息的处理方法，其通过设定积分系数可准确获取低频段采集信息，从而保证风机状态监控的准确性和全面性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113820004A
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN202111085988.2
申请日：2021-09-16
Applicant: 航天智控(北京)监测技术有限公司
IPC: G01H17/00
Abstract: 本发明提供一种鲁棒的振动信号初始相位估计方法，首先根据原始信号进行硬阈值带通滤波，提取信号趋势部分，再利用Hilbert变换提取信号瞬时相位，利用线性插值和信号中间位置估计初始相位，降低信号边界“吉布斯”效应对估计结果的影响。本发明全过程只有一个特征频率参数，提高了相位估计算法鲁棒性；涉及的FFT、IFFT、Hilbert变换等均有快速算法，满足在线处理，可有效应用于故障诊断、设备健康管理等实时工业监测情景；通过滤波提高指定特征频率处信噪比，降低其它非特征频谱对初始相位估计的干扰；通过滤波信号长度一半附近位置估计初始相位，避免因为“吉布斯效应”产生的信号边界震荡带来的计算误差，提高了该方法的适用场景。
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公开(公告)号：CN113537156B
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN202111035424.8
申请日：2021-09-06
Applicant: 航天智控(北京)监测技术有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于区间标准差结合频谱分析的振动数据清洗方法，计算原始振动信号样本X的标准差划分区间组成数组，计算数组均值和标准差，依据3σ准则判断原始振动信号样本X是否为异常样本，若为异常样本则进行清洗，若为正常样本则将原始振动信号样本X分为两组，分别转换为频谱；将频谱进行平滑消除噪声影响；对频谱进行相关分析得到相关系数，如果相关系数小于阈值，则原始振动信号样本X为异常样本，清洗；如果相关系数大于或等于阈值，则原始振动信号样本X为正常样本，保留。本发明通过计算比较原始振动信号每个子区域样本标准差，结合相邻两个区间快速傅里叶变换频谱相关性分析对异常信号在线识别，降低异常信号对后续故障诊断的干扰。
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公开(公告)号：CN119784444A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202510286763.5
申请日：2025-03-12
Applicant: 航天智控(北京)监测技术有限公司
IPC: G06Q30/0272 , G06Q30/0251
Abstract: 本发明公开了一种多时间维度的数据筛查稀释系统、方法及存储介质，涉及数据处理与实时控制技术领域，所述系统包括获取模块，用于获取不同业务逻辑的时间点事件及其触发条件，并提取关键操作的相关时滞数据，优先级计算模块，用于根据时滞数据及预设调控目标，确定各时间点事件的优先级权重，排序模块，用于利用优先级权重对事件进行排序并生成优化后的事件序列，调控模块，用于基于优化后的事件序列，动态调整时间点事件触发条件，以实现精准调控；该多时间维度的数据筛查稀释系统、方法及存储介质，对不同业务逻辑驱动的时间点事件触发条件进行调控以解决特定情况下关键操作时滞过长或提前触发的问。
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公开(公告)号：CN119782972A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411722165.X
申请日：2024-11-28
Applicant: 航天智控(北京)监测技术有限公司
IPC: G06F18/2433 , G06F18/10 , G06F18/21 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明提供一种用于矿车电动轮减速机的变工况异常数据处理系统及方法，包括设置在矿车电动轮上，用于采集所述矿车电动轮运行状态数据A及周围环境工况数据T的数据采集装置(100)，用于对运行状态数据A进行时间效应分类并赋予存疑值的数据分类装置(200)；用于通过GAN网络模型判断处理数据B、处理数据C中的异常数据F的数据处理装置和用于向用户显示分析结果的显示装置(400)。本发明所述的一种用于矿车电动轮减速机的变工况异常数据处理系统及方法，通过对变工况环境下的异常数据进行清洗，有效的保证了数据的准确性，提高了故障诊断的真实性。
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公开(公告)号：CN119442082A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411403912.3
申请日：2024-10-09
Applicant: 航天智控(北京)监测技术有限公司
IPC: G06F18/2433 , G01M13/00 , G01M13/04 , G01M13/045 , G06F18/2415 , G06F18/2131 , G06F18/25 , G06N20/00 , F01L1/047 , F01L1/46
Abstract: 本申请实施例公开了一种工程机械故障分析预警系统，属于机械故障预警技术领域，包括硬件监控模块，用于对目标设备运行时的数据进行状态监控和信号采集；软件管理模块，用于建立平台架构，设立多个功能模块，对采集的信号进行故障预警处理，本申请实施例能得到各种信号类型的特征向量，以传感器系统获取数据为基础、机器学习积累经验知识为途径、智能判别设备健康状态为目的，保障机械设备运行的可靠性，实现多源数据融合的故障诊断，提高诊断效果。
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