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公开(公告)号：CN114548150B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202210027989.X
申请日：2022-01-11
申请人： 西南交通大学
IPC分类号： G06F18/10 , G06F18/24 , G01M13/028
摘要： 本发明涉及一种基于参数自适应增强MED的传动系统故障诊断方法，属于传动系统故障诊断技术领域，设计了一种非线性变换，在MED滤波系数迭代求解过程中融入此非线性变换，以此抑制滤波信号中的少量主导冲击及较小幅值噪声，从而增强周期性故障冲击序列，使滤波器估计更加准确有效。提出了一种根据待分析信号本身自适应获得最优滤波参数的参数自适应策略，解决了MED等传统解卷积方法依赖经验指定滤波器参数的问题，因此，所提方法是不需要准确故障频率的自适应盲解卷积方法。
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公开(公告)号：CN114795750A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210585952.9
申请日：2022-05-26
申请人： 西南交通大学
IPC分类号： A61G7/10 , A61G7/14 , F16F15/067
摘要： 本发明公开了一种移乘护理装置，包括：机器人躯干、俯仰单元、侧弯单元、底部支架和轮子；所述机器人躯干与俯仰单元固定连接；所述俯仰单元与侧弯单元连接；所述侧弯单元与底部支架固定连接；所述底部支架通过减震模块和万向轮驱动模块与轮子连接；本发明解决了现有移乘护理装置底部采用麦克纳姆轮或全向轮存在结构复杂，承重能力较差、稳定性和灵活性差的问题，现有移乘护理装置的腰部存在只能实现单自由度的俯仰运动的问题，现有移乘护理装置的腰部存在安全性和稳定性较差的问题。
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公开(公告)号：CN111026060B
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN201911345842.X
申请日：2019-12-24
申请人： 重庆奔腾科技发展有限公司 , 四川大学 , 西南交通大学 , 重庆大学 , 株洲时代新材料科技股份有限公司
IPC分类号： G05B19/418
摘要： 本发明公开了一种高性能机械基础部件数字化智能制造系统，其特征在于，包括虚拟生产设计模块、加工模块、传感器模块、云计算中心、智能数据库系统、运货小车、传输流水线、基于5G的物联网系统。本方案通过虚拟生产设计模块提高整个工厂的加工效率，无需通过实际机床的加工模拟，通过零件缺陷部位的录入，能顺应找到机床零件的缺陷，做到加工方案的模拟预生产、参数的预优化、生产结果的预估计、实现工序间的快速和多信息量传输。
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公开(公告)号：CN110640971B
公开(公告)日：2020-07-21
申请号：CN201910907335.4
申请日：2019-09-24
申请人： 西南交通大学 , 重庆奔腾科技发展有限公司
IPC分类号： B29C45/14 , B29C45/17 , B08B3/12 , B08B13/00 , B29C35/02 , B23B5/00 , B23B15/00 , B23Q7/00 , B23Q7/04
摘要： 本发明公开了一种高性能核心基础部件高效优质的智能制造装备及系统，其包括自动清洗系统、模压硫化成形系统、精密加工系统和检验存储系统，自动清洗系统包括依次安装的第一转盘、清洗装置和第二转盘；模压硫化成形系统包括依次放置的注塑加工装置，检验系统包括检验室，设置有检验台、录入台和储存装置。本方案的高性能核心基础部件高效优质的智能制造装备及系统通过完整的智能化生产系统，以工业机器人为依托，将各个相关的生产系统进行串联，实现产品的智能化生产，具有自动化程度高、生产效率高、产品表面完整性好、质量可靠性和一致性好等优点；从而实现将智能化制造和生产面向广大客户，实现多规格、多品种的高性能复合材料零部件系列产品大规模优质高效的生产。
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公开(公告)号：CN111026060A
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201911345842.X
申请日：2019-12-24
申请人： 重庆奔腾科技发展有限公司 , 四川大学 , 西南交通大学 , 重庆大学 , 株洲时代新材料科技股份有限公司
IPC分类号： G05B19/418
摘要： 本发明公开了一种高性能机械基础部件数字化智能制造系统，其特征在于，包括虚拟生产设计模块、加工模块、传感器模块、云计算中心、智能数据库系统、运货小车、传输流水线、基于5G的物联网系统。本方案通过虚拟生产设计模块提高整个工厂的加工效率，无需通过实际机床的加工模拟，通过零件缺陷部位的录入，能顺应找到机床零件的缺陷，做到加工方案的模拟预生产、参数的预优化、生产结果的预估计、实现工序间的快速和多信息量传输。
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公开(公告)号：CN111016021A
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201911346819.2
申请日：2019-12-24
申请人： 重庆奔腾科技发展有限公司 , 四川大学 , 西南交通大学 , 重庆大学 , 株洲时代新材料科技股份有限公司
摘要： 本发明公开了一种高性能复合材料基础部件精密成型制造系统，由智能控制系统、加工制造系统、成品检测系统三部分组成。智能控制系统能够根据加工零件的结构尺寸、性能要求、工况环境等要求，确定材料成分、材料配比和加工参数(温度、压力、时间等)，生成最优的加工方案。加工系统依照控制系统的加工方案进行产品的生产制造，生产制造过程中的加工控制和成品的实际性能参数，反馈至数据库中，对数据库中的材料成分、材料配比和加工参数进行优化，数据库中的数据根据加工情况能实时更新，修正参数，确保控制精度和加工精确，以保证产品的质量。
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公开(公告)号：CN113702037B
公开(公告)日：2022-10-28
申请号：CN202110797227.3
申请日：2021-07-14
申请人： 西南交通大学
IPC分类号： G01M13/04
摘要： 本发明公开了基于子带重排与集合双树复小波包变换的重加权谱峭度方法，涉及信号处理和机械故障诊断技术领域，包括以下步骤：S1，使用指定分解层数的DTCWPT分解输入信号，将输入信号分解为指定分解层数的多层信号，每层信号包括多个小波分支；S2，重构最后一层的每个小波分支，得到与小波分支数量相等并与原始信号长度相同的重构子带；S3，对重构子带进行重新排序，得到重排后的重构子带对重排后的重构子带进行集合来得到更多节点ERSs；S4，将节点和的重加权峭度表示在(f,Δf)平面上得到重加权谱峭度图；S5，从重加权谱峭度图中选择最大重加权峭度对应的节点，然后对所选节点进行包络分析，最后根据包络分析结果对轴承故障进行准确诊断。
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公开(公告)号：CN114528525A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202210028718.6
申请日：2022-01-11
申请人： 西南交通大学
IPC分类号： G06F17/15 , G06F17/18 , G06F17/11 , G01M13/028 , G01M13/021
摘要： 本发明涉及基于最大重加权峭度盲解卷积的机械故障诊断方法，属于风电机组故障诊断技术领域，提出一种新的盲解卷积方法，即最大重加权峭度盲解卷积。重加权峭度对故障信号中单个或少量强冲击干扰具有很好的鲁棒性，且无需待恢复故障冲击序列先验知识。基于此，最大重加权峭度盲解卷积方法能有效解决经典基于峭度最大化方法倾向于恢复单个主导冲击而非齿轮故障冲击序列的问题，同时相较于常见非全“盲”(依赖故障特征频率先验)方法在工业装备齿轮故障诊断方面具有更强的适用性。并且在风电涡轮机故障诊断中的应用案例证实所提方法对于齿轮故障诊断的有效性。
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公开(公告)号：CN113702037A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202110797227.3
申请日：2021-07-14
申请人： 西南交通大学
IPC分类号： G01M13/04
摘要： 本发明公开了基于子带重排与集合双树复小波包变换的重加权谱峭度方法，涉及信号处理和机械故障诊断技术领域，包括以下步骤：S1，使用指定分解层数的DTCWPT分解输入信号，将输入信号分解为指定分解层数的多层信号，每层信号包括多个小波分支；S2，重构最后一层的每个小波分支，得到与小波分支数量相等并与原始信号长度相同的重构子带；S3，对重构子带进行重新排序，得到重排后的重构子带对重排后的重构子带进行集合来得到更多节点ERSs；S4，将节点和的重加权峭度表示在(f,Δf)平面上得到重加权谱峭度图；S5，从重加权谱峭度图中选择最大重加权峭度对应的节点，然后对所选节点进行包络分析，最后根据包络分析结果对轴承故障进行准确诊断。
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公开(公告)号：CN114528525B
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202210028718.6
申请日：2022-01-11
申请人： 西南交通大学
IPC分类号： G06F17/15 , G06F17/18 , G06F17/11 , G01M13/028 , G01M13/021
摘要： 本发明涉及基于最大重加权峭度盲解卷积的机械故障诊断方法，属于风电机组故障诊断技术领域，提出一种新的盲解卷积方法，即最大重加权峭度盲解卷积。重加权峭度对故障信号中单个或少量强冲击干扰具有很好的鲁棒性，且无需待恢复故障冲击序列先验知识。基于此，最大重加权峭度盲解卷积方法能有效解决经典基于峭度最大化方法倾向于恢复单个主导冲击而非齿轮故障冲击序列的问题，同时相较于常见非全“盲”(依赖故障特征频率先验)方法在工业装备齿轮故障诊断方面具有更强的适用性。并且在风电涡轮机故障诊断中的应用案例证实所提方法对于齿轮故障诊断的有效性。
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