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公开(公告)号：CN114454599B
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202210043711.1
申请日：2022-01-14
申请人： 西安理工大学
IPC分类号： B41F9/18
摘要： 本发明公开了一种凹版印刷机新型版辊装卸小车，包括车架，所述车架上设置有升降机构和摆动机构，所述升降机构的驱动端设置有换辊架，所述换辊架上设置有伸缩臂机构，所述伸缩臂机构的末节臂上有版辊承载台，所述版辊承载台滑动设置在所述换辊架上；所述摆动机构的驱动端上设置有第一承载台；所述车架的底部设置有滚轮。该凹版印刷机新型版辊装卸小车，解决了现有升降上版小车一次运输只能携带一个版辊，致使搬运流程复杂，无法提高运作效率的问题。
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公开(公告)号：CN116522082A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310574929.4
申请日：2023-05-19
申请人： 西安理工大学
IPC分类号： G06F18/10 , G06F18/2135 , G06F18/23 , G06F18/25 , G06F18/22 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了基于特征融合的滚动轴承剩余使用寿命预测方法，具体按照以下步骤实施：步骤1，采集滚动轴承运行过程中的状态监测信号数据，对数据进行去噪处理，提取时域统计特征和频域统计特征，形成原始特征集；步骤2，对步骤1中原始特征集进行聚类，通过主成分分析进行特征融合，形成融合特征集；步骤3，对步骤2得到的融合特征集进行多步预处理，得到预处理后的融合特征集；步骤4，基于自注意力机制构建BiLSTM‑SA模型；步骤5，将步骤3预处理后的融合特征集输入到步骤4构建的BiLSTM‑SA模型中进行训练和预测，得到滚动轴承剩余使用寿命预测结果。本发明解决了现有技术进行轴承剩余使用寿命预测存在精度低的问题。
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公开(公告)号：CN113837245A
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN202111038105.2
申请日：2021-09-06
申请人： 西安理工大学
摘要： 本发明公开了一种柔性印刷电子装备核心单元故障诊断方法，该服务旨在实现一种能实时采集柔性印刷电子装备核心部件的振动信号后对其快速诊断并反馈的交互系统，该系统具有响应速度快、数据存储量大、成本低、安全性和可靠性高、数据的追溯性和保密性强等特点；本发明内容包括：在柔性印刷电子装备核心部件运行状态下进行振动信号的持续性采集，对振动信号的打包上链，对振动信号的持续诊断，故障诊断算法的共享，对数据动态存储、实时响应和快速诊断。通过本发明，不但可以利用区块链实现数据的动态存储，提高数据的调用效率，提高诊断速度，还能不断更新故障诊断算法，实现算法的不断优化和多算法同时诊断。
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公开(公告)号：CN113191215A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110391674.9
申请日：2021-04-12
申请人： 西安理工大学
IPC分类号： G06K9/00 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G01M13/045
摘要： 本发明公开了融合注意力机制与孪生网络结构的滚动轴承故障诊断方法，该方法包括以下步骤：1)获取原始振动信号并对数据进行标准化处理构建训练及测试样本；2)构建融合注意力模块与孪生网络故障诊断模型，以孪生网络为构架，特征提取部分为融合了长短时记忆结构的复合动态卷积网络，并利用训练样本进行训练；3)将待诊断的测试数据输入训练好的故障诊断模型中，得到故障类型结果。本发明将融合了长短时记忆结构的复合动态卷积网络置于孪生网络框架中，其中动态卷积网络初步提取时频图的相关特征，注意力长短时记忆网络进一步提取复杂场景下的轴承故障程度特征，本发明可实现有限数据集条件下的滚动轴承故障诊断功能。
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公开(公告)号：CN112110256A
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN202010769168.4
申请日：2020-08-03
申请人： 西安理工大学
IPC分类号： B65H23/04
摘要： 本发明公开了一种卷筒料印刷电子装备张力系统实验平台，包括基台，基台上从右向左依次设有放卷装置、印刷装置组和收卷装置，放卷装置与印刷装置组之间、印刷装置组与收卷装置之间均设有张力检测装置。本发明实验平台，采用了电子轴传动技术，省去了结构复杂且空间要求大的自动供墨系统和烘干系统，实验装置为模块化，可对印刷装置组中的印刷装置进行增减，实现多色印刷系统的张力控制，且能满足研究多轴的同步控制和多色组的张力控制的目的，方便控制，结构稳定，拆装方便，节约研制成本。
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公开(公告)号：CN118822023A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410894415.1
申请日：2024-07-04
申请人： 西安理工大学
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q10/0637 , G06Q50/04 , G06N3/0455 , G06N3/047 , G06N3/0499 , G06N3/084
摘要： 本发明公开了一种基于双向Transformer的选取合作企业的预测方法及系统，基于双向Transformer的架构构建了预测模型，将预先获得数据作为预测模型的输入进行处理，提取企业的特征向量，保证前期企业特征提取的全面性和充分性，更好地捕捉印刷制造企业数据间中的复杂模式和关系，同时在预测模型的输出层后添加全连接层和Softmax层，能够更全面可靠的分析企业特征，并获取最后的预测值，本方法中，双向Transformer的架构的预测模型在处理多企业信息时，可以捕捉并整合企业在不同时期的关键动态信息，能捕到未来伙伴的选择可能与过去某个特殊时期的合作决策有着密切联系的特征信息，实现远距离依赖关系的信息预测，有助于帮助企业发掘并遴选兼具性价比与卓越效能的外协合作伙伴。
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公开(公告)号：CN113492581B
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202110712607.2
申请日：2021-06-25
申请人： 西安理工大学
IPC分类号： B41F33/00
摘要： 本发明提供了一种机组式凹印机嵌入式色组人机交互系统，包括用于提供电能的电源电路、微控制单元、显示屏、显示屏控制电路、触摸屏、触摸屏控制电路、串口接口电路、USB接口电路、键盘接口电路；微控制单元分别与显示屏控制电路、触摸屏控制电路、串口接口电路和USB接口电路互连。本发明采用时间片划分的方法实现主程序循环体内显示功能、触摸屏操作、参数管理、数据更新四个功能的并行运行，可以实现显示功能、触摸操作功能、与色组控制器通信功能、与PC机通信功能、键盘操作功能，满足机组式凹印机色组人机交互的需求。
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公开(公告)号：CN116756544A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310685746.X
申请日：2023-06-09
申请人： 西安理工大学
IPC分类号： G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了基于多深度加权孪生网络的少样本故障诊断方法，具体按照以下步骤实施：步骤1、构建训练集样本对和测试集样本对；步骤2、构建基于多深度加权的特征提取器；步骤3、构建基于深度神经网络的度量学习器：步骤4、将步骤2中特征提取器和步骤3中度量学习器结合构成基于多深度加权的孪生网络模型，利用步骤1中训练集样本对对基于多深度加权的孪生网络模型进行训练并优化；步骤5、将步骤1中测试集样本对输入到步骤4优化后的基于多深度加权的孪生网络模型中进行诊断，得到少样本下轴承故障诊断结果，解决了现有技术中存在少样本故障诊断性能低的问题。
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公开(公告)号：CN114751130A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210454237.1
申请日：2022-04-27
申请人： 西安理工大学
摘要： 一种智能工厂用立体智能循环储料架，包括机架、循环装置、多个物料输送装置、输送检测及驱动装置和智能控制系统；本发明的立体智能循环储料架主要应用于具有AGV物料运输小车的智能工厂，立体智能循环储料架由AGV小车顶升或牵引到指定工作台，智能控制系统与工作台无线通讯，获取工作台输送高度并控制输送检测及驱动装置的检测高度，待物料输送装置触发检测设备时，停止转动，并与工作台完成物料对接，实现AGV小车一次能运输多个物料且智能输送的目的。本发明有着机构巧妙、操控简单、空间利用率高等优点，减少了AGV小车运输次数，进而提高了工厂生产效率。
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