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公开(公告)号：CN111832910B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202010586689.6
申请日：2020-06-24
Applicant: 陕西法士特齿轮有限责任公司 , 西安交通大学
IPC: G06F18/25 , G06F18/2433 , G06F17/16 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开的一种多指标异响判定阈值确定方法、系统及计算机设备，将齿轮传动机械异响判定阈值确定问题转变为数学模型，通过粒子群优化算法快速实现判定指标阈值确定，其中将有无异响逻辑表达转变为0和1的数学问题，以方便数学模型的构建，通过构建阈值向量与权重向量将异响逻辑判断转变为数学表达，进而与人工标定结果对比获得具有漏判与误判特性的优化目标函数，通过粒子群优化算法可快速进行目标函数的优化工作，再此过程中得到最佳阈值向量与权重向量，与人工统计指标阈值方法相比，该方法可自动优化得到各指标的阈值，并且所需时间大大减少，由于引入各指标的影响权重，故判断准确率显著提高。
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公开(公告)号：CN111832910A
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN202010586689.6
申请日：2020-06-24
Applicant: 陕西法士特齿轮有限责任公司 , 西安交通大学
Abstract: 本发明公开的一种多指标异响判定阈值确定方法、系统及计算机设备，将齿轮传动机械异响判定阈值确定问题转变为数学模型，通过粒子群优化算法快速实现判定指标阈值确定，其中将有无异响逻辑表达转变为0和1的数学问题，以方便数学模型的构建，通过构建阈值向量与权重向量将异响逻辑判断转变为数学表达，进而与人工标定结果对比获得具有漏判与误判特性的优化目标函数，通过粒子群优化算法可快速进行目标函数的优化工作，再此过程中得到最佳阈值向量与权重向量，与人工统计指标阈值方法相比，该方法可自动优化得到各指标的阈值，并且所需时间大大减少，由于引入各指标的影响权重，故判断准确率显著提高。
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公开(公告)号：CN111476207B
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202010383628.X
申请日：2020-05-08
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 一种基于比例插值法的目标频带信号精准提取方法，先对目标频带滤波得到原始振动信号目标频带信号成分；再对原始振动信号全频带频谱设定幅值阈值，将频谱中幅值大于该阈值的极大值点，求解极大值点对应的频率及振动幅值；计算极大值点对应的频率幅值的平均数和中位数，筛选出幅值大于或对应的频率，在全频带内对各成分进行比例插值频谱校正，对位于目标频率带内和目标频率带外的成分进行重构；计算重构频率成分的频谱泄露量，对原始振动信号滤波的结果进行补偿，利用目标频带内外的频谱泄露量对原始振动信号目标频带截止滤波所得进行矢量运算，得到无端点效应影响的目标频带信号；本发明能有效抑制滤波后的端点效应。
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公开(公告)号：CN110261101B
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN201910513521.X
申请日：2019-06-14
Applicant: 西安交通大学 , 苏州微著设备诊断技术有限公司
IPC: G01M13/021 , G01M13/028 , G06F17/18 , G06F30/27 , G06F119/10
Abstract: 基于正交‑成对比较试验与SVR的啸叫定量评价方法，首先结合正交试验与成对比较试验，得到用于训练模型的测试样本，其次进行实测音频样本的主观评价，进行不同纯音对啸叫异响贡献程度的定量，结合排除‑对比的思想与等级评分法，最后运用支持向量回归构建多纯音啸叫定量评判模型，并进行了有效性检测；正交试验具有均衡分散、整齐可比的特点，可极大减少试验数量；成对比较具有易于操作、简单快捷的特点，对专业知识要求不高，更能反映目标特征；本发明实现音频信号中突出啸叫频率在总噪声中贡献大小的定量评判。
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公开(公告)号：CN111504645A
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN202010365366.4
申请日：2020-04-30
Applicant: 西安交通大学
IPC: G01M13/045 , G06K9/00
Abstract: 一种基于频域多点峭度的滚动轴承故障诊断方法，先采集正常轴承、外圈故障轴承、内圈故障轴承原始振动信号，对原始振动信号用形态学滤波进行预处理；然后对预处理后的原始振动信号进行角度域重采样，作角度域信号的包络谱；再输入轴承故障阶次，用频域多点峭度的方法构造目标向量，对角度域信号的包络谱进行目标阶次信号的提取；然后计算目标阶次信号的频域多点峭度，再计算前六阶目标阶次幅值信号的均方根值，最后根据频域多点峭度和均方根比值两个指标判断轴承故障，实现轴承故障的识别和定位；本发明相比传统指标更加敏感且准确，可以在强背景噪声下和故障早期准确发现故障，避免不必要的事故发生。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110261101A
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201910513521.X
申请日：2019-06-14
Applicant: 西安交通大学 , 苏州微著设备诊断技术有限公司
IPC: G01M13/021 , G01M13/028 , G06F17/50
Abstract: 基于正交-成对比较试验与SVR的啸叫定量评价方法，首先结合正交试验与成对比较试验，得到用于训练模型的测试样本，其次进行实测音频样本的主观评价，进行不同纯音对啸叫异响贡献程度的定量，结合排除-对比的思想与等级评分法，最后运用支持向量回归构建多纯音啸叫定量评判模型，并进行了有效性检测；正交试验具有均衡分散、整齐可比的特点，可极大减少试验数量；成对比较具有易于操作、简单快捷的特点，对专业知识要求不高，更能反映目标特征；本发明实现音频信号中突出啸叫频率在总噪声中贡献大小的定量评判。
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公开(公告)号：CN111504645B
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN202010365366.4
申请日：2020-04-30
Applicant: 西安交通大学
IPC: G01M13/045 , G06K9/00
Abstract: 一种基于频域多点峭度的滚动轴承故障诊断方法，先采集正常轴承、外圈故障轴承、内圈故障轴承原始振动信号，对原始振动信号用形态学滤波进行预处理；然后对预处理后的原始振动信号进行角度域重采样，作角度域信号的包络谱；再输入轴承故障阶次，用频域多点峭度的方法构造目标向量，对角度域信号的包络谱进行目标阶次信号的提取；然后计算目标阶次信号的频域多点峭度，再计算前六阶目标阶次幅值信号的均方根值，最后根据频域多点峭度和均方根比值两个指标判断轴承故障，实现轴承故障的识别和定位；本发明相比传统指标更加敏感且准确，可以在强背景噪声下和故障早期准确发现故障，避免不必要的事故发生。
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公开(公告)号：CN111476207A
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN202010383628.X
申请日：2020-05-08
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 一种基于比例插值法的目标频带信号精准提取方法，先对目标频带滤波得到原始振动信号目标频带信号成分；再对原始振动信号全频带频谱设定幅值阈值，将频谱中幅值大于该阈值的极大值点，求解极大值点对应的频率及振动幅值；计算极大值点对应的频率幅值的平均数和中位数，筛选出幅值大于或对应的频率，在全频带内对各成分进行比例插值频谱校正，对位于目标频率带内和目标频率带外的成分进行重构；计算重构频率成分的频谱泄露量，对原始振动信号滤波的结果进行补偿，利用目标频带内外的频谱泄露量对原始振动信号目标频带截止滤波所得进行矢量运算，得到无端点效应影响的目标频带信号；本发明能有效抑制滤波后的端点效应。
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公开(公告)号：CN109920439B
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN201910193299.X
申请日：2019-03-14
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 一种基于音调能量和人耳频率选择性的减变速机啸叫评判方法，先采样减变速机噪声信号，对噪声信号进行A计权，并将处理后信号转换到对数域，进行傅里叶变换，得到其能量幅频曲线；再计算噪声信号特征响度与临界频带率，计算每个特征响度的频带尖锐度，并对频带尖锐度归一化处理；对能量幅频曲线进行频程高斯平滑处理作为背景噪声，选取候选音调；根据临界频带率与频率的对应关系，计算频带尖锐度加权因子，加权后作为噪声信号的能量幅频曲线；计算音调带宽内的音调能量、背景噪声能量以及两者的差，进行影响啸叫异响频率的主次排序；本发明使低频区成为非敏感区，使高频区凸显其尖锐属性，从而有效模拟人耳对啸叫的主观感觉。
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公开(公告)号：CN109920439A
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201910193299.X
申请日：2019-03-14
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 一种基于音调能量和人耳频率选择性的减变速机啸叫评判方法，先采样减变速机噪声信号，对噪声信号进行A计权，并将处理后信号转换到对数域，进行傅里叶变换，得到其能量幅频曲线；再计算噪声信号特征响度与临界频带率，计算每个特征响度的频带尖锐度，并对频带尖锐度归一化处理；对能量幅频曲线进行频程高斯平滑处理作为背景噪声，选取候选音调；根据临界频带率与频率的对应关系，计算频带尖锐度加权因子，加权后作为噪声信号的能量幅频曲线；计算音调带宽内的音调能量、背景噪声能量以及两者的差，进行影响啸叫异响频率的主次排序；本发明使低频区成为非敏感区，使高频区凸显其尖锐属性，从而有效模拟人耳对啸叫的主观感觉。
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