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公开(公告)号：CN105798597B
公开(公告)日：2018-01-30
申请号：CN201610254816.6
申请日：2016-04-20
Applicant: 中国计量大学
IPC: B23P19/06
Abstract: 本发明公开了一种用于空调温控阀中弹簧管和螺帽自动装配装置。弹簧管运送组件位于三位机械爪组件一侧，三位机械爪组件另一侧置有螺帽运送组件和伺服拧紧组装组件；弹簧管振动盘将弹簧管输送到弹簧管运送组件，通过弹簧管运送组件将弹簧管推送到三位机械爪组件；螺帽振动盘将螺帽输送到螺帽运送组件，经螺帽运送组件运送到伺服拧紧组装组件端部，通过伺服拧紧组装组件将螺帽推送到三位机械爪组件，使得弹簧管与螺帽沿装配轴线对位后配合拧紧。本发明实现弹簧管和螺帽拧装的进料、对位、拧装、下料等过程的自动化，克服了现有手动上下料再拧装所遇到的位置偏差、人员疲劳、上下料易出错等问题，自动灵活、定位准确、速度快捷、器件温度特性稳定。
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公开(公告)号：CN107020419A
公开(公告)日：2017-08-08
申请号：CN201710330266.6
申请日：2017-05-11
Applicant: 中国计量大学
Abstract: 本发明公开了一种自动去毛刺机系统。自动去毛刺机包括底座、前后推进组件、左右步进组件和旋转传动组件，旋转传动组件固定在底座一侧顶面，旋转传动组件上安装工件，底座另一侧顶面上设有导轨，前后推进组件置于底座的导轨上，前后推进组件上安装左右步进组件，左右步进组件上安装刀头；通过旋转传动组件带动工件绕自身旋转，通过前后推进组件、左右步进组件带动刀头水平移动到工件处进行去毛刺。本发明以伺服电机控制为核心实现自动精准去除毛刺的过程，适用于各类小型零件，克服了现有手动去毛刺的准确度度低、效率低等问题，具有操作简便、准确度高、速度快捷等优点。
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公开(公告)号：CN108414387B
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN201810577819.2
申请日：2018-06-06
Applicant: 中国计量大学
Abstract: 本发明公开了一种生化产甲烷潜力自动测量装置和方法，该装置包括发酵反应装置、气体处理装置、气体计量装置、补液装置和数据采集处理装置：发酵反应装置包括恒温水浴槽、发酵瓶、两个温度传感器和导气管；气体处理装置包括洗气瓶、排水瓶、导气管和排水管；气体计量装置包括集水瓶、称重台和重量变送器；补液装置包括蠕动泵、储液瓶、两个夹管阀、导水管、抽水管、三个继电器；数据采集处理装置包括数据采集卡和PC机；本发明适用于生物质厌氧消化实验，测试结果准确可靠，易操作，重复性好，能够自动测量并记录厌氧消化产气量，同时装置搭建简易，成本低。
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公开(公告)号：CN117113245A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202310816531.7
申请日：2023-07-04
Applicant: 中国计量大学
IPC: G06F18/2433 , G01M13/04 , G01M13/045 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于在线符号聚合近似和流式深度判别分析的轴承故障诊断方法。该方法在离线阶段通过对传感器采集到的工业设备中不同健康状态下的高频信号时间序列数据做符号聚合近似，从而获取符号图片，并用提取的符号图片以及符号图片对应的健康状态训练卷积神经网络。为了使得训练的卷积神经网络能够适应流式数据，将卷积神经网络的最后一个全连接层看作是一个线性判别分析模型，该线性判别分析模型的输入为全连接层的输入，输出为具体的健康状态分类，通过对线性判别分析模型参数的不断更新使得建立的卷积神经网络模型能够适应流式的在线数据。当在线诊断阶段时，高频信号数据按照时间批次依次采集并输入模型后，提取该批次内子序列的平均值并与前一批次的序列平均值合并后计算符号聚合近似结果，以此将符号聚合近似修改为在线计算方法。随后，提取当前批次下的符号图片，将该图片输入流式的卷积神经网络，使得构建的模型能够进行在线故障诊断。所提出的方法能够适用于高频数据的在线故障诊断，对推动大型工业设备的稳定安全运行有着重要的发展意义。
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公开(公告)号：CN110008898A
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201910261399.1
申请日：2019-04-02
Applicant: 中国计量大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于符号和卷积神经网络的工业设备数据边缘处理方法。利用传感器通过间隔采样采集工业设备中不同健康条件下的高频信号时间序列数据，对高频信号时间序列数据进行处理获得符号图；将高频信号时间序列数据的符号图及其故障分类类型输入到预设设计构建的卷积神经网络中进行训练；将卷积神经网络的第一处理模块布置在边缘终端设备上，剩余部分布置在云端服务器上。本发明通过数据分割及符号化表示，实现高频数据的降维和压缩，从而节省信号传输的带宽，减轻云端服务器的计算压力，以此实现大型设备的在线监测和故障识别，为大型设备的在线健康监测提供了可靠有效的技术支持。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108195749A
公开(公告)日：2018-06-22
申请号：CN201810132695.7
申请日：2018-02-09
Applicant: 中国计量大学
IPC: G01N17/00
Abstract: 本发明公开一种风机叶片材料的风沙冲蚀磨损试验装置及其试验方法。本发明包括风速调节模块、供沙模块、温湿度调节模块、冲蚀模块以及沙粒回收模块，沙粒通过由供沙模块与风速调节模块组成的风沙供应装置，进入至冲蚀箱内的冲蚀模块，对冲蚀模块内的风机叶片进行冲蚀磨损，所述温湿度调节模块用于对冲蚀模块内的温湿度进行调节控制；所述沙粒回收装置置于冲蚀模块的下方。本发明能有效的模拟风机叶片实际工况环境，从而能准确、可靠的分析出温度、湿度、风沙冲蚀风速、冲蚀角度、沙尘颗粒半径等因素间的相互作用，并为研究减轻风机叶片冲蚀磨损的措施提供可靠的实验数据。
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公开(公告)号：CN108709705B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN201810854523.0
申请日：2018-07-30
Applicant: 中国计量大学
IPC: G01M3/28
Abstract: 本发明公开了一种出水阀气密性检测装置及测试方法。本发明包括底座、垂直推进组件、水平推进组件和前后推进组件，被测出水阀放置在下夹具上，水平推进组件和垂直推进组件安装在气缸固定架上，垂直推进组件装有堵头和固定夹块，水平推动组件装有堵头和进气口，前后推进组件装有出气口，垂直推进组件、水平推进组件和前后推进组件通过气缸堵住被测出水阀的各个出水口，再对出水阀进行出气和进气操作，进行高压外漏测试和低压内漏测试。本发明解决了现有手动气密性测试所遇到的测试精度低、操作复杂、测试效率低的问题，实现了对水阀气密性自动测试与调节，具有操作简便、准确度高、速度快捷等优点。
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公开(公告)号：CN109696138B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN201910156873.4
申请日：2019-03-01
Applicant: 中国计量大学
IPC: G01B11/24
Abstract: 本发明公开了圆柱度检测装置及其偏心校准方法。工作台上安装旋转组件和垂直传动组件，旋转组件位于垂直传动组件的正上方，被测圆柱器件放置在垂直传动组件并由垂直传动组件带动上下运动，旋转组件对被测圆柱器件进行检测。三位气缸启动带动三爪卡盘上下升降以调整距离，伺服电机驱动光谱共焦探头绕旋转中心旋转，记录任一旋转角度下距离被测圆柱器件上表面边缘处的第一距离值，将光谱共焦探头旋转180°，测量第二距离值，重复测量得到多组测量值，得到每组测量值对应的旋转半径，提取高斯分布的峰值所对应的旋转半径数值作为最终旋转半径，由此对待检测的圆柱器件的半径进行修正。本发明操作简单，装夹方便，测量精度高。
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公开(公告)号：CN108580490B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN201810132419.0
申请日：2018-02-09
Applicant: 中国计量大学
Abstract: 本发明公开一种太阳能电池板灰尘检测及清洁系统。本发明包括信号采集单元、控制单元、驱动单元、传动单元、清洁单元和远程控制中心。所述信号采集单元采集太阳能电池板的输出电压和输出电流。控制单元根据太阳能电池板的输出电压、输出电流换算出光电转换率，并经过与阈值的比较来控制驱动单元，所述的信号采集单元还采集太阳能电池板的温度。控制单元根据太阳能电池板的温度大小与阈值进行比较来控制驱动单元；所述驱动单元通过传动单元连接清洁单元。本发明通过无线技术远程发送数据，可摆脱地域问题，使用户能及时有效发现问题；同时该设备可自动清洗，且清洗效果好，延长太阳能电池板使用寿命。
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公开(公告)号：CN112001527B
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202010744152.8
申请日：2020-07-29
Applicant: 中国计量大学
IPC: G06F18/20 , G06F18/15 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/0442 , G16C20/70 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种多特征融合深度神经网络的工业生产过程目标数据预测方法。利用传感器通过等间隔采样采集工业设备中与关键变量相关的其他变量时间序列数据，对流程工业中关键变量的时间序列数据进行预测分析；输入到预先设计构建的深度卷积神经网络中进行训练；将关键变量的历史数据按时间步分割好后输入至深度门控循环神经网络学习；利用多特征融合方法，将两个网络得到的输出特征融合再输入到全连接层，通过反向传播优化网络参数，提高预测精度。本发明为工业生产中的过程监测提供了可靠有效的目标变量参数预测，缓解了工业生产中对如铁水含硅量等关键性变量测量的滞后性。
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