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公开(公告)号：CN119888893A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510360916.6
申请日：2025-03-26
Applicant: 中国人民解放军陆军装甲兵学院
Abstract: 本申请公开了一种基于故障排序扣分规则的车辆装备健康评估方法及系统，涉及装备健康评估技术领域，该方法包括获取车辆装备中各子系统的实时状态参数；基于风险评估指标体系，判断实时状态参数是否处于异常；当异常状态时，根据风险评估指标体系，采用改进模糊层次分析法和熵权法分别求取第一风险评估指标权重和第二风险评估指标权重；将第一风险评估指标权重和第二风险评估指标权重进行融合，得到复合权重；根据复合权重，基于IFAHP‑TOPSIS故障排序扣分规则，得到各子系统的故障排序；根据各子系统的故障排序，基于子系统中发生的故障个数以及故障对应的分值，对车辆装备进行健康评估。本申请可以实现对车辆装备健康状态的精准评估。
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公开(公告)号：CN118533489B
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410610236.0
申请日：2024-05-16
Applicant: 中国人民解放军陆军装甲兵学院
IPC: G01M15/05
Abstract: 本发明涉及故障分析技术领域，具体的是一种柴油机运行及故障监测诊断分析方法，包括：S1，获取柴油机的运行时的关键参数；S2，将获取的运行时的关键参数与柴油机对应运行状态时的参考标准参数进行比对，筛选出异常的关键参数；S3，根据筛选出的异常的关键参数构建柴油机的故障关联性；S4，根据柴油机的故障关联性对柴油机的故障事件构建故障树，输出柴油机的的故障类型和故障原因，本发明通过获取关键参数、筛选异常的关键参数、进行深入故障分析、构建故障树以及综合评估等步骤，提高了柴油机故障识别的准确性和效率，为相关工作人员提供了有力的决策支持。
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公开(公告)号：CN115950651B
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202211718229.X
申请日：2022-12-29
Applicant: 中国人民解放军陆军装甲兵学院
IPC: G01M17/007 , G06F17/15 , G01D21/02
Abstract: 本发明涉及军用设备安全监测管理技术领域，特别涉及装甲车安全监测管理技术，公开一种设备运行安全监测智能云管理系统，本发明通过实时获取装甲车当前行驶路面的路况信息，并由此识别出装甲车在当前路况下的风险运行参数，从而利用风险运行参数对应的监测终端进行安全监测，实现了装甲车运行安全的针对性、灵活性监测，相比较全面监测方式，该监测方式能够第一时间识别到装甲车的运行异常，便于装甲车运行异常的及时排查，使得监测效果佳，同时也在一定程度上避免出现其他监测终端的无效监测，最大限度减少监测资源的浪费率，有利于节省监测成本，具有较高的实用性价值。
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公开(公告)号：CN119273185A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411332493.9
申请日：2024-09-24
Applicant: 中国人民解放军陆军装甲兵学院
IPC: G06Q10/0637 , G06Q10/0639 , G06Q10/20
Abstract: 本发明涉及军保设备诊断考核评价领域，具体公开一种军用装备维修保障设备诊断考核评价方法，本发明通过获取军保设备的诊断准确性系数、检测快速性系数，分析各军保设备的性能指标符合指数；获取各军保设备的故障率、平均无故障时长、可维修性系数，分析各军保设备的可靠性指标符合指数；获取各军保设备的维护周期趋势曲线、保养成本趋势曲线，分析各军保设备的维护保养指标符合指数；进一步评估各军保设备的综合考核评价指数；从多维度多方面指标对军用装备维修保障设备进行定性定量分析和综合考核评估，进而实现对军用装备维修保障设备全面、客观的诊断考核评价，从而为军保设备的选型、使用和改进提供科学依据。
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公开(公告)号：CN118747572A
公开(公告)日：2024-10-08
申请号：CN202410728977.9
申请日：2024-06-06
Applicant: 中国人民解放军陆军装甲兵学院
IPC: G06Q10/063 , G06Q10/0635 , G06Q50/26 , G06F17/18 , G06F18/2431
Abstract: 本发明属于陆军装备维修保障设备在役监测领域，具体公开提供的一种陆军装备维修保障设备在役监测分析方法，包括：数据采集陆军装备在不同场景下的性能测试数据，包括响应时间、发出时间、耗油量和行驶里程，以及检修数据，包括维修日志和检修次数，随后，进行装备性能评估分析，通过运行迟钝指数、油耗指数及路线偏移指数，计算各装备的性能评估系数，接着，设备检修评估分析依据检修效率和故障程度系数得出检修评估系数，最后，结合性能与检修评估系数，分析装备的在役健康系数，判断其健康状态，对于判定为不健康的装备，系统将及时将监测分析结果反馈至平台，确保对陆军装备状态的全面监控与管理。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117906678A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410088588.4
申请日：2024-01-22
Applicant: 中国人民解放军陆军装甲兵学院
IPC: G01D21/02 , G06Q10/20 , G06Q10/063
Abstract: 本发明涉及装备维修智能化技术领域，具体而言，涉及一种装备维修设备健康监测管理系统，包括升降稳定程度检测模块、升降稳定程度分析模块、噪音检测分析模块、导轨变形程度检测模块、电机磨损程度检测模块、电机磨损程度分析模块、维修设备健康分析模块、管理数据库，本系统通过分析抬升设备的升降稳定程度系数提前发现抬升设备中的问题，通过分析抬升设备的噪音评价系数判断设备是否存在故障或异常情况，通过导轨的变形程度参数得到导轨的变形程度系数评估导轨的健康状况，通过分析电机的磨损程度系数及时了解电机的磨损情况，进而综合分析得到维修设备的健康程度指数，确保了设备的可靠性和安全性。
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公开(公告)号：CN114859755A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210395134.2
申请日：2022-04-15
Applicant: 中国人民解放军陆军装甲兵学院
IPC: G05B17/02
Abstract: 基于无人机与车辆虚拟样机的无人机动态回收方法，包括建立Simulink仿真环境，再根据车辆的机械结构特征的机械结构模型和无人机的机械结构，建立一个可以导入Simulink仿真环境的车辆的机械结构模型和无人机的机械结构模型，并将车辆的机械结构模型和无人机的机械结构导入Simulink仿真环境中；然后根据战场环境，建立一个可以导入Simulink仿真环境的战场环境模型，并将战场环境模型导入所述的Simulink仿真环境中。其目的在于提供一种可以实现任何实际作战环境中高机动地面车辆平稳回收无人机的功能，实现无人机伴飞地面车辆执行空地协同作战的基于无人机与车辆虚拟样机的无人机动态回收方法。
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公开(公告)号：CN114818295A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210397462.6
申请日：2022-04-15
Applicant: 中国人民解放军陆军装甲兵学院
IPC: G06F30/20 , G06T17/00 , G06F119/14
Abstract: 面向车辆与无人机伴飞协同的虚拟原型系统，包括建立Simulink仿真环境；根据车辆的结构特征，建立一个可以导入Simulink仿真环境的车辆三维结构模型，并将车辆三维结构模型导入Simulink仿真环境中；在Simulink仿真环境中设置车辆动力系统标定参数模型、车辆动力学参数和轮胎附着系数，构建车辆虚拟样机动力学可视化模型。本发明目的在于提供一种可综合车辆、机巢、无人机和三维数字地图的三维实体建模、动力学分析以及系统协同的虚拟样机模型，为进一步对机械结构物理参数、控制算法、电机驱动算法和协同控制算法提供基础的面向车辆与无人机伴飞协同的虚拟原型系统。
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公开(公告)号：CN114781447A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210390109.5
申请日：2022-04-14
Applicant: 中国人民解放军陆军装甲兵学院
IPC: G06K9/00 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 基于生成对抗网络和三维卷积神经网络齿轮箱诊断方法，其包括以下步骤：采集振动信号，并对其进行分组处理；对采集到的振动信号进行傅里叶变换，得到原始振动信号的频谱样本；建立改进生成对抗网络WGAN，对数据进行扩充，增大数据量，将改进生成对抗网络WGAN与三维卷积神经网络结合形成WGAN‑3DCNN网络；建立区分三维卷积神经网络3DCNN的训练集和测试集，确定三维卷积神经网络3DCNN的训练集和测试集的运行参数。本发明目的在于提供一种可自动生成故障数据，自动从数据中提取各种特征，快速识别其故障，实现行星齿轮箱常见故障类型的诊断，且具有较高的诊断精度，适用于故障数据较少且不均衡的情况的基于生成对抗网络和三维卷积神经网络齿轮箱诊断方法。
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公开(公告)号：CN118552177B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410640556.0
申请日：2024-05-22
Applicant: 中国人民解放军陆军装甲兵学院
IPC: G06Q10/20 , G06Q10/10 , G06Q10/063
Abstract: 本发明属于设备报废全周期智能管理技术领域，具体为一种设备报废全周期智能管理系统，本发明通过对设备使用数据和维修数据的分析，得到设备使用价值程度系数和设备的维修价值程度系数，再评估设备的健康系数，通过设备的健康系数来评估设备的健康状态，并进行现场测试得到设备的报废评估系数，通过报废评估系数评估得到设备的报废情况，若设备达到报废标准进行报警提醒，有助于降低不必要的维修和更换成本，优化资源配置，有效地监测设备状态、预测故障并及时维修，延长设备使用寿命，从而减少设备维护和更换的成本。
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