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公开(公告)号：CN119475021A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411533552.9
申请日：2024-10-30
Applicant: 中国机械总院集团北京机电研究所有限公司 , 陕西宏远航空锻造有限责任公司
IPC: G06F18/241 , G06F18/10 , G06F18/25 , G06F18/214 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了一种大型模锻压力机的故障诊断方法、装置、设备及介质，涉及人工智能技术领域，该方法包括：获取大型模锻压力机的多模态传感器数据；对所述多模态传感器数据进行预处理；将预处理后的多模态传感器数据输入至多模态注意力卷积神经网络模型进行特征提取得到多模态特征；对所述多模态特征进行融合处理；将融合后的多模态特征输入至分类器进行分类，得到故障诊断结果。
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公开(公告)号：CN118051877A
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202410398304.1
申请日：2024-04-03
Applicant: 中国机械总院集团北京机电研究所有限公司 , 中国第二重型机械集团德阳万航模锻有限责任公司
IPC: G06F18/25 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N20/20
Abstract: 本发明提供一种基于融合模型的大型模锻压力机故障预警方法，属于金属模锻压力机技术领域；包括步骤一，采集模锻压力机关键部件的监测信号，构建信号预测训练数据集和测试数据集。本发明通过对AR‑SVR‑LSTM‑DMO的训练，可以得到一个性能良好的预测模型，代表模锻压力机的健康状态，该模型可以预测模锻压力机正常状态下各个测点的数据走向，结合了三种时序预测算法的优点，提出了一种融合模型算法AR‑SVR‑LSTM，使其在模锻压力机故障预测问题上，同时具有AR、SVR、LSTM三种AI模型的优点，并提出了一种无监督的、误差阈值动态设定方法，进一步降低了设备异常误报率。
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公开(公告)号：CN118034212A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410241420.2
申请日：2024-03-04
Applicant: 中国机械总院集团北京机电研究所有限公司
IPC: G05B19/418 , G06N3/0499
Abstract: 本发明提供一种基于数字孪生的锻造工艺优化系统及优化方法，属于锻造技术领域；包括物理实体采集模块和数字孪生系统，所述物理实体采集模块包括数据采集模块，所述数据采集模块用于物理实体采集模块运行过程中的信息数据。本发明通过将数字孪生技术融入到锻造工艺中，有利于形成智能化、网络化生产，便于制造资源配置和生产技术共享，便于离线操作培训和在线生产指导；提高了制件的良品率和减少了资源浪费，具有较高的经济效益；减少了采用常规优化方法的盲目性和主观性，缩短了搜寻最优工艺参数组合的时间，有效提高工艺设计效率和降低样件研制费用。
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公开(公告)号：CN117226022A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311373761.7
申请日：2023-10-23
Applicant: 中国机械总院集团北京机电研究所有限公司
Abstract: 本发明涉及锻压领域，尤其涉及一种基于5G通讯控制的热模锻压力机。技术问题：在高温的影响下，第一推杆的伸缩部上涂抹的润滑油容易挥发，进而导致第一推杆容易损坏。技术方案：一种基于通讯控制的热模锻压力机，包括有液压台、上模具、下模具、第一推杆和推动盘等；液压台上侧固接有上模具；液压台下侧固接有下模具；液压台固接有第一推杆；第一推杆固接有推动盘。通过第一推杆的伸缩部伸出时，带动中空气囊向上移动，让中空圆盘的挤压中空气囊和油管，让油管中的润滑油流出，而在第一推杆的伸缩部缩回时，其伸缩部伸出的部位会从下往上的经过油管，以此对第一推杆的伸缩部伸出的部位进行补润滑油的操作。
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公开(公告)号：CN116653334A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310646258.8
申请日：2023-06-02
Applicant: 中国机械总院集团北京机电研究所有限公司
Abstract: 本发明涉及螺旋压力机领域，具体而言，涉及一种可故障自诊断的电动螺旋压力机，包括有底板和螺旋压力机等；底板上部活动连接有螺旋压力机。本发明实现了通过两个移动测距仪对螺杆进行检测，当螺旋压力机在运作时出现故障时，即螺杆受到杂质的影响突然卡住，转速突然降低时，控制螺旋压力机运作，使得螺杆以正常运作方向为基准反向转动，进而使得螺杆回退，再通过两个毛刷对螺杆螺纹槽内夹杂的杂质进行清扫，通过六个Y型管吸取螺杆螺纹槽内夹杂的杂质，并通过对应位置的两个Y型管各对一个毛刷进行吸气，从而将两个毛刷上粘附的杂质吸除，实现对螺杆预清洁，并通过六个Y型管将螺杆产生的热量吸除，从而实现对螺杆进行降温，避免螺杆过热。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113714460B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202111030108.1
申请日：2021-09-03
Applicant: 中国机械总院集团北京机电研究所有限公司
IPC: B21K27/02
Abstract: 本发明公开一种基于机器视觉的航空锻件自动上料装备，由V型料框，承载并输送所述V型料框沿轨道行走上料的上料小车，V型物流辊道，用于转移所述V型料框上的圆棒料到其内部V型辊道上的V型辊道抓手，驱动所述V型辊道抓手升降及平移以将所述V型料框中的棒料送到V型物流辊道上的伺服机械手，用于检测所述V型料框承载的圆棒料的圆心的机器视觉系统以及控制上料设备运行的控制系统构成；所述伺服机械手的机械臂末端指向的作业平面内布置有承载所述上料小车的轨道、与所述轨道轴向平行的所述V型物流辊道。本发明可实现航空锻造生产中多规格圆棒料的自动上料。
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公开(公告)号：CN117548502A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311578555.X
申请日：2023-11-24
Applicant: 中国机械总院集团北京机电研究所有限公司
IPC: B21B39/02
Abstract: 本发明公开大型辊锻机用柔性物流机构，包括夹钳车、横移机构、翻转平台，夹钳车布置于横移机构底座上并能直线移动，翻转平台与横移机构位于位于辊锻机的辊轮机构径向方向的两侧；横移机构底座上近翻转平台一侧设置托举装置，用于辊锻件在轧制以及输送至翻转平台的过程中滚动支撑辊锻件，所述翻转平台用于与所述夹钳车配合将辊锻件翻转。本发明适用于大辊锻件辊锻机轧制的夹持、转运和翻转。
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公开(公告)号：CN116958101A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310935982.2
申请日：2023-07-28
Applicant: 中国机械总院集团北京机电研究所有限公司
Abstract: 本发明公开一种锻造工件上凹陷标识方法及系统、存储介质、数据处理终端。识别时，采用3D激光传感器对锻造工件表面进行全覆盖扫描获得原始点云数据后，对获得的原始点云数据进行去噪预处理后进行分层处理，获得多层数据层；对每层数据层，采用局部拟合投影投影方法获得坐标范围内识别点的似然近邻点；比较每个识别点和似然近邻点的质心相对位置和梯度，计算凹陷程度，根据凹陷程度，从识别点中获得初始备选点；对多层数据层分析获得的初始备选点进行分析，滤除初始备选点中的无效备选点，得到最大概率的有效备选点，作为识别出的标识有效点；基于标识点识别出工件上的凹陷标识。本发明可实现对锻造工件表面的凹陷标识快速有效识别。
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公开(公告)号：CN116142729A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202211650087.8
申请日：2022-12-21
Applicant: 贵州安大航空锻造有限责任公司 , 中国机械总院集团北京机电研究所有限公司
Abstract: 本申请提供一种锻件智能定位方法、装置、设备及存储介质，涉及锻件制造技术领域。应用于锻件生产线中的控制设备，控制设备与物流辊道的控制装置以及定位结构的控制装置分别通信连接，定位结构固定安装在物流辊道的两侧，物流辊道用于运输物料，定位结构用于对物流辊道上运输的物料进行定位，该方法包括：基于待定位物料的标识，获取待定位物料的物料尺寸、物流辊道尺寸以及定位结构在物流辊道上的位置信息，进而确定定位结构的开合参数；根据定位结构的开合参数，生成定位结构的定位指令；向定位结构发送定位指令，以控制定位结构按照开合参数对待定位物料进行定位作业。应用本申请实施例，可以提高制造锻件的生产效率。
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公开(公告)号：CN119149943A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411200124.4
申请日：2024-08-29
Applicant: 中国第二重型机械集团德阳万航模锻有限责任公司 , 中国机械总院集团北京机电研究所有限公司
IPC: G06F18/20 , G06F16/25 , G06F18/214 , G06F16/22 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F18/2433 , G06F30/27
Abstract: 本发明提供了基于卷积神经网络的模锻压力机液压泵工作状态预测方法，包括以下步骤：S1、根据设备机理的液压泵工作状态进行实时监测；S1.1、将液压泵传感器的原始数据进行结构化处理；S1.2、对异常数据进行报警规则判断；S1.3、对正常数据将进行滤波处理；S2、根据CNN的液压泵工作状态进行预测：S2.1、每个传感器记录的数据进行一个一维的时间序列；S2.2、计算其自相关系数(ACF)，得到当前时刻数据；S2.3、计算当前数据的最大滞后阶数；S2.4、以最大滞后阶数作为卷积滑动窗口的大小；S2.5、根据数据和滑动窗口值生成训练数据标签；S2.6、根据训练数据构建CNN模型。过对传感器数据的高效采集、存储，回写，达到对传感器测点值进行实时监测的目的。
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