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公开(公告)号：CN118171146B
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410359002.3
申请日：2024-03-27
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06F17/18
Abstract: 本发明公开了一种基于FSASCA‑VMD与GraphSAGE‑SA的转子‑轴承故障诊断方法，所述方法包括如下步骤：步骤一、通过FSASCA算法对VMD进行初始化设置，利用种群寻优方法逐步迭代找到全局最优解，确定关键参数的选取，以此使VMD完成分解。对于分解后存在的不需要的IMF分量，采用累计峭度占比的方法对IMF分量进行重构，完成信号降噪。步骤二、针对于图卷网络在处理图数据上不足，提出了GraphSAGE算法，随机采样k个邻居节点的信息，在不输出整张图的情况下，通过训练聚合函数，来学习节点的表示方法，对未知节点起到泛化作用。同时结合自注意力的聚合方式对输入序列进行线性变化，得到对应的输出矩阵，然后使用Softmax对其进行归一化来获得注意力权重。
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公开(公告)号：CN118171146A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410359002.3
申请日：2024-03-27
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06F17/18
Abstract: 本发明公开了一种基于FSASCA‑VMD与GraphSAGE‑SA的转子‑轴承故障诊断方法，所述方法包括如下步骤：步骤一、通过FSASCA算法对VMD进行初始化设置，利用种群寻优方法逐步迭代找到全局最优解，确定关键参数的选取，以此使VMD完成分解。对于分解后存在的不需要的IMF分量，采用累计峭度占比的方法对IMF分量进行重构，完成信号降噪。步骤二、针对于图卷网络在处理图数据上不足，提出了GraphSAGE算法，随机采样k个邻居节点的信息，在不输出整张图的情况下，通过训练聚合函数，来学习节点的表示方法，对未知节点起到泛化作用。同时结合自注意力的聚合方式对输入序列进行线性变化，得到对应的输出矩阵，然后使用Softmax对其进行归一化来获得注意力权重。
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公开(公告)号：CN116399589A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310321869.5
申请日：2023-03-29
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G01M13/045 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/2411
Abstract: 本发明公开了一种基于RCMWE的滚动轴承微弱信号特征提取方法，其所述方法包括如下步骤：步骤一、将时域特征参数和频域特征参数构成多维原始故障特征集，采用皮尔逊相关系数PS、拉普拉斯得分LS、互信息MI及费舍尔得分FS四类特征评价准则对特征敏感性进行评价，根据特征评价准则筛选出最优敏感特征参数；步骤二、将敏感特征参数作为精细复合多尺度加权熵的权重参数，通过哈达玛积运算进行加权组合，获得精细复合多尺度加权熵。通过实验验证表明，本发明的精细复合多尺度加权熵方法在所有尺度上都具有正确估计信号复杂度的能力，能够产生增强的特征向量，既可以有效地区分正常与异常状态，又能够较好的区分不同故障类型及故障退化程度。
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公开(公告)号：CN115017955A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210703794.2
申请日：2022-06-21
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明公开了基于半监督图卷积的行星齿轮箱故障诊断方法，本发明涉及旋转机械故障诊断方法领域，本发明为了解决现有的旋转机械故障诊断方法的准确率低的问题。本发明利用自编码器降噪网络对所述原始数据进行降噪处理；对降噪后的数据进行特征提取，得到特征矩阵，对所述特征矩阵进行降维处理；求取所述降维处理后的特征矩阵中各数据之间的无向图，将所述降维后矩阵和数据之间无向图输入半监督图卷积神经网络故障诊断模型中，得到诊断结果。本发明能够对行星齿轮箱故障进行准确诊断。
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公开(公告)号：CN114841208A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210525015.4
申请日：2022-05-14
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明公开了基于SAE与TCN‑Attention模型的滚动轴承性能衰退预测方法及装置，涉及机械性能衰退预测预测领域。本发明针对满足对所监测的滚动轴承性能变化趋势的需求的问题。本发明获取滚动轴承的原始振动信号数据，经降噪后进行特征提取，得到时域特征衰退指标和频域特征衰退指标；将所述时域特征衰退指标和频域特征衰退指标输入SAE模型中，得到融合后的特征指标；将融合后的特征指标输入TCN‑Attention模型中，得到滚动轴承性能衰退趋势，得到滚动轴承性能衰退趋势；本发明能够实现滚动轴承性能衰退的高精度预测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110539043B
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN201910919788.9
申请日：2019-09-26
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明公开了一种电解加工振动进给运动实现装置，属于电解加工技术领域。该振动进给运动实现装置包括固定板和安装块，所述固定板的下方滑动设置有滑块，所述的滑块与进给机构相连，所述的滑块上设有振动室，所述的振动室内活动设置有活动板，所述的安装块设置在活动板的底部；所述的活动板与振动组件相连，所述的振动室与固定板之间设有传动组件。本发明通过将安装块设置在活动板底部、将活动板滑动设置在振动室内，以及在振动室内设置振动组件，便可在振动室下降的同时，通过传动组件带动活动板进行上下往复运动，以便于实现阴极工具在进给运动的同时进行振动运动，从而可以提高电解加工的效率。
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公开(公告)号：CN111504635A
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN202010316612.7
申请日：2020-04-21
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G01M13/021 , G01M13/028 , G06K9/62 , G06K9/00 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 基于差分进化神经网络的行星齿轮故障诊断方法，属于旋转机械故障诊断方法领域。本发明包括如下步骤：S1、确定故障模式类型，通过传感器获取行星齿轮的振动信号；S2、采用经验小波变换方法分解所述振动信号；S3、利用时频域指标选择分解后的信号形成特征矩阵；S4、通过t-SNE特征降维方法对所述特征矩阵降维；S5、在概率神经网络的基础上，提出了基于差分进化优化的概率神经网络故障诊断模型，利用差分进化优化算法对概率神经网络中的光滑因子δ进行优化，选取最优的δ值，以提高故障诊断精度。本发明相比传统故障诊断方法具有更高的故障诊断精度。
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公开(公告)号：CN110807271A
公开(公告)日：2020-02-18
申请号：CN201911109736.1
申请日：2019-11-14
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明涉及一种基于SVD、EI和逐步消减法结合的高速列车轴箱加速度传感器布置方法；首先对高速列车轴承轴箱进行预应力模态分析，获取模态应变云图，确定分析所用模态阶数，提取模态振型矩阵；又通过以模态振型矩阵为输入，以TMAC矩阵为评判指标，使用SVD、EI和逐步消减法结合的方法分析出最优传感器布置方案；最后通过本发发明方法所得布置方案与传统TMAC的EI逐步削减法所得布置方案进行分析对比，验证本发明方法的优势；通过以上方式可以进行高速列车轴承轴箱加速度传感器的精确布置。
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公开(公告)号：CN110586446A
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201910919764.3
申请日：2019-09-26
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明公开了一种电解加工机床主轴用可调式振动装置，属于电解加工技术领域。该振动装置包括安装板和安装块，所述的安装板固定在机床主轴上，所述的安装块固定在活动板底部，所述的活动板与第一导向杆进行滑动配合，所述的第一导向杆固定在连接板底部，所述的活动板通过弹簧与连接板相连，所述的连接板与安装板相连；所述活动板的上方活动设置有推块，所述的推块与伸缩组件相连，所述的伸缩组件与往复机构相连。本发明通过往复机构可以带动推块进行往复升降运动，从而便于控制安装块进行上下振动。另外，本发明通过伸缩组件可以调节推块与活动板的间距，从而便于调节安装块的振动幅度。
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公开(公告)号：CN110044618A
公开(公告)日：2019-07-23
申请号：CN201910397234.7
申请日：2019-05-14
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明涉及测量工具技术领域，具体涉及一种多角度压力测量装置。两个外侧带有刻度的支架盘平行放置，连接固定在支架板上。支架盘内圈设有滑道，用螺栓螺母将筒盖与滑道连接。指针固定在在筒盖设有的孔内，贴着支架盘刻有角度的一侧。使用时将螺栓螺母拧松就可以使筒在支架盘上滑动，指针会指示角度，待确定好角度后拧紧螺栓螺母固定位置。筒盖通过螺纹与筒连接。筒内部有紧固螺栓，连接件和加压头。紧固螺栓通过螺纹与筒盖连接，其下部与连接件接触，连接件与压力传感器用螺栓连接，压力传感器下端紧压加压头。本发明不仅可以对滚动轴承各角度加压，还可以测量动态压力数据，应用范围广，简化了繁琐的测量过程，使用方便。
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