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公开(公告)号：CN111060318A
公开(公告)日：2020-04-24
申请号：CN202010019989.6
申请日：2020-01-09
Applicant: 山东科技大学
IPC: G01M13/045 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度对抗迁移网络的轴承故障诊断方法，涉及旋转机械振动信号的故障诊断技术领域。该诊断方法首先获取轴承在不同工况下(不同转速、载荷)的振动频谱信号，以某一工况下有标签的数据为源域数据，其它工况下无标签的数据为目标域数据；然后建立基于生成对抗神经网络的深度对抗迁移模型进行数据训练，采用两个生成器作为源域与目标域的特征提取网络，Softmax交叉熵作为故障分类器，另外采用判别器为域判别网络，添加梯度反转层进行域判别训练；最后，采用剩余的目标域数据进行网络测试。本发明通过采用生成对抗神经网络的结构建立了深度对抗迁移模型，高效可靠的实现了不同工况下轴承的故障特征迁移学习和智能诊断。
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公开(公告)号：CN107939626B
公开(公告)日：2019-06-11
申请号：CN201711111474.3
申请日：2017-11-13
Applicant: 山东科技大学
Abstract: 本发明提出一种高精度医用溶液加压装置，包括内壳体和外壳体，内壳体与外壳体之间设置有多个柱塞缸，多个柱塞缸环绕内壳体间隔布置，柱塞缸中的活塞杆贯穿内壳体至内壳体的内部，内壳体的内部设置有偏心轮，偏心轮动力连接有驱动单元，内壳体的内壁铰接有传动板，内壳体的内壁经弹性件连接传动板，传动板的末端活动压合于偏心轮上，传动板上活动连接有沿传动板往复移动的传动块，传动块铰接活塞杆的末端。本发明的有益效果：降低了装置运行过程中的震动及噪音，减少了装置运行过程的软、硬冲击，提高了医用溶液的加压精度，降低了装置的机械损耗，提高了装置稳定性，延长了装置的使用寿命。
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公开(公告)号：CN105735191A
公开(公告)日：2016-07-06
申请号：CN201610218838.7
申请日：2016-04-08
Applicant: 山东科技大学
CPC classification number: E01H12/002 , E02B15/10 , E02B15/104
Abstract: 本发明公开了一种用于浒苔清理的机械装置，其包括左挡板、右挡板、弧形网板、刺辊和环形输送带。其中，上、下两个滚筒各自的中心轴线、刺辊的中心轴线位于同一个平面；弧形网板带有一缺口部，截面近似呈C字形；弧形网板罩在所述刺辊上，二者之间保留一定间距；在弧形网板缺口部的两个端面各自内侧之间、弧形网板的表面上，均匀开设有若干数量的条形孔；各条形通孔的位置和孔宽度，均分别与所述刺辊辊体上的各排刺的位置和宽度相匹配：当刺辊旋转时，各排刺与各条形通孔之间不产生干涉。本发明的机械装置与外部驳船或车辆配套使用，其结构简单、运行稳定、浒苔清理效率高、造价和运行成本低。
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公开(公告)号：CN103101101B
公开(公告)日：2014-09-17
申请号：CN201310024201.0
申请日：2013-01-23
Applicant: 山东科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于混沌振动的砌块成型激振器，包括箱体，所述箱体内部设置有两组结构完全相同且成平行对称设置的激振机构；所述激振机构包括偏心轴，所述偏心轴包括第一、第二、第三、第四、第五及第六偏心圆柱，所述第一、第二、第三、第四、第五及第六偏心圆柱成一体固连；所述第三、第五偏心圆柱的两侧分别安装有滚动轴承，所述滚动轴承的外侧套装有偏心转盘，所述滚动轴承与偏心转盘之间为过盈配合；所述第一偏心圆柱上装设有带轮，所述带轮由驱动电机通过传送带带动其旋转，所述两个带轮的转动方向相反。本发明能有效提高砌块的密实度，获得更好的成型质量。
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公开(公告)号：CN103411531B
公开(公告)日：2016-12-28
申请号：CN201310285510.3
申请日：2013-07-09
Applicant: 山东科技大学
IPC: G01B11/00
Abstract: 本发明属于体积动态测量技术领域，公开了基于激光扫描雷达的体积动态测量装置及测量方法。这种基于激光扫描雷达的体积动态测量装置，包括传送带，所述传送带的上方、左侧和右侧对应安装有第一激光扫描雷达、第二激光扫描雷达和第三激光扫描雷达，所述第一激光扫描雷达、第二激光扫描雷达和第三激光扫描雷达位于同一竖直平面内；所述第一激光扫描雷达垂直朝向传送带平面，所述第二激光扫描雷达和第三激光扫描雷达均水平朝向传送带平面；所述传送带的驱动电机的转轴上固定安装有增量式旋转编码器；所述第一激光扫描雷达、第二激光扫描雷达和第三激光扫描雷达均通过交换机电连接工控机，所述增量式旋转编码器通过数据采集卡电连接所述工控机。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117644779B
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202311683921.8
申请日：2023-12-09
Applicant: 山东科技大学 , 山东掘金再生资源有限公司
Abstract: 一种双电机独立驱动电动装载机，是新能源电动汽车技术在装载机产品上的应用、属于工程机械学科的铲土运输机械，包括整车控制器、同步位置传感器、速度传感器、驱动电机、变速箱，通过前、后桥双驱动电机独立驱动结构，采用变速箱的直接挡速比相同、前、后桥低速挡速比不同的技术方案，替代液力变扭器，提高效率40%以上；整车ECU控制系统控制换挡器发出换挡指令，实现变速箱低速挡的智能分时换档功能，获到了换挡冲击度小的效果，提高了换挡平顺性、舒适性；通过进行同步位置传感器、同步控制处理器信号的逻辑处理，实现了前桥驱动轮与后桥驱动轮同步功能，前、后桥不同档位组合形成多种行驶速度的的全时四驱模式，解决了装载机前驱动轮滑转现象。
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公开(公告)号：CN116253235A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202310490839.7
申请日：2023-05-05
Applicant: 山东科技大学 , 山东掘金再生资源有限公司
Abstract: 一种电磁吸附式节能型金属物料再生利用设施，涉及金属物料再生利用领域。包括电磁吸盘、摇控接收器、摇控发射器、吸盘抓手、抓手电机、锁紧电磁铁，通过操作手持摇控发射器，实现电磁吸盘吸附金属物料，电磁吸盘他们向上移动，实现吸盘抓手抓抱功能，实现电源开关动断，电磁吸盘断电，掌形根部安装锁紧电磁铁，确保抓抱功能安全、可靠，控制实现电磁吸盘的上下、左右、前进、后退移动，达到了节约能源、确保安全、提高效率的功能。
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公开(公告)号：CN107939626A
公开(公告)日：2018-04-20
申请号：CN201711111474.3
申请日：2017-11-13
Applicant: 山东科技大学
CPC classification number: F04B1/0536 , F04B1/0404 , F04B17/03
Abstract: 本发明提出一种高精度医用溶液加压装置，包括内壳体和外壳体，内壳体与外壳体之间设置有多个柱塞缸，多个柱塞缸环绕内壳体间隔布置，柱塞缸中的活塞杆贯穿内壳体至内壳体的内部，内壳体的内部设置有偏心轮，偏心轮动力连接有驱动单元，内壳体的内壁铰接有传动板，内壳体的内壁经弹性件连接传动板，传动板的末端活动压合于偏心轮上，传动板上活动连接有沿传动板往复移动的传动块，传动块铰接活塞杆的末端。本发明的有益效果：降低了装置运行过程中的震动及噪音，减少了装置运行过程的软、硬冲击，提高了医用溶液的加压精度，降低了装置的机械损耗，提高了装置稳定性，延长了装置的使用寿命。
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公开(公告)号：CN117644779A
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202311683921.8
申请日：2023-12-09
Applicant: 山东科技大学 , 山东掘金再生资源有限公司
Abstract: 一种双电机独立驱动电动装载机，是新能源电动汽车技术在装载机产品上的应用、属于工程机械学科的铲土运输机械，包括整车控制器、同步位置传感器、速度传感器、驱动电机、变速箱，通过前、后桥双驱动电机独立驱动结构，采用变速箱的直接挡速比相同、前、后桥低速挡速比不同的技术方案，替代液力变扭器，提高效率40%以上；整车ECU控制系统控制换挡器发出换挡指令，实现变速箱低速挡的智能分时换档功能，获到了换挡冲击度小的效果，提高了换挡平顺性、舒适性；通过进行同步位置传感器、同步控制处理器信号的逻辑处理，实现了前桥驱动轮与后桥驱动轮同步功能，前、后桥不同档位组合形成多种行驶速度的的全时四驱模式，解决了装载机前驱动轮滑转现象。
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公开(公告)号：CN111060318B
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN202010019989.6
申请日：2020-01-09
Applicant: 山东科技大学
IPC: G01M13/045 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度对抗迁移网络的轴承故障诊断方法，涉及旋转机械振动信号的故障诊断技术领域。该诊断方法首先获取轴承在不同工况下(不同转速、载荷)的振动频谱信号，以某一工况下有标签的数据为源域数据，其它工况下无标签的数据为目标域数据；然后建立基于生成对抗神经网络的深度对抗迁移模型进行数据训练，采用两个生成器作为源域与目标域的特征提取网络，Softmax交叉熵作为故障分类器，另外采用判别器为域判别网络，添加梯度反转层进行域判别训练；最后，采用剩余的目标域数据进行网络测试。本发明通过采用生成对抗神经网络的结构建立了深度对抗迁移模型，高效可靠的实现了不同工况下轴承的故障特征迁移学习和智能诊断。
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