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一种列车的声振协同诊断方法、系统、装置及介质 CN202311330499.8 2024-01-02 本发明公开了一种列车的声振协同诊断方法、系统、装置及介质，适用于轨道交通车辆技术领域。通过采集客室声音数据评估车内总噪声级，用来评价对乘客乘坐体验的影响。通过客室噪声与轮轨振动噪声的关联，计算轮轨振动噪声对车内噪声的贡献，确认引起车内噪声偏大的原因，为列车维护、运营管理提供有效数据支撑。结合样本公里标数据，调用声振协同诊断模型，确定客室噪声偏大的具体线路位置、引起客室噪声偏大的因素及其贡献率；由于因变量和自变量的关联分析，将倍频程特征量根据倍频程处理进行的分频，进一步还能确认引起客室噪声偏大的轮轨噪声频段、轮轨振动频段及其贡献率，通过声振协同诊断，可以实现复现乘客在车厢中的真实噪声体现。 专利权的授权
一种螺栓松动角度传感器 CN202311293579.0 - 本申请公开了一种螺栓松动角度传感器，用于监测螺杆与螺母之间的相对松动情况，所述螺栓松动角度传感包括螺杆固连组件和螺母固连组件；所述螺杆固连组件用于固定于螺杆上，包括底座和双极磁铁，双极磁铁固定于底座上；所述螺母固连组件用于固定于螺母上，包括壳体和监测模块，监测模块固定于壳体，用于监测双极磁铁的磁场方向变化，以通过监测双极磁铁的磁场方向变化来监测螺杆固连组件和螺母固连组件之间的松动角度。相对于现有技术，本发明螺栓松动角度传感器，通过利用监测模块监测双极磁铁的磁场方向变化来监测螺杆固连组件和螺母固连组件之间的松动角度，测试精度高，安装简单，维护便捷，能有效降低成本，可迅速定位松动螺栓位置。 实质审查
一种机械设备健康状态评估方法及系统 CN202311108348.8 - 本发明所提供的机械设备健康状态评估方法及系统，方法是通过获取机械设备的状态数据和专家知识库数据；结合状态数据和专家知识库数据，创建健康状态评价集、退化指标集和指标因素集；通过第一预设规则，获取退化指标集中每个退化指标的重要度权重系数以及指标因素集中每个指标因素的重要度权重系数；通过健康状态评价集、指标因素集和专家知识库数据以及第二预设规则，计算在每种健康状态下每个指标因素的劣化贡献度，结合退化指标和指标因素的重要度权重系数，得到最终的劣化贡献度后，确认机械设备的健康状态，并给出维修建议；该方法在降低了对原始数据的依赖性的同时，能有效提升健康评估的准确性。该系统具有相同的有益效果。 实质审查
一种训练样本生成方法及故障诊断方法、装置和电子设备 CN202310872668.4 - 本发明公开了一种训练样本生成方法及故障诊断方法、装置和电子设备，应用于机器学习技术领域，包括：确定目标域；目标域为需要增加训练样本的领域；根据目标域获取不同领域的源域数据；不同领域为故障样本数量大于目标域中故障样本数量的领域；利用统一工况神经网络模型对不同领域的源域数据进行统一化处理，得到统一工况源域数据；其中，统一工况神经网络模型为利用不同领域的源域样本数据进行训练得到的神经网络模型。可见，和当前仅仅可以获取极少量的目标域样本数据对模型进行训练相比，本发明通过对其他领域的大样本数据进行处理，将不同工况样本进行统一工况处理，去除工况影响，进而增加了训练样本的数量，解决领域内工况复杂的技术问题。 实质审查
一种航空发动机叶片监测方法、装置、设备、存储介质 CN202310847699.4 2023-10-13 本申请公开了一种航空发动机叶片监测方法、装置、设备、存储介质，涉及航空发动机技术领域，包括：采集包含航空发动机叶片内容的复杂振动信号、叶片的级数、每级的叶片数、叶片所在轴的转频的叶片信息；将叶片信息输入至分级叶片信号提取模型，以便分级叶片信号提取模型对叶片信息进行目标级的叶片信息提取，以输出对应目标级的叶片信号；基于叶片信号进行叶片间距提取，以获取目标级的航空发动机叶片的叶片间距，基于叶片间距与预设间距阈值的大小关系判断对应的航空发动机叶片是否存在故障。通过振动加速度传感器获取航空发动机叶片的复杂振动信号，且通过自动提取目标级的叶片振动信号，对该叶片振动信号进行叶片间距识别，方便叶片故障定位。 专利权的授权
一种机械设备的寿命预测方法、装置、设备、存储介质 CN202310847792.5 - 本申请公开了一种机械设备的寿命预测方法、装置、设备、存储介质，涉及设备故障技术领域，包括：对目标机械设备的机械设备数据进行特征提取，获取与各个部件对应的数据特征信息；提取各个部件的第一预测特征向量、目标机械设备的第二预测特征向量；通过融合得到各个部件的第一动态寿命损失向量和目标机械设备的第二动态寿命损失向量；根据第一动态寿命损失向量预测的第一动态寿命损失值、第二动态寿命损失向量预测的第二动态寿命损失值、历史寿命损失值计算目标机械设备的当前剩余寿命。通过结合历史数据实时预测当前的目标机械设备的剩余寿命，能够在目标机械设备突发故障的模式下精准预测，提升机械设备剩余寿命预测的准确性。 实质审查
一种风电机组塔筒倾覆运维方法、装置及系统 CN202310749231.1 - 本发明公开了一种风电机组塔筒倾覆运维方法、装置及系统，方法包括如下步骤：采集塔筒倾覆的关键参数和常规参数；获取所述关键参数的关键参数特征值；在所述关键参数特征值超出预设安全阈值时，根据所述关键参数特征值和所述常规参数，进行综合决策获取诊断结论信息及风机控制建议；根据所述关键参数特征值、所述常规参数、所述诊断结论信息和所述风机控制建议，对风电机组塔筒进行健康度评估并给出运维建议。该方法逻辑清晰，安全、有效、可靠且操作简便，能对塔筒的健康度进行评估并给出运维建议以规避风机塔筒倾覆风险。该装置及系统具有相同的有益效果。 实质审查
基于曲线拟合的设备寿命预测方法、装置、设备及介质 CN202310679202.2 - 本申请公开了设备寿命预测技术领域内的一种基于曲线拟合的设备寿命预测方法、装置、设备及介质。本申请以曲线拟合方法构建目标模型，该模型在预测本次状态指数时，以设备的实际运行数据、设备当前的健康状态、设备的状态指数参照值为输入，使预测得到的本次状态指数既参照了设备以往状态，还参照了设备实际运行量和当前状态，提升了状态指数的预测准确性；在本次状态指数无需校正的情况下，目标模型进一步参照本次状态指数和设备的本次状态等级预测得到设备的本次剩余运行量，由此得到的剩余运行量预测值更为准确。相应地，本申请提供的一种基于曲线拟合的设备寿命预测装置、设备及可读存储介质，也同样具有上述技术效果。 实质审查
一种传动系统的定点疲劳计算方法及系统 CN202310670988.1 - 本申请提供一种传动系统的定点疲劳计算方法及系统，所述方法包括：获取传动系统的设计参数文件；根据所述设计参数文件，建立所述传动系统的计算模型；根据所述设计参数文件，读取所述传动系统的目标参数；根据所述目标参数和所述计算模型，计算所述传动系统的定点疲劳，得到定点疲劳计算结果。本申请能够有效、快速和准确的计算传动系统的定点疲劳情况，进一步提高传动系统的安全性。 实质审查
一种测点位置确定方法、系统、电子设备及存储介质 CN202310612454.3 - 本发明公开了一种测点位置确定方法、系统、电子设备及存储介质，涉及检测领域，通过结构模型数据确定待测对象的离散化网络模型，从而对待测对象的结构进行模拟，然后通过模态分析确定待测对象的振动特性，再通过预设激励源对待测对象的故障信号进行模拟，并根据得到的冲击响应数据选择可以有效反映故障情况的目标网格节点，从而确定测点位置，便于后续对待测对象进行故障诊断和分析；整个过程采用仿真模拟的方法实现，易于实现，安全性高，准确度高，使用方便，通过预设激励源模拟故障信号的方法可实现性高，局限性小，所选择的测点位置能够有效地监测到对应的故障信息，可以节约大量的试验成本，提高航空发动机的安全性和可靠性。 实质审查