恭喜山东大学马赛获国家专利权
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龙图腾网恭喜山东大学申请的专利一种机床轴承故障特征提取方法、系统、存储介质及设备获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN119903330B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202510376823.2,技术领域涉及:G06F18/2131;该发明授权一种机床轴承故障特征提取方法、系统、存储介质及设备是由马赛;王政;朱鹏;徐晟博;朱洪涛;邹斌;姚鹏;刘玥设计研发完成,并于2025-03-28向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种机床轴承故障特征提取方法、系统、存储介质及设备在说明书摘要公布了:本发明属于旋转机械故障诊断技术领域,提供了一种机床轴承故障特征提取方法、系统、存储介质及设备,本发明针对机床轴承的振动信号的故障冲击成分、谐波成分和模态成分,分别建立字典;基于原始的振动信号和所构建的各个字典,建立物理信息多字典稀疏分解框架,求解所述物理信息多字典稀疏分解框架,直至收敛到全局最优解;根据求解结果,去除振动信号中的模态成分和谐波成分,提取故障冲击成分,以用于故障诊断。本发明解决了现有方法中特征提取准确率不高,干扰较多的问题,能够有效提取故障冲击成分,分离模态和谐波成分,并抑制噪声,从而提高故障诊断的准确性和可靠性。
本发明授权一种机床轴承故障特征提取方法、系统、存储介质及设备在权利要求书中公布了:1.一种机床轴承故障特征提取方法,其特征是,包括以下步骤: 获取机床轴承的振动信号; 利用故障冲击的物理特性,建立广义双脉冲响应小波字典,用于表示振动信号中的故障冲击成分,利用离散傅里叶变换构建谐波字典,用于表示振动信号中的谐波成分;使用基于倒谱的随机子空间方法进行工作模态分析,得到模态参数,进而构建模态字典,用于表示振动信号中的模态成分; 基于原始的振动信号和所构建的各个字典,并引入加权L1范数,建立物理信息多字典稀疏分解框架,求解所述物理信息多字典稀疏分解框架,直至收敛到全局最优解; 根据物理信息多字典稀疏分解框架的求解结果,去除振动信号中的模态成分和谐波成分,提取故障冲击成分,以用于故障诊断; 建立广义双脉冲响应小波字典的过程包括:建立广义双脉冲响应小波的时域表达式,对其中的剥落区的大小进行参数化,通过脉冲持续时间确定剥落区的大小,并将其引入到双脉冲响应小波字典的构建中; 广义双脉冲响应小波字典构建为: ; 其中,剥落区中出现的脉冲为,表示卷积操作,为表示脉冲出现的初始时间,广义双脉冲响应小波的时域表达式为: ; 其中,A i是振幅参数,i=1,2,3,4,、和分别为阻尼比、无阻尼固有频率和有阻尼固有频率,是两次脉冲的间隔时间,且,是轴承的内径,是旋转频率,是剥落区的直径。
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