专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种基于极差的自适应阈值方法及系统-CN201811243786.4有效
  • 李杨;于林明;葛红红;古乐 - 哈工大机器人(山东)智能装备研究院
  • 2018-10-24 - 2021-07-20 - G06F11/34
  • 本发明公开了一种基于极差的自适应阈值系统,提取了滚珠丝杠副的振动信号后,经过一系列操作后得到其特征值矩阵,利用现有的健康评估的方法得到样本的健康值,每得到一个新的健康值,就更新一次置信区间,极大地提升了阈值设定方法的自适应特性;然后判断新的样本是否在置信区间内,对于不在置信区间的样本,触发诊断机制,排除异常值的影响,该阈值方法从健康评估的初期就实时更新置信区间,每加入新的样本,都会利用新区间进行阈值判断,与传统的判别方法相比,极大地提高了算法的灵活性。另外,新加入了异常值的诊断,克服了异常值造成的提前报警的错误,从而提高了算法的精度。
  • 一种基于极差自适应阈值方法系统
  • [发明专利]一种基于PCA-T2-CN201811241640.6有效
  • 李杨;侯朋;葛红红;古乐 - 哈工大机器人(山东)智能装备研究院
  • 2018-10-24 - 2021-04-20 - G06Q10/06
  • 一种基于PCA‑T2的滚珠丝杠副健康评估方法,涉及滚珠丝杠副健康评估技术。上述方法在得到滚珠丝杠副系统的振动信号之后,选择滚珠丝杠副系统多个部位丝杠原始振动信号进行特征提取、特征选择,然后结合主成分分析方法对提取的特征值矩阵进行降维,得到累计贡献率达到90%以上的前n个主成分,其次利用构建的霍特林统计量计算出每个新加入的样本的健康值,实时显示设备的健康状态,最后使用自适应阈值算法获取报警阈值线,为设备的健康状态变化提供预警功能并定位故障位置。该方法能够时提供预警并且定位故障位置;在训练阶段不需要失效数据,对数据的要求较为宽松;用于模型训练的数据为同一运行时间下提取的数据,符合实际情况。
  • 一种基于pcabasesup
  • [发明专利]一种基于K均值的滚珠丝杠副状态监测方法-CN201811241646.3有效
  • 于林明;李杨;单鹏飞;葛红红 - 哈工大机器人(山东)智能装备研究院
  • 2018-10-24 - 2020-05-01 - G01M13/028
  • 一种基于K均值的滚珠丝杠副状态监测方法属于丝杠监测领域;包括采集滚珠丝杠副的原始振动信号;根据振动信号进行特征提取和特征选择;对所述特征值进行标准化;利用已有的全生命周期的丝杠历史数据进行K均值训练,模拟出的聚类中心M作为状态监测的初始凝聚点;每加入一个新样本xk,与前k‑1个样本存入Xk中,分别计算Xk与M中的每个凝聚点的距离,找出距离最小的凝聚点及其标签,将该样本归到此标签类中;更新凝聚点M,即类内点的平均值;画出每个样本所在类的标签,并用不同颜色区别不同状态,直到设备发生故障无法提取数据;本发明将分类标签作为状态监测的结果,不同的标签表示不同的健康状态,本发明克服了原始方法的数据依赖性的技术问题。
  • 一种基于均值滚珠丝杠副状态监测方法

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