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[发明专利]一种单梁起重机-CN202310933814.X有效
发明人：何世民;刘嘉宁;颜立坤;张红坤;韩思思;安文静;唐文晓;李宵;成一帆;曹赛 -专利权人：河南正则起重机械有限公司;河南省特种设备检验技术研究院
申请日： 2023-07-27 - 公布日： 2023-10-17 - 主分类号： B66C11/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种单梁起重机，涉及起重机技术领域，包括横梁、电葫芦、吊绳、吊钩滑轮座和吊钩，还包括突出部、安装座、伸缩杆、U形绳卡，用于驱动两个伸缩杆移动的伸缩部，此煤炭防爆单梁起重机，通过U形绳卡上的缺口卡住重物上的吊绳，再通过伸缩杆往吊钩方向移动，使得U形绳卡能够拉紧吊绳，进而防止吊绳在吊钩上滑动，减少吊取重物时，造成重物晃动倾斜的现象；本发明通过设置升降杆、浮动座和铰链杆，吊绳穿过吊钩后，随着吊钩的上升，吊绳将朝下挤压升降杆，使得升降杆带动浮动座朝下移动，进而使得铰链杆能够拉动两个伸缩杆朝吊钩的方向移动，进而使得伸缩杆上的U形绳卡在吊钩吊取重物时，实现对吊绳的自动防滑。
一种起重机

[发明专利]一种基于改进无监督域自适应网络的故障诊断方法-CN202310548727.2在审
发明人：武杰;陈凯;马宇昊;马洪儒;卢振连;王飞;颜立坤;吴耀春;郭进喜 -专利权人：安阳工学院
申请日： 2023-05-16 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06F18/213 文献下载
摘要：本发明公开一种基于改进无监督域自适应网络的故障诊断方法，属于机械系统智能故障诊断领域，包括：从设备中获取原始振动信号并转化为频域数据，依据数据类型，将人工损伤轴承数据集作为源域数据，真实损伤轴承数据集作为目标域数据；构建深度多对抗域自适应神经网络模型，将人工损伤轴承数据和部分真实损伤轴承数据同时输入网络进行训练，通过特征提取器和域标签平滑的多域鉴别器的域对抗训练学习域不变特征；通过批核范数最小最大化增强源域数据的可迁移性和目标域数据的可鉴别性；将另一部分目标域数据输入训练好的多对抗域自适应网络，获得目标域数据的预测标签，实现人工损伤轴承向真实损伤轴承的迁移诊断。
一种基于改进监督自适应网络故障诊断方法

[发明专利]一种基于深度鉴别对抗域自适应轴承故障诊断方法-CN202310372200.9在审
发明人：武杰;陈凯;马宇昊;马洪儒;卢振连;王飞;颜立坤;吴耀春;郭进喜 -专利权人：安阳工学院
申请日： 2023-04-07 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06F18/10 文献下载
摘要：本发明公开一种基于深度鉴别对抗域自适应的轴承故障诊断方法，属于机械系统智能故障诊断领域，采用深度对抗域自适应神经网络对滚动轴承故障进行诊断，从设备中获取原始振动信号，对其进行快速傅里叶变换获取样本，划分为带标签的源域样本数据和无标签的目标域样本数据，将某一工况下的源域数据和另一工况下的目标域数据输入深度对抗域自适应神经中，通过特征提取器和域鉴别器的域对抗训练从故障数据中学习域不变特征，源域和目标域数据之间使用相关对齐，鉴别特征学习联合标签分类器，使特征具有类内紧凑型和类间可分离，本发明基于领域对抗自适应神经网络结构建立深度对抗域自适应模型，实现较高准确率和较好鲁棒性的变工况下滚动轴承故障识别。
一种基于深度鉴别对抗自适应轴承故障诊断方法