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[发明专利]一种机械设备振动连续增长的自动化检测方法-CN202011305243.8有效
发明人：胡翔;田秦;吕芳洲;夏立印 -专利权人：西安因联信息科技有限公司
申请日： 2020-11-18 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G01H17/00 文献下载
摘要：一种机械设备振动连续增长的自动化检测方法，包括以下步骤：步骤1，将设备振动监测当前时刻采集所得的振动信号波形数据进行特征提取；步骤2，振动基准更新和计算，将步骤1得到的特征值V和振动基准进行比较，判断振动基准是否更新；步骤3，根据振动基准值计算当前时刻采集数据的增长结果；步骤4，根据步骤3的计算结果，判断当前时刻采集数据是否连续增长。本发明自动的计算和更新设备振动参考基准，之后通过计算设备实时采集振动与参考基准的增长结果，判断该增长结果是否大于前一连续增长点对应的增长结果，实现设备振动连续增长的自动化检测。
一种机械设备振动连续增长自动化检测方法

[发明专利]一种针对机械压力机振动监测数据预处理方法-CN202011306654.9有效
发明人：胡翔;田秦;吕芳洲;夏立印 -专利权人：西安因联信息科技有限公司
申请日： 2020-11-18 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G01H17/00 文献下载
摘要：一种针对机械压力机振动监测数据预处理方法，包括以下步骤：步骤1，对机械压力机振动监测采集所得的振动信号进行预处理，清洗异常振动信号；步骤2，计算振动信号的局部峰值比；步骤3，根据步骤二中计算的局部峰值比是否大于设定的异常阈值，判断振动信号是否受到冲压影响。本发明针对机械压力机振动监测数据进行预处理，通过计算振动信号的局部峰值比特征，根据局部峰值比是否超过异常阈值以此判断振动信号是否为受冲压影响的异常信号。本发明方法计算过程简单高效、无需设定算法参数，保证了技术具有非常好的通用能力。
一种针对机械压力机振动监测数据预处理方法

[发明专利]一种基于多变量估计预测的机械设备故障智能预警方法-CN201910572423.3有效
发明人：胡翔;田秦;吕芳洲;夏立印 -专利权人：西安因联信息科技有限公司
申请日： 2019-06-28 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06Q10/20 文献下载
摘要：一种基于多变量估计预测的机械设备故障智能预警方法，包括以下步骤：步骤1，建模数据子集；步骤2，对建模数据子集预处理：步骤3，构建机械设备状态参数和工况参数的预测模型：步骤4，实测状态参数对应机械设备正常运行状态下的状态参数估计预测；步骤5，将状态参数的实测结果与预测结果相减得到状态参数的残差值，判断残差的绝对大小和增长趋势是否超过相应的阈值，进而检测设备的故障异常并实施报警；本发明基于多变量估计预测方法建立机械设备的智能预警模型，进而实现变工况机械设备故障的智能预警。相对于传统的机械设备故障预警方法，本发明具有预测精度高、预警准确度高、预警更及时的优点。
一种基于多变估计预测机械设备故障智能预警方法

[发明专利]一种停机振动数据清洗方法-CN201910796296.5有效
发明人：胡翔;吕芳洲;夏立印 -专利权人：西安因联信息科技有限公司
申请日： 2019-08-27 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G06F16/215 文献下载
摘要：本发明属于机械设备数据预处理领域，公开了一种停机振动数据清洗方法。该方法首先准备需要清洗停机的振动特征数据，其次计算振动数据的最大间隙比率，判断最大间隙比率是否超过设定标准，若超过则清洗满足条件的振动数据；若未超过则不进行停机数据清洗操作。本发明提出的停机数据清洗方法具有自动化清洗停机数据，无需人工干预的特点，同时该方法具有非常强的通用性，能解决不同振动信号类型、不同设备的停机数据清洗问题。本发明为机械设备状态监测大数据分析提供稳健可靠的预处理分析。通过本发明的应用，可实现机械设备振动停机数据准确清洗，为数据的后续利用提供了坚实的基础。
一种停机振动数据清洗方法

[发明专利]一种基于多维预警分析的机械设备健康状态评估方法-CN201910188743.9有效
发明人：田秦;胡翔;吕芳洲;夏立印 -专利权人：西安因联信息科技有限公司
申请日： 2019-03-13 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明属于机械设备状态监测领域，具体涉及一种基于多维预警分析的机械设备健康状态评估方法，包括以下步骤：步骤1：采集多种机械设备的不同类型的状态特征，按照状态特征对设备故障的反映程度对状态特征进行分类；步骤2：将步骤1的采集到的状态特征进行处理，获得多维预警分析结果；步骤3：结合步骤1得到的分类后的状态特征建立设备健康状态等级模型，将多维预警结果输入设备健康状态等级模型，获得每种机械设备的健康状态等级。本发明的预警技术的应用能够全面的检测设备早期异常状态，有助于工业现场更大程度的了解被监测设备的运行情况。
一种基于多维预警分析机械设备健康状态评估方法

[发明专利]一种基于数据模型的工业设备振动特征值趋势预测方法-CN201910812188.2有效
发明人：马骥;田秦;彭朋;胡翔;吕芳洲;夏立印 -专利权人：西安因联信息科技有限公司
申请日： 2019-08-30 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：一种基于数据模型的工业设备振动特征值趋势预测方法，包括以下步骤：步骤1，通过振动传感器，采集工业设备若干种数据类型信号的特征值；步骤2，观察训练数据的平稳性；步骤3，构成自回归滑动平均模型；步骤4，根据贝叶斯信息准则函数法来确定参数的个数；步骤5，检验最佳模型的预测误差序列的随机性；步骤6，模型验证；步骤7，模型预测。本发明通过振动传感器采集工业设备若干种数据类型信号的特征值作为参数，这种参数的获取途径简单，效率高，不存在过拟合或欠拟合的状态。
一种基于数据模型工业设备振动特征值趋势预测方法

[发明专利]一种转速和多路振动通道数据同步采集系统及采集方法-CN201911007694.0有效
发明人：范卫刚;寇立康;高峰;吕芳洲;夏立印 -专利权人：西安因联信息科技有限公司
申请日： 2019-10-22 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： G06F15/16 文献下载
摘要：一种转速和多路振动通道数据同步采集系统及采集方法，包括FPGA子模块、DSP子模块和ARM子模块；FPGA子模块、DSP子模块和ARM子模块依次连接；FPGA子模块用于多振动通道、转速的并行同步采集；DSP子模块，用于进行根据系统时钟计算每次采集时的键相时刻值；同时对振动数据尽心滤波处理；并根据转速的键相时刻值计算需要丢弃的振动数据点数；ARM子模块，用于接收经过DSP处理的振动和转速数据，并上传给上位机。通过引入计算每次转速脉冲的键相时刻值作为参考，确保振动波形采集的键相同步性；为后续工业现场设备的故障诊断提供了可靠的数据基础。
一种转速振动通道数据同步采集系统方法

[发明专利]一种多尺度自适应的机械设备趋势预警方法-CN201910428155.8有效
发明人：胡翔;田秦;彭朋;吕芳洲;夏立印 -专利权人：西安因联信息科技有限公司
申请日： 2019-05-22 - 公布日： 2022-05-17 - 主分类号： G01D21/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种多尺度自适应的机械设备趋势预警方法，选取一段截止当前采集点的历史数据；其次对选取的历史数据进行数据预处理；接下来将剩余历史数据切分，从设定的初始数据尾部往前不断增加设置的数据步长，并分别利用最小二乘拟合数据，得到拟合直线模型参数，根据拟合直线依次计算得到趋势增长率，并将所有增长率依次保存下来；最后通过自适应趋势判定算法提取出本次历史数据的最佳趋势对应增长率，以此增长率结果进行趋势报警，超过趋势报警阈值即报警。
一种尺度自适应机械设备趋势预警方法

[发明专利]一种机械设备振动报警信息推送方法-CN202010864912.9有效
发明人：胡翔;吕芳洲;夏立印 -专利权人：西安因联信息科技有限公司
申请日： 2020-08-25 - 公布日： 2022-04-26 - 主分类号： H04Q9/00 文献下载
摘要：一种机械设备振动报警信息推送方法，包括以下步骤：步骤1，采集振动信号，根据振动报警阈值判断机械设备振动是否需要报警；步骤2，判断步骤1得到的振动大小vib与前一触发报警并推送了的振动大小previb的关系，步骤3，判断振动vib对应采集时间戳ts与前一触发报警并推送了的振动大小previb对应的采集时间戳prets时间差是否大于等于设定的定时推送时间间隔阈值，进而判断是否需要将步骤一所触发的报警推送至报警接收者。本发明所提出的报警推送方法有效的提升了报警信息的聚焦度和关注度，有效解决了“报警风暴”问题。通过本发明的应用，可实现机械设备振动报警信息的有效提纯和过滤，推送更具关注和分析的报警数据，同时削减了报警推送量，有效提升报警准确性。
一种机械设备振动报警信息推送方法

[发明专利]一种基于无线传感器网络的同步采集方法-CN201910389118.0有效
发明人：寇立康;田秦;贺鹏;高峰;吕芳洲;夏立印 -专利权人：西安因联信息科技有限公司
申请日： 2019-05-10 - 公布日： 2022-04-05 - 主分类号： H04W4/38 文献下载
摘要：一种基于无线传感器网络的同步采集方法，包括以下步骤：步骤1，利用具有全网时间同步特性的无线传感器网络smartMeshIP，提供系统统一时间基础；步骤2，设计具有网络时间同步能力的无线节点硬件，作为实现同步采集方法的基础；该硬件包括主处理器和无线射频模块；主处理器和射频模块之间通过串口连接，基于串口实现主处理器和射频模块之间的信息交互；步骤3，利用主处理器内的RTC实现主处理器定时唤醒机制；步骤4，主处理器被唤醒后完成定时间隔精度校准、对时同步处理、启动同步采集动作并完成数据计算和采集数据上传。经过以上过程实现的基于无线的同步触发精度可达10微秒以内，已经非常接近有线系统的同步精度要求。
一种基于无线传感器网络同步采集方法

[发明专利]一种基于分时复用的无线传感器网络传输调度方法-CN201910428233.4有效
发明人：寇立康;贺鹏;高峰;吕芳洲;夏立印 -专利权人：西安因联信息科技有限公司
申请日： 2019-05-22 - 公布日： 2022-03-08 - 主分类号： H04W4/38 文献下载
摘要：一种基于分时复用的无线传感器网络传输调度方法，包括以下步骤：步骤1，配置无线网络传感器的分时参数，将每只传感器的分时参数下发给指定的传感器，并在传感器侧固存；步骤2，通过利用SmartMeshIP网络的时间同步机制，使网络中的所有传感器必须保持统一的时间基，构建无线传感器节点，以实现定时唤醒机制；步骤3，分时传输复用，经过步骤2的处理，无线网络中所有节点在相同时刻唤醒，实现分时复用，无线传感器网络中所有传感器节点的波形采集上传唤醒时刻将均匀分布在时间轴上。
一种基于分时无线传感器网络传输调度方法

[发明专利]一种基于工况信号触发的咬钢冲击数据滤除方法-CN202010144161.3有效
发明人：梁亮;田秦;吕芳洲;夏立印 -专利权人：西安因联信息科技有限公司
申请日： 2020-03-04 - 公布日： 2022-01-04 - 主分类号： B21B33/00 文献下载
摘要：一种基于工况信号触发的咬钢冲击数据的滤除方法，包括以下步骤：步骤1，选取生产线的实时工况数据；步骤2，配置工况判断参数的判断逻辑；步骤3，确定当前时刻轧机发生了咬钢事件；步骤4，进行振动数据和温度数据的采集；步骤5，进行数据和设备状态的展示。本发明提出的基于工况信号的滤除方法，对设备实际运行情况更具有针对性，从采集根源上避免了异常数据的来源，从而免除了生产过程中的咬钢冲击数据对设备预警带来的干扰，有效的降低了误报，使预警更加精准。同时，异常数据的过滤，也为设备故障的诊断过程筛选了有效的可用于诊断的数据，为后续的诊断提供了数据基础。
一种基于工况信号触发冲击数据方法

[发明专利]一种基于机器学习分类算法的机械设备故障诊断方法-CN201910427830.5有效
发明人：胡翔;彭朋;马骥;吕芳洲;夏立印 -专利权人：西安因联信息科技有限公司
申请日： 2019-05-22 - 公布日： 2021-07-16 - 主分类号： G01M7/02 文献下载
摘要：一种基于机器学习分类算法的机械设备故障诊断方法，包括以下步骤：步骤1，利用加速度传感器采集机械设备关键点的振动信号，并存储振动信号原始波形；步骤2，对步骤1采集得到的振动信号进行筛选判断；步骤3，对筛选后的振动信号进行预处理；步骤4，对步骤3中得到的加速度信号、速度信号、包络信号进行特征提取；步骤5，将步骤4所得的特征向量输入至故障分类模型中，模型输出设备对应的故障诊断结果。本发明基于机器学习分类算法建立机械设备的智能诊断模型，进而实现机械设备故障的智能诊断。
一种基于机器学习分类算法机械设备故障诊断方法

[发明专利]一种泵汽蚀状态自动识别方法-CN201910663074.6有效
发明人：彭朋;田秦;胡翔;吕芳洲;夏立印 -专利权人：西安因联信息科技有限公司
申请日： 2019-07-22 - 公布日： 2021-02-02 - 主分类号： F04D15/00 文献下载
摘要：一种泵汽蚀状态自动识别方法，包括以下步骤：步骤1，采集泵振动测点信号，同时收集泵的静态参数；步骤2，计算泵的叶片通过频率；步骤3，提取相应的汽蚀指标；步骤4，进行汽蚀状态自动识别。本发明基于振动频谱分析的泵汽蚀状态自动识别方法，实现在泵汽蚀发生时进行快速识别和诊断。该方法基于汽蚀故障机理结合振动频谱分析，实现了泵汽蚀的自动识别诊断。相较于传统的耳听、人工诊断分析等方法，减少了人工参与的同时很大程度的提高泵汽蚀故障的监测诊断效率。从而及时发现汽蚀故障，减少泵汽蚀带来的损失。
一种汽蚀状态自动识别方法

[发明专利]一种机械设备振动短时增长幅度的趋势预警方法-CN202010864915.2在审
发明人：胡翔;吕芳洲;夏立印 -专利权人：西安因联信息科技有限公司
申请日： 2020-08-25 - 公布日： 2020-12-01 - 主分类号： G08B21/18 文献下载
摘要：一种机械设备振动短时增长幅度的趋势预警方法，包括以下步骤：步骤1，选取设备固定时长内历史振动特征数据；步骤2，实时高点值判断；步骤3，对步骤2中判断为实时高点后，对数据单调性验证；步骤4，短时增幅计算；步骤5，判断deltaTrend的大小，进而输出不同类型的报警。本发明利用机械设备振动特征增长幅度进行趋势预警，相较于传统的基于报警门限的报警方式可提升报警的准确性，减少误报和漏报问题。
一种机械设备振动增长幅度趋势预警方法

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