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]基于AR模型和字典学习的齿轮性能退化评估方法-CN202010593534.5有效
  • 张龙;黄婧;吴荣真;王良;宋成洋 - 华东交通大学
  • 2020-06-27 - 2022-05-20 - G06F30/27
  • 本发明公开了一种基于AR模型和字典学习的齿轮性能退化评估方法。首先,用自回归模型(AR)提取无故障样本和待测样本的特征,并使用无故障样本的AR模型系数构建过完备字典模型,然后将待测样本的AR模型系数作为特征向量输入字典模型中得到重构后的AR模型系数。最后由原始AR模型系数和重构AR模型系数分别构造自回归模型,并各自完成对待测信号的时序建模,将两自回归模型所得残差序列的均方根误差作为性能退化程度指标,同时设定自适应预警阈值,实验分析表明本文提出的性能退化方法得到的评估指标能实时监测齿轮的性能退化趋势并且可以及时的发现齿轮早期故障。
  • 基于ar模型字典学习齿轮性能退化评估方法
  • [发明专利]基于AR-MSET的滚动轴承的性能退化评估方法-CN202010516225.8在审
  • 张龙;吴荣真;黄婧;徐天鹏;宋成洋;王良 - 华东交通大学
  • 2020-06-09 - 2020-08-07 - G01M13/045
  • 本发明公开了一种基于基于AR‑MSET的滚动轴承的性能劣化评估方法。首先,用自回归时序模型(AR)提取滚动轴承正常运行状态下的振动信号特征,用无故障的AR模型系数构建多元状态估计(MSET)模型的历史记忆矩阵,将待测信号的AR系数作为观测向量输入MSET模型中,进行最优重构估计得到估计向量,将观测向量与估计向量分别代入待测信号的AR模型,得到各自的残差序列,得到观测向量与估计向量的残差序列均方根值之差(DR),同时设定自适应预警阈值,实验分析表明本文提出的性能退化方法得到的评估指标DR能实时监测滚动轴承的性能退化趋势且具有表征故障程度的能力,能较为及时的发现轴承早期故障点。
  • 基于armset滚动轴承性能退化评估方法
  • [实用新型]直立环绕式物流薄膜包装机-CN201620309937.1有效
  • 曾文健;熊海涛;宋成洋;刘祖彪;徐锐鹏;吕才龙;殷鑫 - 武汉职业技术学院
  • 2016-04-14 - 2016-08-24 - B65B11/04
  • 本实用新型公开一种直立环绕式物流薄膜包装机,其包括一缠绕基座;设置在所述缠绕基座上的旋转底盘,所述旋转底盘的中心轴与一驱动部件的输出轴动力连接;以及,设置在所述旋转底盘一侧的薄膜缠绕组件;所述薄膜缠绕组件包括一竖直设置在所述缠绕基座上的缠绕丝杆,所述缠绕丝杆与驱动部件的输出轴通过齿轮副动力连接;一端与所述缠绕丝杆螺纹配合、并能够相对丝杆做上下运动的薄膜套杆,薄膜转轴设置在所述薄膜套杆上。本实用新型所述直立环绕式物流薄膜包装机,不仅结构简单,成本低廉,且极大的提高了产品的包装效率,适于广泛应用。
  • 直立环绕物流薄膜装机

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