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[发明专利]基于MFCC语音特征提取与机器学习的电机故障诊断方法-CN202211672733.0在审
发明人：杨磊;王镜淇;李亮;雷成;李峥;和丹;郭莉侠;王亚东;许列琦;高帆;于轩;胡明 -专利权人：江苏核电有限公司;苏州微著设备诊断技术有限公司
申请日： 2022-12-26 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G10L17/26 文献下载
摘要：本发明属于电机故障检测技术领域，具体涉及一种基于MFCC语音特征提取与机器学习的电机故障诊断方法。本发明包括以下步骤：S1：设定采样频率；S2：对采样成功的音频进行预加重处理；S3：对加重后的信号进行分帧处理；S4：对于分帧后的信号进行加窗处理；S5：通过傅里叶变换对加窗后的信号进行处理，计算其MFCC特征向量；S6：以采样点为单位进行样本的划分；S7：对S6样本中的MFCC特征向量进行分类，计算第一组特征向量与其他特征向量的切比雪夫距离；S8：对S6中计算的切比雪夫距离特征进行PCA降维；S9：将S8中降维后的数据输入BP神经网络模型进行训练。本发明针对不同的电机故障类型有较高的识别率，且在诊断过程无需人员参与，降低了人力成本。
基于 mfcc 语音特征提取机器学习电机故障诊断方法

[发明专利]一种变速器变转速工况下声品质主客观评价方法-CN202110609285.9有效
发明人：王琇峰;杜磊磊;罗堃;区瑞坚;郭美娜;王继承 -专利权人：西安交通大学;苏州微著设备诊断技术有限公司
申请日： 2021-06-01 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F30/17 文献下载
摘要：一种变速器变转速工况下声品质主客观评价方法，先采集变速器变转速工况下的噪声和转速信号，对噪声信号进行滑窗截取生成预备听音样本集，对样本进行声品质心理声学指标计算，并聚类分析；再根据聚类分析结果组成听音样本集，增加专家人工挑选样本，组成正式听音样本组；再进行评价人员分组，赋有组别权重，专家选取评价词；然后对正式听音样本组主观评价，对评价数据进行统计学检验并附加权重，进行统计学分析得出主观评价标签；再建立变速器声品质主客观评价模型，对模型精度进行验证；本发明声音样本选择无疏漏，听音样本量最小化且反映声品质属性差异最大化，主观评价结果符合统计学规律，客观评价反映声品质特性更加准确。
一种变速器转速工况品质主客观评价方法

[发明专利]一种基于人工耳蜗CIS算法和卷积神经网络的异音检测方法-CN202211095757.4在审
发明人：王琇峰;罗堃;区瑞坚;郭美娜 -专利权人：西安交通大学;苏州微著设备诊断技术有限公司
申请日： 2022-09-06 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G10L25/51 文献下载
摘要：一种基于人工耳蜗CIS算法和一维卷积神经网络的异音检测方法，当需要对某种设备进行检测分类时，首先获取正常和不同故障设备的音频信号，构建音频数据集；将音频信号进行人工耳蜗CIS算法输出电脉冲信号，将电脉冲信号展为一维数据作为一维卷积神经网络的输入，构建神经网络模型并训练优化模型，得到最终网络模型，将待检测的设备音频信号输入最终网络模型内，得到异音诊断分类结果；本发明能够识别设备异音故障并识别类型，可有效替代传统人工听音检测识别方法。
一种基于人工耳蜗 cis 算法卷积神经网络检测方法

[外观设计]无线声振温传感器-CN202230494786.2有效
发明人：王琇峰;区瑞坚;王俊杰 -专利权人： 苏州微著设备诊断技术有限公司
申请日： 2022-07-29 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： 10-05 文献下载
摘要：1.本外观设计产品的名称：无线声振温传感器。2.本外观设计产品的用途：用于旋转类设备的振动异音检测。3.本外观设计产品的设计要点：在于形状。4.最能表明设计要点的图片或照片：立体图1。
无线声振温传感器

[发明专利]一种基于实测温度信息的旋转设备热变形有限元求解方法-CN202211085504.9在审
发明人：王琇峰;王继承;郭美娜;殷东升 -专利权人：西安交通大学;苏州微著设备诊断技术有限公司
申请日： 2022-09-06 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G06F30/23 文献下载
摘要：一种基于实测温度信息的旋转设备热变形有限元求解方法，通过构建旋转设备有限元模型，以热源处温度载荷作为输入，实时调整旋转设备部件间接触面导热系数，用多点实测温度值与模拟值进行优化检验，计算出旋转设备全固体模型的温度场；最后将计算的温度场施加在旋转设备模型求解其热变形；本发明解决现有的对旋转设备模型施加对流换热边界计算复杂，进而导致旋转设备热变形计算效率低的问题，在保证计算精度的前提下，有效利用工业现场实测温度数据，大幅提高计算旋转设备温度场及热变形效率。
一种基于实测温度信息旋转设备变形有限元求解方法

[发明专利]基于1DCNN-TSA-GRU的传送带滚筒故障识别方法和系统-CN202211159859.8在审
发明人：于新国;周思远;王招平;王琇峰;苗要党;刘春阳;林森;王天成;魏豪;于超;栾文轩 -专利权人：烟台港股份有限公司矿石码头分公司;苏州微著设备诊断技术有限公司;焦作科瑞森重装股份有限公司
申请日： 2022-09-22 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于1DCNN‑TSA‑GRU的传送带滚筒故障识别方法和系统，包括：对传送带滚筒原始测试振动信号采取滑移窗分割方法进行样本数据增强，得到样本数据集；对样本数据集进行频带能量特征系数提取，得到特征样本数据集；通过将一维卷积神经网络与时间自注意力机制相结合，进一步提取特征样本数据集的空间特征，并对特征自适应分配权重系数，采用双向门控循环单元提取时间特征，构建1DCNN‑TSA‑GRU模型；基于特征样本数据集对1DCNN‑TSA‑GRU模型进行训练，得到传送带滚筒故障识别模型；基于传送带滚筒故障识别模型，对传送带滚筒进行故障识别。本发明缓解了现有技术中存在的无法有效识别滚筒裂纹与轴承故障的技术问题。
基于 dcnn tsa gru 传送带滚筒故障识别方法系统

[发明专利]基于包络谱形态拟合的滚动轴承故障特征自动提取方法-CN202110607162.1有效
发明人：王琇峰;吴任穷;许书庆;牛柱强;赵冬冬;卢祺 -专利权人：西安交通大学;苏州微著设备诊断技术有限公司
申请日： 2021-06-01 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：一种基于包络谱形态拟合的滚动轴承故障特征自动提取方法，先利用振动加速度传感器获得滚动轴承的故障振动信号；再选用AR自回归模型与Morlet小波变换对采集到的故障振动信号进行预处理；然后对故障振动信号作包络谱分析；再通过提取的频率判断滚动轴承故障类型；然后构建拟合曲线，计算拟合曲线与预处理后的包络谱的互相关值；再选取步长，增大拟合曲线的周期，并重复遍历拟合曲线周期取值范围内的有效取值；最后计算最大互相关值对应的故障特征频率，该频率即为自动提取的滚动轴承故障特征频率；本发明实现滚动轴承内圈及滚动体故障特征频率参数的自动提取，提高轴承故障诊断技术的智能化水平。
基于包络形态拟合滚动轴承故障特征自动提取方法

[发明专利]一种基于异音信息的调门消音器裂纹在线检测方法-CN202210897390.1在审
发明人：王琇峰;袁文文;郭美娜;殷东升;田龙 -专利权人：西安交通大学;苏州微著设备诊断技术有限公司
申请日： 2022-07-28 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G01M3/24 文献下载
摘要：一种基于异音信息的调门消音器裂纹在线检测方法，先通过采集调门阀杆处的振动加速度信号，并根据采集得到的振动加速度信号，计算调门谐波噪声比，当其大于3.5时，说明该调门存在啸叫异音，推测调门内消音器有裂纹现象；对振动加速度信号进行频域分析，识别出频谱图中明显的基频及谐波成分，对调门内部的消音器采用有限元分析软件进行结构模态仿真分析，计算得到消音器的前n阶固有频率；根据已经计算得到的消音器结构固有频率和现场采集得到的基频，计算两者相对误差，当误差小于等于10％时，说明调门内的消音器发生了结构共振，并存在裂纹现象；本发明无需进行停机拆卸，大大缩减了检测成本。
一种基于音信调门消音器裂纹在线检测方法

[发明专利]基于模态重构与装袋模型的行星齿轮箱健康监测方法-CN202210453399.3在审
发明人：祝丽莉;孟晋;郭美娜;区瑞坚;张福海;黄元媛;于丽红;牛培宇;田斌 -专利权人： 苏州微著设备诊断技术有限公司;核电运行研究（上海）有限公司
申请日： 2022-04-27 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：一种基于模态重构与装袋模型的行星齿轮箱故障诊断方法，首先利用三相加速度传感器采集行星齿轮箱x、y、z三个方向振动信号；然后通过变分模态分解(VMD)对振动信号进行处理得到分解后的本征模态分量，以削弱噪声对振动信号的干扰；随后通过各阶本征模态分量的频率方差对其进行重构，并进行能量指标提取；最后，通过Bagging Tree的集成算法进行模型训练，得到识别行星齿轮箱状态的有效模型；本发明可以在不同服役工况下实现行星齿轮箱的健康监测。
基于模态重构装袋模型行星齿轮箱健康监测方法

[发明专利]基于振动能量梯度分解的旋转设备状态监测指标提取方法-CN202110610976.0有效
发明人：王琇峰;李睿;郭美娜;区瑞坚;倪泽行 -专利权人：西安交通大学;苏州微著设备诊断技术有限公司
申请日： 2021-06-01 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G01M13/045 文献下载
摘要：一种基于振动能量梯度分解的旋转设备状态监测指标提取方法，先采集旋转设备平稳运行期若干组振动监测数据，基于不同能量梯度将检测数据分解为若干级子信号，根据各级子信号特征能量序列归一化前后的比值计算对应的能量缩放系数；接着采集旋转设备实时振动监测数据，基于不同能量梯度将监测数据分解为若干级子信号，根据每级子信号对应的能量缩放系数对子信号部件特征能量进行缩放；最后以各级子信号部件特征频率的相关峭度比作为权重，将同一组实时振动监测数据对应的子信号进行加权融合，将融合后的特征能量作为旋转设备运行状态监测指标；本发明兼顾计算效率和可靠性，实现旋转设备运行状态监测。
基于振动能量梯度分解旋转设备状态监测指标提取方法

[实用新型]一种结构噪声传感器-CN202220518666.6有效
发明人：王琇峰;区瑞坚;王俊杰 -专利权人： 苏州微著设备诊断技术有限公司
申请日： 2022-03-09 - 公布日： 2022-07-01 - 主分类号： G01H17/00 文献下载
摘要：本实用新型属于振动传感器领域，公开了一种结构噪声传感器，包括前端外壳、后端外壳以及采集卡连接器；前端外壳一端为连接部，连接部伸入后端外壳内部且与后端外壳气密连接，前端外壳与后端外壳内部形成气密的结构气腔；连接部的端面压紧后端外壳内部组装的集成主板，集成主板远离前端外壳的一侧上设置MEMS麦克风芯片，集成主板上开设朝向MEMS麦克风芯片的气孔；后端外壳上设置采集卡连接器安装孔，采集卡连接器与采集卡连接器安装孔气密连接，采集卡连接器一端通过采集卡连接器安装孔伸入后端外壳内部且与MEMS麦克风芯片通讯连接。采用振动源引起空气振动，通过MEMS麦克风芯片检测出空气振动，结构简单，零部件少，易加工，成本低，易于批量化。
一种结构噪声传感器

[发明专利]一种基于时频特征分离的滚动轴承退化指标提取方法-CN202110839168.1有效
发明人：王琇峰;唐国运;区瑞坚;郭美娜 -专利权人：西安交通大学;苏州微著设备诊断技术有限公司
申请日： 2021-07-23 - 公布日： 2022-06-07 - 主分类号： G01M13/045 文献下载
摘要：一种基于时频特征分离的滚动轴承退化指标提取方法，首先对轴承原始信号计算其时频谱；其次，通过对时频矩阵中同一时刻极大值点和同一频率极大值点个数的确定，结合时频矩阵行累积结果确定谐波分布位置和范围，保留谐波分布区域，滤除其它区域，将处理后的时频矩阵逆短时傅里叶变换至时域以实现谐波成分的提取；从原始信号中减去谐波成分后，再阈值降噪进行故障冲击成分的提取，最后对提取的故障冲击成分计算其相对均方根值作为滚动轴承退化指标；本发明基于时频特征预先滤除时频谱中突出的谐波成分以增强故障冲击成分，避免了阈值降噪提取冲击成分时产生严重失真，对提取的故障冲击成分计算滚动轴承退化指标，该指标可有效表征轴承退化过程。
一种基于特征分离滚动轴承退化指标提取方法

[发明专利]一种基于相对均方根值的压裂泵泵阀故障诊断方法-CN202110839155.4有效
发明人：王琇峰;徐波;区瑞坚 -专利权人：西安交通大学;苏州微著设备诊断技术有限公司
申请日： 2021-07-23 - 公布日： 2022-06-07 - 主分类号： E21B43/26 文献下载
摘要：一种基于相对均方根值的压裂泵泵阀故障诊断方法，基于现场采集的压裂泵振动信号及泵曲轴处键相信号，构造基准函数与振动信号进行互相关获取相位信息，根据相位信息构造两个权值函数分别对振动信号进行加权处理，得到两组加权后振动信号，并计算两组加权后振动信号的均方根值(RMS)比值，得到相对均方根特征值(RRMS)，最后结合相位信息与压裂泵各泵缸工作顺序定位故障缸；本发明能够有效的实现压裂泵的泵阀故障诊断，并实现故障泵阀的定位，为现场压裂作业及泵阀维修提供有效技术支持。
一种基于相对方根压裂泵泵阀故障诊断方法

[发明专利]一种滚动轴承的冲击特征提取方法及装置-CN202111552015.5在审
发明人：杨磊;文俊;李亮;王镜淇;杜宗阳;胡明;郭莉侠;王亚东;雷成;翁铖忠;高帆;于轩;许列琦 -专利权人：江苏核电有限公司;苏州微著设备诊断技术有限公司
申请日： 2021-12-17 - 公布日： 2022-04-19 - 主分类号： G01M13/045 文献下载
摘要：本发明属于核电站滚动轴承故障诊断领域，具体涉及了一种滚动轴承的冲击特征提取方法及装置，该方法将VMD与高阶频率加权能量算子相结合用于冲击特征的提取，首先通过VMD分解对信号进行一次降噪，选择信号的最佳模式分量；其次通过高阶频率加权能量算子对信号能量谱中的干扰频率进行抑制，达到二次降噪的效果，从而增强信号中的周期性冲击成分。
一种滚动轴承冲击特征提取方法装置

[发明专利]一种基于阶次边带乘积谱的齿轮健康监测指标构造方法-CN202111475312.4在审
发明人：区瑞坚;孙鹏;郭美娜 -专利权人： 苏州微著设备诊断技术有限公司
申请日： 2021-12-06 - 公布日： 2022-03-11 - 主分类号： G01M13/021 文献下载
摘要：一种基于阶次边带乘积谱的齿轮健康监测指标构造方法，先使用计算阶次跟踪技术对测得振动加速度信号进行角度域重采样，并对重采样信号进行傅里叶变换得到阶次谱；再根据阶次分辨率和齿数信息，使用阶次谱计算阶次边带乘积谱，并以轮齿故障特征阶次为中心设计一个矩形窗，在阶次边带乘积谱中抓取对应轮齿故障信息；最后进行健康监测指标计算，并依托基于数据驱动的统计学习方法建立报警阈值自学习方法；本发明通过阶次边带乘积谱技术有效地抑制了带内噪声对监测指标构造的影响，所提出的报警阈值自学习方法简洁通用，避免了对专业技术人员的依赖，实现了齿轮传动实时健康监测及其阈值自设定功能。
一种基于边带乘积齿轮健康监测指标构造方法

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