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[发明专利]一种旋转机械设备故障类型诊断方法及系统-CN202310636238.2有效
发明人：胡翔 -专利权人： 西安因联信息科技有限公司
申请日： 2023-06-01 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G01M13/028 文献下载
摘要：本发明公开了一种旋转机械设备故障类型诊断方法及系统，涉及旋转机械设备故障类型诊断技术领域。该方法包括采集待诊断的旋转机械设备不同时刻的振动信号；获取振动信号的频谱数据，频谱数据包括频率数据和幅值数据；对频谱数据进行离散，得到离散频率数据和离散幅值数据；基于离散频率数据和离散幅值数据，确定振动信号的变化频率数据和变化幅值数据；根据变化频率数据和变化幅值数据绘制频率稳定图；基于频率稳定图确定待诊断的旋转机械设备的故障类型。本发明提供的频率稳定图是散点图，变化频率数据一目了然，为旋转机械设备故障诊断提供有效的可视化工具，无需人工分析变化频率数据和变化幅值数据，提高了人工诊断分析的效率和准确率。
一种旋转机械设备故障类型诊断方法系统

[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]基于低延迟数据平滑的设备振动预警方法及系统-CN202110780160.2有效
发明人：胡翔;田秦 -专利权人： 西安因联信息科技有限公司
申请日： 2021-07-09 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G01H17/00 文献下载
摘要：本发明属于信号分析和数据处理领域，公开了一种基于低延迟数据平滑的设备振动预警方法及系统，通过获取设备的当前振动数据，以及当前振动数据前第一预设数量个振动数据，判断当前振动数据是否满足预设的断崖式下降条件；当满足时，将当前振动数据作为当前振动数据的平滑数据；否则，通过预设的第一权重序列，计算当前振动数据及前第一预设数量个振动数据的加权平均值，得到第一平均值；通过预设的第二权重序列，计算当前振动数据及前第二预设数量个振动数据的加权平均值，得到第二平均值；根据第一平均值和第二平均值，得到当前振动数据的平滑数据，并根据其进行设备振动预警。避免由于振动数据平滑的滞后效应，引发的误报警及漏报警。
基于延迟数据平滑设备振动预警方法系统

[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]一种动设备振动多稳态检测方法-CN202011297662.1有效
发明人：胡翔;田秦 -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：一种动设备振动多稳态检测方法，包括以下步骤：步骤1：将需检测的振动数据转换至均值空间，并计算最大移动均值比和最大的中间值；步骤2：判断步骤1计算得到的最大移动均值比是否超过预设的阈值；若超过阈值，则继续进入步骤3；反之，则检测的振动并非多稳态，结束判断；步骤3：若满足超过的条件，则检测的振动为多稳态；反之，则检测的振动并非多稳态，振动特征值历史数据中存在突变点。本发明实现了动设备振动多稳态检测识别。本发明通过将振动特征数据转换至均值空间检测振动中是否存在多稳态，基于多稳态振动存在明显“数据分层”特性，针对性的提取了均值比特征识别多稳态。
一种设备振动稳态检测方法

[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]旋转机械基础类故障的识别方法-CN202011345480.7有效
发明人：彭朋;田秦 -专利权人： 西安因联信息科技有限公司
申请日： 2020-11-25 - 公布日： 2022-10-14 - 主分类号： G01M13/028 文献下载
摘要：本发明属于机械设备状态监测领域，公开了一种旋转机械基础类故障的识别方法，通过获取旋转机械上各测点的振动速度信号及转频；根据测点的振动速度信号及转频，得到测点的有效谐频数，将各测点的有效谐频数叠加，得到有效谐频数总和；根据测点的振动速度信号，得到测点的速度有效值；当各测点的速度有效值均对应超过各测点的报警阈值，且有效谐频数总和小于测点数量的两倍时，旋转机械存在基础刚性不足故障；且有效谐频数总和不小于测点数量的四倍时，旋转机械存在基础松动故障。实现旋转机械基础类故障的自动诊断，提高故障诊断效率，降低人工参与程度，提升诊断识别的可信度。
旋转机械基础故障识别方法

[发明专利]基于旋转机械振动信号谐波基频的故障诊断方法及系统-CN202210700846.0有效
发明人：胡翔;彭朋 -专利权人： 西安因联信息科技有限公司
申请日： 2022-06-21 - 公布日： 2022-09-27 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于旋转机械振动信号谐波基频的故障诊断方法及系统，属于故障诊断分析领域。方法包括：获取旋转机械振动信号并计算所述旋转机械振动信号的原始频谱；计算所述原始频谱在各个频率下的噪声水平作为噪声频谱；根据所述原始频谱和所述噪声频谱计算归一化谐波乘积谱；提取所述归一化谐波乘积谱中最大幅值对应的频率作为谐波基频基准值；基于所述谐波基频基准值获取实际的谐波基础频率；根据所述谐波基础频率进行旋转机械设备的故障诊断，得到故障诊断结果。采用本发明方法能够准确识别旋转机械振动信号谐波基频，从而实现旋转机械设备的精准故障诊断。
基于旋转机械振动信号谐波基频故障诊断方法系统

[发明专利]一种自适应电池电量监测方法及系统-CN202210406760.7有效
发明人：寇立康;王锦波 -专利权人： 西安因联信息科技有限公司
申请日： 2022-04-19 - 公布日： 2022-07-26 - 主分类号： G01R31/382 文献下载
摘要：本发明公开了一种自适应电池电量监测方法及系统，涉及电池电量监测技术领域。方法包括：采用顺序轮询法对目标电池进行参数检测；其中，对目标电池进行第k次参数检测，具体包括：电量检测、电流检测和温度检测。本发明通过采用顺序轮询法对目标电池进行参数检测，获取目标电池的当前电量值、当前电流值和当前温度值，确定目标电池的电量百分比，并在发生电流突变和/或温度突变时触发电量检测机制，能够提高电量检测的准确度，便于及时记录电流或温度变化时刻的电量变化情况，增强电池电量评估过程中对电池负载变化和环境温度变化的适应性。
一种自适应电池电量监测方法系统

[发明专利]一种齿轮箱齿轮故障自动诊断方法及系统-CN202210279220.7有效
发明人：彭朋;田秦 -专利权人： 西安因联信息科技有限公司
申请日： 2022-03-22 - 公布日： 2022-06-24 - 主分类号： G01M13/021 文献下载
摘要：本发明公开了一种齿轮箱齿轮故障自动诊断方法及系统，涉及机械设备状态监测领域，所述方法，包括：获取目标齿轮箱中齿轮轴的振动加速度信号和齿轮轴上齿轮的啮合频率；由振动加速度信号确定齿轮轴的速度谱和包络谱；根据啮合频率和包络谱中能量最大的频率成分确定调制频率标识；根据速度谱、啮合频率和包络谱中能量最大的频率成分计算啮合频率能量占比、边频能量率和边频能量率占比；根据振动加速度信号计算加速度峭度；根据调制频率标识、啮合频率能量占比、边频能量率、边频能量率占比和加速度峭度对目标齿轮箱进行故障诊断。本发明能提高齿轮故障诊断的效率和可靠性。
一种齿轮箱齿轮故障自动诊断方法系统

[发明专利]一种无线振动传感器电池剩余寿命预测方法及系统-CN202210168504.9有效
发明人：胡翔 -专利权人： 西安因联信息科技有限公司
申请日： 2022-02-24 - 公布日： 2022-06-14 - 主分类号： G01H17/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种无线振动传感器电池剩余寿命预测方法及系统，涉及无线振动传感器电池预测性维护技术领域，该方法包括：获取当前阶段目标无线振动传感器的监测数据；监测数据包括电池电压值、温度值和采集时间戳；对当前阶段目标无线振动传感器的监测数据进行特征参数提取，得到当前阶段监测特征数据；基于当前阶段监测特征数据和电池剩余寿命预测模型，确定当前阶段目标无线振动传感器的剩余寿命；电池剩余寿命预测模型是基于机器学习回归算法确定的。本发明能够解决现有无线振动传感器电池剩余寿命检测的局限性。
一种无线振动传感器电池剩余寿命预测方法系统

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