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[发明专利]一种基于堆叠自动编码机的行星齿轮箱智能诊断方法-CN201510158826.5有效
发明人： 雷亚国;贾峰;周昕;李乃鹏;林京 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2015-04-03 - 公布日： 2017-02-22 - 主分类号： G01M13/02 文献下载
摘要：一种基于堆叠自动编码机的行星齿轮箱智能诊断方法，首先利用数据采集系统获取行星齿轮箱的频域信号，建立具有深层结构的堆叠自动编码机分类模型；然后使用权重连接自动编码机对堆叠自动编码机全部隐含层进行逐层预训练，帮助堆叠自动编码机自适应提取频谱中的故障信息；再使用反向误差传播方法微调完成预训练的堆叠自动编码机的参数，优化堆叠自动编码机的特征提取过程并且建立行星齿轮箱的频谱与故障类型之间的复杂非线性映射关系，完成堆叠自动编码机的训练；最后使用确定的堆叠自动编码机模型进行大数据下行星齿轮箱的智能诊断，本发明实现了大量数据下行星齿轮箱故障特征的自适应提取与故障状态的智能诊断，准确可靠。
一种基于堆叠自动编码行星齿轮箱智能诊断方法

[发明专利]一种考虑啮合相位差的正常单级周转轮系唯象建模方法-CN201410365909.7有效
发明人： 雷亚国;刘宗尧;林京;卢帆勃;罗希 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2014-07-29 - 公布日： 2017-02-15 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：一种考虑啮合相位差的正常单级周转轮系唯象建模方法，先计算周转轮系内部多个行星轮与中心轮即太阳轮啮合、多个行星轮与齿圈啮合、同一个行星轮与太阳轮和齿圈啮合之间的相位差，分析多个啮合过程不同传递路径对信号的影响，建立行星轮系正常状态时的振动信号仿真模型，给出振动响应表达式，该模型突破仅仅考虑齿轮系统内部某一对啮合振动影响的局限，能够综合考虑周转轮系内部多对啮合之间的相位关系，以及行星轮公转引起的时变传递路径。根据该唯象模型，得到了正常单级周转轮系的振动响应信号，经过实验验证，可以为单级周转轮系的故障诊断提供依据。
一种考虑啮合相位差正常周转轮系唯象建模方法

[发明专利]基于特征融合和粒子滤波的滚动轴承剩余寿命预测方法-CN201410135995.2有效
发明人： 雷亚国;李乃鹏;陈吴;林京 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2014-04-04 - 公布日： 2017-02-15 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：基于特征融合和粒子滤波的滚动轴承剩余寿命预测方法，在指标计算部分，首先从轴承振动信号中提取原始特征，采用相关性聚类方法对提取的原始特征进行聚类，然后从各类中选取一个典型特征构成最优特征集，最后采用加权融合方法将特征集融合为最终的衰退指标；在寿命预测部分，先对衰退指标进行平滑处理和重采样，将时间间隔调整为期望值，采用最小二乘拟合计算状态空间模型初始参数，然后根据新的观测数据对模型参数进行实时更新，最后预测轴承剩余寿命，本发明寿命预测结果与真实值差异小，应用效果好。
基于特征融合粒子滤波滚动轴承剩余寿命预测方法

[发明专利]基于等权局部特征稀疏滤波网络的轮对轴承故障诊断方法-CN201610311641.8在审
发明人： 雷亚国;邢赛博;贾峰;林京;单洪凯 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2016-05-11 - 公布日： 2016-10-12 - 主分类号： G01M13/00 文献下载
摘要：基于等权局部特征稀疏滤波网络的轮对轴承故障诊断方法，首先获取轮对轴承在不同健康状态下的振动信号，建立基于等权局部特征稀疏滤波网络的故障诊断模型；然后对稀疏滤波网络进行训练，利用训练后的稀疏滤波网络从振动信号中自动提取故障特征；最后基于提取的故障特征，训练Softmax分类器，利用训练后的分类器对轴承故障进行智能诊断，本发明高效、可靠地实现了机车轮对轴承故障特征的自动提取以及健康状态的智能诊断。
基于局部特征稀疏滤波网络轮对轴承故障诊断方法

[发明专利]一种基于时频分析的转子系统非线性阻尼辨识方法-CN201510929354.9在审
发明人：廖与禾;陈鹏;李帅;孙鹏;林京;雷亚国 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2015-12-12 - 公布日： 2016-05-11 - 主分类号： G01M7/02 文献下载
摘要：一种基于时频分析的转子系统非线性阻尼辨识方法，先对转子系统的测试点处进行敲击，通过与数据采集系统相连的位移传感器采集得到一组自由振动位移数据；然后对自由振动位移数据采用小波变换的方法进行时频分析得到其时频图；再列出转子系统的抽象运动方程对其进行求解，建立起了自由振动位移和阻尼之间的关联；通过求解局部最大值的方法对自由振动位移数据的时频图进行小波脊线提取，得到小波脊线幅值，以小波脊线幅值为横坐标，以其导数为纵坐标，采用多项式拟合的方法进行曲线拟合，并得到各阶系数，进而求得各阶阻尼系数，本发明充分考虑了非线性阻尼的表现特性及其与时变频率特性的内在关联，所求得的结果具有较高的精度。
一种基于分析转子系统非线性阻尼辨识方法

[发明专利]基于谐躁比指导的解卷积方法-CN201510926945.0在审
发明人：林京;苗永浩;赵明;雷亚国;王琇峰 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2015-12-11 - 公布日： 2016-04-20 - 主分类号： G01M13/04 文献下载
摘要：基于谐躁比指导的解卷积方法，首先对采集的振动信号进行截断和去均值处理；然后对截断后的信号直接进行解卷积处理，兼顾故障的冲击性和周期性特征，将峭度和谐躁比作为目标函数进行联立求迭代表达式，进而极大地减小了随机冲击的干扰；最后对解卷积后的信号进行包络分析，从包络谱中能提取故障特征频率，本发明在特征频率的提取过程中不需要人为参与，有利于实现故障特征提取和诊断监测的自动化，节约时间，效率更高。
基于指导卷积方法

[发明专利]基于周期靶向的最优共振频带确定方法-CN201410577135.4有效
发明人：林京;赵明;徐晓强;雷亚国;王琇峰;廖与禾 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2014-10-24 - 公布日： 2015-01-28 - 主分类号： G01M13/04 文献下载
摘要：基于周期靶向的最优共振频带确定方法，先将振动加速度传感器吸附于被测试滚动轴承轴承座，对其振动信号进行采集，然后构建1/3-二叉树状滤波器组得到滤波后的复包络信号，再计算各包络信号的周期性强度PAR，将低于阈值的复包络信号的峭度置零，然后计算剩下包络信号的峭度值，选取峭度最大的复包络信号所对应的频带为最优共振频带，并作该包络信号的频谱，得到包络谱，与滚动轴承存在的故障类型所对应的故障特征频率对比，最后确定滚动轴承存在的故障类型，本发明利用了故障激发冲击的本质特征，避免了非周期冲击对共振解调频带选择的干扰，具有鲁棒性，且在共振解调频带的确定过程是自适应的，有利于实现故障特征提取和诊断监测的自动化。
基于周期靶向最优共振频带确定方法

[发明专利]高精度多级碟片堆积转子的跳动控制与优化安装方法-CN201410142700.4有效
发明人：廖与禾;郎根峰;林京;刘庆成;蒋瑞祥;雷亚国 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2014-04-10 - 公布日： 2014-07-23 - 主分类号： B23P19/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种高精度多级碟片堆积转子的跳动控制与优化安装方法，该方法以转子各碟片定位面的端面跳动和径向跳动信息测量为基础，利用碟片定位面的跳动参量和测量探头的相互位置信息获取定位面之间的同心度与端面倾斜量；并在此基础上通过装配模拟与优化，控制组件中各级安装定位面的径向跳动参量，以实现转子的优化装配。多级碟片堆积转子安装定位面径向跳动的控制对于转子轴颈同心度控制和失衡质量轴线优化等均具有重要的意义。工业现场中对于诸如：飞机发动机的压气机，燃气轮机等转子结构，受转子工作特性的要求，其转子更多采用多级碟片堆积方法实现，优化方法的提出对于这类转子安装效率的提高和其振动的控制等均具有重大的意义。
高精度多级碟片堆积转子跳动控制优化安装方法

[发明专利]不依赖于时域平均的行星齿轮箱信号分离和诊断方法-CN201410136072.9有效
发明人： 雷亚国;王思哲;刘宗尧;卢帆勃;林京 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2014-04-04 - 公布日： 2014-07-23 - 主分类号： G01M13/02 文献下载
摘要：不依赖于时域平均的行星齿轮箱信号分离和诊断方法，选择余弦升幂函数作为分离窗函数，选择啮合频率附近频带对传感器采集到的行星齿轮箱振动信号进行带通滤波，然后求取滤波信号包络，找到包络信号最大值对应时刻T，该时刻为某一行星轮最接近传感器位置时刻；将T+if_c/p作为时移t'带入分离窗函数中，将分离窗函数与传感器采集到的行星齿轮箱振动信号相乘得到行星齿轮箱振动分离信号，对分离信号做傅里叶变换，若啮合频率附近存在故障特征频率边频带，表明行星齿轮箱存在对应类型故障，本发明有效地提取了行星齿轮箱的故障特征信息，实现行星齿轮箱故障的有效诊断。
依赖于时域平均行星齿轮箱信号分离诊断方法

[发明专利]基于多分类相关向量机的行星齿轮箱太阳轮故障分类方法-CN201310272730.2有效
发明人： 雷亚国;吴雄辉;林京;李乃鹏 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2013-07-01 - 公布日： 2013-11-20 - 主分类号： G01M13/02 文献下载
摘要：基于多分类相关向量机的行星齿轮箱太阳轮故障分类方法，先利用加速度传感器获取行星齿轮箱齿轮原始振动信号，对不同故障类型的太阳轮振动信号分段，对每一段信号求取特征值，将提取的特征指标归一化，将归一化后的特征值作为输入变量，将对应太阳轮不同故障的特征进行编号，并将其作为目标值，划分训练样本和测试样本，选择高斯径向基作为多分类相关向量机核函数，并给将训练样本代入多分类相关向量机进行分类训练，利用所得分类模型对测试样本进行分类测试，得到预测目标值，并将预测类别与实际类别进行对比，得出分类模型的有效性，本发明分类精度不低于支持向量机，同时相较于自适应神经模糊推理系统，本发明分类效果也明显较好。
基于分类相关向量行星齿轮箱太阳故障方法

[发明专利]基于无时标短时相位解调的齿轮箱故障诊断方法-CN201310252970.6有效
发明人：林京;赵明;王琇峰;徐晓强;雷亚国 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2013-06-24 - 公布日： 2013-10-16 - 主分类号： G01M13/02 文献下载
摘要：基于无时标短时相位解调的齿轮箱故障诊断方法，先将加速度或速度传感器吸附于被测试齿轮箱，并对其振动信号进行采集，采用短时傅里叶变换得到特征振动的瞬时频率信号，带入到广义傅里叶变换对振动信号进行时频扭转，然后采用带通滤波方法提取特征频率成分的平稳投影量，再进行广义傅里叶反变换，得到啮合频率成分，然后进行Hilbert变换获得啮合频率成分的瞬时相位，进而利用瞬时相位，对原始振动信号进行角度域重采样，将重采样后的信号进行合理分段和角度域平均后作相位解调以实现短时相位解调，本发明降低测试系统的硬件成本，提高测试系统的市场竞争力。
基于无时标短时相位解调齿轮箱故障诊断方法

[发明专利]总体平均经验模式分解协助噪声确定方法-CN201310237419.4有效
发明人： 雷亚国;王思哲;孔德同;林京 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2013-06-14 - 公布日： 2013-10-02 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：总体平均经验模式分解协助噪声确定方法，对用randn表示的高斯白噪声进行快速傅里叶变换，得到其频谱，对该频谱乘以正弦函数该乘积表示为Y(f)＝A·X(f)，对Y(f)进行快速傅里叶逆变换，即得到幅值随频率正弦变化的噪声信号的时间序列，用构造的噪声代替高斯白噪声加入原始信号，进行总体平均经验模式分解，本发明克服了由于加入幅值不随频率变化的高斯白噪声而带来的模式混淆问题，实现机械设备故障的有效诊断，分解结果相对比较精确。
总体平均经验模式分解协助噪声确定方法

[发明专利]一种基于模型的转子无试重失衡参数辨识方法-CN201310205613.4有效
发明人：王琇峰;牛玉辉;林京;雷亚国;廖与禾;林丹 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2013-05-28 - 公布日： 2013-09-11 - 主分类号： G01M1/16 文献下载
摘要：一种基于模型的转子无试重失衡参数辨识方法，基于有限元建模理论和转子-轴承-支撑系统的动力学模型，以转子有限元模型和一次启停过程的轴振、瓦振失衡响应信息为输入，识别得到支撑模型参数与失衡参数，与传统的影响系数法相比，本方法无需试重便可完成平衡过程；而与已有的无试重动平衡方法相比，本方法通过充分利用测试获取的轴振、瓦振信息，识别过程无需预知轴承动态参数与支撑模型，在简化不平衡辨识过程的同时提高了系统识别的鲁棒性与精度，可以大幅度提升电厂汽轮机等旋转设备的现场动平衡效率。
一种基于模型转子无试重失衡参数辨识方法

[发明专利]一种基于相位随机的瞬时小波双相干方法-CN201310091704.X有效
发明人：林京;李勇;王琇峰;廖与禾;曹军义;雷亚国 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2013-03-21 - 公布日： 2013-07-10 - 主分类号： G06F17/00 文献下载
摘要：一种基于相位随机的瞬时小波双相干方法，先选择用于连续小波变换的母小波函数，再对待分析信号作连续小波变换，获得信号的时频域表达形式，然后计算各尺度下的瞬时小波双谱，再计算瞬时小波双谱，重复进行，并将计算得到的结果求和，取期望得到基于相位随机的瞬时小波双谱，然后计算得到的基于相位随机的瞬时小波双谱，计算得到的基于相位随机的瞬时小波双谱，在尺度s2上进行积分得到基于相位随机的瞬时小波双谱，再计算得到基于相位随机的小波双相干，最后计算得到基于相位随机的瞬时小波双相干；本发明在计算小波双相干时同时考虑其幅值与相位信息，避免了传统方法准确性低等缺陷。
一种基于相位随机瞬时小波双相干方法

[发明专利]一种基于RAPID层析的机械结构损伤无损识别方法-CN201210411576.8有效
发明人：林京;曾亮;华佳东;施文;曹军义;王琇峰;雷亚国;廖与禾 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2012-10-24 - 公布日： 2013-02-13 - 主分类号： G01N29/07 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于RAPID层析的机械结构损伤无损识别方法，通过提供一种新的传感器阵列形式，并以此为基础建立了基于局部成像的RAPID层析算法，在机械结构损伤无损识别中通过数据截断和子区域内的局部重构，消除了不同损伤之间的干涉以及被测区域外部干扰源的影响，不仅实现了外部干扰的消除，而且有效实现了多损伤或单一损伤的准确诊断和定位。
一种基于 rapid 层析机械结构损伤无损识别方法