本发明实施例中提供了一种辊压机故障识别方法、装置及电子设备，属于人工智能技术领域，该方法包括：将辊压机的旋转平面切分为n个旋转部，每个旋转部的旋转角为360/n度；在辊压机的外表面的驱动轴承处设置振动源，在不同的旋转部通过所述振动源给所...

本发明公开一种基于FPGA的巴特沃斯低通滤波方法及滤波器，该方法包括：原始数据前后端各沿拓若干个点；第一次滤波；对滤波的结果进行翻转；第二次滤波；再次翻转，得到的数据即为原始数据经巴特沃斯低通滤波后的数据；对数组翻转时，在FPGA内采用...

本发明公开了一种基于均方差时域降采样的轴承故障诊断方法及诊断设备，该方法包括以下步骤：获取轴承的原始加速度信号；设置降采样偏置值及降采样系数；对原始信号进行均方差时域降采样，得到降采样信号；对降采样信号进行FFT变换；计算出轴承特征频率...

本发明涉及一种动载荷滑动轴承的抽吸空蚀预报方法，包括以下步骤：步骤1，采用位移传感器测量滑动轴承内转子的轴心轨迹X(t)和Y(t)信号；步骤2，对轴心轨迹信号进行预处理，获取t时刻的油膜厚度h和动载摄动系数K2；步骤3，建立滑动轴承的边...

本发明公开了基于CEEMDAN

本发明实施例中提供了一种回转窑健康监测方法、装置及电子设备，属于人工智能技术领域，该方法包括：预先设置M

本发明公开了一种基于梯度传输优化的数据分布式训练方法、系统及介质，属于数据分布式计算领域，方法包括：各分机按照权重获取目标数据集后，分为训练集和测试集，通过标准算法模型对各分机进行训练；根据当前训练次数计算各分机的本地梯度，对每个分机的...

本发明公开了一种用于往复机械设备的故障诊断方法，包括：获取每个测点在不同工况下的多组原始加速度信号；对每个测点的原始加速度信号进行完全自适应噪声集合经验模态分解，计算出每层本征模态函数分量与原始加速度信号的相关系数；将对应的相关系数与预...

本发明提供一种轴承零件特征频率的估算方法和系统，采集轴承的原始加速度信号并进行预处理获得包络谱；根据转速计算出转频，将转频数值的大小作为窄带窗口的宽度；S3、在包络谱频带上滑动窄带窗口，筛选出振幅最大值所对应的频率，以及除了该频率及其倍...

本发明提供一种考虑工况波动的自适应设备报警方法和系统，根据远程运维平台中的报警记录，获取报警时刻前后的历史数据；对历史工艺参数进行聚类建模分析，输出每组工艺参数对应的工况聚类模型；对历史数据中判定为工况波动的误报警数据，根据工况聚类模型...

本发明公开了一种利用时空关联性识别齿轮箱振动信号离群点的方法和系统，通过建立两个关联通道并在两个通道下分别实施采集齿轮箱输入轴传感器信号和齿轮箱输出轴传感器信号，利用滑窗法移动滑窗并计算各窗口内数据特征值，根据特征值分别计算各通道内数据...

本发明公开了一种基于DTW和小样本学习的故障诊断方法及系统。由设备正常运转下和故障情况下的状态参数，构建历史数据库；当发生阈值预警时，获取相应报警时间的实时状态参数波形；将该实时波形与历史数据库中的每个波形进行对比，计算实时波形和历史数...

本发明公开了一种轴承故障诊断方法、系统、电子设备及存储介质，通过最优最小熵解卷积作为前置滤波器和后置SSD分解单元组合对轴承加速度信号进行分解；获取SSD分解后每层奇异谱分量与OMEDA处理后信号的相关系数，将相关系数大于设定值的各层奇...

本实用新型公开了一种基于NFC的无线振动传感器及设备状态监测装置，该传感器包括处理器、传感单元、无线数据传输单元和电池单元；处理器与传感单元、无线数据传输单元相连以进行数据通信；电池单元与三者相连以进行供电；该传感器还包括NFC控制器、...

本发明公开了一种基于CEEMDAN分解判断轴承故障的方法、电子设备及存储介质，通过对轴承的原始加速度信号进行CEEMDAN分解，获取本征模态函数分量；计算出每层本征模态函数分量的峭度K，将峭度K大于设定值的各层本征模态函数分量对应值相加...

本发明涉及旋转机械设备故障诊断技术领域，公开了自动获取旋转设备异常状态下转速的方法，通过先对加速度信号进行预处理，然后进行快速傅里叶变换得到其频谱，并利用频谱的峰值点得到若干备选1倍频，再利用备选1倍频求出对应的2倍频~10倍频，并根据...

本发明涉及旋转机械设备故障诊断技术领域，公开了利用变分模态分解重构信号绘制轴心轨迹图的方法，通过本征模态函数分量的信息熵均值确定变分模态分解模型的层数，并利用相关性的大小对信号进行重构，最终作出重构信号的轴心轨迹图。利用本发明方法得到的...

本发明涉及故障诊断技术领域，公开了一种基于空分设备的健康度评价方法，本方法首先建立一级评价指标集并给出相应的权重向量，其次对每个一级评价指标建立二级评价指标集，对每个二级评价指标给出相应的阈值、健康度得分及权重计算公式，获取每个二级评价...

本发明提供了一种风机设备在线工况分割及故障诊断的方法，包括包括模型训练和在线诊断两部分，模型训练包括：获取正常的速度有效值数据集，选出最优通道的最优特征传入备选模型库，得到正常工况判断模型；归纳、收集对应通道的历史故障数据集和对应的标签...

本发明涉及机床刀具剩余寿命预测领域，公开了一种基于机器学习回归算法的刀具剩余寿命预测方法，包括模型训练和在线寿命预测两部分，模型训练包括完整寿命周期的原始数据收集并和刀具实际寿命建立对应关系、信号预处理、提取信号特征构成特征向量、交叉验...