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    航天智控北京監測技術有限公司專利技術

    航天智控北京監測技術有限公司共有28項專利

    • 本發明提供一種基于ECharts的頻域圖輔助分析方法,結合頻域譜線、Echarts官方配置項,實現對頻域圖繪制輔助工具倍頻譜線,能夠明顯解決人工分析頻域圖時,對1倍頻?10倍頻的定位不準確、不迅速等問題;用戶可選擇特定的基頻,工具自動計...
    • 本申請實施例公開了一種基于AI數據驅動的故障診斷系統,屬于設備故障診斷技術領域,包括:感知模塊安裝在目標設備上,對目標設備的運行信號數據進行采集,通過信號線纜將信號數據傳輸至監測站,監測站完成本地數據處理,再通過網線和光纖將數據傳輸至服...
    • 本申請實施例公開了一種工程機械用多功能監測系統及其監測設備,屬于機械監測技術領域,包括信號監測模塊,用于安裝在目標設備上,進行信號監測,獲取多種機械信號;數據采集模塊,用于對信號監測模塊監測的信號進行采集和處理,進行信號轉發;終端服務器...
    • 本發明提供一種用于礦車電動輪減速機的智能監測系統,包括用于根據數據采集指令采集電動輪減速機的運行數據A及周圍環境溫度數據T的前段采集硬件,用于對運行數據A進行分類、優化,并提取特征向量M的全信息智能數據處理器,用于根據所述特征向量M生成...
    • 本申請實施例公開了一種工程機械故障分析預警系統,屬于機械故障預警技術領域,包括硬件監控模塊,用于對目標設備運行時的數據進行狀態監控和信號采集;軟件管理模塊,用于建立平臺架構,設立多個功能模塊,對采集的信號進行故障預警處理,本申請實施例能...
    • 本申請實施例公開了基于多源數據融合結合大模型的多模態分析診斷模型,屬于大模型技術領域,包括:場景模型模塊,用于根據不同的任務和場景調用不同的功能模塊;行業大模型模塊,用于根據不同的行業需求建立不同的行業大模型;任務執行模塊,用于根據不同...
    • 本申請實施例公開了一種加工廠化工設備狀態在線監測系統,屬于設備監控技術領域,包括監測傳感器,安裝在待監測的生產設備上,獲取設備的溫度信號、振動信號和壓力信號,在線監測平臺,通過對設備數據的資源特點進行分析,制定部署方式和平臺架構,建立設...
    • 本申請實施例公開了一種化工設備故障診斷及檢修系統,屬于設備監控技術領域,包括設備監控模塊,用于安裝在設備上,對設備運行時的各項數據進行監控讀??;數據采集模塊,用于采集設備監控模塊監控讀取的設備運行數據,對采集的數據進行壓縮、濾波和上傳處...
    • 本發明屬于故障報警技術領域,具體涉及一種設備異常報警方法,旨在解決現有的設備異常報警方法會出現誤報或者漏報的情況,無法實現精準預警,導致維護效率低下,甚至出現生產線中斷以及安全事故的問題。本方法包括:獲取待監測的設備的傳感器數據,作為輸...
    • 本申請提供了一種基于最優化控制的智能決策方法、系統和介質。該方法包括:獲取設備歷史故障記錄數據、故障維修記錄數據和設備日常維護數據,獲取設備運行參數數據,根據設備運行參數數據結合設備歷史故障記錄數據以及設備日常維護數據進行處理,獲得故障...
    • 本申請實施例公開了一種基于大模型的設備故障預測方法,屬于機械振動信號分析領域,包括以下步驟:采集振動信號樣本,并將采集的振動信號樣本進行特征提取,使用Boosting算法對提取處理后的特征數據進行訓練計算,得到Boosting算法模型,...
    • 本申請實施例公開了一種基于丘峰識別結合相關分析的旋轉設備轉速估計方法,屬于機械振動信號處理領域,包括采集振動信號,使用傅里葉變換方法計算振動信號的頻譜,通過丘峰識別方法自動識別頻譜中是否存在丘峰,使用相關分析法計算包絡信號或振動信號的自...
    • 本申請提供了一種非平穩工況故障診斷方法、系統和介質。該方法包括:對歷史振動信號數據進行故障時頻特征提取,對去噪振動信號數據進行工況平穩度分析,根據平穩度分析結果和故障時頻特征數據進行時頻分析算法選擇,獲得目標時頻分析算法,對歷史振動信號...
    • 本申請實施例公開了基于油液多元素趨勢累積量分析的發動機壽命推算方法,屬于發動機修理技術領域,包括通過油液監測技術間接測量礦車發動機零部件主要元素損失量,根據礦車發動機摩擦零部件損失量與最終大修理零部件測量值存在線性關系,結合礦車發動機拆...
    • 本發明公開了一種基于時頻分析結合卷積神經網絡的機械故障診斷方法,屬于機械故障診斷技術領域,包括通過傳感器采集發動機凸輪軸在正常運行狀態下和故障運行狀態下的各種振動數據,進行數據預處理,生成正常樣本數據集和故障樣本數據集,進行時頻分析,獲...
    • 本發明公開了一種基于遷移學習的設備故障診斷與預測方法,屬于故障診斷技術領域,包括預測模型和診斷模型;所述預測模型由4層CNN、2層LSTM和3層全連接層組成;所述診斷模型由4層CNN、2層LSTM以及三層全連接層疊加而成;通過基準模型基...
    • 本發明公開了一種于S變換與CNN網絡的設備壽命預測方法,屬于振動信號處理技術領域,包括對裝置運行時的振動信號進行實時采集,對采集的振動信號進行S轉換,采用高斯窗函數進行轉換,獲取分析轉換后的時頻信號圖,根據時頻信號圖判斷擾動類型,通過s...
    • 本發明公開了一種基于相似度度量的振動信號故障識別方法及系統,屬于故障測量識別技術領域,包括建立分類器,分類器內設有多個標準故障庫,一個標準故障庫對應一個故障信號所屬類,將歷史故障信號按照故障所屬類存儲至標準故障庫中,使用傳感器進行振動信...
    • 本發明公開了一種改進的變工況故障診斷方法及系統,屬于機械設備故障診斷領域,包括獲取穩態工況下振動信號數據和轉速信號數據,計算得到時域波形信號數據,對時域波形信號數據進行變換,得到頻譜數據和包絡波形數據,再對包絡波形數據進行變換,得到包絡...
    • 本發明公開了一種基于Echarts的大量數據渲染處理方法及系統,屬于數據圖形轉換技術領域,通過系統前端發送數據請求至系統后端,系統后端查詢數據進行壓縮并返回給系統前端,系統前端生成Echarts參數配置項,系統前端調用降采樣算法,降采樣...
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