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探测包括转动机件的机械组件的结构性缺陷的方法: 本发明涉及一种探测包括转动机件的机械组件的结构性缺陷的探测方法，所述探测方法设置一种预先分析，这种预先分析用于识别缺陷在所述机件的一转上出现的特征频率，和所述探测方法设置如下重复性的步骤：测量转动机件的即时转速；角度地取...; P·德比奥勒M·阿尔巴达维O·米西D·雷蒙

转动机件冷冲缩连接方法及模具: 一种采用冷冲缩将集装箱紧索具的旋柄、旋杈和旋转接头连接起来的方法及配套模具，改变了传统的热冲压缩口、金切机床旋转冷碾缩口和电接触加热缩口工艺，降低了成本，提高工作效率4-5倍，节约能耗60-75％，被认为是目前最有效的方...; 高维强何旭昌常方杰高维雁

模型不确定转子系统动力学降阶模型构建方法: 2025年; 转子系统进行动力学建模时引入的不确定因素会使其产生模型不确定性,而采用模型不确定建模法建立的动力学模型通常维数较高。本征正交分解(POD)能够从系统中提取出主要的特征信息,从而在降低模型维数的同时,保留其关键的动力学特性。因此,针对转子系统不确定动力学模型维数较高的问题,基于POD方法,提出了一种模型不确定转子系统动力学降阶模型的构建方法。首先,建立了转子系统确定性动力学模型,计算了确定模型的临界转速和振型;然后,根据确定模型的低阶振型和实验振型,对不确定模型的散度参数进行了识别;最后,采用非参数建模法和POD方法建立了模型不确定转子系统动力学的降阶模型,搭建了转子实验台,将不确定降阶模型得到的振动响应均值与实验测得的振动响应进行了对比研究。研究结果表明:当转速在3000 r/min~4000 r/min内,模型不确定降阶模型得到的振动响应均值与实测结果更为接近,差异不超过10%,证明该降阶模型对转子系统动力学特性的描述具有准确性和可靠性。研究结果为高维复杂转子系统的动力学建模方法和更高转速工况下振动特性的预测提供了理论参考。; 励精为治刘保国刘彦旭刘彦旭; 关键词：本征正交分解转动机件转子系统降阶模型

一种交流旋转交变磁场精选机及其使用方法: 本发明公开了一种交流旋转交变磁场精选机及其使用方法，涉及选矿磁选技术领域。该交流旋转交变磁场精选机，包括磁场发生器、选别装置、机架、限位法兰和，所述定位法兰，所述限位法兰上设置有限位孔和止口台一，所述限位法兰上设置有螺栓...; 刘兵张俊祝超

一种车轮生产用翻转除水架: 本实用新型涉及车轮生产技术领域，具体是一种车轮生产用翻转除水架，包括设备机架、设置于设备机架上的支持机架、以及安装于设备机架上并且位于支持机架侧沿的热风机；所述支持机架设置有两道，支持机架上均设置有定位轮架，车轮夹持于两...; 郭洪伟

基于PSO-PNN与CV-SVM的旋转机械故障诊断研究被引量：4: 2023年; 不同类型的旋转机械发生故障时会激发出不同特征的振动信号。针对旋转机械故障点位判断难、复合故障判断不准确等问题,构建了概率神经网络(PNN)以及支持向量机(SVM)这两种人工智能模型,并采用该模型对旋转机械进行了故障识别研究。首先,采集了研究对象各故障状态下的振动信号,对振动信号的时域和频谱进行了分析,根据振动信号的特征表现,分别将原始振动信号幅值和振动信号特征值作为人工智能模型的输入向量;然后,利用粒子群算法(PSO)对概率神经网络的输入参数进行了优化,利用交叉验证法(CV)对支持向量机的输入参数进行了优化;最后,建立了概率神经网络和支持向量机故障诊断模型,对旋转机械故障进行了诊断,并对比分析了诊断结果。研究结果表明:基于PSO-PNN模型的旋转机械故障识别准确率在97%以上;基于CV-SVM模型的旋转机械故障识别准确率在98%以上;这两种人工智能方法在用于旋转机械故障诊断时具有速度快、准确率高的优点;其中,PSO-PNN方法适用于旋转机械故障实时监测,CV-SVM方法适用于旋转机械复杂故障的识别。; 龚永康李雯喻菲菲杜灿谊陈国燕刘利武; 关键词：转动机件概率神经网络

一种暖通空调调节气流和风量的方法: 本发明公开了一种暖通空调调节气流和风量的方法，包括以下步骤：步骤1、送风管内部安装百叶型风量开关；步骤2、在通风管中设立节气板叶片，节气板叶片用于大型通风管之中端或输出口端；步骤3、用二组或二组以上的转动机件，分别控制每...; 陈斌

一种电机端盖的高精度开孔装置: 本发明涉及电机端盖加工技术领域，具体是一种电机端盖的高精度开孔装置，包括调节机架，以及设置于调节机架上的精密开孔件，所述调节机架上设置有位移组件、呈滑动式安装于位移组件上的转向机架、以及安装于转向机架的转向端的装载机框，...; 杨时军

一种城乡规划设计用测量装置: 本实用新型公开了一种城乡规划设计用测量装置，包括旋转轴还包转动机件，所述转动机件具体由旋转柱、推手、连接轴和轴承组成，所述旋转柱外表面焊接有推手，所述旋转轴底部转轴连接有连接轴，所述连接轴底部安装有轴承，本实用新型在使用...; 邬青山王本同李慧其他发明人请求不公开姓名

基于深度特征选取的旋转机械跨域故障诊断被引量：3: 2022年; 在实际的工业场景中,对旋转机械进行故障诊断时,存在着标签故障样本不足和数据分布差异的问题,为此,基于深度特征选取和迁移学习方法,提出了一种新的跨域故障诊断方法。首先,利用深度自编码器进行了深度特征提取,利用不同激活函数下的深度自编码器提取出的深度特征,构建了深度特征池;然后,采用提出的面向跨域诊断的特征选取方法,选取了可迁移特征用于后续的特征迁移学习,利用所提出的改进联合分布适应方法,降低了源域和目标域特征数据间分布差异;最后,基于经迁移学习后的有标签源域样本和无标签目标域样本,对故障识别分类器进行了训练,并利用机械故障模拟实验台的轴承和电机故障数据,开展了旋转机械跨域故障诊断的实验。研究结果表明:与对比模型相比,所提出的方法能够取得更优秀的跨域故障诊断性能;在选取合适的特征数时,其最大故障诊断准确率明显高于其他对比模型(其中,轴承为95.42%,电机为88.67%)。; 何财林费国华朱坚董飞宋俊材; 关键词：转动机件

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