专利交易市场

本申请涉及传动系统故障诊断技术领域，具体涉及应用于汽车传动系统的运行故障监测方法及系统，具体包括：基于汽车传动系统运行时各周期的振动信号的周期性变化特征、振动序列的波动情况，以及振动序列在频域上的不同频率区域之间的幅值差异，确定各周期的振动特征系数；基于所有周期的振动信号的数据波动频繁程度，以及所有周期的振动特征系数的变化趋势构建故障趋势系数，用以调整异常比例，基于调整的异常比例，结合孤立森林算法进行汽车传动系统运行故障监测；提高了故障初期或轻微故障时异常检测的灵敏性，保证了传动系统故障检测误报率和漏报率的动态平衡，提高了汽车传动系统故障检测的质量。

本发明属于封闭母线温度控制技术领域，尤其涉及基于多模态数据的封闭母线R‑CNN温度故障监测方法，步骤包括：采集封闭母线槽体的多模态数据；对采集到的数据进行预处理，包括数据清洗和归一化处理；将归一化处理后的数据经过分配权重、加权平均、模态建模后，融合到一个综合的多模态数据集中，并获得关于数据指标的模拟图像；建立卷积神经网络模型R‑CNN，产生数据指标的候选区域，对该候选区域进行封闭母线障碍信息的判断提取，获得温度异常候选特征样本；对候选特征样本进行相似性度量数据分析，实现封闭母线温度故障信息的监测。本发明提高了对温度异常的敏感性，使得对于封闭母线的温度监测更加灵活和有效。

本发明公开了一种电气控制的故障监测方法，包括以下步骤：统计电气控制系统的故障类型和器件电气数据类型；对故障类型和器件电气数据类型进行监测需求分析得到故障类型对器件电气数据类型的长期监测需求和短期监测需求；基于故障类型对器件电气数据类型的长期监测需求和短期监测需求构建动态化向量，并基于动态化向量生成故障类型对器件电气数据类型的实时监测需求。本发明基于故障类型对器件电气数据类型的长期监测需求和短期监测需求构建动态化向量，并基于动态化向量生成故障类型对器件电气数据类型的实时监测需求，以实现对器件电气数据类型的动态化监测来提高故障类型的监测准度以及更新故障类型的监测视野。

本发明涉及电气设备监测技术领域，尤其涉及一种电气设备运行故障监测系统，所述系统包括，信息获取模块，用以获取电气设备运行信息和电气设备油箱信息；运行监测模块，对电气设备运行状态的异常性进行分析，并向用户进行电气设备故障风险预警；老化度分析模块，对电气设备的老化度的异常性进行分析，并对电气设备老化度异常性的分析结果进行调整；设备管理模块，对下一管理周期电气设备的清洁频率进行管理，对下一管理周期电气设备的油位进行管理；输出模块，将下一管理周期电气设备油位与清洁频率的管理结果作为管理方案向用户进行输出。本发明提高了电气设备的监测效率，延长了电气设备的寿命。

本发明公开一种基于多生产单元变量交叉相关解耦策略的故障监测方法，旨在从数据角度出发，将工业对象中不同生产单元之间的交叉关系考虑进分布式建模与监测过程中，从而实施更加可靠而有效的分布式故障监测。具体来讲，首先根据各生产单元测量变量的归属，将所有测量变量划分成多个变量子块；其次，利用回归模型将各个变量子块中与其他变量子块之间的交叉相关信息挖掘出来；最后，利用交叉相关解耦后的误差实施建模与故障监测。相比于传统方法，本发明方法利用回归模型将不同生产单元变量子块之间的交叉关系考虑进来，并对能够反映出不同生产单元之间交叉相关关系是否发生变化的误差实施监测，理应具备更优越的故障监测性能。