本实用新型公开了一种齿轮箱精加工夹具，其特征在于：包括夹具座、多个支承钉、第一圆柱销、菱形销及内毛坯壁压紧机构；该夹具座上具有立面；该支承钉设置在立面上并用于与齿轮箱的第一结合面接触配合；该第一圆柱销设置在立面上并用于与齿轮箱的第一传动孔配合；该菱形销设置在立面上并用于与齿轮箱的主连接孔配合；该内毛坯壁压紧机构包括第一驱动缸、压板和多个压杆；该第一驱动缸输出端可穿出齿轮箱的第二传动孔后与该压板可拆卸固定连接；各所述压杆设置在该压板上。本实用新型用于齿轮箱精加工侧结合面、侧定位孔、侧连接孔及半圆孔时精准定位和装夹固定，并能避免压伤第二结合面。
📄 2021215779413
📂 B23Q3_08
👤 重庆犇鑫精密模具有限公司
📅 2021-07-12
已申报项目
一种风电齿轮箱退化状态跟踪与失效聚集风险评估方法，包括以下步骤：步骤1)监测数据清洗；步骤2)风电齿轮箱退化过程跟踪；步骤3)风电场集群状态融合与风场机组划分；步骤4)风电齿轮箱退化失效指标动态阈值的确定；步骤5)集群内风电齿轮箱失效风险聚集评估。本发明以瞬变载荷作用下失效演变机理和数据驱动的混合模型为切入点，对风电齿轮箱的退化过程进行描述，提出机组集群融合的动态失效阈值作为预警监测指标，并对集群机组内的风电齿轮箱失效聚集风险进行评估。
📄 2020111029808
📂 G06F30_17
👤 浙江工业大学
📅 2020-10-15
本发明涉及风机故障诊断领域，具体涉及一种齿轮箱的小样本故障分类方法及系统，方法包括：将自注意力机制引入DCGAN的网络结构，记为SA‑DCGAN；使用数据集Xi训练SA‑DCGAN，并使用SA‑DCGAN生成若干个不同故障类型的样本Y，构成样本数据集Yi；使用Yi预训练密集卷积网络模型，得到源域模型；构建目标域模型，将源域模型的参数迁移至目标域模型，并使用齿轮箱振动信号数据X对目标域模型进行微调，将微调后的目标域模型作为故障分类模型；将需要诊断故障类别的齿轮箱振动信号输入故障分类模型，得到对应的齿轮箱小样本故障分类结果，实现了在小样本条件下准确诊断出齿轮箱故障类型，且具有更好的故障分类效果。
📄 2023106160234
📂 G06F18_24
👤 浙江工业大学
📅 2023-05-29
基于频谱核密度函数相关性比较的齿轮箱故障诊断方法，首先针对齿轮箱的每种故障状态，分别采样多组振动数据；然后针对每种故障状态的多组振动数据，分别先后进行FFT计算、频谱预处理、频率分布直方图转化、核密度函数估计以及核密度函数平均化计算，得到齿轮箱每种故障状态的标准核密度函数；最后针对齿轮箱在未知故障状态下的振动数据，计算其核密度函数与各种故障状态标准核密度函数之间的相关系数，利用相关系数最大值对应的标准核密度函数对齿轮箱的故障状态进行诊断。本发明不需要对齿轮箱振动数据频谱的细节进行深入分析，亦不依赖于维护人员对于齿轮箱故障诊断方法的认知和经验，故障诊断准确率高，适合于计算机智能化实现。
📄 2017101923169
📂 G01M13_02
👤 浙江工业大学之江学院
📅 2017-03-28
本发明公开了一种基于物理信息神经网络的齿轮箱故障诊断方法。首先，在齿轮箱中布置振动信号采集系统，获取振动和角速度信号，建立有标签的实测数据集，并通过建立齿轮动力学模型，得到有标签的仿真数据集。然后，利用实测和仿真数据集训练长短期记忆网络(LSTM)构成的物理信息神经网络，以振动和角速度信号为输入，输出时变啮合刚度曲线。接着，将啮合刚度曲线数据提取特征，形成故障分类训练集，并利用该数据集训练支持向量机(SVM)模型。最终，将实际采集的振动数据输入物理信息神经网络和SVM模型，实现齿轮箱故障的准确诊断。
📄 2024117047193
📂 G01M13_021
👤 浙江工业大学
📅 2024-11-26
一种基于改进变分模态分解的故障识别方法，该方法结合变分模态分解和深度自编码器的混合方法来实现风电齿轮箱轴承故障的识别，首先，利用功率谱熵优化变分模态分解的本征模态函数数目和模态初始中心约束强度；然后，利用样本熵阈值将本征模态函数分为高噪声和低噪声分量，接着用小波阈值对高噪声本征模态函数分量进行降噪重构；之后，利用深度自编码器对故障特征进行提取和降维；最后，利用支持向量机对轴承故障进行识别。本发明可以更好的提取故障轴承的特征，对故障进行更快更精确的识别。
📄 2021115205485
📂 G01M13_045
👤 浙江工业大学
📅 2021-12-13
一种基于小波包分解(WPD)和卷积神经网络(CNN)的风力发电齿轮箱端到端故障诊断方法，包括数据预处理、多尺度振动分解、多尺度特征提取和分类，利用WPD对振动信号进行自适应分解，然后将信号分量输入到层次结构中，利用层级结构的卷积神经网络(CNN)自适应地提取多尺度特征，有效地对故障进行分类。本发明添加的WPD层能合理地处理非线性和非平稳振动数据获取组件在多个尺度自适应特点，允许CNN提取多尺度特性；WPD层直接向分层CNN发送多尺度分量，有效提取丰富的故障信息，避免了手工特征提取导致有用信息的丢失；框架通用性好。
📄 2020102163723
📂 G01M13_021
👤 浙江工业大学
📅 2020-03-25
一种基于非线性阻尼控制的风电齿轮箱瞬变载荷主动抑制方法，通过采用非线性模型预测阻尼控制策略，增加传动链的阻尼，抑制风电齿轮箱瞬变载荷冲击，同时结合变增益补偿策略，引入梯度估计单元以及补偿增益单元，使得发电机转子电流、电磁转矩能快速跟随控制系统给定值，在高效利用风能的同时避免增加功率波动性，对风电机组载荷波动进行抑制。
📄 2020111069010
📂 F03D7_04
👤 浙江工业大学
📅 2020-10-16
一种基于长短时神经网络与自动编码机的风电齿轮箱状态监测方法，结合双向长短时神经网络采用滑动窗口的方式分割样本，捕获多维时序数据中的时间依赖关系，通过学习大量正常样本，将多维非线性时序数据重构映射到低维空间，在此基础上通过对比分析重构样本和原始样本差异，实现风电齿轮箱状态监测和故障诊断。本发明提出的方法可以有效处理高维度时序数据，能够较好的应用于风电齿轮箱变工况运行环境。
📄 202011106893X
📂 G01M13_021
👤 浙江工业大学
📅 2020-10-16
本发明公开了一种基于频谱趋势和变分模态分解的齿轮箱故障识别方法，它包括如下步骤：先采集目标齿轮箱的振动信号；再采用基于频谱趋势的方式对变分模态分解方法进行改进，利用改进的变分模态分解方法对齿轮箱的振动信号进行分解，得到振动信号的各个模态分量；接着对获得的模态分量进行解调分析，获得各个模态信号的特征频率；最后将特征频率与齿轮箱的各个齿轮转频进行对比，定位齿轮箱的故障源。本发明将时域范围的趋势概念引入频域范围内，提出了基于频谱趋势的改进变分模态分解的方法，该方法很好的解决了变分模态分解中模态数量需要预设的问题，利用频谱趋势极大值的归一化横坐标来初始化中心频率，使得分解的各个模态更为合理。
📄 2017114082674
📂 G06F30_17
👤 浙江工业大学
📅 2017-12-22
本发明公开了一种列车齿轮箱及其制备方法，属于齿轮箱制备技术领域。本发明选用碱性酚醛树脂自硬砂为造型材料，其流动性好、易紧实、强度高且易溃散。而且，不含N、P、S元素，高温下有二次硬化现象，并且其裂纹倾向比呋喃树脂砂小，不放出刺激性气体，生产环境好，落砂清理性能好；此外，由于碱性酚醛树脂自硬砂自身发气量小，还能够解决铝合金铸件易出现的气孔、针孔等问题。本发明采用平做立浇方式进行浇注，在造型时将模样沿轴向中间分模造型,合箱后将砂箱竖立起来浇注，避免铸件工作部位处于铸件顶部，使探伤部分整体处于铸件下部，并且在重力作用下首先凝固，从而得到致密的组织，保证质量检测结果，提高铸件的工作性能。
📄 201810511878X
📂 C22C21_00
👤 成都航空职业技术学院
📅 2018-05-25
本发明提供的齿轮箱故障模拟装置及其系统，属于故障模拟机械领域。包括底座，底座设置有驱动电机、实验装置箱体和负载加持机构，实验装置箱体设置有中间轴齿轮总成、输入齿轮和输出齿轮，中间轴齿轮总成包括轴套管和套设于轴套管外侧的中间齿轮，轴套管套设于中间轴的外侧，轴套管和中间轴之间嵌设有中间轴承；输入齿轮和输出齿轮分别能够与中间齿轮啮合。齿轮箱故障模拟系统包括齿轮箱故障模拟装置，底座包括安装底板，驱动电机、实验装置箱体和负载加持机构依次设置于所述安装底板。齿轮箱故障模拟装置能够实现轴承和齿轮的耦合故障的模拟。齿轮箱故障模拟系统能够实现部件的合理布局，缩小整体体积的占用空间，更适于模拟实验。
📄 2017100591537
📂 G01M13_021
👤 西华大学
📅 2017-01-23
柿子坊 · 知识产权运营
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