CN112414683B - 基于平均马氏距离的松动螺栓位置定位方法及系统 - Google Patents
基于平均马氏距离的松动螺栓位置定位方法及系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112414683B CN112414683B CN201911345666.XA CN201911345666A CN112414683B CN 112414683 B CN112414683 B CN 112414683B CN 201911345666 A CN201911345666 A CN 201911345666A CN 112414683 B CN112414683 B CN 112414683B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- loosening
- mahalanobis distance
- vibration displacement
- displacement response
- bolt
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 21
- 230000004044 response Effects 0.000 claims abstract description 125
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 claims abstract description 110
- 238000005507 spraying Methods 0.000 claims abstract description 6
- 108010076504 Protein Sorting Signals Proteins 0.000 claims description 36
- 238000010606 normalization Methods 0.000 claims description 21
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 15
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 12
- 241000372285 Isanda Species 0.000 claims description 6
- 238000000691 measurement method Methods 0.000 claims description 6
- 238000013024 troubleshooting Methods 0.000 abstract description 4
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 3
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 3
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 3
- 238000011835 investigation Methods 0.000 description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 230000005284 excitation Effects 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000036541 health Effects 0.000 description 1
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 1
- 230000000750 progressive effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G01M13/00—Testing of machine parts
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Measurement Of Mechanical Vibrations Or Ultrasonic Waves (AREA)
Abstract
本发明涉及一种基于平均马氏距离的松动螺栓位置定位方法及系统。所述松动螺栓位置定位方法包括:在螺栓联接结构上喷涂散斑点,并确定各个螺栓位置处的散斑点;在相同的工作条件下,利用机器视觉测量方法获取无松动振动位移响应信号以及有松动振动位移响应信号;根据所述无松动振动位移响应信号和所述有松动振动位移响应信号计算在螺栓松动前后各个散斑点处振动位移响应信号的平均马氏距离;对所述平均马氏距离进行归一化处理,确定归一化处理后的平均马氏距离;根据所述归一化处理后的平均马氏距离确定松动螺栓位置。采用本发明所提供的松动螺栓位置定位方法及系统能够降低人工排查工作量,提高排查效率。
Description
技术领域
本发明涉及松动螺栓位置定位领域,特别是涉及一种基于平均马氏距离的松动螺栓位置定位方法及系统。
背景技术
螺栓联接因其具有拆卸方便、成本低等优点,广泛应用于各种结构联接中。在设备运行过程中,螺栓联接结构不可避免的受到外界环境激励的影响,特别是当外部激励频率与结构的某一阶频率或几阶模态频率相同或者接近时,容易发生共振导致螺栓联接发生松动。在大型设备中,其结构上广泛采用较多的螺栓联接,在众多螺栓中准确找出松动螺栓的位置将对设备结构的健康维护具有重要的意义。而现有的松动螺栓位置定位是依靠人工进行逐一排查,在众多螺栓中找到其中的松动螺栓工作量大且效率极低。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于平均马氏距离的松动螺栓位置定位方法及系统,以解决依靠人工排查松动螺栓的工作量大,效率低的问题。
为实现上述目的,本发明提供了如下方案:
一种基于平均马氏距离的松动螺栓位置定位方法,包括:
在螺栓联接结构上喷涂散斑点,并确定各个螺栓位置处的散斑点;
在相同的工作条件下,利用机器视觉测量方法获取螺栓无松动状态下的螺栓联接结构上各个所述散斑点的无松动振动位移响应信号以及螺栓有松动状态下的螺栓联接结构上各个所述散斑点的有松动振动位移响应信号;
根据所述无松动振动位移响应信号和所述有松动振动位移响应信号计算在螺栓松动前后各个散斑点处振动位移响应信号的平均马氏距离;
对所述平均马氏距离进行归一化处理,确定归一化处理后的平均马氏距离;
根据所述归一化处理后的平均马氏距离确定松动螺栓位置。
可选的,所述根据所述无松动振动位移响应信号和所述有松动振动位移响应信号计算在螺栓松动前后各个散斑点处振动位移响应信号的平均马氏距离,具体包括:
将无松动振动位移响应信号序列平均分为L段,获取无松动状态下的各个所述散斑点的各段信号;所述无松动振动位移响应信号序列为螺栓无松动状态下的螺栓联接结构上各个所述散斑点的无松动振动位移响应信号排列组成的无松动振动位移响应信号序列;L为信号的分段数;
将有松动振动位移响应信号序列平均分为L段,获取有松动状态下的各个所述散斑点的各段信号;所述有松动振动位移响应信号序列为螺栓有松动状态下的螺栓联接结构上各个所述散斑点的有松动振动位移响应信号排列组成的有松动振动位移响应信号序列;
根据公式计算第k个所述散斑点无松动状态下第i段信号和有松动状态下第i段信号的马氏距离;其中,为无松动状态下第k个所述散斑点无松动振动位移响应信号的第i段信号;为有松动状态下第k个所述散斑点有松动振动位移响应信号的第i段信号;为第k个所述散斑点的无松动状态下第i段信号和有松动状态下第i段信号的马氏距离;V为和所构成的总体的协方差矩阵;k为散斑点的个数;i为信号段数,i=1,2,3,...,L;T为矩阵的转置符号;
可选的,所述对所述平均马氏距离进行归一化处理,确定归一化处理后的平均马氏距离,具体包括:
根据各个所述散斑点的所述平均马氏距离,确定所述平均马氏距离的最大值dmax和最小值dmin;
其中,d(k)'为归一化后的第k个散斑点在松动前后的振动响应信号的平均马氏距离值;dmax为未归一化的平均马氏距离最大值;dmin为未归一化的平均马氏距离最小值。
可选的,所述根据所述归一化处理后的平均马氏距离确定松动螺栓位置,具体包括:
比较各个所述散斑点的所述归一化处理后的平均马氏距离,确定最大的归一化处理后的平均马氏距离;
确定所述最大的归一化处理后的平均马氏距离所对应的散斑点为松动螺栓位置。
一种基于平均马氏距离的松动螺栓位置定位系统,包括:
散斑点位置确定模块,用于在螺栓联接结构上喷涂散斑点,并确定各个螺栓位置处的散斑点;
无松动振动位移响应信号以及有松动振动位移响应信号获取模块,用于在相同的工作条件下,利用机器视觉测量方法获取螺栓无松动状态下的螺栓联接结构上各个所述散斑点的无松动振动位移响应信号以及螺栓有松动状态下的螺栓联接结构上各个所述散斑点的有松动振动位移响应信号;
平均马氏距离计算模块,用于根据所述无松动振动位移响应信号和所述有松动振动位移响应信号计算在螺栓松动前后各个散斑点处振动位移响应信号的平均马氏距离;
归一化处理模块,用于对所述平均马氏距离进行归一化处理,确定归一化处理后的平均马氏距离;
松动螺栓位置确定模块,用于根据所述归一化处理后的平均马氏距离确定松动螺栓位置。
可选的,所述平均马氏距离计算模块具体包括:
无松动状态下各段信号获取单元,用于将无松动振动位移响应信号序列平均分为L段,获取无松动状态下的各个所述散斑点的各段信号;所述无松动振动位移响应信号序列为螺栓无松动状态下的螺栓联接结构上各个所述散斑点的无松动振动位移响应信号排列组成的无松动振动位移响应信号序列;L为信号的分段数;
有松动状态下各段信号获取单元,用于将有松动振动位移响应信号序列平均分为L段,获取有松动状态下的各个所述散斑点的各段信号;所述有松动振动位移响应信号序列为螺栓有松动状态下的螺栓联接结构上各个所述散斑点的有松动振动位移响应信号排列组成的有松动振动位移响应信号序列;
马氏距离计算单元,用于根据公式计算第k个所述散斑点无松动状态下第i段信号和有松动状态下第i段信号的马氏距离;其中,为无松动状态下第k个所述散斑点无松动振动位移响应信号的第i段信号;为有松动状态下第k个所述散斑点有松动振动位移响应信号的第i段信号;为第k个所述散斑点的无松动状态下第i段信号和有松动状态下第i段信号的马氏距离;V为和所构成的总体的协方差矩阵;k为散斑点的个数;i为信号段数,i=1,2,3,...,L;T为矩阵的转置符号;
可选的,所述归一化处理模块具体包括:
最大值和最小值确定单元,用于根据各个所述散斑点的所述平均马氏距离,确定所述平均马氏距离的最大值dmax和最小值dmin;
其中,d(k)'为归一化后的第k个散斑点在松动前后的振动响应信号的平均马氏距离值;dmax为未归一化的平均马氏距离最大值;dmin为未归一化的平均马氏距离最小值。
可选的,所述松动螺栓位置确定模块具体包括:
最大的归一化处理后的平均马氏距离确定单元,用于比较各个所述散斑点的所述归一化处理后的平均马氏距离,确定最大的归一化处理后的平均马氏距离;
松动螺栓位置确定单元,用于确定所述最大的归一化处理后的平均马氏距离所对应的散斑点为松动螺栓位置。
根据本发明提供的具体实施例,本发明公开了以下技术效果:本发明提供了一种基于平均马氏距离的松动螺栓位置定位方法及系统,通过获取螺栓无松动状态下的螺栓联接结构上各散斑点振动位移响应信号以及螺栓有松动状态下的螺栓联接结构上各散斑点振动位移响应信号,根据松动前后的螺栓振动响应信号之间的相似度会发生较大变化原理,计算松动前后的螺栓振动响应信号之间的平均马氏距离,并根据归一化处理后的平均马氏距离的大小直接确定松动螺栓位置,无需人工逐一排查,能够直接确定松动螺栓位置,操作简单,容易实现,降低了排查工作量,提高了排查效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获取其他的附图。
图1为本发明所提供的基于平均马氏距离的松动螺栓位置定位方法流程图;
图2为本发明所提供的基于平均马氏距离的松动螺栓位置定位系统结构图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获取的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
本发明的目的是提供一种基于平均马氏距离的松动螺栓位置定位方法及系统,能够降低人工排查工作量,提高排查效率。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂,下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
图1为本发明所提供的基于平均马氏距离的松动螺栓位置定位方法流程图,如图1所示,一种基于平均马氏距离的松动螺栓位置定位方法,包括:
步骤101:在螺栓联接结构上喷涂散斑点,并确定各个螺栓位置处的散斑点。
步骤102:在相同的工作条件下,利用机器视觉测量方法获取螺栓无松动状态下的螺栓联接结构上各个所述散斑点的无松动振动位移响应信号以及螺栓有松动状态下的螺栓联接结构上各个所述散斑点的有松动振动位移响应信号。
步骤103:根据所述无松动振动位移响应信号和所述有松动振动位移响应信号计算在螺栓松动前后各个散斑点处振动位移响应信号的平均马氏距离。
所述步骤103具体包括:
将无松动振动位移响应信号序列平均分为L段,获取无松动状态下的各个所述散斑点的各段信号;所述无松动振动位移响应信号序列为螺栓无松动状态下的螺栓联接结构上各个所述散斑点的无松动振动位移响应信号排列组成的无松动振动位移响应信号序列;L为信号的分段数,L=1,2,3,...,N;
将有松动振动位移响应信号序列平均分为L段,获取有松动状态下的各个所述散斑点的各段信号;所述有松动振动位移响应信号序列为螺栓有松动状态下的螺栓联接结构上各个所述散斑点的有松动振动位移响应信号排列组成的有松动振动位移响应信号序列;
根据公式计算第k个所述散斑点无松动状态下第i段信号和有松动状态下第i段信号的马氏距离;其中,为无松动状态下第k个所述散斑点无松动振动位移响应信号的第i段信号;为有松动状态下第k个所述散斑点有松动振动位移响应信号的第i段信号;为第k个所述散斑点的无松动状态下第i段信号和有松动状态下第i段信号的马氏距离;V为和所构成的总体的协方差矩阵;k为散斑点的个数,k=1,2,3,...,M;i为信号段数,i=1,2,3,...,L;T为矩阵的转置符号;
步骤104:对所述平均马氏距离进行归一化处理,确定归一化处理后的平均马氏距离。
所述步骤104具体包括:
根据各个所述散斑点的所述平均马氏距离,确定所述平均马氏距离的最大值dmax和最小值dmin;
其中,d(k)'为归一化后的第k个散斑点在松动前后的振动响应信号的平均马氏距离值;dmax为未归一化的平均马氏距离最大值;dmin为未归一化的平均马氏距离最小值。
步骤105:根据所述归一化处理后的平均马氏距离确定松动螺栓位置。
所述步骤105具体包括:
比较各个所述散斑点的所述归一化处理后的平均马氏距离,确定最大的归一化处理后的平均马氏距离;
确定所述最大的归一化处理后的平均马氏距离所对应的散斑点为松动螺栓位置。
由于马氏距离的大小可以表征两个样本之间的相似度,两个样本的马氏距离越大,样本间的相似度越小。而在相同工作条件下,松动前后的螺栓振动响应信号之间的相似度会发生较大变化,因此,松动前后的螺栓振动位移响应信号之间的平均马氏距离的最大值所属散斑点(螺栓位置)即为螺栓松动位置。
图2为本发明所提供的基于平均马氏距离的松动螺栓位置定位系统结构图,如图2所示,一种基于平均马氏距离的松动螺栓位置定位系统,包括:
散斑点位置确定模块201,用于在螺栓联接结构上喷涂散斑点,并确定各个螺栓位置处的散斑点。
无松动振动位移响应信号以及有松动振动位移响应信号获取模块202,用于在相同的工作条件下,利用机器视觉测量方法获取螺栓无松动状态下的螺栓联接结构上各个所述散斑点的无松动振动位移响应信号以及螺栓有松动状态下的螺栓联接结构上各个所述散斑点的有松动振动位移响应信号。
平均马氏距离计算模块203,用于根据所述无松动振动位移响应信号和所述有松动振动位移响应信号计算在螺栓松动前后各个散斑点处振动位移响应信号的平均马氏距离。
所述平均马氏距离计算模块203具体包括:
无松动状态下各段信号获取单元,用于将无松动振动位移响应信号序列平均分为L段,获取无松动状态下的各个所述散斑点的各段信号;所述无松动振动位移响应信号序列为螺栓无松动状态下的螺栓联接结构上各个所述散斑点的无松动振动位移响应信号排列组成的无松动振动位移响应信号序列;L为信号的分段数;
有松动状态下各段信号获取单元,用于将有松动振动位移响应信号序列平均分为L段,获取有松动状态下的各个所述散斑点的各段信号;所述有松动振动位移响应信号序列为螺栓有松动状态下的螺栓联接结构上各个所述散斑点的有松动振动位移响应信号排列组成的有松动振动位移响应信号序列;
马氏距离计算单元,用于根据公式计算第k个所述散斑点无松动状态下第i段信号和有松动状态下第i段信号的马氏距离;其中,为无松动状态下第k个所述散斑点无松动振动位移响应信号的第i段信号;为有松动状态下第k个所述散斑点有松动振动位移响应信号的第i段信号;为第k个所述散斑点的无松动状态下第i段信号和有松动状态下第i段信号的马氏距离;V为和所构成的总体的协方差矩阵;k为散斑点的个数,k=1,2,3,...,M;i为信号段数,i=1,2,3,...,L;T为矩阵的转置符号;
归一化处理模块204,用于对所述平均马氏距离进行归一化处理,确定归一化处理后的平均马氏距离。
所述归一化处理模块204具体包括:
最大值和最小值确定单元,用于根据各个所述散斑点的所述平均马氏距离,确定所述平均马氏距离的最大值dmax和最小值dmin;
其中,d(k)'为归一化后的第k个散斑点在松动前后的振动响应信号的平均马氏距离值;dmax为未归一化的平均马氏距离最大值;dmin为未归一化的平均马氏距离最小值。
松动螺栓位置确定模块205,用于根据所述归一化处理后的平均马氏距离确定松动螺栓位置。
所述松动螺栓位置确定模块205具体包括:
最大的归一化处理后的平均马氏距离确定单元,用于比较各个所述散斑点的所述归一化处理后的平均马氏距离,确定最大的归一化处理后的平均马氏距离;
松动螺栓位置确定单元,用于确定所述最大的归一化处理后的平均马氏距离所对应的散斑点为松动螺栓位置。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处,各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言,由于其与实施例公开的方法相对应,所以描述的比较简单,相关之处参见方法部分说明即可。
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述,以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想;同时,对于本领域的一般技术人员,依据本发明的思想,在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述,本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (6)
1.一种基于平均马氏距离的松动螺栓位置定位方法,其特征在于,包括:
在螺栓联接结构上喷涂散斑点,并确定各个螺栓位置处的散斑点;
在相同的工作条件下,利用机器视觉测量方法获取螺栓无松动状态下的螺栓联接结构上各个所述散斑点的无松动振动位移响应信号以及螺栓有松动状态下的螺栓联接结构上各个所述散斑点的有松动振动位移响应信号;
根据所述无松动振动位移响应信号和所述有松动振动位移响应信号计算在螺栓松动前后各个散斑点处振动位移响应信号的平均马氏距离;
对所述平均马氏距离进行归一化处理,确定归一化处理后的平均马氏距离;
根据所述归一化处理后的平均马氏距离确定松动螺栓位置;所述根据所述归一化处理后的平均马氏距离确定松动螺栓位置,具体包括:比较各个所述散斑点的所述归一化处理后的平均马氏距离,确定最大的归一化处理后的平均马氏距离;确定所述最大的归一化处理后的平均马氏距离所对应的散斑点为松动螺栓位置。
2.根据权利要求1所述的松动螺栓位置定位方法,其特征在于,所述根据所述无松动振动位移响应信号和所述有松动振动位移响应信号计算在螺栓松动前后各个散斑点处振动位移响应信号的平均马氏距离,具体包括:
将无松动振动位移响应信号序列平均分为L段,获取无松动状态下的各个所述散斑点的各段信号;所述无松动振动位移响应信号序列为螺栓无松动状态下的螺栓联接结构上各个所述散斑点的无松动振动位移响应信号排列组成的无松动振动位移响应信号序列;L为信号的分段数;
将有松动振动位移响应信号序列平均分为L段,获取有松动状态下的各个所述散斑点的各段信号;所述有松动振动位移响应信号序列为螺栓有松动状态下的螺栓联接结构上各个所述散斑点的有松动振动位移响应信号排列组成的有松动振动位移响应信号序列;
根据公式计算第k个所述散斑点无松动状态下第i段信号和有松动状态下第i段信号的马氏距离;其中,为无松动状态下第k个所述散斑点无松动振动位移响应信号的第i段信号;为有松动状态下第k个所述散斑点有松动振动位移响应信号的第i段信号;为第k个所述散斑点的无松动状态下第i段信号和有松动状态下第i段信号的马氏距离;V为和所构成的总体的协方差矩阵;k为散斑点的个数;i为信号段数,i=1,2,3,...,L;T为矩阵的转置符号;
4.一种基于平均马氏距离的松动螺栓位置定位系统,其特征在于,包括:
散斑点位置确定模块,用于在螺栓联接结构上喷涂散斑点,并确定各个螺栓位置处的散斑点;
无松动振动位移响应信号以及有松动振动位移响应信号获取模块,用于在相同的工作条件下,利用机器视觉测量方法获取螺栓无松动状态下的螺栓联接结构上各个所述散斑点的无松动振动位移响应信号以及螺栓有松动状态下的螺栓联接结构上各个所述散斑点的有松动振动位移响应信号;
平均马氏距离计算模块,用于根据所述无松动振动位移响应信号和所述有松动振动位移响应信号计算在螺栓松动前后各个散斑点处振动位移响应信号的平均马氏距离;
归一化处理模块,用于对所述平均马氏距离进行归一化处理,确定归一化处理后的平均马氏距离;
松动螺栓位置确定模块,用于根据所述归一化处理后的平均马氏距离确定松动螺栓位置;所述松动螺栓位置确定模块具体包括:最大的归一化处理后的平均马氏距离确定单元,用于比较各个所述散斑点的所述归一化处理后的平均马氏距离,确定最大的归一化处理后的平均马氏距离;松动螺栓位置确定单元,用于确定所述最大的归一化处理后的平均马氏距离所对应的散斑点为松动螺栓位置。
5.根据权利要求4所述的松动螺栓位置定位系统,其特征在于,所述平均马氏距离计算模块具体包括:
无松动状态下各段信号获取单元,用于将无松动振动位移响应信号序列平均分为L段,获取无松动状态下的各个所述散斑点的各段信号;所述无松动振动位移响应信号序列为螺栓无松动状态下的螺栓联接结构上各个所述散斑点的无松动振动位移响应信号排列组成的无松动振动位移响应信号序列;L为信号的分段数;
有松动状态下各段信号获取单元,用于将有松动振动位移响应信号序列平均分为L段,获取有松动状态下的各个所述散斑点的各段信号;所述有松动振动位移响应信号序列为螺栓有松动状态下的螺栓联接结构上各个所述散斑点的有松动振动位移响应信号排列组成的有松动振动位移响应信号序列;
马氏距离计算单元,用于根据公式计算第k个所述散斑点无松动状态下第i段信号和有松动状态下第i段信号的马氏距离;其中,为无松动状态下第k个所述散斑点无松动振动位移响应信号的第i段信号;为有松动状态下第k个所述散斑点有松动振动位移响应信号的第i段信号;为第k个所述散斑点的无松动状态下第i段信号和有松动状态下第i段信号的马氏距离;V为和所构成的总体的协方差矩阵;k为散斑点的个数;i为信号段数,i=1,2,3,...,L;T为矩阵的转置符号;
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201911345666.XA CN112414683B (zh) | 2019-12-24 | 2019-12-24 | 基于平均马氏距离的松动螺栓位置定位方法及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201911345666.XA CN112414683B (zh) | 2019-12-24 | 2019-12-24 | 基于平均马氏距离的松动螺栓位置定位方法及系统 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN112414683A CN112414683A (zh) | 2021-02-26 |
CN112414683B true CN112414683B (zh) | 2022-08-02 |
Family
ID=74844015
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201911345666.XA Active CN112414683B (zh) | 2019-12-24 | 2019-12-24 | 基于平均马氏距离的松动螺栓位置定位方法及系统 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN112414683B (zh) |
Families Citing this family (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114166479A (zh) * | 2021-10-26 | 2022-03-11 | 山东大齐通信电子有限公司 | 一种电机螺栓的动态检测及紧固装置与方法 |
CN116754122A (zh) * | 2023-06-21 | 2023-09-15 | 零点创新科技有限公司 | 一种基于物联网测试螺栓稳定性的方法及装置 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103995229A (zh) * | 2014-05-21 | 2014-08-20 | 浙江工业大学 | 一种基于特征选取和马氏距离的电机健康监测和异常诊断方法 |
CN104180983A (zh) * | 2014-09-02 | 2014-12-03 | 苏州市计量测试研究所 | 一种机械振动台紧固件监控系统及其监控方法 |
CN109541028A (zh) * | 2018-12-26 | 2019-03-29 | 湖南科技大学 | 一种风力机叶片裂纹位置定位检测方法及系统 |
CN110044566A (zh) * | 2018-11-06 | 2019-07-23 | 西安交通大学 | 一种基于振动模态信息的螺栓松动程度判别方法 |
Family Cites Families (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH11285994A (ja) * | 1998-04-02 | 1999-10-19 | Nachi Fujikoshi Corp | ボルト位置自動計測装置 |
JP2007239763A (ja) * | 2006-03-06 | 2007-09-20 | Hitachi Ltd | フランジ締付け状態検査方法及びそれに用いるフランジ |
CN109029382B (zh) * | 2018-08-20 | 2023-08-08 | 上海矩尺土木科技有限公司 | 一种螺栓防松预警监测装置 |
CN110595745B (zh) * | 2019-04-26 | 2021-05-07 | 深圳市豪视智能科技有限公司 | 针对设备的固定螺丝异常的检测方法及相关产品 |
-
2019
- 2019-12-24 CN CN201911345666.XA patent/CN112414683B/zh active Active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103995229A (zh) * | 2014-05-21 | 2014-08-20 | 浙江工业大学 | 一种基于特征选取和马氏距离的电机健康监测和异常诊断方法 |
CN104180983A (zh) * | 2014-09-02 | 2014-12-03 | 苏州市计量测试研究所 | 一种机械振动台紧固件监控系统及其监控方法 |
CN110044566A (zh) * | 2018-11-06 | 2019-07-23 | 西安交通大学 | 一种基于振动模态信息的螺栓松动程度判别方法 |
CN109541028A (zh) * | 2018-12-26 | 2019-03-29 | 湖南科技大学 | 一种风力机叶片裂纹位置定位检测方法及系统 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
基于振动信号的高速道岔伤损识别研究;周祥鑫;《中国优秀博硕士学位论文全文数据库(硕士)工程科技Ⅱ辑》;20140915(第09期);第31-32页 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN112414683A (zh) | 2021-02-26 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN112414683B (zh) | 基于平均马氏距离的松动螺栓位置定位方法及系统 | |
CN106897543B (zh) | 模态柔度曲率矩阵范数的梁结构损伤识别方法 | |
CN110850167B (zh) | 一种多谐波源责任划分方法 | |
CN110220476A (zh) | 一种基于三维激光扫描的航空零件自动快速测量方法 | |
CN114459372B (zh) | 一种钢架构钢柱形变损坏在线智能预警方法 | |
CN109341848B (zh) | 一种隧道运营阶段的安全监测系统 | |
CN104502450A (zh) | 简易管道安装应力识别方法 | |
CN107607342B (zh) | 空调机房设备群的健康能效检测方法 | |
CN111238427A (zh) | 一种塔吊塔身钢结构损伤实时监测方法 | |
CN103487250A (zh) | 基于二维投射的煤矿设备预知维护方法 | |
CN113720707B (zh) | 一种结构疲劳试验大变形加载点设计方法 | |
CN113074931A (zh) | 紧固件松动检测方法、装置、电子设备和存储介质 | |
CN117536872A (zh) | 一种罗茨风机状态监测系统与故障预测方法 | |
CN116399945A (zh) | 一种点支式玻璃幕墙损伤程度定量判定方法 | |
CN115966060A (zh) | 一种基于实时监测的基坑及边坡预警方法及系统 | |
CN115526215A (zh) | 一种胶泵故障诊断维护分析优化方法及系统 | |
CN102455238A (zh) | 一种功图测试设备的在线校准方法及连接结构 | |
CN114046968A (zh) | 一种基于声学信号的过程装备两步故障定位方法 | |
CN113504302A (zh) | 风机叶片状态监测的方法、系统、电子设备及存储介质 | |
CN207180516U (zh) | 一种两孔检测专用检具 | |
CN107192448B (zh) | 一种识别柔性绳索振动频率的宽带搜峰法 | |
CN108595860A (zh) | 一种基于计算机的桥梁施工竖向预应力钢筋检测系统 | |
CN114266193B (zh) | 一种重载传送链装置承载不确定性区间主成分分析方法 | |
CN118463840B (zh) | 一种桥梁结构健康监测方法、系统、存储介质及电子设备 | |
CN118395222B (zh) | 一种用于变压器的异常监控方法及系统 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |