[发明专利]一种面向高端轴承的内嵌式多维智能采集处理微系统有效

专利信息
申请号: 202011324432.X 申请日: 2020-11-23
公开(公告)号: CN112486063B 公开(公告)日: 2021-12-28
发明(设计)人: 高煜寒;黄文彬;刘玉菲;杜浩铭;龚巧;邵毅敏 申请(专利权)人: 中电科技集团重庆声光电有限公司;重庆大学
主分类号: G05B19/042 分类号: G05B19/042;G01D21/02
代理公司: 北京同恒源知识产权代理有限公司 11275 代理人: 杨柳岸
地址: 401332 *** 国省代码: 重庆;50
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摘要:
搜索关键词: 一种 面向 高端 轴承 内嵌式 多维 智能 采集 处理 系统
【权利要求书】:

1.一种面向高端轴承的内嵌式多维智能采集处理微系统,其特征在于,该微系统包括:处理器(2)、温度调理模块(3)、仪表放大器(4)、运放(5)、非易失性存储器(6)、稳压源(7)、晶振Ⅰ(8)和晶振Ⅱ(9);

所述处理器(2),带无线数据发送功能,用于加载用户智能算法,将处理后的数据发送到云端;所述温度调理模块(3)用于采集并补偿外接温度传感器输出信号;所述仪表放大器(4)用于感知应变传感器输出信号;所述运放(5)将仪表放大器输出信号进一步放大;所述非易失性存储器(6)用于存放用户数据;所述稳压源(7)为系统提供低纹波稳定电源;所述晶振Ⅰ(8)和晶振Ⅱ(9)为系统内的电路提供时钟源;

该微系统封装于一体化管壳(1)内,利用一体化管壳(1)连接微系统内各模块;

所述一体化管壳(1)采用高温共烧陶瓷和金属围腔的方式;

所述处理器(2)中加载的用户智能算法,具体包括以下步骤:

步骤1:传感器布点负责对监测对象的信号数据D进行采集和转换后上传至终端处理器装置进行处理;

步骤2:通过特征提取算法获取数据集D的相关特征值集C,并将时域特征傅里叶变换为频域特征;

步骤3:通过特征筛选算法并根据相关判定原则和指标进行动态筛选获得融合特征值X;

步骤4:构建具有自适应性质的神经网络模型,模型由训练模型和测试模型两部分组成,测试数据先进入训练模型进行自学习算法初始化并获得对应的神经网络分类器模型,之后将上一步获得的特征值作为输入进入测试模型中进行神经网络测试,最后将多层神经网络的分类识别结果进行保存;

步骤5 :将步骤4获得的结果针对不同型号、不同状态的机械装置并结合其他状态信息集和判断函数进行故障的决策和判别,最后将判定结果进行上传。

2.根据权利要求1所述的内嵌式多维智能采集处理微系统,其特征在于,所述微系统中各模块的互连方式是采用多层陶瓷布线的方式。

3.根据权利要求1所述的内嵌式多维智能采集处理微系统,其特征在于,所述处理器(2)、温度调理模块(3)、仪表放大器(4)、运放(5)、非易失性存储器(6)、稳压源(7)、晶振Ⅰ(8)和晶振Ⅱ(9)采用导电胶粘接在一体化管壳(1)粘接区上。

4.根据权利要求1所述的内嵌式多维智能采集处理微系统,其特征在于,所述一体化管壳(1)采用HTCC工艺制作,由三种材料组成,分别为陶瓷材料、金属材料和导体材料;其中陶瓷材料用于一体化管壳的主体结构;金属材料用于加工一体化管壳的零件部分,包括引线、封口环和盖板;导体材料用于一体化管壳的内部布线和填充互连孔,用于电互连。

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