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赵兴: 作品数：36 被引量：12H指数：2; 供职机构：大连交通大学更多>>; 发文基金：国家杰出青年科学基金国家自然科学基金辽宁省教育厅基金资助项目更多>>; 相关领域：机械工程交通运输工程自动化与计算机技术化学工程更多>>

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一种铣削扭矩测量传感器: 本发明涉及机械制造领域，具体公开了一种铣削扭矩测量传感器，包括延长刀柄、定极板套筒、延长叶片、定极板、动极板和电路系统；延长刀柄一端与铣床的刀柄连接，延长刀柄的另一端与铣床的铣刀夹头连接；定极板套筒为圆筒状且套于延长刀柄...; 李莹雪李花费继友赵兴康淞茗闵欣锴迟骋; 文献传递

基于倒阶比谱的滚动轴承故障诊断: 2017年; 为从变速滚动轴承振动信号中提取轴承故障特征,利用了基于倒阶比分析的诊断方法.该方法利用计算阶比跟踪算法,采集转速信号和振动信号,并对振动信号进行角度域重采样,获得角度增量恒定的角度域周期平稳信号,再进行倒谱分析,最后依据倒阶比谱分析结果进行故障识别和诊断.由于阶比分析能将非平稳时域信号转换为平稳的角度域信号,而倒谱分析能很好的抑制频率模糊,所以将阶比分析和倒谱分析相结合,充分利用二者优点,能从干扰中准确识别故障特征,适合于变速滚动轴承信号的故障特征提取.实验证明该方法有效,能够提取变转速滚动轴承故障特征,具有一定的工程应用价值.; 田丽苑宇赵兴刘芝博; 关键词：故障诊断虚拟仪器

基于角度域循环平稳分析的滚动轴承故障诊断方法研究: 在当今科学技术飞速发展的大背景下,机械设备向着大型化、复杂化、精密化的方向发展,在人们的生活中扮演着越来越重要的角色;其中,轴承和齿轮作为旋转机械轴系关键部件扮演着重要的作用,旋转机械的正常运转很大程度上依靠轴承、齿轮的...; 赵兴; 关键词：调制效应故障诊断虚拟仪器; 文献传递

基于改进残差网络的轴承故障诊断方法: 2023年; 针对现有的轴承故障诊断模型缺乏对信号的空间和时序信息的有效利用,以及模型的泛化性和抗噪性差的问题。提出了一种将LSTM以残差的形式与CNN并联使用,并采用1*1卷积进行跨通道信息融合的神经网络模型IPCNN_LSTM,解决了传统网络模型无法同时有效地利用信号的空间及时序信息问题。并采用CWRU轴承数据集和QPZZ-Ⅱ系统采集实验平台进行实例验证,该模型能够有效地利用信号的空间和时序信息,在减少参数数量,提高诊断效率的同时取得较高的故障诊断正确率,并具有良好的泛化性、抗噪性及稳定性。; 赵东辉苑宇赵兴; 关键词：CNN 故障诊断

基于加速度信号经验模式分解的动态称重装置及方法: 本发明公开了一种基于加速度信号经验模式分解的动态称重装置及方法，装置包括设置有称重台、均匀分布在称重台上的凸块，分别设置在称重台两侧用于控制系统测试的红外信号传感器、用于采集加速度信号的数据采集模块、用于进行信号分析处理...; 苑宇赵兴田丽刘芝博; 文献传递

一种检测精度高的列车电机故障声学检测设备: 本发明公开了一种检测精度高的列车电机故障声学检测设备，包括底板、平台和罩体，所述底板的顶端设置有连接块，且连接块的顶端设置有定位结构，所述定位结构的内部安装有待测电机，所述底板的顶端安装有移动结构，所述罩体内部的底端安装...; 李林刘晓东费继友赵兴

基于虚拟仪器的网络视频监控系统: 本发明涉及视频安全防范领域，特别涉及远程视频监控领域。针对传统视频监控系统功能单一、报警误报率较高及需要人工亲临现场的不足，本发明提供一种基于虚拟仪器的网络视频监控系统，由摄像头、多通道视频录像机、数据采集卡、服务器计算...; 苑宇李宝良姚世选赵兴李聪明; 文献传递

一种铣削扭矩测量传感器: 本发明涉及机械制造领域，具体公开了一种铣削扭矩测量传感器，包括延长刀柄、定极板套筒、延长叶片、定极板、动极板和电路系统；延长刀柄一端与铣床的刀柄连接，延长刀柄的另一端与铣床的铣刀夹头连接；定极板套筒为圆筒状且套于延长刀柄...; 李莹雪李花费继友赵兴康淞茗闵欣锴迟骋; 文献传递

一种滚动轴承运行状态监测装置: 本发明涉及滚动轴承监测技术领域，具体为一种滚动轴承运行状态监测装置，包括壳体，所述壳体的内部一侧嵌装有电动推杆，且电动推杆的动力输出端连接有装配板，所述装配板的外壁嵌装有电机，且电机的动力输出端连接有驱动轴，所述驱动轴的...; 李林赵兴刘晓东费继友

转向架构架表面缺陷的磁粉探伤检测算法研究: 2025年; 针对转向架构架磁粉探伤缺陷识别环节人工目测效率低的现状,提出一种基于YOLO-CET(You Only Look Once based on CoTNet-Efficient-Transformer blocks)的探伤图像缺陷自动识别算法,实现对构架表面真伪缺陷的智能识别。以YOLOv5(You Only Look Once version 5)为基础模型,在骨干特征提取网络引入轻量化CoTNet(Contextual Transformer Networks)网络层,实现缺陷特征的多尺度融合与提取。加入高效通道注意力机制,在不增加网络计算量的同时提高模型的鲁棒性和泛化性。增加一个小尺寸缺陷检测头用于减轻不同尺寸特征带来的尺度方差影响,同时引入视觉自注意力模块,增强小目标缺陷的抓取识别能力。利用自建的构架表面缺陷探伤数据集进行测试,结果表明,与YOLOv5相比,所提出的YOLO-CET使检测平均精度提升33.8%,F1-Score提升0.26,浮点运算量仅增加1.5 B,该模型可实现缺陷的自动检测,有效解决背景误判、细小缺陷漏检等问题。; 刘晓东戴吉杨帆李花赵兴卞佳楠; 关键词：转向架构架磁粉探伤