广东省数据知识产权存证登记平台-证书详情

登记信息

中汇精密压铸模具磨损监测数据表 已登记

数据申请号：

粤2026041504311
数据登记号：

SZ2026120002207.2
关键词：

滤波方法、特征提取、去噪处理技术、磨损频率、持续时间
登记时间：

2026-05-05
平台证书编号：

20260444000002207
数据处理者：

暂无
服务机构：

暂无
登记主体：

东莞市中汇精密压铸科技有限公司
法院编号：

广州互联网法院 - eda86a25cac9d595e645a03bb3bfe1bb915e82acdaaf5fda79b5c93ee07edf74-749fc1a4;legalxchain

区块链信息

上链时间：

2026-04-15
所属区块链：

司法联盟链·广东省知识产权保护中心
证据指纹：

f0d97020474177bf793941633f9fd3a4a071ca5edb063de20400a98642d4331c5548fdeb75f5cd17f1745b49f8b5be2e1e67b70e5fb59cc12dda56c567dab369
区块链存证证书编号：

LXM-GDIPI-23202604155588289606

数据信息

数据简介

本数据集源自“精密压铸模具磨损声发射监测系统”，是一个集声发射信号采集、处理、实时监测、历史数据管理及报告生成等功能于一体的综合性数据集。该系统通过高精度声发射传感器，实时捕捉压铸模具在工作过程中因磨损产生的声发射信号，并将这些信号转化为数字信息存储于数据库中，形成丰富的数据集。数据集涵盖了模具磨损的多个维度信息，包括声发射信号、滤波方法、特征提取、去噪处理技术、磨损频率、持续时间等，为模具磨损状态的精准评估提供了全面的数据支持。该数据集可应用于压铸模具的实时健康状态监测，通过分析声发射信号的变化趋势，及时发现模具的早期磨损迹象，预防突发性故障，保障生产安全。通过应用该数据集，可以实时监测模具的健康状态，及时发现并处理潜在的安全隐患，有效避免生产事故的发生，

数据来源：

自行产生
数据所属行业分类：

I65 软件和信息技术服务业

数据处理规则说明

1、加工工具：数据采集系统：用于实时采集压铸模具运行过程中的各种参数；Excel：用于初步查看、筛选和简单计算原始数据。数据处理软件：如Python，用于数据清洗、特征提取、模型训练等。数据库管理系统：用于存储原始数据和处理后的数据。 2、算法处理：滤波算法：用于去除信号中的噪声，提取有效信息。特征提取算法：用于从原始信号中提取反映模具磨损状态的特征参数。去噪处理技术：分解去噪，进一步提高信号质量。磨损预测模型：用于根据提取的特征参数预测模具的磨损情况和使用寿命。 3、适用标准：数据采集标准：确保数据采集的准确性和实时性；数据处理标准：遵循数据处理和分析的最佳实践，确保数据的清洗、转换和集成过程符合规范。模型评估标准：采用交叉验证、准确率、召回率等指标评估磨损预测模型的性能。 4、原始数据：ID、压铸模具编号、初始尺寸、声发射信号、滤波方法、特征提取、去噪处理技术、磨损频率、持续时间、磨损尺寸、报废尺寸、磨损预测模型。 5、创新性数据：新增“磨损率”“预测使用寿命”数据，磨损率反映模具的磨损速度，计算公式：磨损尺寸/持续时间。预测使用寿命：（初始尺寸-报废尺寸）/磨损率。

应用场景描述

1、模具健康状态监测：本数据集可应用于压铸模具的实时健康状态监测，通过分析声发射信号的变化趋势，及时发现模具的早期磨损迹象，预防突发性故障，保障生产安全。 2、维修与保养决策支持：基于数据集中的历史数据，可以评估模具的磨损速率和剩余使用寿命，为维修计划的制定和保养周期的调整提供科学依据，降低非计划停机时间，提高生产效率。

数据格式：

xlsx
数据更新频率：

实时更新
数据量：

100

样例数据

1、名称：ID、压铸模具编号、初始尺寸、声发射信号、滤波方法、特征提取、去噪处理技术、磨损频率、持续时间、磨损尺寸、报废尺寸、磨损率、磨损预测模型、预测使用寿命。 2、样例数据1：6、MJ-016、74、突发型、低通滤波、时域特征提取、卡尔曼滤波、38kHz、3.5 、0.3、69、0.09 、支持向量机模型、58.33。 3、样例数据2：14、MJ-024、42、宽频、移窗滤波、统计特征、自适应滤波、258kHz、3.6 、0.5、37、0.14 、神经网络模型、36.00。 4、样例数据3：25、MJ-035、66、突发型、移窗滤波、时频联合分析、自适应滤波、50kHz、5.0 、0.5、61、0.10 、回归模型、50.00 。附件下载

数据结构样例

1、字段名称：ID、压铸模具编号、初始尺寸、声发射信号、滤波方法、特征提取、去噪处理技术、磨损频率、持续时间、磨损尺寸、报废尺寸、磨损率、磨损预测模型、预测使用寿命。 2、字段类型：int、object、int、object、object、object、object、object、float、float、int、float、object、float。 3、字段属性：非空。 4、字段说明：记录唯一标识符、模具唯一编号、模具制造时的初始尺寸、模具工作时的声发射信号类型、信号处理技术、信号分析方法、噪声抑制技术、检测到的磨损相关频率值、磨损过程的持续时间、磨损导致的尺寸变化量、模具达到报废标准时的尺寸、磨损速率、使用的预测算法模型、模型预测的模具剩余使用寿命。

数据状态

2026-05-05

数据知识产权登记完成