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河南工学院朱命冬获国家专利权

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龙图腾网获悉河南工学院申请的专利一种智能颗粒筛分装置及其滤网损坏监测方法获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN119319076B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202411869271.0,技术领域涉及:B07B1/42;该发明授权一种智能颗粒筛分装置及其滤网损坏监测方法是由朱命冬;姬燕培;李敬伟;王英凡;马绍惠;王鲜芳设计研发完成,并于2024-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

一种智能颗粒筛分装置及其滤网损坏监测方法在说明书摘要公布了:本申请提供一种智能颗粒筛分装置及其滤网损坏监测方法,属于使用滤网筛分固体颗粒技术领域。该装置包括:两层滤网、两个拉压力传感器、动力模块、数据采集传输模块、控制模块和外框,两层滤网分别与两个拉压力传感器连接,动力模块用于驱动筛分,控制模块用于控制筛分过程,数据采集传输模块用于采集和传输传感器数据。滤网损坏监测方法利用机器学习模型,通过采集两层滤网在正常工作和不同损坏程度下的张力数据,训练模型,使其能够捕捉两层滤网张力变化关系的特征。在实际筛分过程中,实时监测两层滤网的张力数据,并判断滤网是否损坏以及损坏的程度。该技术方案能够灵敏且实时地监测滤网状态,减少滤网损坏带来的损失,提高筛分效率。

本发明授权一种智能颗粒筛分装置及其滤网损坏监测方法在权利要求书中公布了:1.一种智能颗粒筛分装置的滤网损坏监测方法,所述智能颗粒筛分装置,包括:上下两层滤网、两个拉压力传感器、动力模块、数据采集传输模块;两层所述滤网的目数相同,用于筛分颗粒;两层所述滤网分别与两个所述拉压力传感器固定连接;所述拉压力传感器的另一端固定到传动杆上,所述传动杆由所述动力模块驱动;所述数据采集传输模块,用于接收所述拉压力传感器采集的滤网张力时序数据并转发至后台服务器;其特征在于,在模型构建阶段:S101、接收所述智能颗粒筛分装置采集的空载状态的滤网张力时序数据;S102、基于空载状态下的滤网张力时序数据,利用自相关函数确定空载状态下的张力时序数据的周期P;其中,所述自相关函数定义为: ,式中,是起点时间开始后的滞后时间,是滤网张力序列在第个时序点的值,是张力均值,是序列的长度;S103、根据所述周期P,使用傅里叶级数拟合设备空载状态下的滤网张力时序数据,得到拟合周期函数;S104、将采集到的设备空载状态的滤网张力时序数据减去同一时间点所述拟合周期函数的值,得到拟合误差;S105、若所述拟合误差小于预设的误差阈值,则采用所述拟合周期函数对工作状态下采集的张力数据进行周期信号拟合消减,以获得消减后的滤网张力时序数据;其中,采集的工作状态下的张力时序数据包括滤网完好时的张力时序数据以及滤网不同损坏程度下的张力时序数据;S106、对所述消减后的滤网张力时序数据进行归一化处理,并计算归一化处理后的滤网张力时序数据的上下张力比值;S107、将归一化处理后的上、下滤网张力时序数据和上下张力比值输入到长短期记忆网络进行训练,得到训练好的模型;S108、根据滤网的真实损坏程度,将滤网损坏程度划分为多个类别,以所述多个类别作为损坏程度标签;S109、将所述损坏程度标签添加到所述长短期记忆网络的测试数据集中;S110、利用所述训练好的模型,计算测试数据的损坏程度预测值,并根据测试数据的损坏程度预测值及其损坏程度标签,计算最佳分裂点,构建决策树;在模型应用阶段:S111、对设备工作状态下采集的上、下滤网张力时序数据进行归一化处理并计算上下张力比值;S112、加载所述训练好的模型,并将归一化处理后的上、下滤网张力时序数据和上下张力比值输入到所述训练好的模型,实时计算出损坏程度预测值;S113、根据损坏程度预测值,使用所述决策树对损坏程度进行实时判定,得到损坏程度类别。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人河南工学院,其通讯地址为:453003 河南省新乡市平原路699号;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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