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龙图腾网获悉山西蒲飞机械设备制造有限公司申请的专利一种矿用输送机的皮带撕裂检测方法及系统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：CN118239209B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202410487208.4，技术领域涉及：B65G43/02；该发明授权一种矿用输送机的皮带撕裂检测方法及系统是由张艳明设计研发完成，并于2024-04-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种矿用输送机的皮带撕裂检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及矿用输送检测技术领域，尤其涉及一种矿用输送机的皮带撕裂检测方法及系统。首先，采用自适应回声采样法采集超声波信号，利用漂移补偿算法校正基线信号的漂移并通过重叠回声分离技术分离重叠的回声；然后，引入环境适应算法，构建机器学习模型；使用微撕裂识别技术对经过基于机器学习的环境适应算法处理后的超声波信号进行识别，引入突变点检测算法和模式识别与分类算法进行撕裂特征识别和撕裂模式识别；最后，引入撕裂事件确认算法，设定逻辑规则，引入撕裂位置定位技术对撕裂位置进行定位，引入撕裂程度评估算法进行撕裂程度评估。解决了现有技术中数据处理不够准确，对皮带纵撕检测准确性较差以及灵敏度较低的技术问题。

本发明授权一种矿用输送机的皮带撕裂检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种矿用输送机的皮带撕裂检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.采用自适应回声采样法进行超声波信号采集，并利用漂移补偿算法校正基线信号的漂移以及通过重叠回声分离技术分离重叠的回声；所述自适应回声采样法的具体实现过程如下：首先，进行初始采样设置，基于输送带的设计参数，设定初始采样频率；然后，在初始采样阶段，对采集到的信号进行傅里叶变换，得到信号的频谱；最后，对采样频率进行动态调整；具体调整公式如下：fsamplet＝finit·e-α·Δst+fmin其中，fsamplet是调整后的采样频率；finit是初始采样频率；fmin是保证信号采样的最小频率；α是用于控制采样频率衰减速度的调整系数；Δst是信号的稳定性指标；t是时间变量；S2.引入环境适应算法，收集不同环境条件下的超声波信号数据，同时记录不同环境条件下的环境参数，应用信号处理技术，包括快速傅里叶变换和小波变换，从超声波信号中提取特征；构建机器学习模型，将提取的特征和环境参数作为输入，输出信号的质量评分，并调整模型参数，将基于机器学习的环境适应算法融入到皮带纵撕检测实现中；S3.使用微撕裂识别技术对经过基于机器学习的环境适应算法处理后的超声波信号进行识别；微撕裂识别技术的具体实现如下：首先对基于机器学习的环境适应算法处理后的超声波信号采用自适应滤波算法进行预处理；再利用突变点检测算法进行撕裂特征识别；突变点表明输送带的潜在撕裂，突变点检测算法的具体公式如下： 其中，CPDAS表示的是超声波信号中所有可能撕裂点的时间集合；θ和分别是一阶导数和二阶导数的阈值；是经过环境适应算法处理后的超声波信号S′t关于时间的一阶导数；是经过环境适应算法处理后的超声波信号S′t关于时间的二阶导数；是信号一阶导数和二阶导数的向量模长；是阈值的向量模长；还采用极值点分析法来提取信号的峰值和谷值，极值点是撕裂特征的指标，所述极值点分析法通过计算信号的导数并找到其零点来定位极值点；再执行参数自适应调整策略，根据检测到的特征动态调整超声波传感器的参数，包括灵敏度和采样频率；引入模式识别与分类算法进行撕裂模式识别；具体实现公式如下：PRCASfeatures＝σWk*σWk-1*…σW1*Sfeatures+b1…+bk-1+bk其中，Sfeatures是从超声波信号中提取的特征向量；PRCASfeatures表示卷积神经网络的输出，识别和分类输送带上的撕裂模式；Wi和bi分别是第i网络层的权重和偏置，i∈[1,k]；k是网络层的数量；σ是激活函数；*代表卷积操作；S4.根据突变点检测算法和模式识别与分类算法得到的结果，引入撕裂事件确认算法，设定逻辑规则，引入撕裂位置定位技术对撕裂位置进行定位，引入撕裂程度评估算法进行撕裂程度评估。

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