申请/专利权人：国家能源集团宁夏煤业有限责任公司;中煤科工集团重庆研究院有限公司

申请日：2024-01-23

公开（公告）日：2024-04-26

公开（公告）号：CN117934937A

主分类号：G06V10/764

分类号：G06V10/764;G06V10/52;G06V10/44;G06V10/82;G06F18/21;G06N3/0464;F04B51/00

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.14#实质审查的生效;2024.04.26#公开

摘要：本申请提供了一种矿用通风机的故障诊断方法、装置和电子设备。方法包括：获取矿用通风机的轴承座的振动加速度信号以及与振动加速度信号对应的汉克尔矩阵；根据多级去噪方法对汉克尔矩阵进行奇异值分解，确定汉克尔矩阵的奇异值矩阵和奇异向量矩阵；根据奇异值矩阵和奇异向量矩阵对振动加速度信号进行信号重构，以得到目标振动加速度信号；将目标振动加速度信号转换为二维灰度图像；根据二维灰度图像和神经网络模型，确定二维灰度图像中的目标振动信号特征，神经网络模型由多组训练数据训练得到，多组训练数据中的每一组训练数据均包括历史时段内获取的：历史二维灰度图像和历史二维灰度图像中的历史振动信号特征。

主权项：1.一种矿用通风机的故障诊断方法，其特征在于，包括：获取所述矿用通风机的轴承座的振动加速度信号以及与所述振动加速度信号对应的汉克尔矩阵，所述汉克尔矩阵由预设程序根据所述振动加速度信号对应的向量构建得到；根据多级去噪方法对所述汉克尔矩阵进行奇异值分解，确定所述汉克尔矩阵的奇异值矩阵和奇异向量矩阵；根据所述奇异值矩阵和所述奇异向量矩阵对所述振动加速度信号进行信号重构，以得到目标振动加速度信号；将所述目标振动加速度信号转换为二维灰度图像；根据所述二维灰度图像和神经网络模型，确定所述二维灰度图像中的目标振动信号特征，所述目标振动信号特征用于表征所述轴承座处于目标故障状态下的振动信号特征，所述神经网络模型由多组训练数据训练得到，多组所述训练数据中的每一组所述训练数据均包括历史时段内获取的：历史二维灰度图像和所述历史二维灰度图像中的历史振动信号特征。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 国家能源集团宁夏煤业有限责任公司;中煤科工集团重庆研究院有限公司 矿用通风机的故障诊断方法、装置和电子设备

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