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申请/专利权人：山东衡昊信息技术有限公司
申请日：2024-04-23
公开（公告）日：2024-06-25
公开（公告）号：CN118239209A
主分类号：B65G43/02
分类号：B65G43/02
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.25#公开
摘要：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。
主权项：1.一种矿用输送机的皮带撕裂检测系统，其特征在于，包括以下部分：超声波检测模块，环境适应模块，微撕裂识别模块，模块化集成模块，自我诊断与维护模块；所述超声波检测模块，选择和部署超声波传感器，并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，得到超声波信号数据，并将采集到的超声波信号数据传递给环境适应模块；所述环境适应模块，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，构建机器学习模型，并将所述机器学习模型应用于超声波检测模块中；所述微撕裂识别模块，对环境适应模块处理后的超声波信号数据利用微撕裂识别技术进行识别，根据识别结果进一步确定撕裂结果，并形成报告；所述模块化集成模块，根据微撕裂识别模块的报告和输送机系统的设计参数，形成集成方案和实施指南；所述自我诊断与维护模块，根据模块化集成模块的集成方案和检测数据，检测系统的健康状况，执行自我诊断，触发维护流程，得到维护通知、系统状态报告和预防性维护建议，并将维护通知和系统状态报告反馈给超声波检测模块和环境适应模块，优化检测参数；检测数据为除自我诊断与维护模块和模块化集成模块外的模块收集的数据，包括超声波检测模块提供的数据、环境适应模块处理后的数据、微撕裂识别模块提供的数据。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东衡昊信息技术有限公司 一种矿用输送机的皮带撕裂检测方法及系统
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