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一種斷帶抓捕裝置智能監(jiān)測系統(tǒng)的制作方法

文檔序號:40538038發(fā)布日期:2025-01-03 10:57閱讀:7來源:國知局
一種斷帶抓捕裝置智能監(jiān)測系統(tǒng)的制作方法

本發(fā)明涉及智能監(jiān)測的,具體為一種斷帶抓捕裝置智能監(jiān)測系統(tǒng)。


背景技術(shù):

1、斷帶抓捕裝置是一種用于在傳送帶或類似帶狀傳輸設(shè)備斷裂時進(jìn)行快速響應(yīng)并自動抓捕斷裂帶端的設(shè)備,這樣的裝置可以有效避免斷帶飛濺或掉落造成的設(shè)備損壞和人身傷害,其工作原理主要是監(jiān)測傳送帶的張力或位置,當(dāng)傳送帶發(fā)生斷裂時,抓捕裝置迅速啟動,抓住斷裂帶端并將其固定住,然后,這種抓捕裝置在工作時面臨著以下難題:

2、在監(jiān)測傳送帶張力的實(shí)時波動時,由于帶有較強(qiáng)振動、摩擦和載荷波動的工業(yè)環(huán)境,張力傳感器的信號容易受到噪聲干擾,導(dǎo)致監(jiān)測誤差;

3、在通過光學(xué)或紅外傳感器識別帶表面的磨損、裂紋或撕裂,提前識別潛在的斷帶位置時,由于傳送帶長度較長,全面檢測的實(shí)現(xiàn)成本較高,同時在運(yùn)動狀態(tài)下準(zhǔn)確捕捉圖像也存在技術(shù)難度;

4、抓捕裝置在執(zhí)行抓捕動作時,抓捕過程需在斷帶發(fā)生的瞬間完成,現(xiàn)有抓捕裝置在響應(yīng)速度和抓捕力之間的平衡難以實(shí)現(xiàn)。


技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、鑒于上述存在的問題,提出了本發(fā)明。

2、為解決上述技術(shù)問題,本發(fā)明提供如下技術(shù)方案:一種斷帶抓捕裝置智能監(jiān)測系統(tǒng),包括:

3、傳感器監(jiān)測模塊,采集傳送帶的相關(guān)數(shù)據(jù)并進(jìn)行數(shù)據(jù)處理,根據(jù)數(shù)據(jù)處理結(jié)果完成數(shù)據(jù)檢測,由此動態(tài)調(diào)整數(shù)據(jù)采集頻率,基于歷史斷帶數(shù)據(jù)識別潛在的斷帶風(fēng)險,其特征在于,還包括,

4、智能處理模塊,用于對具有斷帶風(fēng)險的數(shù)據(jù),通過構(gòu)建異常數(shù)據(jù)特征向量進(jìn)行二次篩選,根據(jù)斷帶預(yù)測位置以及智能預(yù)警機(jī)制相結(jié)合的方式,進(jìn)行異常數(shù)據(jù)特征向量權(quán)重的自適應(yīng)調(diào)整,所述斷帶預(yù)測位置,還包括:

5、對傳送帶表面數(shù)據(jù)進(jìn)行特征增強(qiáng),并利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成圖像數(shù)據(jù)的特征提取,通過全連接層處理技術(shù)將提取的圖像特征與傳感器數(shù)據(jù)相結(jié)合,完成特征融合并通過輸出層進(jìn)行輸出,同時構(gòu)建損失函數(shù)完成斷帶位置的精確定位以及智能預(yù)警;

6、還包括,響應(yīng)控制模塊,根據(jù)預(yù)測的斷帶位置,計(jì)算出斷帶位置與抓捕裝置之間的距離,并計(jì)算出斷帶位置移動到抓捕裝置所消耗的時間,同時采集完成抓捕動作的基本時間,以通過比對時間完成斷帶抓捕的快速響應(yīng)。

7、作為本發(fā)明所述一種斷帶抓捕裝置智能監(jiān)測系統(tǒng)的一種優(yōu)選方案,其中:所述根據(jù)數(shù)據(jù)處理結(jié)果完成數(shù)據(jù)檢測具體如下:

8、根據(jù)構(gòu)建的特征向量,計(jì)算特征向量的變化率δf(t),則有,

9、δf(t)=f(t)-f(t-1)

10、其中,f(t)表示在t時刻的數(shù)據(jù)特征向量,f(t-1)表示在t-1時刻的數(shù)據(jù)特征向量,δf(t)表示數(shù)據(jù)特征向量的變化率;

11、根據(jù)計(jì)算的數(shù)據(jù)特征向量的變化率,完成采集速率的動態(tài)調(diào)整,具體調(diào)整如下:

12、若計(jì)算的數(shù)據(jù)特征向量的變化率滿足公式δf(t)≥2(f(t+1)-f(t))時,表示當(dāng)前采集的數(shù)據(jù)異常,降低當(dāng)前數(shù)據(jù)采集速率;

13、若計(jì)算的數(shù)據(jù)特征向量的變化率滿足公式δf(t)<2(f(t+1)-f(t))時,表示當(dāng)前采集的數(shù)據(jù)正常,維持當(dāng)前的數(shù)據(jù)采集速率進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。

14、作為本發(fā)明所述一種斷帶抓捕裝置智能監(jiān)測系統(tǒng)的一種優(yōu)選方案,其中:所述基于歷史斷帶數(shù)據(jù)識別潛在的斷帶風(fēng)險具體如下:

15、根據(jù)歷史斷帶事件構(gòu)建數(shù)據(jù)特征向量f′,構(gòu)建的數(shù)據(jù)特征向量中的特征值與利用傳感器采集的數(shù)據(jù)構(gòu)建的特征向量保持一致;

16、并根據(jù)歷史斷帶時間設(shè)定異常數(shù)據(jù)閾值se;

17、計(jì)算歷史斷帶數(shù)據(jù)構(gòu)建的特征向量與當(dāng)前數(shù)據(jù)構(gòu)建的特征向量之間的相似度,則有,

18、

19、其中,f表示當(dāng)前數(shù)據(jù)構(gòu)建的特征向量,f′表示歷史斷帶數(shù)據(jù)構(gòu)建的特征向量,s(f,f′)表示當(dāng)前數(shù)據(jù)構(gòu)建的特征向量與歷史斷帶數(shù)據(jù)構(gòu)建的特征向量之間的相似度評分,用于判斷當(dāng)前采集的數(shù)據(jù)是否有潛在的斷帶風(fēng)險,具體判斷如下:

20、若計(jì)算的相似度評分與設(shè)定的異常數(shù)據(jù)閾值對比滿足公式s(f,f′)+σ≤se時,σ表示歷史數(shù)據(jù)構(gòu)建的特征向量的均值,表示當(dāng)前采集的數(shù)據(jù)對應(yīng)的傳送帶無斷帶風(fēng)險;

21、若計(jì)算的相似度評分與設(shè)定的異常數(shù)據(jù)閾值對比滿足公式s(f,f′)+σ>se時,σ表示歷史數(shù)據(jù)構(gòu)建的特征向量的均值,表示當(dāng)前采集的數(shù)據(jù)對應(yīng)的傳送帶有斷帶風(fēng)險。

22、作為本發(fā)明所述一種斷帶抓捕裝置智能監(jiān)測系統(tǒng)的一種優(yōu)選方案,其中:所述通過構(gòu)建異常數(shù)據(jù)特征向量進(jìn)行二次篩選具體如下:

23、將具有斷帶風(fēng)險的數(shù)據(jù)構(gòu)建為異常數(shù)據(jù)特征向量frisk(t);

24、并基于動態(tài)自適應(yīng)權(quán)重進(jìn)行異常數(shù)據(jù)的特征融合,則有,

25、frisk(t)=w1(t)·t(t)+w2(t)·vib(t)+w3(t)·img(t)

26、其中,w1(t)、w2(t)、w3(t)分別表示帶張力值數(shù)據(jù)、傳送帶振動強(qiáng)度數(shù)據(jù)以及傳送帶表面圖像數(shù)據(jù)的權(quán)重,t(t)表示收集的傳送帶張力值數(shù)據(jù),vib(t)表示收集的傳送帶振動強(qiáng)度數(shù)據(jù),img(t)表示收集的傳送帶表面圖像數(shù)據(jù),frisk(t)表示異常數(shù)據(jù)特征。

27、作為本發(fā)明所述一種斷帶抓捕裝置智能監(jiān)測系統(tǒng)的一種優(yōu)選方案,其中:所述異常數(shù)據(jù)特征向量權(quán)重的自適應(yīng)調(diào)整具體如下:

28、根據(jù)斷帶位置進(jìn)行異常數(shù)據(jù)特征的權(quán)重進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整,具體調(diào)整如下:

29、wi(t)=wi(t-1)+α·f(pest(t-1),r(t-1))

30、其中,wi(t)表示異常特征向量中第i個特征值在t時刻的權(quán)重,wi(t-1)表示異常特征向量中第i個特征值在t-1時刻的權(quán)重,α表示調(diào)整系數(shù),pest(t-1)表示根據(jù)t-1時刻的異常數(shù)據(jù)預(yù)測的斷帶位置,r(t-1)表示t-1時刻的預(yù)警狀態(tài),表示是否觸發(fā)智能預(yù)警,若觸發(fā)智能預(yù)警,取值為1,反之取值為0,f(p(t-1),r(t-1))表示反饋函數(shù),是根據(jù)t-1時刻的斷帶位置估計(jì)值與預(yù)警狀態(tài)而設(shè)定,具體設(shè)定如下:

31、若pest(t-1)的位置預(yù)測準(zhǔn)確,且觸發(fā)智能預(yù)警,反饋函數(shù)取值為+1;

32、若pest(t-1)的位置預(yù)測不準(zhǔn)確,且未觸發(fā)智能預(yù)警,反饋函數(shù)取值為-1;

33、反饋函數(shù)中的變量值為其他結(jié)果時,此時的反饋函數(shù)取值為0。

34、作為本發(fā)明所述一種斷帶抓捕裝置智能監(jiān)測系統(tǒng)的一種優(yōu)選方案,其中:所述利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成圖像數(shù)據(jù)的特征提取具體如下:

35、利用濾波器在輸入圖像上滑動,進(jìn)而完成圖像特征的提取,則有,

36、

37、其中,i(x,y)表示輸入的圖像,為經(jīng)過多尺度邊緣增強(qiáng)后的融合特征圖,k(m,n)表示卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的卷積核,(x,y)表示輸出特征圖的位置坐標(biāo),iconv(x,y)表示經(jīng)過圖像處理模塊處理后的圖像特征。

38、作為本發(fā)明所述一種斷帶抓捕裝置智能監(jiān)測系統(tǒng)的一種優(yōu)選方案,其中:所述特征融合具體如下:

39、將經(jīng)過圖像處理模塊提取的特征iconv(x,y)以及新的特征向量ffused,risk(t)作為輸入量,進(jìn)行全連接層處理,以完成特征融合,則有,

40、h=relu(w·x+b)

41、其中,w表示全連接層的權(quán)重矩陣,x表示輸入的特征,b表示偏置項(xiàng),relu表示激活函數(shù),h表示融合后的特征;

42、將融合后的特征通過輸出層進(jìn)行輸出,以完成斷帶位置的預(yù)測,則有,

43、pest(t)=wout·h+bout

44、其中,wout表示輸出層的權(quán)重矩陣,bout表示輸出層的偏置項(xiàng),h表示融合后的特征,pest(t)表示在t時刻對于斷帶位置的預(yù)測結(jié)果。

45、作為本發(fā)明所述一種斷帶抓捕裝置智能監(jiān)測系統(tǒng)的一種優(yōu)選方案,其中:所述構(gòu)建損失函數(shù)完成斷帶位置的精確定位以及智能預(yù)警具體如下:

46、通過定義損失函數(shù)評估模型的準(zhǔn)確性,具體為:

47、

48、其中,pest(t)表示在t時刻對于斷帶位置的預(yù)測結(jié)果,n表示參與評估的總數(shù)據(jù)量,i表示歷史斷帶位置索引,p(i)表示第i個歷史斷帶位置,是通過歷史斷帶數(shù)據(jù)下的實(shí)際斷帶位置,所述歷史數(shù)據(jù)為與當(dāng)前融合特征相對應(yīng)的數(shù)據(jù),l表示損失函數(shù)輸出結(jié)果,用于評估模型的準(zhǔn)確性,具體評估如下:

49、若損失函數(shù)的輸出結(jié)果滿足公式l=0時,表示當(dāng)前模型性能準(zhǔn)確,此時模型的對于斷帶的預(yù)測位置準(zhǔn)確;

50、若損失函數(shù)的輸出結(jié)果滿足公式l≠0時,設(shè)定智能預(yù)警閾值l′,根據(jù)閾值對比結(jié)果判斷是否觸發(fā)智能預(yù)警,具體為:

51、若損失函數(shù)的輸出結(jié)果與智能預(yù)警閾值對比滿足公式l≥l′時,表示當(dāng)前傳送存在斷帶風(fēng)險,觸發(fā)智能預(yù)警;

52、若損失函數(shù)的輸出結(jié)果與智能預(yù)警閾值對比滿足公式l<l′時,表示當(dāng)前傳送未存在斷帶風(fēng)險,不觸發(fā)智能預(yù)警。

53、本發(fā)明的有益效果:

54、通過多模態(tài)深度學(xué)習(xí)模型結(jié)合傳感器數(shù)據(jù)和處理后的圖像數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)對斷帶風(fēng)險的精準(zhǔn)識別和定位,降低誤報(bào)率和漏報(bào)率;

55、通過對抓捕過程的實(shí)時監(jiān)測和反饋,提升抓捕裝置的準(zhǔn)確性,確保能夠有效捕捉到斷帶,避免因抓捕失敗而造成的設(shè)備損壞或人員傷害;

56、系統(tǒng)能夠根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時監(jiān)測結(jié)果動態(tài)調(diào)整監(jiān)測策略和抓捕參數(shù),提升整體監(jiān)測系統(tǒng)的適應(yīng)性和智能化水平。

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