基于数字孪生的管道检测系统和系统构建方法及检测方法

    公开(公告)号:CN117807877A

    公开(公告)日:2024-04-02

    申请号:CN202311844654.8

    申请日:2023-12-29

    摘要: 本发明涉及运输管道检测技术领域,且公开了基于数字孪生的管道检测系统和系统构建方法及检测方法,包括物理实体、数据中心、虚拟场景和可视化操作平台,物理实体用于管道实时运行数据和检测数据的获取与传递,数据中心用于数据存储和数据处理,虚拟场景用于对所述物理实体的虚拟映射,可视化操作平台用于显示人机交互界面。该基于数字孪生的管道检测系统和系统构建方法及检测方法当检测装置检测的管道厚度到达设定阈值时,可视化操作平台会向用户报警,用户可在可视化操作平台查看故障位置,对有可能发展为缺陷的位置为工作人员标记出来,可以减少工作人员数据筛查负荷,降低维护成本。

    一种管道机器人视觉系统
    2.
    发明公开

    公开(公告)号:CN118464901A

    公开(公告)日:2024-08-09

    申请号:CN202410536557.0

    申请日:2024-04-30

    摘要: 本发明涉及管道机器人视觉检测技术领域,且公开了一种管道机器人视觉系统包括多目立体摄像模块、图像处理与分析模块、定位模块和控制与通信模块,多目立体摄像模块将采集的图像数据发送到图像处理与分析模块和定位模块,图像处理与分析模块用于对多目立体摄像模块发送的图像数据进行识别分析,所述定位模块包括INS单元、里程计数据单元、扩展卡尔曼滤波器和机器视觉辅助单元,结合INS单元和里程计数据单元的数据,使用扩展卡尔曼滤波器进行高精度定位,同时利用机器视觉辅助单元修正由于管道机器人的传感器漂移产生的误差。该系统能够在多变的管道环境中实现对细小损坏的高精度检测,减少误报和漏报的可能性,并提高了长距离导航的定位精度。

    基于GA-BP神经网络的富氧底吹铜锍品位预测方法

    公开(公告)号:CN118380059A

    公开(公告)日:2024-07-23

    申请号:CN202410489618.2

    申请日:2024-04-23

    摘要: 本发明涉及富氧底吹铜锍品位预测技术领域,且公开了基于GA-BP神经网络的富氧底吹铜锍品位预测方法,收集铜冶炼厂稳定生产周期内的实际生产数据,在现有的GA-BP模型的基础上,对遗传算法GA进行改进,通过改进后的遗传算法GA优化BP神经网络模型,并将实际生产数据作为BP神经网络模型的输入,最终得出铜锍品位值。该通过对传统的GA-BP模型中的遗传算法GA添加自适应交叉概率调节机制和自适应变异概率调节机制,通过添加自适应交叉概率调节机制和自适应变异概率调节机制便于交叉参数、变异参数在迭代过程中动态调整数值,以此来提升遗传算法的搜索效率,同时优化了BP神经网络的初始权值和阈值。

    一种LSTM融合机理模型预测富氧底吹铜熔炼关键参数的方法

    公开(公告)号:CN117690505B

    公开(公告)日:2024-06-18

    申请号:CN202410103325.6

    申请日:2024-01-25

    摘要: 本发明涉及富氧底吹铜熔炼技术领域,且公开了一种LSTM融合机理模型预测富氧底吹铜熔炼关键参数的方法构建铜冶炼过程机理模型,通过VMD算法对铜熔炼过程中的历史数据进行初步处理,通过FA算法对VMD算法处理后的数据进行因子分析,用于减少特征维度,构建LSTM模型,将机理模型的输出与VMD算法和FA算法的结果结合形成一个综合特征集,将生产的实时数据输入LSTM模型,对关键工艺参数进行预测。该LSTM融合机理模型预测富氧底吹铜熔炼关键参数的方法通过LSTM可以有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系和复杂模式,而机理模型可以提供对过程物理和化学原理的深入理解。这种融合可以整合两种方法的优势,提高预测的准确性。

    一种LSTM融合机理模型预测富氧底吹铜熔炼关键参数的方法

    公开(公告)号:CN117690505A

    公开(公告)日:2024-03-12

    申请号:CN202410103325.6

    申请日:2024-01-25

    摘要: 本发明涉及富氧底吹铜熔炼技术领域,且公开了一种LSTM融合机理模型预测富氧底吹铜熔炼关键参数的方法构建铜冶炼过程机理模型,通过VMD算法对铜熔炼过程中的历史数据进行初步处理,通过FA算法对VMD算法处理后的数据进行因子分析,用于减少特征维度,构建LSTM模型,将机理模型的输出与VMD算法和FA算法的结果结合形成一个综合特征集,将生产的实时数据输入LSTM模型,对关键工艺参数进行预测。该LSTM融合机理模型预测富氧底吹铜熔炼关键参数的方法通过LSTM可以有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系和复杂模式,而机理模型可以提供对过程物理和化学原理的深入理解。这种融合可以整合两种方法的优势,提高预测的准确性。

    基于IPSO-BP神经网络铜熔炼炉喷枪寿命预测方法

    公开(公告)号:CN117454765A

    公开(公告)日:2024-01-26

    申请号:CN202311464112.8

    申请日:2023-11-06

    摘要: 本发明涉及喷枪寿命预测技术领域,且公开了基于IPSO‑BP神经网络铜熔炼炉喷枪寿命预测方法,通过确定熔炼炉稳定生产期内的实际生产数据为研究对象,建立的BP神经网络,粒子群优化的BP神经网络和改进的粒子群优化算法优化的BP神经网络模型分别对富氧底吹铜熔炼炉喷枪的使用寿命数据进行训练和预测。该基于IPSO‑BP神经网络铜熔炼炉喷枪寿命预测方法通过粒子群优化算法解决了BP神经网络容易陷入局部极小值和训练速度慢的问题,优化的粒子群算法,优化了惯性权重和学习因子,进一步加快了训练速度和搜索速度,提高了BP神经网络跳出局部极小值的能力,以工作环境中容易对喷枪寿命造成影响的因素作为输入,喷枪寿命作为输出,通过实际生产采集的数据做验证。

    基于yolov5-ESP32-CAM辅助管道机器人清洗系统及方法

    公开(公告)号:CN118609075A

    公开(公告)日:2024-09-06

    申请号:CN202410713527.2

    申请日:2024-06-04

    摘要: 本发明涉及管道机器人技术领域,且公开了基于yolov5‑ESP32‑CAM辅助管道机器人清洗系统及方法ESP32‑CAM模块、led灯模块、红外反射传感器模块和yolov5图形检测模块,ESP32‑CAM模块包括ESP32‑S芯片、OV2640摄像头和micro SD卡插槽,ESP32‑CAM模块将OV2640摄像头拍摄的图像数据发送至yolov5图形检测模块,yolov5图形检测模块中存储了经过训练的改进的yolov5的网络模型用于对障碍物进行判断,改进的yolov5的网络模型包括在现有的yolov5的网络模型的P3层增加到输出节点的通路以及在现有的yolov5的网络模型的Neck层中采用BoT网络结构替换原C3网络结构。该基于yolov5‑ESP32‑CAM辅助管道机器人清洗系统及方法改进的Yolovz5在网络模型mAP0.5和mAP0.5:0.95精度上分别提高了2.1%和1%,在网络模型Precision和Recall分别提高了3.4%和2.26%。

    一种水下管道探伤机器人
    10.
    发明公开

    公开(公告)号:CN117889363A

    公开(公告)日:2024-04-16

    申请号:CN202311780569.X

    申请日:2023-12-22

    摘要: 本发明涉及一种水下管道探伤机器人,属于水下管道检测技术领域。本发明主体环、清理机构、弹簧伸缩杠杆、移动机构、第二弹簧、驱动机构、监视探头,主体环内壁上开设容置槽,清理机构与容置槽滑动连接,弹簧伸缩杠杆两端分别与清理机构、移动机构铰接,弹簧伸缩杠杆与容置槽侧壁转动连接,移动机构与容置槽侧壁滑动连接,第二弹簧两端分别与移动机构、容置槽侧壁固定连接,驱动机构固定安装在主体环外侧壁上,监视探头固定安装在主体环顶面上;本发明将机器人套在管道上,提升机器人在水中移动的稳定性,通过清理机构对管道上的附着物进行清理,提高探伤效果,通过移动机构使机器人在水中移动的同时可翻越法兰,使机器人可以顺利完成探伤工作。