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公开(公告)号：CN110516585B
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN201910780690.X
申请日：2019-08-22
申请人： 西安科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于机器视觉的综采或综掘工作面片帮自动定量识别方法，包括步骤：一、布置用于采集图像的视觉传感器；二、对综采或综掘工作面片帮和标定板图像进行采集；三、图像处理器对步骤二采集的每幅图像分别进行增强；四、图像处理器对步骤三增强得到的图像进行拼接；五、图像处理器对片帮区域实际尺寸进行计算。本发明实施简单有效，无需人工进入片帮现场，对于片帮事故状态评估来说，计算结果较为准确，对后续指导事故处理和煤矿安全生产具有重要的实际意义。
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公开(公告)号：CN110793587B
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN201911102559.4
申请日：2019-11-12
申请人： 西安科技大学
摘要： 本发明公开了一种煤矿工作面带式输送机高效安全运行监控方法，包括步骤：一、布置用于监控的硬件设备；二、数据采集及传输；三、数据处理及带式输送机高效安全运行控制。本发明方法步骤简单，通过激光雷达检测煤流外轮廓的特征点数据、利用旋转编码器检测传送带的实时带速，再通过计算机上对数据进行分析处理与计算就可以高效、准确检测到煤流量；采用视觉传感器高效、准确检测输送带上煤的轮廓，从而实现工作面大块煤准确自动识别；煤流检测效率高、精度高，大块煤识别方法简单可靠，误差较小，对煤矿井下带式输送机高效、安全运行有着重要的意义，便于推广使用。
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公开(公告)号：CN109506921B
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN201811581642.X
申请日：2018-12-24
申请人： 西安科技大学
IPC分类号： G01M13/00
摘要： 本发明公开了一种旋转机械在线诊断及故障预警方法，对于被监测的旋转机械，在采集振动数据之后，即刻对其进行分析处理，得到旋转机械运行过程中各部件的特征参数，由此得到的特征参数按照监测时间分类存储。对比已创建的故障类型数据库里的特征参数，诊断设备故障。在此基础上，本发明提出了粗略诊断和精细诊断的概念，并将相对诊断的概念用于故障诊断领域，在对比故障类型库判断故障之外，将设备运行过程中产生的变化也考虑在内，实现了设备状态在线监测及故障的诊断预警功能，并提高了诊断的准确性、可靠性。
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公开(公告)号：CN110793587A
公开(公告)日：2020-02-14
申请号：CN201911102559.4
申请日：2019-11-12
申请人： 西安科技大学
摘要： 本发明公开了一种煤矿工作面带式输送机高效安全运行监控方法，包括步骤：一、布置用于监控的硬件设备；二、数据采集及传输；三、数据处理及带式输送机高效安全运行控制。本发明方法步骤简单，通过激光雷达检测煤流外轮廓的特征点数据、利用旋转编码器检测传送带的实时带速，再通过计算机上对数据进行分析处理与计算就可以高效、准确检测到煤流量；采用视觉传感器高效、准确检测输送带上煤的轮廓，从而实现工作面大块煤准确自动识别；煤流检测效率高、精度高，大块煤识别方法简单可靠，误差较小，对煤矿井下带式输送机高效、安全运行有着重要的意义，便于推广使用。
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公开(公告)号：CN110516585A
公开(公告)日：2019-11-29
申请号：CN201910780690.X
申请日：2019-08-22
申请人： 西安科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于机器视觉的综采或综掘工作面片帮自动定量识别方法，包括步骤：一、布置用于采集图像的视觉传感器；二、对综采或综掘工作面片帮和标定板图像进行采集；三、图像处理器对步骤二采集的每幅图像分别进行增强；四、图像处理器对步骤三增强得到的图像进行拼接；五、图像处理器对片帮区域实际尺寸进行计算。本发明实施简单有效，无需人工进入片帮现场，对于片帮事故状态评估来说，计算结果较为准确，对后续指导事故处理和煤矿安全生产具有重要的实际意义。
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公开(公告)号：CN111751134A
公开(公告)日：2020-10-09
申请号：CN202010573452.4
申请日：2020-06-22
申请人： 西安科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于VMD与RLS的采煤机振动信号降噪方法，该方法包括以下步骤：步骤一、采煤机摇臂振动信号的采集；步骤二、变分模态分解；步骤三、本征模态分量的频谱分析；步骤四、RLS自适应滤波降噪，得到降噪后的采煤机摇臂的振动信号。本发明方法步骤简单、设计合理且降噪效果好，通过频谱分析法选取VMD分解的本征模态分量，并将VMD降噪后的噪声信号作为RLS自适应滤波的输入信号，实现采煤机摇臂机械传动系统非平稳强噪声背景下的振动信号有效提取，为采煤机摇臂机械传动系统故障诊断奠定良好基础。
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公开(公告)号：CN111259323A
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN202010109712.2
申请日：2020-02-22
申请人： 西安科技大学
IPC分类号： G06F17/14 , G01M13/028
摘要： 本发明属于采煤机摇臂机械传动系统故障诊断技术领域，具体涉及一种采煤机摇臂机械传动系统故障精确定位方法。包括步骤：一、采集正常及故障状态下的摇臂振动信号并利用小波变换方法对其进行降噪处理；二、进行FFT变换得到振动信号的频谱图；三、正常与故障摇臂频谱图对比分析得到故障部位的振动特征频率，对故障部位进行初步定位；四、正常与故障摇臂的连续复Morlet小波包络解调谱对比分析得到故障部位转动频率；五、自适应连续复Morlet小波包络解调分析结合FFT变换精确定位发生故障的部位。本发明对保障采煤机的安全运行和将预防性的定期维护变为预知性维护，以及对煤矿安全高效生产、提高维护效率和降低维护成本具有重要的现实意义。
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公开(公告)号：CN109506921A
公开(公告)日：2019-03-22
申请号：CN201811581642.X
申请日：2018-12-24
申请人： 西安科技大学
IPC分类号： G01M13/00
摘要： 本发明公开了一种旋转机械在线诊断及故障预警方法，对于被监测的旋转机械，在采集振动数据之后，即刻对其进行分析处理，得到旋转机械运行过程中各部件的特征参数，由此得到的特征参数按照监测时间分类存储。对比已创建的故障类型数据库里的特征参数，诊断设备故障。在此基础上，本发明提出了粗略诊断和精细诊断的概念，并将相对诊断的概念用于故障诊断领域，在对比故障类型库判断故障之外，将设备运行过程中产生的变化也考虑在内，实现了设备状态在线监测及故障的诊断预警功能，并提高了诊断的准确性、可靠性。
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公开(公告)号：CN111751134B
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN202010573452.4
申请日：2020-06-22
申请人： 西安科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于VMD与RLS的采煤机振动信号降噪方法，该方法包括以下步骤：步骤一、采煤机摇臂振动信号的采集；步骤二、变分模态分解；步骤三、本征模态分量的频谱分析；步骤四、RLS自适应滤波降噪，得到降噪后的采煤机摇臂的振动信号。本发明方法步骤简单、设计合理且降噪效果好，通过频谱分析法选取VMD分解的本征模态分量，并将VMD降噪后的噪声信号作为RLS自适应滤波的输入信号，实现采煤机摇臂机械传动系统非平稳强噪声背景下的振动信号有效提取，为采煤机摇臂机械传动系统故障诊断奠定良好基础。
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