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公开(公告)号：CN117556280A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311406612.6
申请日：2023-10-27
Applicant: 鞍钢集团矿业有限公司
IPC: G06F18/23213 , G01D21/02 , G06F18/27 , G06F18/2411 , G06F17/11 , G06F17/16 , G06F17/18 , G06Q10/20
Abstract: 本发明属于故障预测与诊断技术领域，公开一种基于FCM‑LSSVM的球磨机劣化趋势在线预测方法，包括：根据球磨机的历史状态变量数据，构建关于球磨机状态的特征矩阵；建立表征球磨机状态模型；建立基于卡尔曼滤波的最小二乘支持向量机在线预测模型，实现球磨机状态变量的在线预测；利用球磨机状态变量的预测值，应用表征球磨机状态模型计算球磨机状态的劣化程度。本发明的优点是，采用历史数据和现场实时数据相结合的方式，利用卡尔曼滤波理论改进最小二乘支持向量机有较好的噪声鲁棒性，在线预测球磨机运行状态的劣化趋势，提高了数据模型预测效率与准确率。
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公开(公告)号：CN115165362B
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202210721560.0
申请日：2022-06-24
Applicant: 鞍钢集团矿业有限公司
IPC: G01M13/045 , G01M13/04 , G06N3/0464 , G06N3/096 , G06F18/2431
Abstract: 本发明公开了一种基于巡检及振动信号的轴承故障智能检测系统和方法，其特征在于，包括下列步骤：后台控制中心的工作人员对巡检机器人发出巡检指令，巡检机器人对车间设备开始巡检，采集图像、温度及声音信号，并传输给后台控制中心；然后对数据进行数据清洗、归一化处理、数据增量处理；然后建立深度神经网络模型，并对模型预训练，再通过迁移学习的方法重新训练现场采样轴承训练集，将训练好的最优模型作为故障检测模型部署在模型部署机中，利用现场采集得到图像信号、声音信号、温度信号进行多源数据故障检测，并故障报警。其优点是：能及时对现场设备轴承故障进行检测及预警，有效维护了机械设备正常运转。
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公开(公告)号：CN117443564A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311406610.7
申请日：2023-10-27
Applicant: 鞍钢集团矿业有限公司
IPC: B03C1/00
Abstract: 本发明涉及一种基于知识图谱的磁选优化控制方法，利用知识图谱方法构建出基于磁选优化控制的知识图谱推理模型，结合强化学习策略对已有的控制决策经验进行学习，同时结合模型对未知策略进行探索，满足磁选过程的分量、场强优化控制，实现了多组磁选机的磁选过程的选矿指标的闭环模型和优化控制。
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公开(公告)号：CN114778115B
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202210444503.2
申请日：2022-04-26
Applicant: 鞍钢集团矿业有限公司
IPC: G01M13/045 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及一种基于声发射信号的轴承故障检测系统及方法，其特征在于包括下述步骤：声发射信号采集装置定点采集设备轴承的声发射信号,发送到数据服务器；数据服务器对采集的声发射信号进行小波降噪处理，然后对数据进行标准化预处理操作，并建立滑动矩形窗函数，以及对声发射信号进行数据增量处理，再将增量的数据制作成数据集；在算法服务器中建立深度神经网络模型，并训练该模型；模型布署机中布署训练好的深度神经网络模型，进行轴承故障检测并预警。本发明的优点是：能够实现球磨机和磁选机轴承故障智能诊断分析，及时诊断轴承故障的等级，做到了提前预判，灵活准确，及时预警并通知运维人员快速处置，提升设备安全性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117541717A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311413403.4
申请日：2023-10-27
Applicant: 鞍钢集团矿业有限公司
IPC: G06T17/00 , G06F18/10 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及数字孪生体技术领域，尤其是一种球磨机数字孪生体的建模方法。球磨机数字孪生体包括主体物理空间模块、附属物理空间模块、通信模块、边缘计算模块、三维展示模块五部分；球磨机数字孪生体的建模方法包括如下步骤：(1)创建球磨机主体各部位对应的数字孪生主体物理空间模块；(2)创建球磨机附属各设备对应的数字孪生附属物理空间模块；(3)采集球磨机运行时的实时数据；(4)将物理空间模块采集的实时数据传输到边缘计算模块；(5)在边缘计算模块中完成球磨机数据的虚实融合，实现对球磨机内部料位指标和球磨机故障的在线预测；(6)将数据在三维展示模块展示给用户。本发明能够实时监测和预测球磨机轴承故障和内部料位。
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公开(公告)号：CN115165362A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210721560.0
申请日：2022-06-24
Applicant: 鞍钢集团矿业有限公司
IPC: G01M13/045 , G01M13/04 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于巡检及振动信号的轴承故障智能检测系统和方法，其特征在于，包括下列步骤：后台控制中心的工作人员对巡检机器人发出巡检指令，巡检机器人对车间设备开始巡检，采集图像、温度及声音信号，并传输给后台控制中心；然后对数据进行数据清洗、归一化处理、数据增量处理；然后建立深度神经网络模型，并对模型预训练，再通过迁移学习的方法重新训练现场采样轴承训练集，将训练好的最优模型作为故障检测模型部署在模型部署机中，利用现场采集得到图像信号、声音信号、温度信号进行多源数据故障检测，并故障报警。其优点是：能及时对现场设备轴承故障进行检测及预警，有效维护了机械设备正常运转。
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公开(公告)号：CN114778115A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210444503.2
申请日：2022-04-26
Applicant: 鞍钢集团矿业有限公司
IPC: G01M13/045 , G06K9/00 , G06K9/62 , G06N3/04
Abstract: 本发明涉及一种基于声发射信号的轴承故障检测系统及方法，其特征在于包括下述步骤：声发射信号采集装置定点采集设备轴承的声发射信号,发送到数据服务器；数据服务器对采集的声发射信号进行小波降噪处理，然后对数据进行标准化预处理操作，并建立滑动矩形窗函数，以及对声发射信号进行数据增量处理，再将增量的数据制作成数据集；在算法服务器中建立深度神经网络模型，并训练该模型；模型布署机中布署训练好的深度神经网络模型，进行轴承故障检测并预警。本发明的优点是：能够实现球磨机和磁选机轴承故障智能诊断分析，及时诊断轴承故障的等级，做到了提前预判，灵活准确，及时预警并通知运维人员快速处置，提升设备安全性能。
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公开(公告)号：CN217661697U
公开(公告)日：2022-10-28
申请号：CN202220975214.0
申请日：2022-04-26
Applicant: 鞍钢集团矿业有限公司
IPC: B01D25/12
Abstract: 本实用新型公开了一种立板式压滤机卸矿精矿打散装置，包括立板式压滤机和设置在立板式压滤机下部的输送皮带，其特征在于，在立板式压滤机和输送皮带的受料端之间设有卸矿精矿打散装置，所述的卸矿精矿打散装置由打散装置框架和设置在打散装置框架内的长方形网板所组成，所述的打散装置框架上部与立板式压滤机框架下部固定连接，打散装置框架的下部延伸至输送皮带的上部0.3m，所述的长方形网板设置在打散装置框架下部的收口处，且与打散装置框架固定连接。其优点是：结构简单，易于制造；用寿命长；成本低，不影响其他备件更换，更换速度快；不用清理，减少岗位工人劳动强度。
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公开(公告)号：CN221693822U
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202323444222.6
申请日：2023-12-18
Applicant: 鞍钢集团矿业有限公司
IPC: B02C17/16
Abstract: 本实用新型属于选矿立磨机设备技术领域，特别是涉及一种立磨机主轴防护装置，其特征在于，包括立磨机主轴1，位于立磨机主轴1底部的保护套、固定连接在立磨机主轴上的螺旋叶片，其特征在于，在立磨机主轴底部易磨损部位的保护套上焊接有格子状铁板保护套，并在格子状铁板保护套的每个格子内嵌入强磁磁块，形成磁力保护层。本实用新型的优点是：由于本实用新型在立磨机主轴底部易磨损部位焊接有格子状铁板保护套，且在其内嵌入强磁磁块，利用强磁磁块的吸附作用，在立磨机主轴底部形成磁性保护结构，使主轴表面形成物料保护层，避免介质在运动的过程中与主轴本体直接产生磨擦，提高了主轴的使用寿命。
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