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典型文献
基于多感融合的散装物料输送系统巡检机器人
文献摘要:
在煤矿生产领域中,带式输送机是一种常用的运输设备,其安全性和稳定性直接影响着煤矿生产效率.针对带式输送机在输送过程中易发生故障的问题,提出了一种基于沙丘猫群算法(SCSO)优化改进模糊细胞神经网络(IFCNN)的散装物料输送系统巡检机器人.该巡检机器人搭载多种传感器,采集带式输送机运行时的图像、温度、速度、声音等信息,将各个传感器采集到的信号转换成频域、时频域信息,用IFCNN对频域、时频域信息分别进行特征提取与融合,结合注意力机制选择重要特征进行故障诊断,从而实现散装物料输送系统的智能巡检.实际应用表明,经SCSO优化后的IFCNN可有效提取带式输送机的故障特征,提高故障检测的准确性,从而提高煤矿运输作业的安全性.
文献关键词:
多传感器融合;IFCNN;故障检测;SCSO
作者姓名:
陈乐;李敬兆;石晴;刘继超;宋世现;任成成
作者机构:
安徽理工大学计算机科学与工程学院;淮北合众机械设备有限公司
文献出处:
引用格式:
[1]陈乐;李敬兆;石晴;刘继超;宋世现;任成成-.基于多感融合的散装物料输送系统巡检机器人)[J].现代矿业,2022(12):1-4,13
A类:
SCSO
B类:
散装物料,物料输送系统,巡检机器人,煤矿生产,生产领域,带式输送机,运输设备,中易,沙丘,猫群算法,优化改进,改进模糊,细胞神经网络,IFCNN,搭载,多种传感器,机运,信号转换,转换成,时频域,域信息,注意力机制,智能巡检,有效提取,故障特征,故障检测,煤矿运输,多传感器融合
AB值:
0.272833
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