[發(fā)明專利]一種礦車制動系統(tǒng)異常狀態(tài)在線識別方法在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202310275410.6 | 申請日： | 2023-03-16 |
| 公開（公告）號： | CN116432131A | 公開（公告）日： | 2023-07-14 |
| 發(fā)明（設(shè)計）人： | 殷亮子;陳成;李新明;李鵬飛;李翔 | 申請（專利權(quán)）人： | 安徽海博智能科技有限責(zé)任公司 |
| 主分類號： | G06F18/2433 | 分類號： | G06F18/2433;B60T17/22;G06F18/214 |
| 代理公司： | 合肥天明專利事務(wù)所(普通合伙) 34115 | 代理人： | 謝中用 |
| 地址： | 241200 安徽省蕪*** | 國省代碼： | 安徽;34 |
| 權(quán)利要求書： | 查看更多 | 說明書： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 一種 礦車 制動 系統(tǒng) 異常 狀態(tài) 在線 識別 方法 | ||
1.一種礦車制動系統(tǒng)異常狀態(tài)在線識別方法，包括以下步驟：
步驟一：通過統(tǒng)計一段時間內(nèi)同一露天礦山同一類礦車的制動系統(tǒng)故障報警類型和發(fā)生頻次，分析礦車制動系統(tǒng)受礦車隨機特性、機械以及環(huán)境的影響，獲取不同工況下與制動系統(tǒng)運行狀態(tài)關(guān)聯(lián)的故障特征參量，得到不同工況下的初始特征參量集；
步驟二：對不同工況下的初始特征參量集中的故障特征參量進(jìn)行約減，保留初始特征參量集中能夠提供信息量最多的部分特征參量，得到不同工況下的特征參量約減集；
步驟三：通過不同工況下的特征參量簡約集合訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到各工況下對應(yīng)的制動系統(tǒng)狀態(tài)識別模型；
步驟四：構(gòu)建多模型狀態(tài)監(jiān)測器，將不同工況下的實時故障特征參量輸入到對應(yīng)工況下的制動系統(tǒng)狀態(tài)識別模型，得到在線識別結(jié)果。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的礦車制動系統(tǒng)異常狀態(tài)在線識別方法，其特征在于，所述故障特征參量包括制動時間、制動時間強度、制動頻率強度、制動減速度、行駛路況、路面摩擦系數(shù)、車輛裝載重量。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的礦車制動系統(tǒng)異常狀態(tài)在線識別方法，其特征在于：步驟一中，根據(jù)礦車制動系統(tǒng)的制動壓力劃分成工況。
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