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公开(公告)号：CN118171551B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410579207.2
申请日：2024-05-11
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本申请涉及一种煤矿TBM滚刀破岩过程实时模拟预测的数字孪生方法及系统。该方法包括：获取目标掘进路段的实际岩体勘测数据和TBM实际运行信息；采用数据降噪算法对实际岩体勘测数据和TBM实际运行信息进行平滑处理，获得处理后的实际岩体勘测数据和处理后的TBM运行信息；将处理后的实际岩体勘测数据和处理后的TBM运行信息作为边界条件，输入模拟数字孪生模型中，获得岩体颗粒位移来反映滚刀破岩过程的掌子面形貌变化情况；将处理后的实际岩体勘测数据和处理后的TBM运行信息，输入基于神经网络的预测数字孪生模型中，预测出下一时刻预测的岩体微裂纹数量、预测的滚刀载荷和预测的破岩效率的变化情况。解决了无法进行准确的掘进状态预警的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118171551A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410579207.2
申请日：2024-05-11
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本申请涉及一种煤矿TBM滚刀破岩过程实时模拟预测的数字孪生方法及系统。该方法包括：获取目标掘进路段的实际岩体勘测数据和TBM实际运行信息；采用数据降噪算法对实际岩体勘测数据和TBM实际运行信息进行平滑处理，获得处理后的实际岩体勘测数据和处理后的TBM运行信息；将处理后的实际岩体勘测数据和处理后的TBM运行信息作为边界条件，输入模拟数字孪生模型中，获得岩体颗粒位移来反映滚刀破岩过程的掌子面形貌变化情况；将处理后的实际岩体勘测数据和处理后的TBM运行信息，输入基于神经网络的预测数字孪生模型中，预测出下一时刻预测的岩体微裂纹数量、预测的滚刀载荷和预测的破岩效率的变化情况。解决了无法进行准确的掘进状态预警的问题。
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公开(公告)号：CN118275007B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410692353.6
申请日：2024-05-31
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G01L1/22 , G06F30/23 , G06F30/27 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供了一种基于有限传感器的矿用电铲动臂应力状态监测系统及方法，属于矿用电铲智能化技术领域。解决了现有技术中全局监测难度大、有限元仿真耗时长、难以实现实时应力状态监测的技术问题。其技术方案为：监测系统：包括感知测量模块、数据传输模块、计算模块和显示屏模块；监测方法：S1、传感数据采集，S2：构建应力感知数据库，S3：构建应力状态监测模型，S4：应力状态监测模型轻量化，S5：应力状态监测，S6：可视化与预警分析。本发明的有益效果为：采取iAE‑CNN网络，能够基于有限的传感器实现对矿用电铲动臂应力三维分布状态的监测，对动臂应力状态监测模型进行网络稀疏化处理，实现应力状态监测模型的轻量化。
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公开(公告)号：CN117961645A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410371391.1
申请日：2024-03-29
Applicant: 中国矿业大学
IPC: B23Q17/09
Abstract: 本发明公开一种面向小样本噪声数据的刀具磨损软测量方法，基于Zigbee无线通讯方式采集加工过程中产生的主轴三向切削力以及振动信号等特征信息；分别从其时域和频域提取特征进行融合，建立基于多层次加权自编码器网络的刀具磨损鲁棒软测量模型，结合欧式距离函数和相似距离函数改进损失函数，搭建基于无监督预训练和有监督微调的半监督训练框架；接着，提出基于蒙特卡洛模拟的不确定性分析方法，对刀具磨损软测量结果进行不确定性评估；最后，将计算任务卸载至边缘计算处理器，利用边缘计算实现对刀具磨损状态的实时预警。本发明实现了在小样本、噪声数据下的刀具磨损软测量，算法对磨损样本量依赖程度低、对传感器噪声信号鲁棒性强。
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公开(公告)号：CN118275007A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410692353.6
申请日：2024-05-31
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G01L1/22 , G06F30/23 , G06F30/27 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供了一种基于有限传感器的矿用电铲动臂应力状态监测系统及方法，属于矿用电铲智能化技术领域。解决了现有技术中全局监测难度大、有限元仿真耗时长、难以实现实时应力状态监测的技术问题。其技术方案为：监测系统：包括感知测量模块、数据传输模块、计算模块和显示屏模块；监测方法：S1、传感数据采集，S2：构建应力感知数据库，S3：构建应力状态监测模型，S4：应力状态监测模型轻量化，S5：应力状态监测，S6：可视化与预警分析。本发明的有益效果为：采取iAE‑CNN网络，能够基于有限的传感器实现对矿用电铲动臂应力三维分布状态的监测，对动臂应力状态监测模型进行网络稀疏化处理，实现应力状态监测模型的轻量化。
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公开(公告)号：CN117961645B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410371391.1
申请日：2024-03-29
Applicant: 中国矿业大学
IPC: B23Q17/09
Abstract: 本发明公开一种面向小样本噪声数据的刀具磨损软测量方法，基于Zigbee无线通讯方式采集加工过程中产生的主轴三向切削力以及振动信号等特征信息；分别从其时域和频域提取特征进行融合，建立基于多层次加权自编码器网络的刀具磨损鲁棒软测量模型，结合欧式距离函数和相似距离函数改进损失函数，搭建基于无监督预训练和有监督微调的半监督训练框架；接着，提出基于蒙特卡洛模拟的不确定性分析方法，对刀具磨损软测量结果进行不确定性评估；最后，将计算任务卸载至边缘计算处理器，利用边缘计算实现对刀具磨损状态的实时预警。本发明实现了在小样本、噪声数据下的刀具磨损软测量，算法对磨损样本量依赖程度低、对传感器噪声信号鲁棒性强。
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