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公开(公告)号：CN119579996A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411720548.3
申请日：2024-11-28
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06V10/764 , G01M13/021 , G01M13/028 , G06V10/774 , G06V10/766 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于ICBL的采煤机截割部齿轮箱智能故障诊断方法，先采集不同故障类型的振动数据；并将数据随机分成训练数据集和测试数据集，且在训练数据集中设置不平衡度；接着利用随机超图卷积机制能够快速高效地将采煤机截割部齿轮箱振动数据的复杂结构信息嵌入到改进型级联宽度学习模型中，极大提高了改进型级联宽度学习模型所学故障特征的判别性；同时根据数据类别间的比例信息，设计了类特异性权重分配策略，能够使改进型级联宽度学习模型更加关注少数类样本，提高了对不平衡数据的故障诊断性能，通过随机超图卷积机制和类特异性权重分配策略相结合的方式，最终有效提高对采煤机截割部齿轮箱故障诊断的精度。
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公开(公告)号：CN118364289B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410521164.2
申请日：2024-04-28
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/10 , G06N3/08 , G06N3/0464 , G06N3/096 , G06F18/213 , G06F18/2131 , G06F18/21 , G06N3/0985
Abstract: 本发明公开了一种基于电磁探测的煤矸识别方法，包括：建立包含CIFAR数据集和静态煤矸电磁时频图数据集的原始数据集；对原始数据集进行卷积神经网络初始训练，得到包括最优模型参数的最优网络模型；将煤岩动态电磁时频图输入最优网络模型对网络进行更新训练，利用迁移学习将训练好的网络模型应用于煤岩动态电磁时频图进行训练，最终训练出迁移学习完毕的网络结构；对网络进行测试和验证之后，保存网络的结构参数，输入实时的动态煤矸电磁时频图进行识别。本基于电磁探测的煤矸识别方法可通过有效增加训练样本实现提高识别网络的精确度。
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公开(公告)号：CN118029892B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410347951.X
申请日：2024-03-26
Applicant: 中国矿业大学
IPC: E21B15/00
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉的煤矿井下钻孔机器人钻具引导机构及方法，包括上钻台、下钻台、俯仰机构、水平旋转机构、步进电机和防爆摄像仪；俯仰机构用于调节钻具在法面上的角度；水平旋转机构用于调节钻具在水平面上的角度；上钻台能在下钻台上沿着垂直与钻具钻进方向移动；防爆摄像仪用于拍摄钻具前方的图像并反馈给钻孔机器人的控制处理系统，控制处理系统根据拍摄的图像采用特定的视觉定位方法先确定钻孔位置，然后根据钻孔区域与钻具之间的距离及角度情况，引导控制处理系统控制俯仰机构、水平旋转机构和步进电机相互配合，使得钻具对准钻孔位置；从而保证钻孔机器人在煤矿内能稳定且精准的实施钻孔作业，有效提高了钻孔作业的效率和质量。
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公开(公告)号：CN114659814B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202210176209.8
申请日：2022-02-25
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种钻孔机器人用钻进围岩加载装置及液压控制方法，其中钻孔机器人用钻进围岩加载装置，包括煤样料槽机构、推移机构、液压加载机构、支撑机构，能够使钻进围岩处于受压状态，且能够实现动载加压和瞬时加压，能够在进行钻进试验时，实现对钻进围岩实现恒定加压、动载加压以及瞬时加压三种受压状态，进而完成能够反应煤矿地质褶皱、构造应力复杂等围压工况的钻进试验。
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公开(公告)号：CN117611878A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311443044.7
申请日：2023-11-01
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06F18/241 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06T9/00 , G06T11/00 , G06N3/006 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G01H17/00
Abstract: 一种融合坐标注意力机制和Inception结构的MobileNetV2网络模型煤矸识别方法，对第1台液压支架执行放煤操作，实时采集顶煤放落过程中煤矸石冲击尾梁的振动信号；利用优化的变分模态分解算法对振动信号进行重构降噪处理，截取信号样本的有效特征；利用格拉姆角场图像编码方法和以采样点为250的间隔对去噪后的振动信号进行图像样本转换；以MobileNetV2网络模型为基础，融入坐标注意力机制和Inception结构形成改进后的MobileNetV2网络模型；利用图像样本对改进后的MobileNetV2网络模型进行训练，获得训练好的MobileNetV2网络模型；依次对其余液压支架执行放煤操作，并将采集到的振动信号依次经过降噪和图像转换处理后，输入到训练好的MobileNetV2网络模型，输出煤矸混合度识别结果。该方法能实现煤矸的快速准确识别。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116740434A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310688466.4
申请日：2023-06-12
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/77 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种基于Transformer的跨域双分支对抗域适应图像分类方法，包括：分别读取源域和目标域的图像；构建基于Transformer的跨域双分支对抗域适应网络模型；利用预处理后的源域和目标域图像对跨域双分支对抗域适应网络模型进行训练，将训练后的跨域双分支对抗域适应网络模型作为图像分类模型；将源域图像和目标域图像配对后分别输入至图像分类模型的双分支特征提取器中提取特征，利用分类器预测目标域中图像的标签类别。本发明将特征提取器精简为并行可交互的双分支结构，减少计算量，提升了图像训练和推理的效率；将源域和目标域的查询融合为跨域统一查询量，平滑域间分布差异，融合两个域的查询信息，用于交叉注意力在域间进行关系建模，有利于迁移知识。
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公开(公告)号：CN116198945A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310397665.X
申请日：2023-04-14
Applicant: 中国矿业大学 , 山东矿机集团股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种皮带输送机跑偏监测并纠偏装置及方法，通过在左右滚筒上分别安装旋变传感器，能够精确的感知左右滚筒的旋转状态，在皮带正常传输时，左右离合器均处于分离状态，此时皮带能带动左右滚筒同步转动，计算机实时接收左右旋变传感器反馈的数据，获得左右滚筒的旋转速度和转角，并根据两者的差值绝对值是否大于阈值来判断是否跑偏，若判断发生跑偏时，计算机能迅速的控制左右调节电机启动以及左右离合器处于结合状态，此时通过改变左右滚筒与皮带之间的转速不一致，进而控制左右滚筒与皮带之间的附着力走向，给皮带一个扭矩，让皮带纠偏回正，整个纠偏过程既不需要停机调整，也不需要人工操作，能够实现自动化的跑偏监测和回正。
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公开(公告)号：CN114856422B
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202210494359.3
申请日：2022-05-07
Applicant: 中国矿业大学 , 山东天河科技股份有限公司
Abstract: 本发明涉及钻孔机器人用全自主移动底盘控制系统及控制方法。包括钻孔机器人、环境感知模块、控制器、安装在钻孔机器人底部的底盘行走模块。底盘行走模块包括两个履带，两个履带分别由两个主动轮驱动，左液压马达和右液压马达分别驱动两个主动轮进而分别驱动两个履带。环境感知模块包括激光雷达、倾角传感器以及旋转编码器，激光雷达获取钻孔机器人周边的路况。倾角传感器检测钻孔机器人的前后倾角以判断钻孔机器人是否处于上下坡。旋转编码器检测左液压马达和右液压马达的转速。控制器根据激光雷达、倾角传感器以及旋转编码器反馈的信息控制底盘行走模块动作。本发明实现了钻孔机器人的全自主行走、避障。
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公开(公告)号：CN114627061B
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202210185399.X
申请日：2022-02-28
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/246 , G06T5/40 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种基于ViBe和Camshift算法的摄像头动静状态下的钻孔检测方法，首先通过LK算法提取图像特征点，然后通过计算视频相邻帧间特征点的位移判断摄像头状态；再使用ViBe算法在摄像头静止状态下检测出目标；当摄像头发生抖动或开始位移时，使用ViBe算法得到的目标框作为Camshift算法的初始化窗口，并将算法切换为Camshift在摄像头运动状态下对目标进行检测。本发明克服了ViBe算法在摄像头抖动或运动时无法精确对目标进行定位的问题，避免了使用单一Camshift算法导致计算量较大的情况和Camshift算法需要人为设定初始框的问题。
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公开(公告)号：CN115984140A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202310040404.2
申请日：2023-01-12
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机器视觉的井下采煤图像去水雾方法，先采集没有采煤机的煤壁图片作为先验图像，然后当采煤机经过时采集带有水雾的图像，通过对视觉图像的分析，首先将水雾区域分割出来，然后估计区域内水雾的浓度，最后将估算的浓度带入基于大气散射的模型公式，估算出该区域去除水雾后的图像并带入原图中，得到的无水雾图像可准确的提取图像内的信息，来进行煤岩识别等工作；并可以根据不同水雾区域的浓度来调节去除水雾的强度，能有效作用于由采煤机机载喷雾系统形成的集束水流和水雾对图像的影响，稳定可靠的消除以上因素对煤壁信息的遮挡，大大提高了图像的清晰度以及提取图像信息的准确度。
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