公开(公告)号：CN106347966A

公开(公告)日：2017-01-25

申请号：CN201610925647.4

申请日：2016-10-24

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 李伟 ,  黎蓉 ,  朱真才 ,  邱明权 ,  周公博 ,  曹国华 ,  彭玉兴

IPC: B65G43/02

CPC classification number: B65G43/02 ,  B65G2203/0275 ,  B65G2203/041 ,  B65G2203/044

Abstract: 本发明公开了一种长距离带式输送机的自动巡检装置，包括平台、三组四级剪叉式连杆机构、麦克纳姆轮、车架、连接杆、无线通信模块、数据处理模块；车架设有CCD摄像机、DSP处理器、步进电机、第一直线电机；麦克纳姆轮与步进电机连接；三组四级剪叉式连杆机构的一端与第一直线电机连接，另一端与平台连接，三组四级剪叉式连杆机构通过连接杆连接；平台上设有红外成像仪和声音传感器。本发明实现了对带式输送机指定位置的上、下托辊面检测，以及对本发明的定位，确保了检测位置的准确无误，为后续的设备检修、维护提供了极大的便利。本发明受现场环境因素干扰较小，实时性强、效率高，运行可靠，具有广泛的实用性。

公开(公告)号：CN105928695A

公开(公告)日：2016-09-07

申请号：CN201610313190.1

申请日：2016-05-11

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 张梦 ,  李伟 ,  卢昊 ,  吴孙阳 ,  任威 ,  王萍 ,  何猛 ,  王丽 ,  黎蓉

IPC: G01M13/00

CPC classification number: G01M13/00

Abstract: 一种小型无人直升机机械零部件故障诊断系统及故障诊断方法，属于机械零部件故障诊断系统故障诊断方法。利用小型无人机故障与振动信号存在对应关系，实现通过分析振动信号来判断小型无人直升机部分机械零部件是否发生故障；利用基于多层神经网络机器学习算法的自学习性实现对振动信号进行人为指定特征的学习；通过配套的无线接发收装置实时的将三向加速度传感器测得的小型无人直升机振动信号传给上位机，上位机再将数据输入到训练好的神经网络中，判断是否出现：主浆磨损、副翼磨损、尾管弯曲、尾舵机拉杆弯曲、尾舵机拉杆脱落、尾翼磨损与主轴弯曲故障。实时了解无人直升机的零部件健康状况，避免大的事故发生，此方法可靠性强，具有极高的推广价值。