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公开(公告)号：CN113192532A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110344776.5
申请日：2021-03-29
Applicant: 安徽理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于MFCC‑CNN的矿井提升机故障声学分析方法，包括对采集的提升机运行时音频信号进行预加重、分帧、门限端点检测和加窗的预处理；进行短时傅里叶变换、Mel滤波器滤波和离散余弦变换，完成音频信号的MFCC特征参数提取；构建包括输入层在内的八层CNN模型；对CNN模型进行训练以及提升机故障诊断等步骤，本发明具有诸多优势，利用了声学信号采集速度快，采集设备简单等特点，能够完成提升机状态实时的在线监测与分析，结合神经网络分析方法实现了提升机故障诊断的智能化。
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公开(公告)号：CN111461274A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010337455.8
申请日：2020-04-26
Applicant: 安徽理工大学
Abstract: 本发明公开了一种井下人员识别定位装置，它主要包括读卡器和人员定位卡。读卡器包括主控模块即STM32F469控制器，检测模块即面部识别模块、IC读写模块，通信模块即GPRS模块、LoRa模块，执行模块即LED灯、LCD显示屏、语音模块、电机驱动模块，电源模块；人员定位卡包括IC感应线圈、GPRS模块、GPS模块和控制器。读卡器感应人员定位卡的IC线圈，并通过面部识别模块拍摄照片，经控制器处理将得到的面部数据与读取的定位卡信息比对，实现人卡一致。若匹配通过则语音播报，并通过电机驱动来开启闸机，人员持卡进入工作区域；若匹配不通过则闸机保持关闭。读卡器通过GPRS模块与人员定位卡连接通信，获取定位卡上GPS模块的定位信息，再经LoRa模块实时上传至监控终端。
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公开(公告)号：CN111439074A
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN202010337419.1
申请日：2020-04-26
Applicant: 安徽理工大学
Abstract: 本发明涉及一种油罐车运输与装卸油监测系统，所述系统由检测节点、控制节点、汇聚节点、上位机监控中心和手机终端组成。检测节点的微处理器控制传感器对油罐车相关数据进行感知收集再由网关模块发送给控制节点；控制节点的微处理器对传送过来的数据进行判断，并对油罐车进行定位再将所有采集的数据整合压缩，通过LoRa模块发送给汇聚节点，汇聚节点采用LoRa模块与NB-IoT模块相结合的无线通信方式，将数据经NB-IoT网络发送给上位监控中心和手机终端。本发明的系统能够实时远程监测油罐车的状态，通过上位监控中心和手机终端的应用为石油燃料的安全装卸和运输提供了多方位的监督与保障。
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公开(公告)号：CN111076773A
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201911390102.8
申请日：2019-12-30
Applicant: 安徽理工大学
Abstract: 本发明公开了一种单片机控制的智能家居环境监测装置，它主要包括主控模块、检测模块、通信模块、执行模块、电源模块；所述主控模块包括STM32F103控制器、显示屏；所述检测模块包括温湿度传感器、PM2.5传感器、甲醛传感器、一氧化碳传感器、A/D转换器；所述通信模块包括蓝牙模块、GPS模块；所述执行模块包括蜂鸣器和发光二极管；所述电源模块包括锂电池、充放电模块；本发明能够检测到环境的温湿度、PM2.5、甲醛和一氧化碳气体含量，显示在显示屏上，检测气体浓度超过预设值时，发出报警信号使发光二极管闪烁并通过蓝牙模块将信息传送到手机，保证用户的安全；还可以通过蓝牙与门外门铃按钮相连接；装置具有给移动设备充电和定位防止丢失功能。
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公开(公告)号：CN111338273A
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN202010335606.6
申请日：2020-04-25
Applicant: 安徽理工大学
IPC: G05B19/042 , G01D21/02 , G08C17/02
Abstract: 本发明涉及一种基于摄像技术的油罐车状态远程监测系统，该系统包括主控节点、监测节点和监控中心。主控节点包括微处理器，无线通信模块，GPS定位模块，电源模块，显示器模块和CC2510网关模块，检测节点包括：摄像头模块，数据采集模块，微处理器、电源模块和CC2510网关模块。检测节点中，数据采集模块对油罐和车辆底盘温度进行检测，同时对车内石油重量进行检测判定进卸油具体状态，摄像头模块在油罐车运输时进行实时监控，在油罐车进卸油时进行实施抓拍，采集到的数据通关网关模块发送给主控节点。主控节点利用GPS模块对油罐车进行定位，并将传送来的部分数据在显示屏进行显示，无线通信模块最终将所有数据发送给远程的监控中心，完成油罐车的状态实时监测。该系统一定程度上可以防止石油运输过程中存在的盗窃、泄漏、爆炸等问题，保证了石油运输过程中的安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111147263A
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN202010044731.1
申请日：2020-01-14
Applicant: 安徽理工大学
IPC: H04L9/32
Abstract: 本发明涉及一种基于PBFT技术的煤矿安全信息移动验证终端，该终端设置有控制器、接收发送模块、定位模块、显示模块、随机数模块、签名模块。当接收发送模块收到安全信息后定位模块立即产生验证人此时的位置信息，通过显示模块显示接收到的安全信息以及定位模块产生的位置信息，由验证人进行确认，当信息符合安全规范后进行签名，否则通过签名模块进行拒签。此时控制器通过随机数模块产生一个随机数将其和收到的安全信息、签名信息进行打包，根据产生的随机数来确定下一个信息验证终端，将打包的信息发送过去。终端采用了区块链底层的PBFT共识算法提高了煤矿安全信息传输过程中的准确性与可靠性，同时随机数发送方式也降低了安全信息瞒报的可能性，而且由于终端的便携性与低成本，也使得其在井下大规模使用成为可能。
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公开(公告)号：CN111131523A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN202010037755.4
申请日：2020-01-14
Applicant: 安徽理工大学
Abstract: 本发明涉及一种井下安全信息移动发送终端，终端设置有主板和副板。主板包括控制器模块、显示模块、随机数模块和低功耗无线传输模块，副板由环境信息采集模块、定位模块组成。终端利用环境信息采集模块和定位模块检测井下环境参数以及位置信息，显示模块显示采集到的数据，并由控制器模块将信息进行打包，准备发送。此时随机数模块随机产生井下安全信息验证终端的编号，将打包的信息通过低功耗无线传输模块发送给相应验证终端进行验证。在验证通过后，由验证终端将数据发送至平台上。由于随机数产生不可预判，使得验证终端不会被提前知晓，这提高了煤矿安全信息传输的安全性与可靠性。发送终端采用的低功耗无线传输模块增强了装置的可靠性与灵活性，同时也降低了装置的成本。
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公开(公告)号：CN112782577A
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN202110109385.5
申请日：2021-01-21
Applicant: 安徽理工大学
Abstract: 本发明涉及一种多感融合的煤矿大型电机故障诊断系统，所述系统包括多源信息监测节点、多源信息汇聚节点和上位机监控中心。多源信息监测节点包括采集单元和处理单元，采集单元利用声音传感器、振动传感器，电流互感器等采集大型电机运转时的多源信息，并通过微处理器间的串口将多源信息传递给处理单元，用以分析处理并提取特征信息，经NB‑IoT模块将特征信息发送到多源信息汇聚节点；多源信息汇聚节点通过WiFi模块将特征信息发送到上位机监控中心；上位机监控中心对上传的电机特征信息进行展示。本发明能够实时诊断煤矿大型电机健康状况，保证煤矿大型电机的高效运行，也可以实现煤矿少人、无人化生产的安全理念。
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公开(公告)号：CN112858928B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202110264962.8
申请日：2021-03-08
Applicant: 安徽理工大学
IPC: G01R31/3835 , G01R31/367 , G01R31/36
Abstract: 本发明公开了一种基于在线参数辨识的锂电池SOC估计方法，该方法包括建立锂电池二阶等效电路模型；确定等效电路各参数与SOC的函数关系，建立基于锂电池在线参数的状态空间方程，再对SOC状态变量和参数状态变量初始化；在微观时间尺度下，用扩展卡尔曼滤波算法估计锂电池SOC；当锂电池SOC估计达到预设时间后，切换时间尺度，宏观时间尺度下，用无迹卡尔曼滤波算法辨识等效电路参数，最后更新锂电池等效电路参数和状态空间方程，进行下一轮计算；本发明通过无迹卡尔曼滤波算法对锂电池模型进行在线参数辨识，并结合扩展卡尔曼滤波算法估计锂电池SOC，解决了锂电池工作过程中参数变(56)对比文件胡晓松;唐小林.电动车辆锂离子动力电池建模方法综述.机械工程学报.2017,(16),34-45.Ying Wei 等.State of chargeestimation for lithium-ion battery basedon artificial neural network .2021IAEAC》.2021,第2021-03-12卷2454-2458 .
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公开(公告)号：CN113160836A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110344762.3
申请日：2021-03-29
Applicant: 安徽理工大学
Abstract: 本发明涉及矿用排水泵噪声多时域特征联合分析方法，所述方法用于矿用排水泵电机的健康状况诊断。首先，对采集的水泵电机运行时的音频数据进行滤波处理，滤除音频中的高次谐波，然后，对音频信号进行预加重及分帧处理，得到平滑、短小的音频段，最后，通过计算音频中的峭度、短时能量和短时平均过零率三个时域特征来综合分析判断水泵电机的运行情况。所述方法通过水泵电机音频信号的多时域特征的分析来进行水泵电机的健康状况判定，可以实时诊断水泵电机的健康状态，在保证判定准确率的前提下，判定过程更加简便。
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