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基于振动信号与神经网络的TBM盘形滚刀磨损识别系统

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本发明公开了一种基于振动信号与神经网络的TBM盘形滚刀磨损识别系统，包括振动信号采集处理子系统与神经网络识别模型，振动信号采集处理子系统包括依次连接的传感器模块、数据采集模块和数据处理输出模块；传感器模块安装在滚刀上，用于获取滚刀破岩振动信号并将振动信号转换为压电信号；数据采集模块以设定的采样频率采集压电信号以得到时域信号，数据处理输出模块对时域信号采用快速傅里叶方法计算得到频域信号并输出频域数据；神经网络识别模型依据频域数据识别单刃盘形滚刀的磨损状态。本发明的识别系统具有较好的稳定性与可靠性，具有良好的特征提取与识别能力，可以较全面地捕捉到振动频域数据的特征，达到良好的准确率水平。

著录项

公开/公告号CN114091544A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-02-25

原文格式PDF
申请/专利权人西南交通大学;
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申请/专利号CN202111429678.8
发明设计人蒲晓波;贾凌旭;杨婷婷;商克栋;陈良武;高利斌;钱林茂;
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申请日2021-11-29
分类号G06K9/00(20220101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);E21D9/11(20060101);
代理机构51268 成都虹盛汇泉专利代理有限公司;
代理人王伟
地址 610031 四川省成都市金牛区二环路北一段111号
入库时间 2023-06-19 14:15:58

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2022-03-15

实质审查的生效 IPC(主分类):G06K 9/00 专利申请号:2021114296788 申请日:20211129

实质审查的生效

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