公开(公告)号：CN119399111A

公开(公告)日：2025-02-07

申请号：CN202411358558.7

申请日：2024-09-27

Applicant: 中国矿业大学(北京)

Inventor： 郝雪弟 ,  高迎宗 ,  汪定邦 ,  张家进 ,  林韩辉 ,  王圣杰

IPC: G06T7/00 ,  G06T5/70 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种带式输送机托辊声信号二维图像化的故障诊断方法及系统，涉及煤矿井下装备领域，该方法基于双参数三段式阈值函数的小波阈值降噪模型对声振信号进行降噪预处理，提高了降噪模型的泛化能力；基于MTF图像编码的声学信号图像化方法，并在此基础上通过拉普拉斯算法和均值化像素增强相结合的方式，将声学信号的时域特征融入信号二维图像化过程，提高故障纹理特征提取的有效性；将RegNet网络模型和Biformer注意力机制相结合，搭建轻量级二维卷积神经网络模型，实现托辊故障类型的低耗、高效和高精度分类。