一种基于小波变换的浮选泡沫流速信号在线滤波方法

    公开(公告)号:CN117171518B

    公开(公告)日:2024-02-27

    申请号:CN202311450481.1

    申请日:2023-11-03

    Abstract: 本公开提供了一种基于小波变换的浮选泡沫流速信号在线滤波方法,包括:获取浮选泡沫的流速信号序列;根据预设小波变换级数Level确定局部流速信号长度N;利用边界对称周期延拓和多孔算法在流速信号序列中对长度为N的当前局部流速信号进行Level级小波分解,得到小波分解系数的集合;对集合中除去第Level级小波分解的低频系数以外的其他系数进行置零,得到当前局部流速信号置零后的集合;利用边界周期延拓和多孔算法对集合进行重构得到当前局部流速信号对应的滤波信号;在滤波信号中确定当前局部流速信号滤波后的流速值;根据流速信号序列中每个局部流速信号的流速值得到浮选泡沫流速在线滤波信号的序列。本公开满足现场工业需求。

    一种基于小波变换的浮选泡沫流速信号在线滤波方法

    公开(公告)号:CN117171518A

    公开(公告)日:2023-12-05

    申请号:CN202311450481.1

    申请日:2023-11-03

    Abstract: 本公开提供了一种基于小波变换的浮选泡沫流速信号在线滤波方法,包括:获取浮选泡沫的流速信号序列;根据预设小波变换级数Level确定局部流速信号长度N;利用边界对称周期延拓和多孔算法在流速信号序列中对长度为N的当前局部流速信号进行Level级小波分解,得到小波分解系数的集合;对集合中除去第Level级小波分解的低频系数以外的其他系数进行置零,得到当前局部流速信号置零后的集合;利用边界周期延拓和多孔算法对集合进行重构得到当前局部流速信号对应的滤波信号;在滤波信号中确定当前局部流速信号滤波后的流速值;根据流速信号序列中每个局部流速信号的流速值得到浮选泡沫流速在线滤波信号的序列。本公开满足现场工业需求。

    一种浮选设备叶轮磨损软测量方法

    公开(公告)号:CN115683007B

    公开(公告)日:2023-03-21

    申请号:CN202310005146.4

    申请日:2023-01-04

    Abstract: 本发明提供了一种浮选设备叶轮磨损软测量方法,包括:建立叶轮‑轴系的有限元分析模型,计算获取叶轮‑轴系在固有频率下的振动加速度幅值;基于振动加速度幅值,确认是否触发叶轮磨损预报警;当触发叶轮磨损预报警后,同时将浮选设备表观是否翻花和电机电流是否下降作为判断条件,确认叶轮是否输出磨损报警信号。本发明提供的浮选设备叶轮磨损软测量方法,无需通过检修进行叶轮磨损的观测,易于实施,成本低廉,能够有效的检测到叶轮的磨损,测量过程稳定、可靠。

    一种浮选机沉槽故障监测装置及其使用方法

    公开(公告)号:CN114594718A

    公开(公告)日:2022-06-07

    申请号:CN202011405555.6

    申请日:2020-12-03

    Abstract: 本发明提供了一种浮选机沉槽故障监测装置及其使用方法,该装置是采用了一种可发射和接收高频磁场的传感器、PLC控制器和远程监控终端,该装置中针对矿浆和沉槽堆积物对磁场的反射和吸收强度的差异,来判断浮选机底部是否有沉槽现象的发生,在使用时预先利用传感器对矿浆和沉槽堆积物进行标定,建立两种磁场回波示数的信号模型,根据磁场返回强度数值利用远程监控终端对PLC控制器设定报警阈值,当测量的介质磁场和预先标定的磁场回波示数的信号模型匹配时,即磁场传感器在沉槽堆积物中标定的磁场返回强度数值包含在磁场传感器的报警阈值范围之内时,PLC控制器就会分别发出预警信号,并由PLC控制器执行预先设定的相应指令。

    一种剥锌机故障阴极板图像识别方法

    公开(公告)号:CN112949666B

    公开(公告)日:2024-04-26

    申请号:CN201911175301.7

    申请日:2019-11-26

    Abstract: 本发明公开了一种剥锌机故障阴极板图像识别方法,包括:数据采集,从现场采集剥锌机阴极板图像数据,分别构建阴极板图像分类和故障阴极板区域目标检测训练及测试数据集;数据扩增,对训练样本集中的每张图片分别进行对比度调整、亮度调整和镜像变换扩充训练样本量;模型训练,将扩充后的训练样本集分别加入构建的深度学习分类识别和深度学习目标检测网络,通过训练获得故障阴极板识别模型;模型性能测试,先将测试数据集输入到分类网络初步判断是否为故障阴极板,若为故障阴极板则将图像输入到深度学习目标检测网络,获得故障阴极板检测结果。试验证明了本发明:鲁棒性强,识别速度快,能有效提高故障阴极板识别精度。

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