公开(公告)号：CN114944151A

公开(公告)日：2022-08-26

申请号：CN202210533202.7

申请日：2022-05-12

Applicant: 安徽理工大学

Inventor： 王克定 ,  李敬兆 ,  王国锋 ,  杨占宝

IPC: G10L15/02 ,  G10L15/08 ,  G10L15/16 ,  G10L17/26 ,  G01M99/00

Abstract: 本发明涉及一种基于音频的隧道壁钻孔机器人故障检测方法。首先，利用多个声音传感器全方位采集隧道钻孔机器人钻孔过程的音频信号，通过改进后小波阈值降噪法对音频信号滤波降噪；然后，把降噪滤波后的音频信号再通过GWO算法优化VMD分解，自适应得出最优的模态分量数，利用峭度准则筛选出有效的模态分量，对有效的模态分量进行MFCC特征提取，构成能表征钻孔机器人不同运行状态的特征向量集；最后将钻孔机器人不同运行状态的MFCC特征向量集输入GA‑CNN模型中训练，建立GA‑CNN故障识别模型。通过将提取的MFCC特征信息输入模型，根据输出结果判断钻孔机器人的钻孔状况，简化故障检测过程，提高了故障检测准确度。

公开(公告)号：CN114861540A

公开(公告)日：2022-08-05

申请号：CN202210518586.5

申请日：2022-05-12

Applicant: 安徽理工大学

Inventor： 李敬兆 ,  王克定 ,  郑鑫 ,  周小锋

IPC: G06F30/27 ,  G06F119/02

Abstract: 本发明涉及一种基于WT‑CNN和声振特征融合的矿井通风机工作状态监测系统，所述的监测系统包括采集节点、分析节点、上位机监测中心和手持终端。采集模块包含分布式音频感知节点、振动感知节点，融合通风机工作状态音频与振动信号，经有线与无线异构的通信网络将数据传输给分析节点的微处理器，采用基于WT‑CNN的矿井通风机故障监测模型，实现对采集数据快速处理分析，得出异常诊断结果，通过工业以太网上传到上位机监测中心，上位机界面实时显示矿井通风机工作状态特征信息。本发明能够实时监测矿井通风机工作状态，并提供实时报警功能，减少故障发生率。

公开(公告)号：CN114859176A

公开(公告)日：2022-08-05

申请号：CN202210538821.5

申请日：2022-05-17

Applicant: 安徽理工大学

Inventor： 李敬兆 ,  何娜 ,  王国锋 ,  王克定

IPC: G01R31/08

Abstract: 本发明涉及一种基于双端行波法的高压电缆故障系统，该系统由终端系统、通信网络和主站系统三部分组成。终端系统包括行波数据采集模块、处理模块、北斗对时模块和供电模块。行波数据采集模块同时采集高压电缆三相的暂态电流、电压信号，微处理器通过卷积神经网络去除采集的两端数据中的噪声，提取滤波后的故障行波信息，高精度的时钟采用北斗对时模块来实现。通信网络将故障行波信息传送到主站系统，主站系统通过对故障信息的分析和计算，得到高压电缆线路的精确故障位置。