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公开(公告)号:CN114091544A
公开(公告)日:2022-02-25
申请号:CN202111429678.8
申请日:2021-11-29
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 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。
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公开(公告)号:CN114563151B
公开(公告)日:2024-04-23
申请号:CN202210082704.2
申请日:2022-01-25
Applicant: 中铁工程装备集团技术服务有限公司 , 西南交通大学
Abstract: 本发明属于全断面隧道掘进机刀具异常检测技术领域。一种全断面隧道掘进机刀具异常振动静态检测试验台,包括集装箱箱体、支撑门架、刀箱座、运刀小车、护罩、暖风单元、喷雾单元、控制柜和检测传感器;刀箱座与支撑门架之间设置有升降单元,在刀箱座上设置有振动电机;运刀小车行走设置在集装箱箱体内,运刀小车上设置有刀具支撑工装,在支撑门架的侧部设置有吊机;护罩罩设在所述支撑门架和刀箱座的外侧;所述检测传感器用于获取刀具的检测数据。还公开了一种全断面隧道掘进机刀具异常振动静态检测方法。本申请实现对不同异常损坏刀具的振动检测信号的采集,有助于实现对刀具的精准识别,优化掘进机的掘进性能,更有助于提高刀具的使用寿命。
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