摘要
本发明涉及混凝土搅拌技术领域,尤其涉及一种基于搅拌中电流与声音信号预测混凝土坍落度的方法。该方法包括:S1、采集电流信号与声音信号;S2、数据清洗;S3、建立多模态神经网络;S4、预测混凝土坍落度。本发明通过将混凝土搅拌过程中采集到的电流信号和搅拌缸内的声音信号进行融合,经过神经网络进行特征提取后对混凝土的坍落度进行在线监测,使用本发明的坍落度监测方法能够在原材料来源复杂且不断波动的工况下,对搅拌生产中的混凝土坍落度进行实时在线的监测,控制生产中混凝土质量的稳定性,提高生产和施工效率,避免了由于坍落度不合格而造成的混凝土材料浪费。
技术关键词
混凝土坍落度
一维卷积神经网络
神经网络模型
声音采集系统
电流采集系统
多模态
电流采集模块
混凝土搅拌机
混凝土搅拌技术
异常信号
搅拌机主轴
残差神经网络
搅拌机电机
深度特征提取
麦克风
信号随时间
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LED出光
遗传算法优化
深度神经网络模型
神经网络结构
LED结构
变化检测方法
卷积网络模型
神经网络模型
空间注意力网络
多尺度特征提取
预警模型构建方法
统计分析方法
慢阻肺患者
风险预测模型
时间序列技术
双圆弧谐波减速器
分类方法
神经网络模型
柔性轴承
连续小波变换