基于激光多普勒与压力数据的煤矿防爆装备动态检测方法

本申请涉及智能检测技术领域，公开了基于激光多普勒与压力数据的煤矿防爆装备动态检测方法。方法包括：根据防爆壳体的几何形状、工作环境和测量需求设置测量区域和扫描方案，在测量点布置压力传感器和激光多普勒测振仪，进行爆炸实验并采集激光多普勒数据和压力数据；对采集数据进行特征提取，分别获取振动特征向量和压力特征向量，将特征向量输入深度学习模型进行融合，生成融合特征向量，最后将融合特征向量输入综合评估模型，输出防爆壳体性能评分并与阈值对比，判定其防爆性能。本申请能够在爆炸冲击作用下对煤矿防爆装备进行高精度、无接触的动态响应测量与性能评估，提高防爆装备动态检测的效率及准确率。