摘要
本申请公开了一种煤矿设备减速器的油液状态检测方法、装置、设备、介质及产品,涉及油液质量检测技术领域,该方法包括获取待检测煤矿设备减速器油液的综合特征信息;基于Bi‑GRU网络得到预测磨损程度,利用RNN网络得到预测磨损趋势;采用三级量化标度方法和分级逻辑推理方法,判断油液状态是否异常;若异常则找出异常来源并制定维护策略,若正常则进入下一时刻循环检测。本申请通过多维度特征信息融合,结合神经网络模型和量化推理方法,能全面、精准地评估油液状态,提前发现潜在故障,并构建全链路闭环诊断体系,保障煤矿生产安全稳定运行,有效降低设备故障率,减少停机时间,提高煤矿生产的效率与安全性。
技术关键词
煤矿设备
状态检测方法
减速器
逻辑推理方法
磨粒数量
异常状态
油液含水量
二值化图像
网络
状态检测装置
特征信息融合
皮尔逊相关系数
优化器
处理器
设备故障率
样本
轮廓区域
系统为您推荐了相关专利信息
平行四边形结构
谐波减速器
轮式驱动
轮毂电机
独立连杆
播种单体
行距调节机构
集成视觉
校准功能
图像识别模块