摘要
本发明属于电钻技术领域,提供了一种具有异常报警功能的电钻及其报警方法。所述方法包括:基于与钻头关联的扭矩波动数据、电流波动数据、振动数据构造得出第一多维特征向量,基于第一多维特征向量,使用分级预测机制预测得出异常概率;在异常概率高于概率阈值时,输出硬质异物报警信号。一方面,通过融合多维度传感器数据实现了电钻钻孔时硬质异物接触的实时预警,有效避免钻头因撞击异物导致的崩刃、断裂等损坏,减少工具维修更换成本,保障作业连续性,提升电钻使用的安全性与可靠性;另一方面,通过分级预测机制和动态阈值机制实现了更准确的预测,可有效降低虚警率,减少对操作人员的干扰。
技术关键词
多维特征向量
轻量化卷积神经网络
报警方法
钻孔
高频特征
钻头
计算机存储介质
多维度传感器
数据
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模式
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