摘要
本发明提供了用于掘进机运行工况的自适应异常识别方法及系统,涉及采矿工程掘进技术领域,所述方法包括:当捕获岩性突变事件,基于预设协同采样规则,驱动多个关联设备执行工况采集,对岩性突变事件进行时序特征匹配回溯,依据实时岩性过渡阶段动态调取设备关联判断模型,计算相互关系数矩阵,加载至设备关联判断模型进行时空关联耦合性判决,当判决结果为关联耦合失效,解析出失效特征向量进行故障指向概率匹配,输出实时故障设备组。解决了现有技术存在单一或固定参数监测掘进机状态,导致异常识别的时效性和准确性不足的技术问题。达到了提高掘进机异常识别的全面性、实时性和准确性,保障掘进机高效、安全运行的技术效果。
技术关键词
异常识别方法
设备组
分布式边缘
时序特征
多通道
刀盘扭矩
矩阵
关系
设备工况
分布式并行处理
多任务
多模态
掘进机刀盘
索引
模型库
失效特征
动态
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特征提取器
系统异常检测方法
时序特征
样本
系统状态检测
动态视觉传感器
姿态特征
情绪特征
深度相机
时序特征
高灵敏度传感
特种设备
经验模态分解算法
微型加速度传感器
超声波传感器阵列
电力负荷预测方法
结点
建立神经网络模型
表达式
关系
多自由度机械臂
脑电信号采集模块
脑机接口技术
脑电信号处理
机器人控制系统