CN119475095A 带式输送机故障识别与预测方法及系统 （四川省自贡运输机械集团股份有限公司）_第1页
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文档简介

本发明公开了一种带式输送机故障识别与线等方式实时呈现分析结果并及时通知工作人率预测和运行数据重新作为训练数据对AI算法2步骤S2、利用AI算法处理采集到的带式输送机的运行步骤S3、通过计算出的故障的先验信息更新带式输送2.根据权利要求1所述的带式输送机故障识别与预测方法，其特征在于：所述步骤S14.根据权利要求2所述的带式输送机故障识别与预测方法，其特征在于：所述步骤S26.根据权利要求1所述的带式输送机故障识别与预测方法，其特征在于：所述步骤S37.根据权利要求1所述的带式输送机故障识别与预测方法，其特征在于：所述步骤S439.一种带式输送机故障识别与预测系统，其特征在于：45时间链起止点这段时间线实时采集带式输送机的运行数据链，按时间线存储并标记时间[0017]所述步骤S4中，带式输送机的运行状态和蒙特卡洛仿真的计算结果构造为键值6态学习算法用于处理多模态数据链，并将处理结果传输至动态仿真模型和结果显示模块，合概率分布和计算机理模拟模型的蒙特卡洛仿真结果，并将计算结果传输至结果显示模7别由布置在驱动架旁、导料槽外的热成像摄像头和输送机沿线每250米布置的普通摄像头[0035]利用AI算法处理采集到的带式输送机的运行数据，AI算法包括计算机视觉算法、8法实时分析多模态数据链，通过GRU算法(即循环神经网络)或卷积网络处理多模态数据链于收集带式输送机运行数据链并将数据链传输至AI算法模块，高速摄像头每间隔250mm布真模型包括机理模拟模型和参数化分析模型，用于模拟各类故障对带式输送机整体的影9统用于在状态异常或故障发生概率大于预设值(该预设值为工作人员根据自己需求设置，[0041]以上所述仅是本发明的实施方式，应当理解本发明并非局限于本文所披露的形

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