现代矿业 ›› 2022, Vol. 38 ›› Issue (12): 1-.
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陈乐1 李敬兆1 石晴2 刘继超2 宋世现2 任成成2
CHEN Le1 LI Jingzhao1 SHI Qing2 LIU Jichao2 SONG Shixian2 REN Chengcheng2
摘要: 在煤矿生产领域中,带式输送机是一种常用的运输设备,其安全性和稳定性直接影 响着煤矿生产效率。针对带式输送机在输送过程中易发生故障的问题,提出了一种基于沙丘猫群 算法(SCSO)优化改进模糊细胞神经网络(IFCNN)的散装物料输送系统巡检机器人。该巡检机器 人搭载多种传感器,采集带式输送机运行时的图像、温度、速度、声音等信息,将各个传感器采集到 的信号转换成频域、时频域信息,用IFCNN 对频域、时频域信息分别进行特征提取与融合,结合注 意力机制选择重要特征进行故障诊断,从而实现散装物料输送系统的智能巡检。实际应用表明, 经SCSO 优化后的IFCNN 可有效提取带式输送机的故障特征,提高故障检测的准确性,从而提高 煤矿运输作业的安全性。