選煤廠煤炭輸送帶自動巡檢系統(tǒng)研究
發(fā)布時間:2020-12-07 17:29
煤炭輸送帶作為一種連續(xù)運輸設(shè)備,在長時間的負(fù)荷運行過程中,故障時有發(fā)生,如跑偏、撕裂等,嚴(yán)重影響選煤廠的安全生產(chǎn)。傳統(tǒng)的選煤廠煤炭輸送帶巡檢工作主要依賴于人工巡檢,工作效率低、勞動強度大。輸送帶跑偏的故障檢測過分依賴跑偏傳感器,覆蓋范圍小、檢測效果不佳且存在一定檢測盲區(qū)。針對上述問題,本課題設(shè)計了一套選煤廠煤炭輸送帶自動巡檢裝置,可以實現(xiàn)對煤炭輸送帶的自動巡檢。該裝置采用軌道行走的方式在輸送帶上方進(jìn)行往返巡檢,通過在裝置上攜帶多種傳感器,能夠完成對輸送帶跑偏故障和選煤廠環(huán)境如溫濕度、煙霧濃度等檢測。巡檢裝置通過WiFi通信的方式,將采集到的數(shù)據(jù)發(fā)送至上位機進(jìn)行處理和顯示。本課題詳細(xì)研究了輸送帶跑偏這一故障發(fā)生的原因和類型,在此基礎(chǔ)上對自動巡檢裝置的整體結(jié)構(gòu)、驅(qū)動系統(tǒng)、檢測系統(tǒng)和充電裝置進(jìn)行了設(shè)計。完成了巡檢裝置的硬件設(shè)計,包括器件選型、基本的硬件電路以及軟件程序的設(shè)計。針對輸送帶的跑偏故障,提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的檢測方法,并詳細(xì)闡述了這一檢測方法的基本原理。利用了深度學(xué)習(xí)強大的圖像處理能力,采用TensorFlow平臺搭建具有7層網(wǎng)絡(luò)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,利用該模型對煤炭輸送帶正常運行...
【文章來源】:中國礦業(yè)大學(xué)江蘇省 211工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:92 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
選煤廠煤炭輸送帶
圖 1-2 一種懸掛式電力巡檢裝置kind of suspended electrical equipment insp輸送帶安全運行十分重要的一個環(huán)節(jié)水平的提高,對于煤炭輸送帶自動巡根據(jù)現(xiàn)有輸送帶的巡檢狀況,對其式輸送帶巡檢系統(tǒng)[10],實現(xiàn)了對輸送帶據(jù)無人機的工作原理和使用方式,設(shè)巡檢系統(tǒng),該系統(tǒng)能夠?qū)斔蛶нM(jìn)行在理論研究階段,并沒有被實際應(yīng)用成度與自動化程度較低,還需要人好地適應(yīng)煤礦生產(chǎn)環(huán)境,無法有效地研究現(xiàn)狀輸送帶常見故障主要有跑偏、打滑、
拍立淘識別Figure1-3RecognitionofPaiLiTao
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于Canny算子的改進(jìn)型圖像邊緣提取算法[J]. 范晞,費勝巍,儲有兵. 自動化與儀表. 2019(01)
[2]基于TensorFlow的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究與實現(xiàn)[J]. 鄭攀海,郭凌,丁立兵. 電子技術(shù)與軟件工程. 2018(18)
[3]基于機器視覺和DSP技術(shù)的輸煤皮帶跑偏檢測控制器[J]. 楊明花,高繼嚴(yán). 電子世界. 2018(16)
[4]人工智能深度學(xué)習(xí)概念研究與綜述[J]. 董慧慧. 電腦編程技巧與維護(hù). 2018(08)
[5]深度學(xué)習(xí)研究綜述[J]. 張榮,李偉平,莫同. 信息與控制. 2018(04)
[6]基于多源信息融合技術(shù)的皮帶機故障診斷研究[J]. 商元吉. 電腦知識與技術(shù). 2018(20)
[7]深度學(xué)習(xí)原理及應(yīng)用綜述[J]. 付文博,孫濤,梁藉,閆寶偉,范福新. 計算機科學(xué). 2018(S1)
[8]深度學(xué)習(xí)在圖像處理領(lǐng)域中的應(yīng)用綜述[J]. 殷琪林,王金偉. 高教學(xué)刊. 2018(09)
[9]深度學(xué)習(xí)及其在圖像分類識別中的研究綜述[J]. 孫瑜陽. 信息技術(shù)與信息化. 2018(01)
[10]礦用膠帶輸送機常見故障分析與預(yù)防[J]. 崔璐潮. 煤. 2017(10)
博士論文
[1]基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像分類方法研究及應(yīng)用[D]. 高震宇.中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2018
[2]基于深度學(xué)習(xí)的工業(yè)系統(tǒng)在線狀態(tài)監(jiān)測與診斷方法研究[D]. Ahmad Shaheryar(艾默徳).北京科技大學(xué) 2017
[3]基于人工智能的室內(nèi)指紋定位技術(shù)研究[D]. 丁根明.北京交通大學(xué) 2015
[4]基于機器視覺的工程機械行走速度測量系統(tǒng)研究[D]. 金守峰.長安大學(xué) 2015
碩士論文
[1]一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輕量級木材圖像識別模型研究[D]. 李楠.浙江農(nóng)林大學(xué) 2018
[2]基于深度學(xué)習(xí)的不良圖片過濾技術(shù)研究[D]. 楊源.北方工業(yè)大學(xué) 2018
[3]基于深度學(xué)習(xí)的大規(guī)模商品圖像分類研究[D]. 艾姍姍.北京交通大學(xué) 2018
[4]基于LabVIEW和MATLAB的滾動軸承綜合監(jiān)測與診斷系統(tǒng)[D]. 孫曉濤.青島大學(xué) 2018
[5]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像分類算法研究[D]. 梁棟.鄭州大學(xué) 2018
[6]基于ARM的智能接觸器控制方案及相關(guān)軟件的設(shè)計與實現(xiàn)[D]. 張倩文.北京交通大學(xué) 2018
[7]基于深度學(xué)習(xí)的交通標(biāo)志圖像識別研究[D]. 王猛.蘭州理工大學(xué) 2018
[8]基于深度卷積網(wǎng)絡(luò)的圖像分類技術(shù)研究[D]. 王平.杭州電子科技大學(xué) 2018
[9]基于深度學(xué)習(xí)的智能聊天機器人的研究[D]. 梁苗苗.浙江理工大學(xué) 2018
[10]井下帶式運輸機自動巡檢裝置設(shè)計與研究[D]. 臧勐佳.中國礦業(yè)大學(xué) 2017
本文編號:2903635
【文章來源】:中國礦業(yè)大學(xué)江蘇省 211工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:92 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
選煤廠煤炭輸送帶
圖 1-2 一種懸掛式電力巡檢裝置kind of suspended electrical equipment insp輸送帶安全運行十分重要的一個環(huán)節(jié)水平的提高,對于煤炭輸送帶自動巡根據(jù)現(xiàn)有輸送帶的巡檢狀況,對其式輸送帶巡檢系統(tǒng)[10],實現(xiàn)了對輸送帶據(jù)無人機的工作原理和使用方式,設(shè)巡檢系統(tǒng),該系統(tǒng)能夠?qū)斔蛶нM(jìn)行在理論研究階段,并沒有被實際應(yīng)用成度與自動化程度較低,還需要人好地適應(yīng)煤礦生產(chǎn)環(huán)境,無法有效地研究現(xiàn)狀輸送帶常見故障主要有跑偏、打滑、
拍立淘識別Figure1-3RecognitionofPaiLiTao
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于Canny算子的改進(jìn)型圖像邊緣提取算法[J]. 范晞,費勝巍,儲有兵. 自動化與儀表. 2019(01)
[2]基于TensorFlow的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究與實現(xiàn)[J]. 鄭攀海,郭凌,丁立兵. 電子技術(shù)與軟件工程. 2018(18)
[3]基于機器視覺和DSP技術(shù)的輸煤皮帶跑偏檢測控制器[J]. 楊明花,高繼嚴(yán). 電子世界. 2018(16)
[4]人工智能深度學(xué)習(xí)概念研究與綜述[J]. 董慧慧. 電腦編程技巧與維護(hù). 2018(08)
[5]深度學(xué)習(xí)研究綜述[J]. 張榮,李偉平,莫同. 信息與控制. 2018(04)
[6]基于多源信息融合技術(shù)的皮帶機故障診斷研究[J]. 商元吉. 電腦知識與技術(shù). 2018(20)
[7]深度學(xué)習(xí)原理及應(yīng)用綜述[J]. 付文博,孫濤,梁藉,閆寶偉,范福新. 計算機科學(xué). 2018(S1)
[8]深度學(xué)習(xí)在圖像處理領(lǐng)域中的應(yīng)用綜述[J]. 殷琪林,王金偉. 高教學(xué)刊. 2018(09)
[9]深度學(xué)習(xí)及其在圖像分類識別中的研究綜述[J]. 孫瑜陽. 信息技術(shù)與信息化. 2018(01)
[10]礦用膠帶輸送機常見故障分析與預(yù)防[J]. 崔璐潮. 煤. 2017(10)
博士論文
[1]基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像分類方法研究及應(yīng)用[D]. 高震宇.中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2018
[2]基于深度學(xué)習(xí)的工業(yè)系統(tǒng)在線狀態(tài)監(jiān)測與診斷方法研究[D]. Ahmad Shaheryar(艾默徳).北京科技大學(xué) 2017
[3]基于人工智能的室內(nèi)指紋定位技術(shù)研究[D]. 丁根明.北京交通大學(xué) 2015
[4]基于機器視覺的工程機械行走速度測量系統(tǒng)研究[D]. 金守峰.長安大學(xué) 2015
碩士論文
[1]一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輕量級木材圖像識別模型研究[D]. 李楠.浙江農(nóng)林大學(xué) 2018
[2]基于深度學(xué)習(xí)的不良圖片過濾技術(shù)研究[D]. 楊源.北方工業(yè)大學(xué) 2018
[3]基于深度學(xué)習(xí)的大規(guī)模商品圖像分類研究[D]. 艾姍姍.北京交通大學(xué) 2018
[4]基于LabVIEW和MATLAB的滾動軸承綜合監(jiān)測與診斷系統(tǒng)[D]. 孫曉濤.青島大學(xué) 2018
[5]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像分類算法研究[D]. 梁棟.鄭州大學(xué) 2018
[6]基于ARM的智能接觸器控制方案及相關(guān)軟件的設(shè)計與實現(xiàn)[D]. 張倩文.北京交通大學(xué) 2018
[7]基于深度學(xué)習(xí)的交通標(biāo)志圖像識別研究[D]. 王猛.蘭州理工大學(xué) 2018
[8]基于深度卷積網(wǎng)絡(luò)的圖像分類技術(shù)研究[D]. 王平.杭州電子科技大學(xué) 2018
[9]基于深度學(xué)習(xí)的智能聊天機器人的研究[D]. 梁苗苗.浙江理工大學(xué) 2018
[10]井下帶式運輸機自動巡檢裝置設(shè)計與研究[D]. 臧勐佳.中國礦業(yè)大學(xué) 2017
本文編號:2903635
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