多源异构数据融合的带式输送机深度学习故障检测算法研究

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【作者】白渊铭
【学位名称】硕士
【学位年度】2023
【学位授予单位】太原师范学院
【导师姓名】赵月爱
【关键词】带式输送机 LoRa 传感器 YOLOv5 深度学习
【摘要】带式输送机是选煤厂生产作业时的关键设备,选煤厂生产过程中连续性强、自动化程度高,一旦设备出现故障,没有及时发现处理,极有可能造成重大生产事故。这种非计划停机导致企业的生产率和经济效益受到一定影响,不但影响企业的连续生产,而且可能造成重大安全事故。所以建立完善的故障诊断系统是实现生产安全的重要保障。本文结合带式运输机的运行情况,通过获取皮带运行时的视频数据和托辊运行时的传感器数据,提出了基于多源数据融合的方式来检测带式输送机运行时的皮带跑偏、托辊运行异常等问题。本文主要研究内容如下:设计并实现带式...
【文献类型】学位论文