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龍圖騰網(wǎng)恭喜交通運(yùn)輸部水運(yùn)科學(xué)研究所申請的專利一種基于人工智能的皮帶機(jī)保護(hù)預(yù)警方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119750146B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-23發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510258872.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：B65G43/00；該發(fā)明授權(quán)一種基于人工智能的皮帶機(jī)保護(hù)預(yù)警方法及系統(tǒng)是由潘英豪;周鴻茂;任勤雷;吳振華設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-03-06向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于人工智能的皮帶機(jī)保護(hù)預(yù)警方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于人工智能的皮帶機(jī)保護(hù)預(yù)警方法及系統(tǒng)，包括構(gòu)建皮帶機(jī)傳感網(wǎng)絡(luò)采集皮帶機(jī)運(yùn)行數(shù)據(jù)和狀態(tài)數(shù)據(jù)，處理所述運(yùn)行數(shù)據(jù)獲得主要模態(tài)特征和輔助模態(tài)特征，匹配共性特征，基于匹配結(jié)果進(jìn)行特征修正獲得第一運(yùn)行特征對所述第一運(yùn)行特征進(jìn)行初篩，根據(jù)初篩結(jié)果確定第一預(yù)警策略，將所述狀態(tài)數(shù)據(jù)輸入狀態(tài)函數(shù)獲得狀態(tài)因子，根據(jù)所述初篩結(jié)果和所述狀態(tài)因子構(gòu)建皮帶機(jī)深度預(yù)警模型，將待預(yù)警皮帶機(jī)運(yùn)行數(shù)據(jù)和狀態(tài)數(shù)據(jù)輸入所述皮帶機(jī)深度預(yù)警模型獲得隱患常數(shù)，根據(jù)所述隱患常數(shù)進(jìn)行深度預(yù)警確定第二預(yù)警策略。該方法不僅可以提高皮帶機(jī)保護(hù)預(yù)警方法的精度，同時(shí)具有較好的可解釋性，可以直接應(yīng)用于皮帶機(jī)保護(hù)預(yù)警系統(tǒng)中。

本發(fā)明授權(quán)一種基于人工智能的皮帶機(jī)保護(hù)預(yù)警方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于人工智能的皮帶機(jī)保護(hù)預(yù)警方法，其特征在于，包括以下步驟：S1、構(gòu)建皮帶機(jī)傳感網(wǎng)絡(luò)采集皮帶機(jī)運(yùn)行數(shù)據(jù)和狀態(tài)數(shù)據(jù)；所述狀態(tài)數(shù)據(jù)包括環(huán)境狀態(tài)數(shù)據(jù)和機(jī)器狀態(tài)數(shù)據(jù)；S2、處理所述運(yùn)行數(shù)據(jù)獲得主要模態(tài)特征和輔助模態(tài)特征，匹配共性特征，基于匹配結(jié)果進(jìn)行特征修正獲得第一運(yùn)行特征；S3、對所述第一運(yùn)行特征進(jìn)行初篩，根據(jù)初篩結(jié)果確定第一預(yù)警策略；所述第一預(yù)警策略包括進(jìn)行深度預(yù)警和輸出運(yùn)行安全結(jié)果；S4、將所述狀態(tài)數(shù)據(jù)輸入狀態(tài)函數(shù)獲得狀態(tài)因子，根據(jù)所述初篩結(jié)果和所述狀態(tài)因子構(gòu)建皮帶機(jī)深度預(yù)警模型；S5、將待預(yù)警皮帶機(jī)運(yùn)行數(shù)據(jù)和狀態(tài)數(shù)據(jù)輸入所述皮帶機(jī)深度預(yù)警模型獲得隱患常數(shù)，根據(jù)所述隱患常數(shù)進(jìn)行深度預(yù)警確定第二預(yù)警策略；所述隱患常數(shù)包括第一隱患常數(shù)、第二隱患常數(shù)和第三隱患常數(shù)；確定所述第一預(yù)警策略的方法，包括：采用層次聚類將第一運(yùn)行特征分為皮帶破壞隱患特征、事故質(zhì)量隱患特征和潛在隱患特征，采用多球體法對第一運(yùn)行特征進(jìn)行初篩，根據(jù)初篩結(jié)果確定第一預(yù)警策略；所述多球體法的球體數(shù)量由層次聚類結(jié)果確定；所述初篩結(jié)果包括異常運(yùn)行特征和正常運(yùn)行特征；所述第一預(yù)警策略具體為：根據(jù)異常運(yùn)行特征和對應(yīng)特征標(biāo)簽直接進(jìn)行一級預(yù)警；計(jì)算正常特征與對應(yīng)安全閾值的比值獲得運(yùn)行特征風(fēng)險(xiǎn)度，按照第一運(yùn)行特征分類結(jié)果計(jì)算不同類別運(yùn)行特征風(fēng)險(xiǎn)度均值，當(dāng)運(yùn)行特征風(fēng)險(xiǎn)度均值大于60%時(shí)進(jìn)行深度預(yù)警確定第二預(yù)警策略，反之，輸出運(yùn)行安全結(jié)果；所述一級預(yù)警表示第一運(yùn)行特征超過安全閾值，需按照具體特征立即采取安全措施。

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