【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及矿用输送设备领域，具体涉及一种矿用链式给料机链条检测方法和检测系统。
技术介绍
1、链式给料机在整个输送工艺中的位置非常关键，属于物料输送的起始源头设备，一旦发生断链，后果不堪设想。链式给料机发生事故后，恢复起来需要大量的人力、物力和时间，对于生产系统来说是致命的打击。为防止断链，现场一般采用传统的常规保护装置，但常规保护装置存在如下缺点：
2、保护范围有限：常规保护装置通常是针对特定类型的故障或危险情况进行设计的，因此其保护范围有限。对于其他未预料到的故障或异常情况，常规保护装置可能无法提供有效的保护。
3、反应时间延迟：常规保护装置需要一定的时间来检测故障并触发保护措施，因此，可能导致一些延迟，尤其是对于高速运行的系统，延迟可能会导致严重后果，无法预测链条状态。
4、误报和漏报：常规保护装置在特定条件下可能会出现误报或漏报，导致不必要的停机或干预。
5、复杂性和高成本：有些常规保护装置需要复杂的工程安装和调试，需要投入较高的成本。特别是在大型工业系统中，部署多个不同类型的保护装置增加了系统的复杂性和维护成本。
技术实现思路
1、为解决上述技术中存在的问题，本专利技术提供一种矿用链式给料机链条检测方法，包括如下步骤：
2、s1获得多个连续时刻的链条的张力数据、纹理数据和形状变形数据；
3、s2对s1中获得的数据进行归一化获得张力特征a、纹理特征b和形状特征c；
4、s3构建t时刻的数
5、s4将t时刻的数据集输入训练好的transformer-lstm模型并输出链条的健康指标h；
6、所述transformer-lstm模型由lstm模块和transformer模块构成；
7、s5设置链条的健康阈值h，若链条的健康指标h小于链条的健康阈值h，则判断链条处于健康状态。
8、其中，还包括步骤s41，将t时刻的数据集输入lstm模块后，将lstm模块输出的长记忆ct和短记忆ht通过flatten层以及dense层将进行整合，由relu激活函数进行非线性计算，转化成一维的序列数据，作为中间结果。
9、其中，lstm模块由输入门、遗忘门和输出门构成；
10、输入门公式为：
11、it＝σ(wi·[ht-1,xt]+bi)；
12、其中，it是当前t时刻入门的输出，xt是当前t时刻的输入矩阵，ht-1为t-1时刻的隐藏状态，wi为权重矩阵，bi为输入门的偏置项，σ为sigmoid激活函数；
13、遗忘门公式为：
14、ft＝σ(wf·[ht-1,xt]+bf)；
15、其中，ft为遗忘门的输出，wf为遗忘门的权重矩阵，bf为遗忘门的偏置项，ht-1为t-1时刻的隐藏状态，xt是当前t时刻的输入矩阵；
16、细胞状态更新公式为：
17、
18、其中，为隐藏细胞状态，wc为细胞状态的权重矩阵，bc为细胞状态的偏置项，ht-1为t-1时刻的隐藏状态，xt是当前t时刻的输入矩阵；
19、输出门的公式为：
20、ot＝σ(wo[ht-1,xt]+bo)；
21、其中，ot为输出门的输出，ht-1为t-1时刻的隐藏状态，xt是当前t时刻的输入矩阵，wo为输出门的权重矩阵，bo为输出门的偏执项；
22、长记忆ct公式为:
23、
24、短记忆ht公式为：
25、ht＝ot*tanh(ct)；
26、ht为t+1时刻的隐藏状态。
27、其中，所述transformer模块由多组线性连接的框架构成，所述框架包括输入、encoder block、decoder block和输出四部分；
28、所述encoder block部分和decoder block部分均由multi-head attention模块和全连接神经网络构成。
29、其中，还包括步骤s42，将t时刻的数据集和所述中间结果中的每个数据添加位置编码positional encoding；
30、位置编码positional encoding的公式为：
31、
32、其中，pos表示当前数值在时间序列中的绝对位置，pos＝1,2,3…,dmodel表示输入的序列数据的维度，2i和2i+1表示奇偶性。
33、其中，包括步骤s43，
34、encoder block部分中，将输入的数据由multi-head attention模块转换得到矩阵a，对矩阵a进行残差卷积和标准化，通过全连接神经网络进行线性和非线性变换，输出矩阵a’；
35、在decoder block部分中，由multi-head attention模块接受矩阵a’，将矩阵a’与经过位置编码的中间结果进行拼接，再通过multi-head attention和全连接神经网络的转化，得到矩阵b’；
36、其中，经过位置编码后的t时刻的数据集作为第一框架encoder block部分的输入，其余框架的encoder block部分接收前一框架的decoder block部分的输出作为输入；
37、将最后一个框架输出的矩阵b’进行线性变换得到一维向量，由relu激活函数得到健康指标h。
38、其中，所述张力数据由链条上设置的张力传感器获得。
39、其中，所述纹理数据的获得方式为：
40、利用线激光器扫描待测物体，由相机采集链条表面的形变激光线二维图片；同时激光传感器通过发射激光束，测量光线从激光器到链条表面的飞行时间或相位信息，然后对形变激光线进行数据去噪处理，通过线激光扫描算法计算得到链条的三维点云数据。
41、其中，形状变形数据的获得方法为：
42、获取链条的图像，然后使用yolov5实例分割算法识别链条图像，以获取链条的特征点或边缘信息，提取并计算链条的形状特征，将形状特征与参考图像进行比较，通过计算形状特征与参考图像的差异得到形状变形范围数据；
43、所述性状特征包括链条的长度和/或角度和/或弯曲程度。
44、本申请还提供一种矿用链式给料机链条检测系统，包括计算机分析系统、张力检测系统、激光雷达检测系统和视频检测系统，所述计算机分析系统分别和张力检测系统、激光雷达检测系统和视频检测系统相连。
45、本专利技术的有益效果为：本专利技术采用传感器、视频及激光雷达检测技术对链条的张力、纹理和形状进行实时测量，通过综合对比、判断，获取链条的安全范围及状态。通过实时监控，及时预防链条断裂导致的停机事故，提高设备的使用寿命和运行效率。同时，该检测方法具有实时性强、可靠性高，易于实现的特点本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种矿用链式给料机链条检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种矿用链式给料机链条检测方法，其特征在于，还包括步骤S41，将t时刻的数据集输入LSTM模块后，将LSTM模块输出的长记忆Ct和短记忆ht通过Flatten层以及Dense层将进行整合，由ReLU激活函数进行非线性计算，转化成一维的序列数据，作为中间结果。
3.根据权利要求2所述的一种矿用链式给料机链条检测方法，其特征在于，LSTM模块由输入门、遗忘门和输出门构成；
4.根据权利要求2或3所述的一种矿用链式给料机链条检测方法，其特征在于，所述Transformer模块由多组线性连接的框架构成，所述框架包括输入、Encoder block、Decoder block和输出四部分；
5.根据权利要求4所述的一种矿用链式给料机链条检测方法，其特征在于，还包括步骤S42，将t时刻的数据集和所述中间结果中的每个数据添加位置编码Positional Encoding；
6.根据权利要求5所述的一种矿用链式给料机链条检测方法，其特征在于，包括步骤
7.根据权利要求6所述的一种矿用链式给料机链条检测方法，其特征在于，所述张力数据由链条上设置的张力传感器获得。
8.根据权利要求6所述的一种矿用链式给料机链条检测方法，其特征在于，所述纹理数据的获得方式为：
9.根据权利要求6所述的一种矿用链式给料机链条检测方法，其特征在于，形状变形数据的获得方法为：
10.一种矿用链式给料机链条检测系统，其特征在于，包括计算机分析系统、张力检测系统、激光雷达检测系统和视频检测系统，所述计算机分析系统分别和张力检测系统、激光雷达检测系统和视频检测系统相连。
...【技术特征摘要】
1.一种矿用链式给料机链条检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种矿用链式给料机链条检测方法，其特征在于，还包括步骤s41，将t时刻的数据集输入lstm模块后，将lstm模块输出的长记忆ct和短记忆ht通过flatten层以及dense层将进行整合，由relu激活函数进行非线性计算，转化成一维的序列数据，作为中间结果。
3.根据权利要求2所述的一种矿用链式给料机链条检测方法，其特征在于，lstm模块由输入门、遗忘门和输出门构成；
4.根据权利要求2或3所述的一种矿用链式给料机链条检测方法，其特征在于，所述transformer模块由多组线性连接的框架构成，所述框架包括输入、encoder block、decoder block和输出四部分；
5.根据权利要求4所述的一种矿用链式给料机链条检测...
【专利技术属性】
技术研发人员：裴文良，王程阳，张旭华，谢海峰，郭永涛，魏硕，刘娜，杨春明，梁军，张旭佳，
申请(专利权)人：中信重工开诚智能装备有限公司，
类型：发明
国别省市：
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