【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及煤质检测领域，涉及一种快速煤质检测仪及其检测方法。
技术介绍
1、为不同的行业提供相应的煤炭种类是减少碳排放的有效途径，因此如何快速精准地煤炭分类是煤炭行业的重要应用。同时在煤炭运输过程中，如何全程有效地实时监督煤质变化也是煤炭运输领域中的难点问题。
2、经过对全国多家煤炭企业进行调研分析，发现煤质检测主要是在实验室中进行，现有煤炭化验仪器众多，全水、灰分、挥发分以及热值是评定煤炭质量的重要指标。其中，煤炭热值检测仪器通常是在氧弹热量计中进行测定的，根据氧弹周围的水温升高值来计算煤的发热量。在陈曦的氧弹热量计检定过程存在的问题及排除措施文章中指出：由于氧弹热量计的组成结构复杂，因此在检测热量值时氧弹燃烧在检测煤热值时使用频度高，化验成本高，能源消耗大。实验室煤质检测存在以下问题，且行业内无解决方法。
3、(1)检测周期长、损耗大、成本高。
4、(2)检测机构不能共享数据，很容易形成数据孤岛。
5、(3)不能对已送达的煤炭及时检测。
6、(4)货运司机信用度无法量化，易发生偷换煤等不规范行为。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是为了解决煤质检测行业的痛点问题，实现快速精准地煤炭分类；在煤炭运输过程中，实现全程有效的实时跟踪与监督煤质变化；实现共享检测数据，以免形成数据孤岛；实现缩短检测时间、降低成本，提供了一种快速煤质检测仪。
2、本专利技术的首要目的通过下述技术方案实现：一种快速煤质检测仪，包括
3、快速煤质检测仪主要包括数据采集模块、数据传输和计算模块、数据显示模块、供电模块，主要功能或实现如下。
4、(1)数据采集模块：传感器采集到水分和电阻率，通过rs485转ttl模块传输到aruino nano v3.0。数据采集模块中对能够高效快捷测定的数据通过简便仪器进行采集，将采集的指标数据经过控制模块获取并与数据传输模块及时交互，在控制模块的软件环境下编写控制数据采集的代码并可以将代码程序烧录至控制模块中，实现对采集数据的读取控制。由于不同模块之间的输入和输出的数据形式不同，经常需要将一种信号转换成另一种模块可以使用的信号，因此转换模块的作用是将控制模块获取的数据通过信号转换，将数据处理成下一阶段能够使用的形式。
5、(2)数据传输和计算模块：aruino nano v3.0与bearpi连接，bearpi将采集模块的结果通过mqtt协议上传至云服务器的数据库中存储。数据传输模块负责将数据采集模块中的控制模块处理后得到的煤质指标数据读取出来。数据计算模块，是将写好的程序下载到bearpi开发板上，通过快速煤质检测算法计算得到煤质对应的指标，即计算出的基低位发热量、水分、灰分、挥发分，并实时传输数据至云端服务器内创建的数据库中，该模块包含读取数据模块、计算模块、5g模块和蓝牙模块三部分；其中，读取数据模块能够将数据采集模块处理后的数据信号进行识别后读取数据；计算模块识别检测到的数据并通过快速煤质检测算法快速计算；由于数据传输需要考虑网络有无的情况，因此5g模块的作用是在检测地区有网络时将数据传输至云服务器的数据库中直接与软件平台数据共享。蓝牙模块的作用是在检测地区由于矿区突发原因无网络信号时将手机与终端蓝牙配对将检测数据和计算结果以文件的形式传输至手机，后续有网络信号时再上传至手机端的app中。
6、(3)数据显示模块：由电子墨水屏以及配套驱动板组成，墨水屏上可以显示出检测到的水分、电阻率，也可以显示出数据传输和计算模块计算后的基低位发热量、水分、灰分、挥发分。
7、(4)供电模块：由可充电的1300mah锂电池组成，可以供电五小时；由于需要进行煤质快速检测的检测地通常是在室外，因此本煤质检测仪需要配备供电模块，为终端配备移动电源。供电模块包含电源模块和稳压控制模块，电源模块可以一直为煤质检测仪提供电力，保证每个模块的正常运作。稳压控制模块的作用是控制电源模块的电压，当电压高于需要使用电力的模块时可以自动降低电压来保护电源和该模块，同时能够避免连线失误造成相关损失。
8、快速煤质检测算法结构流程为：在ssa算法当中初始化麻雀种群，计算并输出fit值最高的麻雀参数，处理后的数据输入cnn的卷积层中，提取数据的局部特征，再到池化层压缩数据和参数量，输出值到lstm模型中，通过lstm模型捕捉数据间的关系，最后通过softmax函数输出最终结果。ssa-cnn-lstm算法是一种综合利用麻雀搜索算法、卷积神经网络和长短时记忆网络的深度学习模型，旨在解决静态数据中的特征提取和预测问题，水分和电阻率等自变量与目标变量煤炭属性，如灰分、挥发分、基低位发热量等的关系。具体结构流程如下。
9、快速煤质检测算法训练流程为：输入数据后，对数据预处理，再划分数据集为测试集和训练集，构建算法模型，优化参数后预测结果并进行误差计算，误差较大时再次优化参数，直到误差满足煤炭行业要求，得到优化后的模型。
10、本专利技术提供的一种快速煤质检测仪，相对于现有技术，具有以下有益效果：
11、(1)自主设计煤质检测仪，实现便携、快速、低成本的煤质检测；
12、(2)采用ssa-cnn-lstm算法能够实现参数少、时间短、准确率高，保证检测结果准确率高达97％。
13、(3)能够在煤炭运输过程中实时分析煤质变化情况，为货运司机信用评价做有效支撑。
14、为了减少弹筒实验的使用频率，降低煤质检测成本，本专利技术采用一种基于大数据分析利用算法检测预测的单片机技术，利用快速煤质检测算法指出全水和电阻率与基低位发热量、灰分、挥发分之间的关系公式，通过单片机烧录程序将各项指标显示出来，完成煤炭检测。在一定条件下无需通过弹筒实验来完成热值检测，降低成本。
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1.一种快速煤质检测仪，其特征在于，快速煤质检测仪主要包括数据采集模块、数据传输和计算模块、数据显示模块与供电模块；
2.采用权利要求1所述一种快速煤质检测仪的检测方法，其特征在于，
3.根据权利要求2所述一种快速煤质检测仪的检测方法，其特征在于，快速煤质检测仪的检测方法基于MindSpore框架的SSA-CNN-LSTM算法，算法流程如下：在SSA算法当中初始化麻雀种群，计算并输出fit值最高的麻雀参数，处理后的数据输入CNN的卷积层中，提取数据的局部特征，再到池化层压缩数据和参数量，输出值到LSTM模型中，通过LSTM模型捕捉数据间的关系，最后通过Softmax函数输出最终结果；
4.根据权利要求3所述一种快速煤质检测仪的检测方法，其特征在于，检测算法步骤如下：
【技术特征摘要】
1.一种快速煤质检测仪，其特征在于，快速煤质检测仪主要包括数据采集模块、数据传输和计算模块、数据显示模块与供电模块；
2.采用权利要求1所述一种快速煤质检测仪的检测方法，其特征在于，
3.根据权利要求2所述一种快速煤质检测仪的检测方法，其特征在于，快速煤质检测仪的检测方法基于mindspore框架的ssa-cnn-lstm算法，算...
【专利技术属性】
技术研发人员：王维泽，马瑞新，王心茹，吕兴峰，张海旭，郭卉嘉，易瑜龙，
申请(专利权)人：大连理工大学，
类型：发明
国别省市：
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