[发明专利]一种激光雷达结合振动信号的智能矿石识别方法和装置

权利要求书

1.一种激光雷达结合振动信号的智能矿石识别方法，其特征在于，包括如下步骤：

矿石从出料口掉落，自由落地到振动信号采集板上，撞击产生振动信号，采集所述振动信号，对所述振动信号进行解调得到冲击特征参量；

矿石在撞击所述振动信号采集板后掉落到匀速运动的传送带上；

利用激光雷达对所述矿石进行扫描，获得所述矿石的距离回波点云数据，对所述距离回波点云数据进行处理，得到矿石的体积参量；

针对所述冲击特征参量与体积参量进行联合处理后得到联合特征参量，对联合特征参量利用神经网络模型进行矿石种类的识别。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采集所述振动信号，对所述振动信号进行解调得到冲击特征参量，具体为：

矿石从出料口掉落，自由落地到振动信号采集板上的过程中的动力学方程为：

其中M为振动信号采集板的结构质量矩阵；C为所述振动信号采集板结构阻尼矩阵；K为所述振动信号采集板的结构刚度矩阵；x(t)为所述振动信号采集板的总体节点位移，且为所述振动信号采集板的速度，为所述振动信号采集板的加速度，t为时间变量；F为载荷矩阵；

在碰撞过程中，碰撞初始时刻为t₁，碰撞时间Δt→0时，碰撞冲量I为：

所述冲击特征参量为矿石和振动信号采集板在碰撞分离时刻的矿石速度增量Δv₂；

Δv₂＝M^-1I+(1+e)v₁

其中v₁为矿石和振动信号采集板在碰撞前矿石的瞬时速度；e为所述振动信号采集板的恢复系数。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述体积特征参量为所述矿石(6)的距离回波点云数据在三维空间内的体积积分。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述振动信号采集板为金属板。

5.如权利要求1～4任一所述的方法，其特征在于，所述联合特征参量为冲击特征参量与体积特征参量的比值。

6.如权利要求5任一所述的方法，其特征在于，所述联合特征参量利用神经网络模型进行矿石种类的识别，具体为：

利用卷积神经网络模型对所述联合特征参量进行识别。

7.一种激光雷达结合振动信号的智能矿石识别装置，其特征在于，包括传送带(4)、振动信号采集模块(3)、激光雷达模块(2)以及综合处理模块(5)；

所述传送带(4)一端设置出料口(1)，出料口(1)下方设置所述振动信号采集模块(3)；传送带(4)中部上方设置所述激光雷达模块(2)；所述传送带(4)匀速运动；

所述振动信号采集模块(3)包括振动信号采集板和振动信号传感器，矿石(6)从出料口掉落，自由落地到所述振动信号采集板上产生振动信号，振动信号采集板上产生的振动信号传感器采集到采集所述振动信号，将所述振动信号传输到所述综合处理模块(5)；

矿石在撞击所述振动信号采集板后掉落到所述传送带(4)上，平稳运行经过所述激光雷达模块(2)，由所述激光雷达模块(2)扫描得到所述矿石的距离回波点云数据，所述距离回波电云传输到所述综合处理模块(5)；

所述综合处理模块(5)对所述振动信号进行解调，得到冲击特征参量；

所述综合处理模块(5)对所述矿石的距离回波点云数据进行处理，得到矿石的体积参量；

所述综合处理模块(5)将所述冲击特征参量与体积参量进行联合处理后得到联合特征参量，针对联合特征参量利用神经网络模型进行矿石种类的识别。

8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述振动信号采集板为金属板。