[发明专利]一种基于神经网络的混凝土输送泵堵塞的无线检测方法

说明书

本发明公开了一种基于神经网络的混凝土输送泵堵塞的无线检测方法，包括，将混凝土输送泵水平放置，并在混凝土输送泵表面铺贴加速度传感器；在混凝土输送泵的不同位置进行敲击，通过加速度传感器收集加速度信号；计算混凝土输送泵的加速度响应理论值，并将加速度响应理论值和监测到的加速度响应值进行对比，获取混凝土输送泵不同位置处的误差值；建立全卷积神经网络模型，并利用平滑处理后的加速度信号对模型进行训练，而后利用汉南‑奎因信息准则对全卷积神经网络模型进行拟合；将误差值作为全卷积神经网络模型的目标函数，通过全卷积神经网络模型对混凝土输送泵堵塞位置进行检测；本发明能准确快速地检测混凝土输送泵进堵塞位置。

技术领域

本发明涉及设备检测的技术领域，尤其涉及一种基于神经网络的混凝土输送泵堵塞的无线检测方法。

背景技术

现代建筑行业为提高施工生产效率在混凝土浇筑上多采用混凝土输送泵输送，但在混凝土输送泵作业施工中，容易发生堵塞的情况。出现这一情况除了会造成设备的损坏外，还会严重影响到整个建筑的工程质量。而目前常用的方法有人工锤击法和回弹法等，对于人工锤击法，其需要大量的人力物力来判断混凝土输送泵堵塞的位置，使得这种方法在实际应用过程中准确性很低。对于回弹法，这种方法尽管不用消耗大量的人力，但其无法准确的识别堵塞位置，更无法精准的判断堵塞程度，造成不必要的混凝土输送泵拆卸，造成经济损失和工期延误。

发明内容

本部分的目的在于概述本发明的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和发明名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和发明名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本发明的范围。

鉴于上述现有存在的问题，提出了本发明。

因此，本发明提供了一种基于神经网络的混凝土输送泵堵塞的无线检测方法，能够有效解决混凝土输送泵堵塞位置和堵塞程度的判定问题。

为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：包括，将混凝土输送泵水平放置，并在所述混凝土输送泵表面铺贴加速度传感器；保持所述混凝土输送泵在未工作时的状态，并在混凝土输送泵的不同位置进行敲击，通过加速度传感器收集加速度信号；对所述加速度信号进行平滑处理；通过结构动力学理论计算得到混凝土输送泵在外力作用下的加速度响应理论值，并将所述加速度响应理论值和监测到的加速度响应值进行对比，获取混凝土输送泵不同位置处的误差值；利用Python建立全卷积神经网络模型，并利用平滑处理后的加速度信号对所述全卷积神经网络模型进行训练，而后利用汉南-奎因信息准则对所述全卷积神经网络模型进行拟合；将误差值作为全卷积神经网络模型的目标函数，通过所述全卷积神经网络模型对混凝土输送泵堵塞位置进行检测。

作为本发明所述的基于神经网络的混凝土输送泵堵塞的无线检测方法的一种优选方案，其中：所述平滑处理包括，计算加速度信号X的局部极大值和极小值；计算所述局部极大值和极小值的平均值，并计算加速度信号X和所述局部极大值和极小值的平均值的差值；将所述差值作为一个新的加速度信号X_t，判断加速度信号X_t是否满足IMF定义，若满足，则令IMF的第一个分量为所述加速度信号X_t；否则，则重复计算局部极大值、极小值和差值，直至满足所述IMF定义为止；结合所述加速度信号X和IMF的第一个分量计算残留信号R；将所述残留信号R作为一个新的加速度信号R_t，判断加速度信号R_t是否满足所述IMF定义，若满足则令IMF的第二个分量为所述加速度信号R_t；否则，则重复计算局部极大值、极小值和差值，直至残留信号为单调信号或只存在一个极值点为止。

作为本发明所述的基于神经网络的混凝土输送泵堵塞的无线检测方法的一种优选方案，其中：所述IMF定义包括，IMF为有限个本征模函数，IMF分量包括原加速度信号的不同时间尺度的局部特征信号。

作为本发明所述的基于神经网络的混凝土输送泵堵塞的无线检测方法的一种优选方案，其中：所述加速度响应理论值包括，