[发明专利]一种基于声波探测的车轴异常AI识别系统在审
申请号: | 202111008106.2 | 申请日: | 2021-08-31 |
公开(公告)号: | CN113488075A | 公开(公告)日: | 2021-10-08 |
发明(设计)人: | 王志东;王志晓 | 申请(专利权)人: | 深圳深度探测科技有限公司 |
主分类号: | G10L25/51 | 分类号: | G10L25/51;G10L25/30;G06N20/00 |
代理公司: | 北京科亿知识产权代理事务所(普通合伙) 11350 | 代理人: | 张锋 |
地址: | 518118 广东省深圳市坪山*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 声波 探测 车轴 异常 ai 识别 系统 | ||
1.一种基于声波探测的车轴异常AI识别系统,其特征在于,包括:电力产生模块、声波探测模块、数据传输模块、前端AI/云端AI、学习集逻辑;
所述电力产生模块,采用轴外壳处安装永磁体制成定子,在轴上安装包括线圈的部分做转子,轴转动带动转子转动,切割永磁体定子,用于提供发电功能,同时电力将临时存入超级电容,提供设备瞬间工作时需要的电力;
所述声波探测模块,分为产生装置和接收装置设计,用于支撑声波产生装置的输出,以及声波探测装置的接收,以及数据的上传;
所述数据传输模块为3G/4G/5G以及LORA,用于上传数据信息到互联网上;
所述前端AI或云端AI,位于远端/云端,为一组定制的服务器,用于集中处理数据的上传;
所述学习集逻辑,用于接收新的故障的轴之后,将其历史上探测获得的超声波数据和声波数据作为学习集的组成部分,再次进行深度学习,形成新的AI识别逻辑,并下发到一组AI处理服务器,改善AI处理服务器对上报数据的分析处理效果,在分析出来异常之后,将触发紧急的处置事件,对轴进行紧急养护或更换,确保行车的安全。
2.根据权利要求1所述的基于声波探测的车轴异常AI识别系统,其特征在于,所述电力产生模块,采用太阳能发电、转子线圈切割永磁体定子发电或内部旋转动能发电。
3.根据权利要求1所述的基于声波探测的车轴异常AI识别系统,其特征在于,所述声波探测模块,产生装置为超声波发生器或电子弹簧撞击针,接收装置为超声波接收器或数字拾音器。
4.根据权利要求1所述的基于声波探测的车轴异常AI识别系统,其特征在于,所述声波探测模块,由一个声波发生装置和一个声波接收装置组成,在车辆静止状态下进行工作,声波发生装置为超声波发生器,或是敲击、震动装置,声波接收装置为超声波接收器,或是数字拾音器;所述声波发生装置和声波接收装置安装在一起,或者分开安装于轴的两边。
5.根据权利要求1所述的基于声波探测的车轴异常AI识别系统,其特征在于,所述数据传输模块,数据用LORA或者光电传输方式上传,或存储在存储卡上人工定期取得。
6.根据权利要求1所述的基于声波探测的车轴异常AI识别系统,其特征在于,所述学习集逻辑针对采样并上传的超声波和声波数据进行深度学习,方法如下:
S1:确定一组无故障的轴,如100个样本,获取它们在不同时间段采集到的超声波或声波数据,每个正常样本提供100个数据,作为神经网络的输入OK集合;
S2:确定一组有各种异常的轴,无论是检查到何种异常,每种异常寻找1个以上的样本,并获取他们在不同时间段采集到的超声波或声波数据,每个异常样本提供100个数据,作为神经网络的输入ER集合;
S3:经过对OK集合和ER集合的深度学习,学习集逻辑即可获得一个AI算法,AI算法将可以分析新获得的超声波和声波数据,评估提供该数据的轴,究竟是处于正常轴的分类中,还是处于特定的异常状态轴的分类中。
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