[发明专利]基于时序特征与深度学习的凿岩机冲击系统状态预测方法在审
| 申请号： | 202310909534.5 | 申请日： | 2023-07-24 |
| 公开（公告）号： | CN116882296A | 公开（公告）日： | 2023-10-13 |
| 发明（设计）人： | 邹俊;李朝阳;徐虎修 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;E21B44/00;G06N3/0464;G06N3/0442;G06F18/10;G06F18/214;G06F119/14;G06F123/02 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 林超 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于时序特征与深度学习的凿岩机冲击系统状态预测方法。包括以下步骤：首先，从凿岩机的钻孔日志中进行数据提取和预处理，获得预处理后的数据集；对预处理后的数据集进行数据分解、扩增和归一化，获得归一化数据集，利用归一化数据集进行模型训练，获得训练好的ALSTM和CNN，进而获得ALSTM‑CNN预测模型；最后，将待预测的归一化数据输入到预测模型中，模型输出预测结果，基于预测结果计算得到冲击系统打击压力预测值。通过对打击压力这一关键参数的预测，本发明可以辅助现场操作人员确认冲击系统的运行状态，结合其它方法还能直接对冲击系统的健康状况进行诊断，有利于凿岩台车的运维。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 时序 特征 深度 学习 凿岩机 冲击 系统 状态 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于浙江大学，未经浙江大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202310909534.5/，转载请声明来源钻瓜专利网。
