權利要求
1.一種礦山設備運行安全態勢評估方法,其特征在于,所述方法包括:
實時采集礦山設備的傳感器數據、管理數據以及影像數據;
對采集的所述傳感器數據、所述管理數據以及所述影像數據進行預處理,包括對所述傳感器數據、所述管理數據以及所述影像數據進行數據清洗、特征工程和數據融合;其中,所述數據清洗用于去除異常值和噪聲,所述特征工程用于提取所述傳感器數據、所述管理數據以及所述影像數據的關鍵特征,所述數據融合用于將所述傳感器數據、所述管理數據以及所述影像數據的關鍵特征融合為綜合數據集;
基于所述綜合數據集,構建包括礦山設備本體狀態、礦山設備運行環境指標、人為操作因素和管理機制在內的多維度評估指標體系;
采用層次分析法和/或模糊綜合評價法確定指標權重,構建動態風險評估體系,所述動態風險評估體系包括LSTM模型以及隨機森林模型,所述LSTM模型適于預測所述礦山設備的剩余使用壽命RUL,其中,所述LSTM模型輸入包括歷史故障數據和實時傳感器數據,所述隨機森林模型適于分類風險等級,所述隨機森林模型輸入包括所述綜合數據集;
將實時采集的所述傳感器數據、所述管理數據以及所述影像數據輸入到所述LSTM模型以及隨機森林模型,通過所述LSTM模型以及隨機森林模型計算所述礦山設備的安全態勢得分和風險等級,當所述安全態勢得分低于預設的安全態勢值和/或所述風險等級高于預設風險級值時觸發預警。
2.根據權利要求1所述的礦山設備運行安全態勢評估方法,其特征在于,所述實時采集礦山設備的傳感器數據包括:
第一傳感器數據,所述第一傳感器數據包括礦山設備振動頻率、礦山設備溫度、礦山設備壓力、礦山設備磨損度以及礦山設備的潤滑狀態;
第二傳感器數據,所述第二傳感器數據包括甲烷濃度、一氧化碳濃度、氧氣濃度、粉塵濃度以及溫濕度;其中
所述管理數據包括礦山設備維護記錄、人員培訓檔案和事故報告;
所述影像數據包括礦山設備狀態影像、環境風險影像和人員行為影像。
3.根據權利要求2所述的礦山設備運行安全態勢評估方法,其特征在于,所述特征工程還適于將所述傳感器數據、所述管理數據以及所述影像數據的關鍵特征進行時間對齊處理、滑動窗口處理以及歸一化處理;其中
聲明:
“礦山設備運行安全態勢評估方法及系統” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)