基于机器学习的竖井物料冲击能量监测方法及系统

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基于机器学习的竖井物料冲击能量监测方法及系统
申请号:CN202511327506
申请日期:2025-09-17
公开号:CN120822006A
公开日期:2025-10-21
类型:发明专利
摘要
本申请实施例提供一种基于机器学习的竖井物料冲击能量监测方法及系统,通过连续采集竖井缓冲结构接触界面的冲击特征信号集合。对冲击特征信号集合进行动态特征提取处理,生成反映冲击能量变化过程的能量动态特征序列。调用预训练的冲击能量分析模型对能量动态特征序列进行能量状态解析处理,生成与解析得到的初始冲击能量特征、缓冲耗散能量特征和残余能量特征相关的冲击能量动态变化曲线。调用预先训练好的井壁损伤预测模型,将冲击能量动态变化曲线和预设的井壁材料特性参数输入井壁损伤预测模型,生成井壁结构的损伤风险指数,并根据损伤风险指数执行分级预警调控操作,从而提高对竖井物料冲击的能量检测准确率、竖井施工的安全性。
技术关键词
能量监测方法 冲击特征 材料特性参数 井壁结构 能量分布特征 交互特征 缓冲结构 动态特征提取 高维特征向量 曲线 信号 频率 指数 传感 波动特征 网格模型 风险 损伤特征