龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：中国矿业大学
摘要：本发明公开了云边协同的带式输送机托辊轴承数字孪生状态监测方法，包括：获取井下带式输送机托辊轴承运行数据；将运行数据传输至边缘设备和云端中心服务器；在云端中心服务器中构建几何模型和三维仿真模型，在边缘设备构建故障诊断模型，利用几何模型、三维仿真模型和故障诊断模型构成数字孪生体；结合实测数据，实时更新数字孪生体中的三维仿真模型，并利用增量学习，实时更新数字孪生体中的故障诊断模型，利用故障诊断模型判别带式输送机托辊轴承的运行状态。本发明基于云边协同算法分配计算资源，实现数字孪生体快速计算，提高数字孪生体的虚实交互能力，最终实现基于数字孪生的带式输送机托辊轴承状态监测、预警及可视化分析。
主权项：1.云边协同的带式输送机托辊轴承数字孪生状态监测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，通过井下带式输送机上布置的传感器获取井下带式输送机托辊轴承的运行数据；步骤2，利用ZigBee终端节点将运行数据通过ZigBee网络发送至路由器，由路由器通过ZigBee网络传输至协调器节点，由协调器节点通过5G网络发送至边缘设备，由边缘设备通过5G网络发送至云端中心服务器；步骤3，在云端中心服务器中构建托辊轴承的几何模型和三维仿真模型，在边缘设备上构建故障诊断模型，利用托辊轴承的几何模型、三维仿真模型和故障诊断模型构成数字孪生体；步骤4，结合实测数据，实时更新数字孪生体中的三维仿真模型，并进一步利用增量学习，实时更新数字孪生体中的故障诊断模型，利用故障诊断模型判别带式输送机托辊轴承的运行状态，并进行相应预警提醒。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国矿业大学 云边协同的带式输送机托辊轴承数字孪生状态监测方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号