智能砂磨机的温度监测系统及方法技术方案

本申请公开了一种智能砂磨机的温度监测系统及方法，其通过部署于智能砂磨机内部的温度传感器采集设备内部的温度值，并在后端引入数据处理和分析算法来对于智能磨砂机内部的温度时序变化情况进行分析，以此来判断是否产生温度预警提示

【技术实现步骤摘要】
智能砂磨机的温度监测系统及方法


[0001]本申请涉及智能监测领域，且更为具体地，涉及一种智能砂磨机的温度监测系统及方法
。

技术介绍

[0002]ALC
‑
3900L
艾砂磨机是一种在液体中对固体物料连续进行分散和超细研磨的机器，适用于有色金属选矿厂
(
金
、
铜
、
铅
、
锌
、
钼
、
镍
)
和黑色金属选矿厂的二
、
三段再磨作业
。
在砂磨过程中，过高的温度可能导致设备故障
、
材料变形或者产品质量下降
。
因此，温度的监测对于保证设备的正常运行和产品质量至关重要
。
[0003]然而，传统的磨砂机温度监测系统通常采用简单的规则或阈值判断来触发报警，这种方法无法适应复杂的温度变化模式和故障情况，容易产生误报或漏报，限制了其在实际应用中的性能和可靠性
。
并且，在应对不同的工件和砂磨过程时，阈值的设定可能会有所不同，导致传统系统在适应性和准确性方面存在一定的局限性
。
[0004]因此，期望一种优化的智能砂磨机的温度监测系统
。

技术实现思路

[0005]为了解决上述技术问题，提出了本申请
。
本申请的实施例提供了一种智能砂磨机的温度监测系统及方法，其通过部署于智能砂磨机内部的温度传感器采集设备内部的温度值，并在后端引入数据处理和分析算法来对于智能磨砂机内部的温度时序变化情况进行分析，以此来判断是否产生温度预警提示
。
[0006]根据本申请的一个方面，提供了一种智能砂磨机的温度监测系统，其包括：
[0007]温度数据采集模块，用于通过部署于智能砂磨机内部的温度传感器采集预定时间段内多个预定时间点的温度值；
[0008]温度时序数据排列模块，用于将所述多个预定时间点的温度值按照时间维度排列为温度时序输入向量；
[0009]数据上采样模块，用于对所述温度时序输入向量进行基于线性插值的上采样以得到上采样温度时序输入向量；
[0010]温度局部时序特征提取模块，用于对所述上采样温度时序输入向量进行局部时序特征提取以得到温度局部时序特征向量的序列；
[0011]温度全时序模式关联编码模块，用于对所述温度局部时序特征向量的序列进行温度时序模式关联编码以得到温度时序模式特征；
[0012]温度报警模块，用于基于所述温度时序模式特征，确定是否产生报警信号提示
。
[0013]根据本申请的另一个方面，提供了一种智能砂磨机的温度监测方法，其包括：
[0014]通过部署于智能砂磨机内部的温度传感器采集预定时间段内多个预定时间点的温度值；
[0015]将所述多个预定时间点的温度值按照时间维度排列为温度时序输入向量；
[0016]对所述温度时序输入向量进行基于线性插值的上采样以得到上采样温度时序输入向量；
[0017]对所述温度时序输入向量进行局部时序特征提取以得到温度局部时序特征向量的序列；
[0018]对所述温度局部时序特征向量的序列进行温度时序模式关联编码以得到温度时序模式特征；
[0019]基于所述温度时序模式特征，确定是否产生报警信号提示
。
[0020]与现有技术相比，本申请提供的一种智能砂磨机的温度监测系统及方法，其通过部署于智能砂磨机内部的温度传感器采集设备内部的温度值，并在后端引入数据处理和分析算法来对于智能磨砂机内部的温度时序变化情况进行分析，以此来判断是否产生温度预警提示
。
附图说明
[0021]通过结合附图对本申请实施例进行更详细的描述，本申请的上述以及其他目的
、
特征和优势将变得更加明显
。
附图用来提供对本申请实施例的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本申请实施例一起用于解释本申请，并不构成对本申请的限制
。
在附图中，相同的参考标号通常代表相同部件或步骤
。
[0022]图1为根据本申请实施例的智能砂磨机的温度监测系统的框图；
[0023]图2为根据本申请实施例的智能砂磨机的温度监测系统的系统架构图；
[0024]图3为根据本申请实施例的智能砂磨机的温度监测系统中温度局部时序特征提取模块的框图；
[0025]图4为根据本申请实施例的智能砂磨机的温度监测系统中温度报警模块的框图；
[0026]图5为根据本申请实施例的智能砂磨机的温度监测方法的流程图
。
具体实施方式
[0027]下面，将参考附图详细地描述根据本申请的示例实施例
。
显然，所描述的实施例仅仅是本申请的一部分实施例，而不是本申请的全部实施例，应理解，本申请不受这里描述的示例实施例的限制
。
[0028]如本申请和权利要求书中所示，除非上下文明确提示例外情形，“一”、“一个”、“一种”和
/
或“该”等词并非特指单数，也可包括复数
。
一般说来，术语“包括”与“包含”仅提示包括已明确标识的步骤和元素，而这些步骤和元素不构成一个排它性的罗列，方法或者设备也可能包含其他的步骤或元素
。
[0029]虽然本申请对根据本申请的实施例的系统中的某些模块做出了各种引用，然而，任何数量的不同模块可以被使用并运行在用户终端和
/
或服务器上
。
所述模块仅是说明性的，并且所述系统和方法的不同方面可以使用不同模块
。
[0030]本申请中使用了流程图用来说明根据本申请的实施例的系统所执行的操作
。
应当理解的是，前面或下面操作不一定按照顺序来精确地执行
。
相反，根据需要，可以按照倒序或同时处理各种步骤
。
同时，也可以将其他操作添加到这些过程中，或从这些过程移除某一步或数步操作
。
[0031]下面，将参考附图详细地描述根据本申请的示例实施例
。
显然，所描述的实施例仅仅是本申请的一部分实施例，而不是本申请的全部实施例，应理解，本申请不受这里描述的示例实施例的限制
。
[0032]传统的磨砂机温度监测系统通常采用简单的规则或阈值判断来触发报警，这种方法无法适应复杂的温度变化模式和故障情况，容易产生误报或漏报，限制了其在实际应用中的性能和可靠性
。
并且，在应对不同的工件和砂磨过程时，阈值的设定可能会有所不同，导致传统系统在适应性和准确性方面存在一定的局限性
。
因此，期望一种优化的智能砂磨机的温度监测系统
。
[0033]在本申请的技术方案中，提出了一种智能砂磨机的温度监测系统
。
图1为根据本申请实施例的智能砂磨机的温度本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种智能砂磨机的温度监测系统，其特征在于，包括：温度数据采集模块，用于通过部署于智能砂磨机内部的温度传感器采集预定时间段内多个预定时间点的温度值；温度时序数据排列模块，用于将所述多个预定时间点的温度值按照时间维度排列为温度时序输入向量；数据上采样模块，用于对所述温度时序输入向量进行基于线性插值的上采样以得到上采样温度时序输入向量；温度局部时序特征提取模块，用于对所述上采样温度时序输入向量进行局部时序特征提取以得到温度局部时序特征向量的序列；温度全时序模式关联编码模块，用于对所述温度局部时序特征向量的序列进行温度时序模式关联编码以得到温度时序模式特征；温度报警模块，用于基于所述温度时序模式特征，确定是否产生报警信号提示
。2.
根据权利要求1所述的智能砂磨机的温度监测系统，其特征在于，所述温度局部时序特征提取模块，包括：时序向量切分单元，用于对所述上采样温度时序输入向量进行向量切分以得到温度局部时序输入向量的序列；温度局部时序特征提取单元，用于通过基于深度神经网络模型的温度时序特征提取器分别对所述温度局部时序输入向量的序列进行时序特征提取以得到所述温度局部时序特征向量的序列
。3.
根据权利要求2所述的智能砂磨机的温度监测系统，其特征在于，所述基于深度神经网络模型的温度时序特征提取器为基于一维卷积层的温度时序特征提取器
。4.
根据权利要求3所述的智能砂磨机的温度监测系统，其特征在于，所述温度全时序模式关联编码模块，用于：计算所述温度局部时序特征向量的序列中每相邻两个温度局部时序特征向量之间的转移矩阵并计算所述转移矩阵的全局均值以得到由多个状态转移特征值组成的温度时序模式特征向量作为所述温度时序模式特征
。5.
根据权利要求4所述的智能砂磨机的温度监测系统，其特征在于，所述温度报警模块，包括：特征分布优化单元，用于对所述温度时序模式特征向量进行特征分布优化以得到优化温度时序模式特征向量；报警提示单元，用于将所述优化温度时序模式特征向量通过分类器以得到分类结果，所述分类...

【专利技术属性】
技术研发人员：许新跃，王乐，蒋康帅，童伟，黄东福，赵硕，徐赛东，
申请(专利权)人：浙江艾领创矿业科技有限公司，
类型：发明
国别省市：