智慧矿山:AI算法助力!刮板机监测,生产效率和安全性提升!
工作面刮板机在煤矿等采矿场景中起着重要作用。为了提高其生产效率和安全性,研究人员开发了一种基于 AI 算法的刮板机监测技术。
在传统的刮板机监测中,通常需要人工观察和判断刮板机的状态。这种方法存在许多问题,如主观性、耗时和易出错等。而使用 AI 算法进行刮板机状态识别,可以提高监测的准确性和效率。
该 AI 算法通过对刮板机的图像进行分析和处理,能够识别刮板机的各种状态。具体而言,它可以识别正常工作、异常工作、故障停机和停机等状态。这些识别结果能够及时反馈给操作人员,从而采取相应的措施,提高刮板机的运行效率和安全性。
对于正常工作状态的刮板机,AI 算法可以判断其工作状态是否正常、是否有异常振动等。它可以对刮板机的运行参数进行实时监测和分析,提供及时的预警和建议,以避免潜在的安全隐患。
在遇到异常工作状态时,AI 算法能够快速识别出问题所在。例如,当刮板机出现物料堵塞、链条脱落、电机故障等情况时,算法可以通过图像分析和模式识别,精确定位问题,并给出处理建议。这样可以减少停机时间和维修成本,保证生产的连续性。
当刮板机发生故障停机时,AI 算法能够快速判别故障原因,并提供相应的解决方案。它可以通过分析图像中的异常情况和信号数据,找出故障根源,提供修理指导和备件支持,缩短维修时间,减少生产损失。
此外,AI 算法还能够识别刮板机的停机状态。当刮板机暂停工作时,算法可以识别其原因,如排矸、设备维护等,帮助操作人员了解停机原因,并及时采取相应措施。
总之,基于 AI 算法的工作面刮板机监测技术能够精确识别刮板机的各种状态,提高生产效率和安全性。它可以实时监测和分析刮板机的运行参数,及时发现和处理问题,减少停机时间和维修成本。将 AI 算法应用于刮板机的监测,将为采矿行业带来更高效、更安全的生产环境。
中伟视界矿山版AI盒子包含的算法有:皮带运行状态识别(启停状态)、运输带有无煤识别、煤流量检测、皮带跑偏、异物检测、下料口堵料、井下堆料、提升井堆煤检测、提升井残留检测、输送机空载识别、传输机坐人检测、行车不行人、佩戴自救器检测、风门监测、运料车通行识别、工作面刮板机监测、掘进面敲帮问顶监控、护帮板支护监测、人员巡检、入侵检测、区域超员预警、未戴安全帽检测、未穿工作服识别、火焰检测、离岗睡岗识别、倒地检测、摄像机遮挡识别、摄像机挪动识别等等算法。
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