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龍圖騰網獲悉淮北航瑞機電設備有限公司申請的專利基于DAS技術的帶式輸送機托輥故障監測系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120328083B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510730926.4，技術領域涉及：B65G43/00；該發明授權基于DAS技術的帶式輸送機托輥故障監測系統是由許煒;閔旦;朱銀龍;孔金松設計研發完成，并于2025-06-03向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于DAS技術的帶式輸送機托輥故障監測系統在說明書摘要公布了：本發明公開了基于DAS技術的帶式輸送機托輥故障監測系統，涉及工業設備狀態監測技術領域。該系統通過分布式光纖傳感技術，獲取多個監測點位的振動信號；并對振動進行預處理，得到目標信號；對目標信號進行二維表征，得到目標圖像；將目標圖像作為預訓練的故障檢測模型的輸入，得到故障檢測結果。該系統利用光纖實現對帶式輸送機全線托輥的高密度振動監測，覆蓋范圍廣、精度高。通過信號預處理與圖像識別，準確識別托輥故障，顯著降低誤判漏判率。系統自動化程度高，實時告警響應快，適應復雜環境，布線簡便、維護成本低，有效解決傳統檢測覆蓋不足、效率低的問題，提升運維智能化水平。

本發明授權基于DAS技術的帶式輸送機托輥故障監測系統在權利要求書中公布了：1.基于DAS技術的帶式輸送機托輥故障監測系統，其特征在于，所述系統包括： 數據獲取模塊，用于通過分布式光纖傳感技術，獲取多個監測點位的振動信號； 預處理模塊，用于對第一目標信號進行預處理，得到第二目標信號；所述第一目標信號是任一個監測點位的振動信號； 信號圖像生成模塊，用于對所述第二目標信號進行二維表征，得到目標圖像； 故障檢測模塊，用于將所述目標圖像作為預訓練的故障檢測模型的輸入，得到故障檢測結果； 故障告警模塊，用于若所述故障檢測結果為存在故障，則根據所述第一目標信號對應的監測點位，確定故障位置，并發出告警信息； 所述預處理模塊包括： 模態分解模塊，用于采用變分模態分解算法將所述第一目標信號分解為多個模態分量； 分量判別模塊，用于根據第一目標模態分量的峭度以及其與所述第一目標信號的距離，判斷所述第一目標模態分量為有效分量、含噪分量或噪聲分量；所述第一目標模態分量為多個模態分量中任一個； 去噪模塊，用于若所述第一目標模態分量為含噪分量，則對所述第一目標模態分量進行小波閾值降噪，得到第二目標模態分量； 信號重構模塊，用于根據有效分量和去噪后的第二目標模態分量，進行信號重構，得到第二目標信號； 所述模態分解模塊包括： 參數尋優模塊，用于采用粒子群優化算法，以峭度最大為目標的適應度函數，對變分模態分解的參數進行尋優，得到分解數K和懲罰因子α； 變分分解模塊，用于根據所述分解數K和懲罰因子α對所述第一目標信號進行變分模態分解，得到多個模態分量； 所述分量判別模塊包括： 峭度計算模塊，用于計算所述第一目標模態分量的峭度KU； 距離計算模塊，用于計算所述第一目標模態分量與所述第一目標信號的歐幾里得距離ED； 指標計算模塊，用于根據所述峭度和所述歐幾里得距離，計算所述第一目標模態分量的有效指標值EV： 分數計算模塊，用于計算各模態分量的有效指標值的Z分數； 噪聲確定模塊，用于將Z分數小于預設閾值的模態分量確定為噪聲分量； 聚類劃分模塊，用于對剩余的模態分量進行二分類聚類，將有效指標值較高的一類歸為有效分量，將另一類歸為含噪分量； 所述去噪模塊包括： 小波分解模塊，用于對所述第一目標模態分量進行小波多層分解，得到一組小波系數，包括低頻近似系數和多個高頻細節系數； 閾值處理模塊，用于采用預設的閾值函數對多個高頻細節系數進行閾值處理，得到多個目標細節系數；所述閾值函數為： 其中，是閾值處理后的目標細節系數；Wj,k是第j層尺度的高頻細節系數，λj是其對應的小波閾值；sgn是符號函數；exp是以自然常數e為底的指數函數； 分量重構模塊，用于根據所述低頻近似系數和多個目標細節系數進行小波逆變換，得到去噪的第二目標模態分量。

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