本技术方案介绍了一种应用于隧道掘进领域的三臂凿岩台车设备监控方法。该方法涵盖了设备的安装、数据采集、预处理、特征参数提取、数据组构建以及识别模型的建立和应用。该监控技术以高识别精度和卓越的安全性为特点,能够广泛应用于隧道掘进工程。
背景技术
在隧道施工中,三臂凿岩台车作为主要的施工设备,其工作状态直接影响隧道开挖的效率和安全。然而,隧道施工环境复杂,设备长时间、高强度的运行容易出现故障,导致施工进度延误甚至安全事故。因此,对三臂凿岩台车的运行状态进行实时监控,及时发现设备异常,预防设备故障具有重要意义。传统的设备监控方法多依赖于人工定期检修或基于传感器的数据监控,往往存在实时性差、响应不及时的问题。而声音作为设备运行状态的重要表征之一,能够反映设备在不同工况下的运行状态。因此,基于声音数据的设备状态监控逐渐成为研究热点。
随着人工智能和机器学习技术的发展,能够基于设备运行过程中采集的声音数据,建立智能识别模型,对设备的正常与异常状态进行分类和识别。这种基于声音数据的监控方法可以提供实时、无接触的设备状态检测,具有较高的精度和可靠性,适用于复杂隧道施工环境中的设备监控需求。为此,提出一种基于声音数据分析的三臂凿岩台车设备监控方法,能够通过声音特征提取和智能算法模型,实时监控设备运行状态,及时预警设备异常,保障隧道施工的顺利进行。
实现思路