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龙图腾网获悉蚌埠凯盛工程技术有限公司申请的专利一种基于图像化的投料机预测维护方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115617002B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211309767.3，技术领域涉及：G05B19/418；该发明授权一种基于图像化的投料机预测维护方法及系统是由宋方轲;郑纤秀;卢佩庆;司文凯;年思潜;杨华龙;巩恒亮;崔国豪;施明;薛达设计研发完成，并于2022-10-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图像化的投料机预测维护方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于图像化的投料机预测维护方法及系统，方法包括：采集玻璃制作信息并进行图像化处理；对投料机使用情况进行采集显示；实时对投料机控制方案进行调整优化；对投料机运行情况进行实时采集并分析判断；对投料机进行工艺调整或进行预测故障处理。本发明解决了巡检维护效率低下、控制维护方式单一、以及适用性较差的技术问题。

本发明授权一种基于图像化的投料机预测维护方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图像化的投料机预测维护方法，其特征在于，所述方法包括： S1、实时采集玻璃堆料以及玻璃泡界线图像，以预置数据图形转换控制器识别所述玻璃堆料以及所述玻璃泡界线图像，以得到玻璃图像识别结果，据以结合以及预置页面状态计算逻辑计算玻璃液面状态，以得到并利用预置图形拼接器处理玻璃堆料数据、玻璃泡界线数据以及玻璃液面状态数据，图像转换并显示所述玻璃堆料数据、所述玻璃泡界线数据以及所述玻璃液面状态数据； S2、采集投料机参数，其中，所述投料机参数包括：转速、投入熔化窑炉的配合料投料量、投料机振动、噪声和温度数据，设备智能管理服务器接收采集到的各组投料机数据，以图形工作站按预设编号接收各组投料机的所述投料机参数，据以构建各组所述投料机的投料机三维模型，并依据所述预设编号标记各组所述投料机三维模型，将所述投料机参数匹配至对应的所述投料机三维模型并显示； S3、构建并训练优化神经网络，以所述优化神经网络针对所述玻璃堆料、所述玻璃泡界线以及所述玻璃液面状态，进行输入、卷积、池化以及全连接处理，以得到并分析输出处理结果，据以利用投料机控制单元调整投料机的投料状态； S4、以优化神经网络接收各组模拟数据，将所述各组模拟数据分为测试集以及训练集，利用所述测试集验证所述优化神经网络的精度，预测处理所述测试集，以得到适用期望预测值，以作为最优参数输出，据以学习训练所述训练集，以生成训练样本并利用所述优化神经网络，采用长期迭代法优化所述优化神经网络，以得到并评估适用优化神经网络的准确率、检出率及误报率； S5、设备智能管理服务器接收各组投料机的振动、噪声以及温度数据，对各组投料机时域、频域以及时频域特征进行提取并分析投料机运行情况并进行分段检测，据以生成时域振动信号变化趋势图以及单调性图，以定位异常投料机，其中，所述步骤S5包括： S51、利用设备智能管理服务器接收所述投料机参数，根据预置的时域分析逻辑及频域分析逻辑，获取各组所述投料机的时域、频域以及时频域特征，据以分析所述投料机运行状态，以得到投料机分析结果； S52、根据所述投料机分析结果，并通过预置投料机工业机理以及数据驱动对各所述组投料机的状态进行分段检测，利用深度玻尔兹曼机函数计算所述各组投料机状态，以得到投料机状态计算结果，据以生成时域振动信号变化趋势图以及单调性图，其中，所述各组投料机状态包括：权值、状态向量概率分布、归一化因子、隐藏数据集； S53、根据所述时域振动信号变化趋势图以及所述单调性图定位并显示运行异常投料机供维修。

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