一种隧道掘进机刀具损耗检测装置及其检测方法与流程

本发明涉及掘进机刀具检测，尤其涉及一种隧道掘进机刀具损耗检测装置及其检测方法。

背景技术：

1、隧道掘进是现代土木工程中的一项重要工作，其中的刀具扮演着至关重要的角色。然而，刀具在使用过程中会不断损耗，其损耗状态会直接影响到隧道掘进机的工作效率和安全性，甚至影响整个工程的进度和质量。

2、在早期的隧道掘进工作中，刀具的损耗状态通常通过人工观察和测量进行评估，这种方式存在许多不足，首先，人工检测效率低，需要定期停工进行检测，影响工作进度；其次，人工检测精度受操作人员技术水平和经验影响大，容易出现误差；再者，人工检测难以实现实时监测和预警，无法及时发现刀具过度损耗的问题。

3、为了改进这种状况，一些刀具损耗检测系统开始采用电子传感器技术。通过收集刀具工作状态的相关数据，然后通过数据分析算法评估刀具的损耗状态。这种方式相比人工检测，检测效率和精度都有了较大的提高。然而，这种方式也存在一些问题，如传感器的抗干扰能力弱，数据处理算法复杂，需要专业的数据分析人员进行操作，无法实现自动化和智能化的检测。

技术实现思路

1、基于上述目的，本发明提供了一种隧道掘进机刀具损耗检测装置及其检测方法。

2、一种隧道掘进机刀具损耗检测装置，包括包括刀具监测单元，数据处理单元以及用户界面，其特征在于，所述刀具监测单元设置于隧道掘进机刀具部位，用于实时获取刀具在工作过程中的状态数据；所述数据处理单元连接刀具监测单元，接收并处理刀具状态数据，计算并生成刀具的损耗状况；所述用户界面连接数据处理单元，用于显示刀具损耗状况。

3、进一步的，所述刀具监测单元基于图像监测机构，所述图像监测机构包括刀具图像采集模块、图像处理模块、预警模块；

4、所述刀具图像采集模块用于在隧道掘进过程中获取刀具的实时图像；

5、所述图像处理模块用于分析所述刀具表面的实时图像，判断刀具的磨损情况；

6、所述预警模块用于在刀具损耗到达预设值时，生成并发送警告信号。

7、进一步的，所述刀具监测单元基于刀具检测传感器，所述刀具检测传感器用于实时获取刀具在工作过程中的状态数据，该数据包括振动频率、振动幅度、声音频率、声音强度。

8、进一步的，所述数据处理模块还包括无线传输模块、数据存储模块；

9、所述无线传输模块用于将刀具损耗数据实时传输到远程监控中心；

10、所述数据存储模块，用于存储刀具损耗数据，以便进行历史比对、趋势分析以及建模预测。

11、进一步的，所述用户界面包括触摸屏，用户通过触摸屏查看和操作刀具损耗情况；

12、所述触摸屏具有图形用户界面，显示刀具当前损耗状况、损耗趋势、预警信息；

13、所述触摸屏可设定损耗预警阈值，调整损耗计算权重参数；

14、所述用户界面还包括数据导出功能，将刀具损耗数据导出为各种格式，方便后续的数据分析和报告制作，在远程监控模式下，用户还可以通过网络远程访问触摸屏界面，实现远程监控和操作。

15、进一步的，还包括电源模块，为刀具检测传感器、图像监测机构以及用户界面提供电源。

16、一种隧道掘进机刀具损耗检测方法，包括以下步骤：

17、步骤一：开启刀具监测单元，采集刀具状态数据；

18、步骤二：利用数据处理单元接收并处理刀具状态数据，计算并生成刀具的损耗状况；

19、步骤三：通过用户界面显示刀具损耗状况，判断刀具是否需要更换

20、进一步的，所述步骤一中的刀具状态数据基于图像监测机构时，具体如下：

21、a)通过刀具图像采集模块，在隧道掘进过程中获取刀具的实时图像；

22、b)对获取的实时图像进行预处理，预处理包括去噪、增强、切割步骤，提高图像的处理效率和准确性；

23、c)使用图像识别算法对预处理后的图像进行分析，确定刀具的损耗情况；

24、d)对分析结果进行对比，判断刀具是否需要更换或修复；

25、e)如需更换或修复，发送指令进行更换或修复。

26、其中，该图像识别算法包括深度学习、机器学习方法，该方法有效提高了隧道掘进机刀具的损耗检测效率和准确性。

27、进一步的，所述分析结果比对时，采用预设阈值进行比对，若刀具的损耗情况超过预设阈值，则判定刀具需要更换或修复，提高刀具损耗检测的自动化程度，其中预设阈值可以根据刀具的材料、隧道掘进的硬度、刀具使用的历史记录等因素调整，使得刀具损耗的检测更加精确。

28、进一步的，所述步骤一中的刀具的刀具状态数据基于刀具检测传感器时，具体如下：

29、利用刀具检测传感器获取振动、声音物理信号的变化进行分析和计算，该信号变化通过一些特定的算法进行分析，包括频谱分析、时频分析、波形分析，假设刀具的损耗状态由振动和声音因素共同决定的，具体的计算公式如下：

30、刀具损耗状态＝α1*vd+α2*ad+α3*vf+α4*af

31、其中，

32、vd代表振动的幅度，通过振动传感器获得；

33、ad代表声音的强度，通过声音传感器获得；

34、vf代表振动的频率，通过振动传感器获得；

35、af代表声音的频率，通过声音传感器获得；

36、α1、α2、α3、α4是影响因子的权重，可以通过大量的历史数据进行训练和优化。

37、本发明的有益效果：

38、1.本发明，利用图像采集和图像识别技术，能自动、准确且安全地检测刀具的损耗情况，提高了隧道掘进的效率和安全性，减少了因刀具损耗过度而造成的隧道质量问题，此外，该发明的检测过程可以实时显示，使用户可以直观地了解刀具的使用状况，提高了用户的使用体验，还可以预测刀具的寿命，为用户提供全面的刀具使用信息。

39、2.本发明，通过刀具损耗检测传感器，能够自动、准确地检测刀具的损耗状况，大大提高了刀具损耗检测的效率和准确性，减少了人为误差，提升了隧道掘进的工作效率和安全性，此外，通过预警功能，能够在刀具损耗严重时及时提醒用户，避免刀具过度损耗造成的设备损坏和安全事故，减少了维修成本和停工时间，有着广泛的应用前景。

40、3.本发明，刀具检测传感器与图像采集模块双重监测，提高检测准确度。

技术特征：

1.一种隧道掘进机刀具损耗检测装置，包括包括刀具监测单元，数据处理单元以及用户界面，其特征在于，所述刀具监测单元设置于隧道掘进机刀具部位，用于实时获取刀具在工作过程中的状态数据；所述数据处理单元连接刀具监测单元，接收并处理刀具状态数据，计算并生成刀具的损耗状况；所述用户界面连接数据处理单元，用于显示刀具损耗状况。

2.根据权利要求1所述的一种隧道掘进机刀具损耗检测装置，其特征在于，所述刀具监测单元基于图像监测机构，所述图像监测机构包括刀具图像采集模块、图像处理模块、预警模块；

3.根据权利要求1所述的一种隧道掘进机刀具损耗检测装置，其特征在于，所述刀具监测单元基于刀具检测传感器，所述刀具检测传感器用于实时获取刀具在工作过程中的状态数据，该数据包括振动频率、振动幅度、声音频率、声音强度。

4.根据权利要求2所述的一种隧道掘进机刀具损耗检测装置，其特征在于，所述数据处理模块还包括无线传输模块、数据存储模块；

5.根据权利要求1所述的一种隧道掘进机刀具损耗检测装置，其特征在于，所述用户界面包括触摸屏，用户通过触摸屏查看和操作刀具损耗情况；

6.根据权利要求1-5任一项所述的一种隧道掘进机刀具损耗检测装置，其特征在于，还包括电源模块，为刀具检测传感器、图像监测机构以及用户界面提供电源。

7.一种隧道掘进机刀具损耗检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

8.根据权利要求7所述的一种隧道掘进机刀具损耗检测方法，其特征在于，所述步骤一中的刀具状态数据基于图像监测机构时，具体如下：

9.根据权利要求8所述的一种隧道掘进机刀具损耗检测方法，其特征在于，所述分析结果比对时，采用预设阈值进行比对，若刀具的损耗情况超过预设阈值，则判定刀具需要更换或修复，提高刀具损耗检测的自动化程度，其中预设阈值可以根据刀具的材料、隧道掘进的硬度、刀具使用的历史记录等因素调整，使得刀具损耗的检测更加精确。

10.根据权利要求7所述的一种隧道掘进机刀具损耗检测方法，其特征在于，所述步骤一中的刀具的刀具状态数据基于刀具检测传感器时，具体如下：

技术总结
本发明涉及掘进机刀具检测技术领域，具体涉及一种隧道掘进机刀具损耗检测装置及其检测方法，包括包括刀具监测单元，数据处理单元以及用户界面，其特征在于，所述刀具监测单元设置于隧道掘进机刀具部位，用于实时获取刀具在工作过程中的状态数据；所述数据处理单元连接刀具监测单元，接收并处理刀具状态数据，计算并生成刀具的损耗状况；所述用户界面连接数据处理单元，用于显示刀具损耗状况。本发明，能够自动、准确地检测刀具的损耗状况，大大提高了刀具损耗检测的效率和准确性，减少了人为误差，提升了隧道掘进的工作效率和安全性。

技术研发人员：赵青,陈子豪,张晓娟,魏国强,刘华振,王志伟,任泽栋,张云飞,解红红,李双双,张静,王金贤
受保护的技术使用者：水电水利规划设计总院
技术研发日：
技术公布日：2024/1/16