奥飞久通智能科技(常州)股份有限公司陈晓亚获国家专利权
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龙图腾网获悉奥飞久通智能科技(常州)股份有限公司申请的专利一种电机驱动的扒门外力监测方法及装置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:CN120063392B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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:202510535509.4,技术领域涉及:G01D21/02;该发明授权一种电机驱动的扒门外力监测方法及装置是由陈晓亚;戴辉;胡传刚;桑业兵设计研发完成,并于2025-04-27向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种电机驱动的扒门外力监测方法及装置在说明书摘要公布了:本发明公开了一种电机驱动的扒门外力监测方法及装置,涉及扒门监测技术领域,该方法包括:当目标单元门静止,且电机处于通电状态时,确定电机是否处于制动状态;当所述电机处于制动状态时,利用传感器阵列对所述电机进行持续监测,获得监测序列;进行扒门外力风险模式识别,获得扒门外力风险模式;对布设于电机轴上的绝对编码器进行数据采集,获得电机位置数据,进行扒门预警。本发明解决了现有技术存在单元门难以精准监测扒门外力、无法及时有效预警,导致存在安全隐患的技术问题,达到了实现对单元门扒门外力的精准监测与及时预警,保障单元门安全的技术效果。
本发明授权一种电机驱动的扒门外力监测方法及装置在权利要求书中公布了:1.一种电机驱动的扒门外力监测方法,其特征在于,所述方法包括: 当目标单元门静止,且电机处于通电状态时,利用传感器阵列对电机进行电流信号、转矩和振动监测,确定电机是否处于制动状态; 当所述电机处于制动状态时,利用传感器阵列对所述电机进行持续监测,获得电流信号监测序列、转矩监测序列和振动幅度监测序列; 基于电流信号监测序列、转矩监测序列和振动幅度监测序列进行扒门外力风险模式识别,获得扒门外力风险模式,其中,所述扒门外力风险模式包括高风险模式、一级低风险模式和二级低风险模式; 当所述扒门外力风险模式为高风险模式或一级低风险模式时,生成第一预警指令进行扒门预警; 当所述扒门外力风险模式为二级低风险模式时,基于所述扒门外力风险模式按照预设数据采集频率对布设于电机轴上的绝对编码器进行数据采集,获得电机位置数据,基于所述电机位置数据进行扒门预警; 其中,基于电流信号监测序列、转矩监测序列和振动幅度监测序列进行扒门外力风险模式识别,获得扒门外力风险模式,包括: 遍历所述电流信号监测序列、转矩监测序列和振动幅度监测序列判断是否存在大于预警电流信号阈值、预警转矩阈值和预警振动幅度阈值的数据,若是,则获得高风险模式; 若电流信号监测序列、转矩监测序列和振动幅度监测序列均不存在大于预警电流信号阈值、预警转矩阈值和预警振动幅度阈值的数据,则对所述电流信号监测序列、转矩监测序列和振动幅度监测序列进行迭代监测特征分析,确定电流信号迭代监测特征、转矩迭代监测特征和振动幅度迭代监测特征; 预构建风险模式原型库,其中,每个风险模式原型具有风险模式标识,所述风险模式标识包括一级低风险模式标识和二级低风险模式标识; 将所述电流信号迭代监测特征、转矩迭代监测特征和振动幅度迭代监测特征与所述风险模式原型库进行匹配,获得匹配风险模式原型; 根据所述匹配风险模式原型的风险模式标识,确定扒门外力风险模式; 其中,则对所述电流信号监测序列、转矩监测序列和振动幅度监测序列进行迭代监测特征分析,确定电流信号迭代监测特征、转矩迭代监测特征和振动幅度迭代监测特征,包括: 遍历所述电流信号监测序列、转矩监测序列和振动幅度监测序列按照第一卷积尺度和第二卷积尺度进行特征识别,获得第一电流信号监测特征和第二电流信号监测特征、第一转矩监测特征和第二转矩监测特征、第一振动幅度监测特征和第二振动幅度监测特征,其中,第一卷积尺度大于第二卷积尺度; 对第一电流信号监测特征和第二电流信号监测特征进行迭代融合,确定电流信号迭代监测特征; 分别对第一转矩监测特征和第二转矩监测特征、第一振动幅度监测特征和第二振动幅度监测特征进行迭代融合,确定转矩迭代监测特征和振动幅度迭代监测特征; 其中,对第一电流信号监测特征和第二电流信号监测特征进行迭代融合,确定电流信号迭代监测特征,包括: 对所述第一电流信号监测特征和所述第二电流信号监测特征进行内积映射,确定第一映射相似度集合; 归一处理所述第一映射相似度集合,构建迭代融合矩阵; 将所述迭代融合矩阵与所述第一电流信号监测特征进行迭代融合,获得电流信号迭代监测特征。
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