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龙图腾网获悉山西潞安矿业(集团)有限责任公司;太原理工大学申请的专利刮板运输机链传动系统的故障监测预警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：CN116142726B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202310289532.0，技术领域涉及：B65G43/02；该发明授权刮板运输机链传动系统的故障监测预警系统是由郭晋辉;任保将;武少鹏;王书;张凯;杜锋;张蒙蒙;武文龙;金铃子;耿毅德;王洪利;梁威设计研发完成，并于2023-03-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本刮板运输机链传动系统的故障监测预警系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种刮板运输机链传动系统的故障监测预警系统，属于刮板运输机故障监测技术领域。包括数据采集单元、深度学习单元、数据处理单元、警报单元和显示单元；数据采集单元包括增量编码器、电流互感器、加速度传感器、张力传感器和无线数据采集设备，增量编码器、电流互感器、加速度传感器和张力传感器均与无线数据采集设备的信号输入端连接，无线数据采集设备的信号输出端与深度学习单元的信号输入端连接，深度学习单元的第一信号输出端与数据处理单元的信号输入端连接，数据处理单元的信号输出端与警报单元信号输入端和显示单元的第一信号输入端均连接。本发明不仅监测预警结果更加可靠，而且能够节省人力成本，智能化程度高。

本发明授权刮板运输机链传动系统的故障监测预警系统在权利要求书中公布了：1.一种刮板运输机链传动系统的故障监测预警系统，其特征在于，包括数据采集单元、深度学习单元、数据处理单元、警报单元和显示单元；所述数据采集单元包括增量编码器、电流互感器、加速度传感器、张力传感器和无线数据采集设备，增量编码器、电流互感器、加速度传感器和张力传感器均与无线数据采集设备的信号输入端连接，无线数据采集设备的信号输出端与深度学习单元的信号输入端连接，深度学习单元的第一信号输出端与数据处理单元的信号输入端连接，数据处理单元的信号输出端与警报单元信号输入端和显示单元的第一信号输入端均连接； 所述增量编码器用于检测刮板运输机的驱动电机工作时的旋转速度信号，电流互感器用于检测所述驱动电机的工作电流信号，加速度传感器用于检测刮板运输机的水平振动信号，张力传感器用于在刮板运输机开机工作的初始阶段检测刮板运输机沿运行方向的刮板链张力信号； 所述无线数据采集设备用于在接收旋转速度信号、工作电流信号、水平振动信号和刮板链张力信号后，传输至深度学习单元； 所述深度学习单元用于根据旋转速度信号、工作电流信号和水平振动信号预测刮板链张力，得到三组张力预测量，并将三组张力预测量和刮板链张力信号传输至数据处理单元； 所述数据处理单元用于根据三组张力预测量确定张力预测值，并根据张力预测值和刮板链张力信号确定刮板运输机的刮板链是否出现故障，并在确定刮板链出现故障时将故障类型发送至报警单元进行报警，以及将故障类型发送至显示单元进行显示； 所述数据处理单元在根据三组张力预测量确定张力预测值时，通过如下步骤来实现： 首先，计算各组张力预测量与刮板链张力信号之间的绝对误差，Ti表示旋转速度信号、工作电流信号和水平振动信号对应的张力预测量，其中，T1、T2、T3分别表示根据旋转速度信号、工作电流信号和水平振动信号预测的刮板链的张力预测量，T0表示刮板链张力信号； 然后，定义各组张力预测量的权重系数，根据总体方差，表示各组绝对误差的方差，由下述方程组计算使最小时各组张力预测量的权重系数； ； 最后，通过公式确定张力预测值T。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山西潞安矿业(集团)有限责任公司;太原理工大学，其通讯地址为：046299 山西省长治市襄垣县侯堡镇；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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