22、煤矿与逆变器故障诊断技术解析

煤矿与逆变器故障诊断技术解析

在现代工业领域，煤矿开采和机器人电力系统的稳定运行至关重要。煤矿开采中液压支架的正常工作以及机器人电力系统中逆变器的稳定运行，都直接影响着生产的安全和效率。下面将详细介绍两种相关的技术，一种是基于 YOLOv5 的煤矿液压支架相对位置检测的轻量级算法，另一种是基于改进灰色关联分析的逆变器故障诊断方法。

基于 YOLOv5 的煤矿液压支架相对位置检测轻量级算法

当前，中国矿山的智能化建设需求日益增长，但煤矿综采工作面设备的现有监测方法存在诸多问题，如监测方式单一、成本高且可维护性差。为解决这些问题，提出了一种基于 YOLOv5 的轻量级算法，用于煤矿工作面液压支架的相对位置检测。

该算法以煤矿开采面的监控视频作为输入数据，能够识别视频图像中每个液压支架的位置以及其与相邻支架的位置关系。当液压支架的布置偏差角超过阈值时，系统会判定该液压支架异常，并在图像的相应位置给出提示。

为了便于模型在终端设备平台上的部署和运行，考虑到终端设备计算能力和内存资源有限的情况，该算法结合了 GhostNet 对 YOLOv5 网络结构进行优化。具体操作如下：
- 优化网络结构 ：结合 GhostNet 对 YOLOv5 网络结构进行优化，减少神经网络的计算量。
- 缩小模型尺寸 ：通过一系列优化方法，在精度损失较小的情况下，缩小模型的大小。
- 进一步压缩模型 ：使用剪枝和蒸馏技术对优化后的模型进行进一步压缩。

通过这些优化措施，该算法在对液压支架的移动状态进行检测时，能保持良好的检测效果，