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摘要：本发明提出了一种刀盘结泥饼检测方法，步骤为：在刀具数据库里建立正常数据表和故障数据表，利用温度传感器采集每把刀具的温度；根据测量的温度对刀盘上未安装温度传感器的各个点的温度进行预测，生成刀盘热力图；判断刀具数据库中数据，如果数据较少，计算刀具的温度差值，当温度差值超过预设阈值时，则该把刀具发生了结泥饼，并把刀具温度信息存储在故障数据表中；否则构建卷积神经网络，利用故障数据表和正常数据表中的数据训练卷积神经网络，得到卷积神经网络模型；利用卷积神经网络模型对刀盘热力图进行图像识别，判断刀盘是否发生结泥饼，再用温差法定位发生结泥饼的具体刀具。本发明结合温度差值和图像识别提高了结泥饼识别的准确率。

主权项：1.一种刀盘结泥饼检测方法，其特征在于，其步骤如下：步骤一：在刀具数据库里建立正常数据表和故障数据表，利用温度传感器采集刀盘上每把刀具的温度；步骤二：根据步骤一测量的温度对刀盘上未安装温度传感器的各个点的温度进行预测，生成刀盘热力图；步骤三：判断刀具数据库中正常数据表和故障数据表的数据个数是否达到预设的满足卷积神经网络训练的数量，如果是则进入步骤A1，否则进入步骤S1；步骤S1：根据测量的刀具温度计算刀具的温度差值，当温度差值超过预设阈值时，则该把刀具发生了结泥饼，并把刀具温度信息存储在故障数据表中；否则，将刀具的温度信息存储在正常数据表中，并调整预设阈值；所述步骤S1中计算刀具的温度差值的方法为：将刀盘上所有温度传感器采集的温度数据求平均值得到刀盘上所有刀具的平均温度T；计算刀盘上低于平均温度T的部分刀具的平均温度T0；计算刀盘上高于平均温度T的部分刀具中每把刀具的温度与平均温度T0的差值Δ0、Δ1、Δ2…；判断差值Δ0、Δ1、Δ2…与预设阈值Δ的大小，当某把刀具的温度和平均温度T0的差值大于预设阈值Δ时，判断此把刀具发生了结泥饼；步骤A1：构建卷积神经网络，利用故障数据表和正常数据表中的数据训练卷积神经网络，得到卷积神经网络模型；步骤A2：利用卷积神经网络模型对步骤二生成的刀盘热力图进行图像识别，判断整个刀盘是否发生结泥饼，如果整个刀盘未有结泥饼发生，将刀盘刀具的温度信息存储在正常数据表中；否则，进入步骤S1；所述步骤A2中若卷积神经网络模型判断刀盘处于正常状态，判断此时刀盘的刀具未发生结泥饼，则将刀盘刀具的温度信息存储在正常数据表中，刀盘状态标记为正常；若卷积神经网络模型判断刀盘出现了结泥饼，则将刀盘刀具温度信息输入到步骤S1的温度差值法，判断发生结泥饼的刀具号，并更新刀盘数据库中的数据；利用步骤S1的温度差值法无法判断出现结泥饼的刀具号，则对温度最高的刀具进行停机更换，若该把刀具未出现结泥饼，则将刀盘刀具的温度信息存储在正常数据表中，刀盘状态标记为正常，重新对卷积神经网络模型进行训练；若该把刀具出现了结泥饼，则继续对除了该把刀具之外的最高温度的刀具进行更换，若刀具仍然出现了结泥饼，继续重复更换刀具，直至抽出刀具没有出现结泥饼，此时降低预设阈值Δ；步骤A3：当刀具数据库中故障数据表中新增数据大于等于上次模型训练所用的故障数据表中的数据时，利用故障数据表和正常数据表中的全部数据重新对卷积神经网络模型进行训练，得到新的卷积神经网络模型，返回步骤A2利用新的卷积神经网络模型对刀盘热力图进行图像识别。

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