[发明专利]一种基于深度学习和多传感融合的无接触测振设备和方法

权利要求书

1.一种基于深度学习和多传感融合的无接触测振设备，其特征在于，包括无小车（1）、探测云台（2）、探测摄像头（3）、红外测温仪（5）、激光微振测试仪（4）、边缘计算控制器（6）；所述探测云台（2）设置在小车（1）上部，所述激光微振测试仪（4）设置在探测云台（2）正上方，所述探测摄像头（3）设置在探测云台左侧，所述红外测温仪（5）设置在探测云台（2）右侧，所述边缘计算控制器（6）设置在小车（1）右侧。

2.根据权利要求1所述的基于深度学习和多传感融合的无接触测振设备，其特征在于，所述小车（1）是基于SLAM算法可实现导航地图内任意位置移动的无轨自动驾驶小车。

3.根据权利要求1所述的基于深度学习和多传感融合的无接触测振设备，其特征在于，所述探测云台（2）包括连接在小车（1）上方的连接杆、可水平方向360°和垂直方向180°转动的连接在连接杆上的云台。

4.一种使用权利要求1-3任一所述的基于深度学习和多传感融合的无接触测振方法，其特征在于包括以下步骤：

1）通过无轨自动驾驶小车（1），搭载多种传感器，自动驾驶到相关设备，根据数据库信息转动探测云台（2）到达测振点进行检测；

2）小车（1）和探测云台（2）都停靠到数据库中对应此任务的位置时，小车（1）上搭载的多个传感器开始工作，激光微振测振仪（4）可实时对检测设备进行振动分析，输出相应设备振动曲线状况；

3）探测摄像头（3）和红外测温仪（5）会对设备实时进行模型匹配，对设备进行图像视频采集，以及红外热图成像；

4）采集到各个信息后，基于深度学习算法的边缘计算控制器（6）会对激光微振测振仪（4）的测出异常数据设备进行视频分析，根据实时视频处理，分析出现的设备异常状况。