矿冶工程

作者：侯奔, 符章捷

单位：长沙矿冶研究院有限责任公司 深海矿产资源开发利用技术国家重点实验室, 湖南 长沙 410012\t

关键词：高压水射流,压力预警,隐马尔可夫模型,深度学习,机器视觉,状态估计,表面图像

基金：国家重点研发计划(2023YFC2811300)

针对高压水射流管路,提出一种非侵入式的压力间接估计与预警方法。通过EfficientNet深度学习模型,对清理前后钢板表面图像进行质量等级评级,以评级和系统设定压力构建可观测序列,以隐马尔可夫模型建立该序列与水射流管路压力状态之间的隐含映射,解码出压力状态序列,以状态序列的特征实现压力异常预警。工业实验结果表明,本方法压力异常检测准确率达到91.2%、F1分数达到88.3%,检测性能显著优于阈值法、逻辑回归法。该方法对高压水射流装置的智能运维具有实际指导意义。

来源：2026年第2期

《矿冶工程》期刊编辑部

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