本发明涉及一种防泄漏燃油箱及其智能检测方法,属于燃油箱防泄漏。
背景技术:
1、燃油箱,即装油的容器。特指用柴油机或汽油机驱动的机器上储放燃料油的装置,尤指可用于增加航程或携带凝油用的副油箱或可丢弃的油箱。燃油箱是液压系统中储存液压油或液压液的专用容器,中文名:燃油箱。燃油箱在液压系统中除了储油外,还起着散热、分离油液中的气泡、沉淀燃油箱杂质等作用。
2、现有的燃油箱在使用的过程中,仍会存在着些许的问题,燃油箱一般防止在汽车的内部,当汽车经常长时间的运行时,由于颠簸碰撞,可能会导致燃油箱的底部出现泄漏的情况,而人员无法及时进行发现,而浪费的燃油不能进行回收处理,从而导致燃油的浪费。
技术实现思路
1、本发明的目的在于提供一种防泄漏燃油箱及其智能检测方法,本发明结构简单,使用方便,当燃油箱出现泄漏时,能够对其进行及时检测处理并且能够发出报警提醒,同时能够对泄漏的燃油进行回收处理,以解决上述背景技术中提出的问题。
2、为实现上述目的,本发明提供如下技术方案:
3、一种防泄漏燃油箱及其智能检测方法,包括底座,所述底座的外侧固定连接有支撑杆,所述支撑杆的顶部固定连接有燃油箱本体,所述燃油箱本体的顶部固定连接有进油管,所述燃油箱本体的底部固定连接有导流槽,所述底座的内壁中开设有升降槽,所述升降槽的内部滑动连接有滑杆,所述滑杆的外侧固定连接有储物箱,所述储物箱的内部安装有海绵体,所述滑杆的底部固定连接有一号复位弹簧,所述储物箱的外侧固定连接有移动杆,所述移动杆的底部固定连接有挤压罩,所述底座的外侧固定连接有电源箱,所述电源箱的外侧固定连接有开关,所述电源箱的外侧固定连接有衔接板,所述衔接板的顶部固定连接有二号复位弹簧,所述电源箱的外侧固定连接有报警灯。
4、进一步的,所述底座的外侧固定连接有电动伸缩杆,所述电动伸缩杆的外侧固定连接有推动杆,所述推动杆的底部固定连接有挤压板,所述储物箱的外侧固定连接有导管,所述导管的外侧固定连接有收集箱,所述收集箱的内部安装有过滤板,所述收集箱的外侧固定连接有出油管,所述出油管的外侧固定连接有抽取泵,所述抽取泵的顶部固定连接有回流管,所述底座的外侧固定连接有控制器。
5、进一步的,所述支撑杆对称分布在底座的外侧,所述燃油箱本体通过支撑杆固定连接在底座的顶部,燃油箱本体通过支撑杆固定连接在底座的顶部,从而使燃油箱本体位于底座的正上方。
6、进一步的,所述导流槽对称分布在燃油箱本体的底部,所述升降槽对称分布在底座的内壁中,通过导流槽固定连接在燃油箱本体的底部,当燃油箱本体的底部出现泄漏的情况时,通过导流槽会进入到海绵体的内部。
7、进一步的,所述储物箱通过滑杆安装在底座的内部,所述一号复位弹簧的底部固定连接在升降槽的内底壁上,通过滑杆与一号复位弹簧的配合使用,从而使储物箱安装在底座的内部。
8、进一步的,所述海绵体位于导流槽的正下方,所述挤压罩位于开关的正上方,所述二号复位弹簧的顶部固定连接在开关的下方,当储物箱在底座的内部向下进行移动时,会带动移动杆以及挤压罩进行移动。
9、进一步的,所述报警灯与电源箱之间电性连接,且报警灯位于底座的外侧,通过挤压罩对开关产生挤压时,从而使电源箱启动,这时电源箱外侧的报警灯会响起。
10、进一步的,所述控制器与抽取泵之间电性连接,所述回流管远离抽取泵的一端固定连接在燃油箱本体的外侧,通过控制器使抽取泵启动,从而使抽取泵将收集箱内部的燃油进行抽取。
11、进一步的,所述一种防泄漏燃油箱的智能检测方法,具体步骤如下:
12、s1、当燃油箱本体的底部出现泄漏的情况时,通过燃油箱本体底部的导流槽进入到海绵体的内部,从而使储物箱的重力增大;
13、s2、通过储物箱的移动带动移动杆底部的挤压罩进行移动,从而对开关产生挤压;
14、s3、当电源箱内部通电时,由于电源箱通过plc控制装置与报警灯之间电性连接,会使电源箱外侧的报警灯亮起,从而起到智能报警以及检测的效果;
15、s4、检查和验收,加工结束后,通过人工对工件进行检查和验收处理。
16、进一步的,所述一种防泄漏燃油箱的智能检测方法,在s3中,通过智能控制算法实现了对于防泄漏燃油箱的检测,具体步骤如下:
17、步骤1:多模态数据收集;
18、压力传感器:安装在燃油箱本体(3)的顶部和底部,用于监测内部燃油的压力变化;
19、温度传感器:安装在燃油箱的进油管(4)和出油管(24)处,监测燃油温度;
20、湿度传感器:放置在储物箱(8)内部,监测海绵体(9)的湿度变化,用以检测是否有燃油泄漏吸附;
21、声波传感器:安装在燃油箱本体(3)的外侧,用于通过声波回响检测箱体完整性;
22、光学传感器:在燃油箱外侧安装,以捕捉燃油箱表面的图像,用于检测表面的裂纹或异常变形;
23、步骤2:深度学习模型的构建与训练;
24、使用卷积神经网络cnn处理光学图像数据,以及长短期记忆网络lstm处理压力、温度、声波和湿度数据;卷积神经网络被用于图像数据处理;它通过卷积层来提取图像中的局部特征;基本的卷积操作可以表示为:
25、;
26、其中,输出特征图在位置处的值,是输入图像,是卷积核,表示输入图像与卷积核的卷积操作,在位置处的结果,对卷积核的所有元素进行求和,输入图像在位置处的值,卷积核在位置处的值,和输出特征图的行索引和列索引,和卷积核和输入图像的行索引和列索引;
27、卷积层:
28、第一层卷积:64个3x3的卷积核,步长为1,使用relu激活函数;
29、第二层卷积:128个3x3的卷积核,步长为1,使用relu激活函数;
30、第三层卷积:256个3x3的卷积核,步长为1,使用relu激活函数;
31、池化层:
32、每个卷积层后接一个2x2最大池化层,用于降低特征图的尺寸;
33、lstm用于处理和预测时间序列数据;
34、利用遗忘门控制着遗忘上一个时间步的记忆细胞中部分信息:
35、;
36、其中为遗忘门输出,为遗忘门的权重矩阵,为上一个时间步的隐藏状态,为当前时间步的输入,为遗忘门的偏置项,为sigmoid激活函数;
37、利用输入门控制着新信息进入记忆细胞的数量:
38、;
39、其中为输入门输出,为输入门的权重矩阵,为上一个时间步的隐藏状态,为当前时间步的输入,为输入门的偏置项,为sigmoid激活函数;
40、新信息用于更新记忆细胞的内容:
41、;
42、其中为新信息,为计算新信息的权重矩阵,为上一个时间步的隐藏状态,为当前时间步的输入,为新信息的偏置项,tanh双曲正切函数,为隐藏层的激活函数;
43、更新记忆细胞,计算新的记忆细胞状态:
44、;
45、其中为记忆细胞状态,为遗忘门输出,为上一个时间步的记忆细胞状态,为输入门输出,为新信息;
46、输出门控制着隐藏状态中信息将被传递到下一个时间步:
47、;
48、其中为输出门输出,为输出门的权重矩阵,为上一个时间步的隐藏状态,为当前时间步的输入,为输出门的偏置项;
49、隐藏状态更新:
50、;
51、为当前时间步的隐藏状态,为输出门输出,为当前时间步的记忆细胞状态,tanh双曲正切函数,为隐藏层的激活函数;
52、第一层lstm:单元数:64个,激活函数:tanh;
53、第二层lstm:单元数:64个,激活函数:tanh;
54、第三层lstm:单元数:32个,激活函数:tanh;
55、全连接层:
56、全连接层1:神经元数量:128个,激活函数:relu;
57、步骤3:cnn和lstm融合
58、通过全连接层来实现cnn和lstm融合,该层的输出由以下公式计算:
59、;
60、其中,是最终预测输出,是激活函数relu,是全连接层的权重矩阵,是偏置,是cnn的输出特征向量,是lstm的输出特征向量,表示两个特征向量的串联;
61、全连接层:
62、第一层全连接:1024个神经元,使用relu激活函数;
63、第二层全连接:512个神经元,使用relu激活函数;
64、步骤4:异常检测算法;
65、通过孤立森林比较实时数据与基线模型的差异来检测异常:
66、;
67、;
68、;
69、;
70、其中,是数据点的异常分数,是样本数量,是数据点在孤立森林中路径长度的平均值;是归一化因子,是孤立森林中树的数量,是数据点在第棵孤立树中的路径长度,是第个调和数,是第个调和数,是求和的索引变量,是从1到的的倒数之和;
71、步骤5:自适应调整;
72、通过在线梯度下降实现模型的自适应学习,允许模型根据新的数据持续更新其权重和偏差,以适应新的操作条件和环境变化:
73、;
74、其中,是在时间步时的模型参数,是在时间步更新后的模型参数,是学习率,控制参数更新的步长,是损失函数关于参数的梯度,计算基于当前时间步的数据点,和分别代表模型预测输出和真实输出,是损失函数,表示在参数下,对于输入和真实输出的损失值,是模型输出关于参数的梯度;
75、持续分析传入数据,一旦检测到异常,即触发报警系统,激活报警灯(17)并通知操作人员。
76、本发明的有益效果是:
77、(一)、本发明通过设置了底座,通过底座外侧的支撑杆从而使燃油箱本体固定连接在底座的顶部,当燃油箱本体的底部出现泄漏的情况时,通过燃油箱本体底部的导流槽,使泄漏的然后进入到储物箱内部的海绵体,当泄漏的燃油越来越多时,储物箱内部的海绵体重力也会随着增大,这时在滑杆与一号复位弹簧的配合使用下,使储物箱在底座的内部向下进行移动,通过储物箱的移动带动移动杆进行移动,从而使移动杆带动挤压罩进行移动,当移动到最下方时,会对电源箱外侧的开关产生挤压,从而使电源箱通电,进而使底座外侧的报警灯响起,达到了智能检测以及报警的效果。
78、(二)、本发明通过设置了底座,在底座的内部安装有储物箱,当报警灯发出报警提醒后,通过底座外侧的控制器使电动伸缩杆启动,从而使电动伸缩杆带动推动杆进行移动,这时推动杆带动挤压板移动到海绵体的顶部,从而使挤压板对储物箱内部的海绵体产生挤压,当挤压板对海绵体产生挤压时,会将进入到海绵体内部的燃油挤出,再通过导管进入到收集箱的内部,通过底座的外侧控制器使抽取泵启动,这时抽取泵会通过出油管将收集箱内部的燃油抽取出,而在收集箱的内部固定连接有过滤板,从而对燃油进行过滤处理,而抽取后的然后再通过回流管再次进入到燃油箱的内部,达到了回收的效果,避免了燃油的浪费。
79、(三)、通过实时数据分析和机器学习模型,系统能够预测潜在的泄漏并在实际泄漏发生之前发出警报。这不仅减少了环境污染,也避免了潜在的安全风险。在检测到泄漏的初期自动启动应急措施,如启动抽取泵和调整导流槽,这些自动化的响应措施大大减少了人为延误,提高了处理效率。通过精确的数据模型和算法,智能控制系统能够有效区分正常变化与异常泄漏,减少误报和漏报的发生,提高系统的可靠性。智能算法可以根据历史数据和实时反馈持续学习和优化,使系统适应不断变化的操作条件和环境,保持高效的监控能力。智能监控系统减少了对人工定期检查的依赖,降低了劳动力成本。系统的自动诊断和问题报告功能帮助维护团队迅速定位问题并制定维修计划,缩短了维护时间,提高了维修效率。及时的泄漏检测和处理有助于防止燃油泄漏到外界环境中,保护生态环境不受污染。通过预防和减少泄漏,系统有助于企业符合更严格的环保法规和标准,避免可能的法律和财务风险。
1.一种防泄漏燃油箱,包括底座(1),其特征在于:所述底座(1)的外侧固定连接有支撑杆(2),所述支撑杆(2)的顶部固定连接有燃油箱本体(3),所述燃油箱本体(3)的顶部固定连接有进油管(4),所述燃油箱本体(3)的底部固定连接有导流槽(5),所述底座(1)的内壁中开设有升降槽(6),所述升降槽(6)的内部滑动连接有滑杆(7),所述滑杆(7)的外侧固定连接有储物箱(8),所述储物箱(8)的内部安装有海绵体(9),所述滑杆(7)的底部固定连接有一号复位弹簧(10),所述储物箱(8)的外侧固定连接有移动杆(11),所述移动杆(11)的底部固定连接有挤压罩(12),所述底座(1)的外侧固定连接有电源箱(13),所述电源箱(13)的外侧固定连接有开关(14),所述电源箱(13)的外侧固定连接有衔接板(15),所述衔接板(15)的顶部固定连接有二号复位弹簧(16),所述电源箱(13)的外侧固定连接有报警灯(17)。
2.根据权利要求1所述的一种防泄漏燃油箱,其特征在于:所述底座(1)的外侧固定连接有电动伸缩杆(18),所述电动伸缩杆(18)的外侧固定连接有推动杆(19),所述推动杆(19)的底部固定连接有挤压板(20),所述储物箱(8)的外侧固定连接有导管(21),所述导管(21)的外侧固定连接有收集箱(22),所述收集箱(22)的内部安装有过滤板(23),所述收集箱(22)的外侧固定连接有出油管(24),所述出油管(24)的外侧固定连接有抽取泵(25),所述抽取泵(25)的顶部固定连接有回流管(26),所述底座(1)的外侧固定连接有控制器(27)。
3.根据权利要求1所述的一种防泄漏燃油箱,其特征在于:所述支撑杆(2)对称分布在底座(1)的外侧,所述燃油箱本体(3)通过支撑杆(2)固定连接在底座(1)的顶部。
4.根据权利要求1所述的一种防泄漏燃油箱,其特征在于:所述导流槽(5)对称分布在燃油箱本体(3)的底部,所述升降槽(6)对称分布在底座(1)的内壁中。
5.根据权利要求1所述的一种防泄漏燃油箱,其特征在于:所述储物箱(8)通过滑杆(7)安装在底座(1)的内部,所述一号复位弹簧(10)的底部固定连接在升降槽(6)的内底壁上。
6.根据权利要求1所述的一种防泄漏燃油箱,其特征在于:所述海绵体(9)位于导流槽(5)的正下方,所述挤压罩(12)位于开关(14)的正上方,所述二号复位弹簧(16)的顶部固定连接在开关(14)的下方。
7.根据权利要求2所述的一种防泄漏燃油箱,其特征在于:所述报警灯(17)与电源箱(13)之间电性连接,且报警灯(17)位于底座(1)的外侧。
8.根据权利要求2所述的一种防泄漏燃油箱,其特征在于:所述控制器(27)与抽取泵(25)之间电性连接,所述回流管(26)远离抽取泵(25)的一端固定连接在燃油箱本体(3)的外侧。
9.根据权利要求2所述的一种防泄漏燃油箱的智能检测方法,其特征在于:具体步骤如下:
10.根据权利要求9所述的一种防泄漏燃油箱的智能检测方法,其特征在于:s3中,还包括通过智能控制算法实现了对于防泄漏燃油箱的检测,具体步骤如下: