起重机的回转机构故障监测方法和装置.pdf

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1、(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202010623925.7 (22)申请日 2020.06.30 (71)申请人 三一汽车起重机械有限公司 地址 410000 湖南省长沙市金州新区金州 大道西168号 (72)发明人 杨娟任利有郭学祥 (74)专利代理机构 北京超凡志成知识产权代理 事务所(普通合伙) 11371 代理人 李强 (51)Int.Cl. B66C 13/16(2006.01) B66C 15/00(2006.01) G01M 13/028(2019.01) G06K 9/00(2006.01) 。

2、G06K 9/62(2006.01) (54)发明名称 起重机的回转机构故障监测方法和装置 (57)摘要 本发明提供了起重机的回转机构故障监测 方法和装置， 包括： 采集回转机构的故障样本集； 将故障样本集输入到分类器的信息熵算法中， 得 到信息熵特征值范围； 采集回转机构的当前振动 信号源； 判断当前振动信号源是否落入信息熵特 征值范围内； 如果落入， 则将信息熵特征值范围 对应的类别作为故障代码； 根据故障代码确定故 障类型； 根据故障类型确定回转机构的故障， 可 以对回转机构进行监测， 快速识别回转机构的故 障类别， 提高起重机的作业安全。 权利要求书2页 说明书7页 附图3页 CN 1。

3、11717800 A 2020.09.29 CN 111717800 A 1.一种起重机的回转机构故障监测方法， 其特征在于， 所述方法包括： 采集回转机构的故障样本集； 将所述故障样本集输入到分类器的信息熵算法中， 得到信息熵特征值范围； 采集所述回转机构的当前振动信号源； 判断所述当前振动信号源是否落入所述信息熵特征值范围内； 如果落入， 则将所述信息熵特征值范围对应的类别作为故障代码； 根据所述故障代码确定故障类型； 根据所述故障类型确定所述回转机构的故障。 2.根据权利要求1所述的起重机的回转机构故障监测方法， 其特征在于， 所述信息熵特 征值范围包括多类故障状态范围， 所述判断所述当。

4、前振动信号源是否落入所述信息熵特征 值范围内， 包括： 判断所述当前振动信号源是否落入所述多类故障状态范围中的第一类故障状态范围； 如果落入， 则将所述第一类故障状态范围对应的类别作为所述故障代码。 3.根据权利要求1所述的起重机的回转机构故障监测方法， 其特征在于， 所述根据所述 故障代码确定故障类型， 包括： 当所述故障代码为第一代码时， 所述故障类型为减速机不对中； 当所述故障代码为第二代码时， 所述故障类型为所述减速机轮齿断裂； 当所述故障代码为第三代码时， 所述故障类型为回转支撑不对中； 当所述故障代码为第四代码时， 所述故障类型为所述回转支撑轮齿断裂。 4.根据权利要求1所述的起重。

5、机的回转机构故障监测方法， 其特征在于， 所述采集回转 机构的故障样本集， 包括： 采集多个振动信号源； 将所述多个振动信号源进行降噪处理， 得到降噪后的多个振动信号源； 将所述降噪后的多个振动信号源作为所述回转机构的所述故障样本集。 5.一种起重机的回转机构故障监测装置， 其特征在于， 所述装置包括： 回转机构、 涡流 传感器和分类器， 所述回转机构与所述涡流传感器相连接， 所述涡流传感器与所述分类器 相连接； 所述涡流传感器， 用于采集所述回转机构的当前振动信号源； 所述分类器， 用于采集所述回转机构的故障样本集， 将所述故障样本集输入到信息熵 算法中， 得到信息熵特征值范围； 判断所述当。

6、前振动信号源是否落入所述信息熵特征值范 围内； 如果落入， 则将所述信息熵特征值范围对应的类别作为故障代码； 根据所述故障代码 确定故障类型； 根据所述故障类型确定所述回转机构的故障。 6.根据权利要求5所述的起重机的回转机构故障监测装置， 其特征在于， 所述信息熵特 征值范围包括多类故障状态范围， 所述分类器具体用于： 判断所述当前振动信号源是否落入所述多类故障状态范围中的第一类故障状态范围； 如果落入， 则将所述第一类故障状态范围对应的类别作为所述故障代码。 7.根据权利要求5所述的起重机的回转机构故障监测装置， 其特征在于， 所述分类器具 体用于： 当所述故障代码为第一代码时， 所述故障。

7、类型为减速机不对中； 权利要求书 1/2 页 2 CN 111717800 A 2 当所述故障代码为第二代码时， 所述故障类型为减速机轮齿断裂； 当所述故障代码为第三代码时， 所述故障类型为回转支撑不对中； 当所述故障代码为第四代码时， 所述故障类型为回转支撑轮齿断裂。 8.根据权利要求5所述的起重机的回转机构故障监测装置， 其特征在于， 所述分类器具 体用于： 采集多个振动信号源； 将所述多个振动信号源进行降噪处理， 得到降噪后的多个振动信号源； 将所述降噪后的多个振动信号源作为所述回转机构的所述故障样本集。 9.一种电子设备， 包括存储器、 处理器， 所述存储器上存储有可在所述处理器上运行。

8、的 计算机程序， 其特征在于， 所述处理器执行所述计算机程序时实现上述权利要求1-4任一项 所述的方法。 10.一种具有处理器可执行的非易失的程序代码的计算机可读介质， 其特征在于， 所述 程序代码使所述处理器执行所述权利要求1-4任一项所述的方法。 权利要求书 2/2 页 3 CN 111717800 A 3 起重机的回转机构故障监测方法和装置 技术领域 0001 本发明涉及起重机技术领域， 尤其是涉及起重机的回转机构故障监测方法和装 置。 背景技术 0002 起重机的回转机构是通过齿轮传动的， 齿轮失效的话， 会加剧回转机构的损坏。 其 中， 齿轮失效的表现为齿轮折断、 工作齿面磨损、 点。

9、蚀、 胶合和塑性变形等。 0003 当齿轮失效时， 操作机械手是无法知晓的， 此时， 回转机构仍然在工作， 这样会加 剧回转机构的损坏， 从而对起重机带来安全隐患。 发明内容 0004 有鉴于此， 本发明的目的在于提供起重机的回转机构故障监测方法和装置， 可以 对回转机构进行监测， 快速识别回转机构的故障类别， 提高起重机的作业安全。 0005 第一方面， 本发明实施例提供了起重机的回转机构故障监测方法， 所述方法包括： 0006 采集回转机构的故障样本集； 0007 将所述故障样本集输入到分类器的信息熵算法中， 得到信息熵特征值范围； 0008 采集所述回转机构的当前振动信号源； 0009 。

10、判断所述当前振动信号源是否落入所述信息熵特征值范围内； 0010 如果落入， 则将所述信息熵特征值范围对应的类别作为故障代码； 0011 根据所述故障代码确定故障类型； 0012 根据所述故障类型确定所述回转机构的故障。 0013 进一步的， 所述信息熵特征值范围包括多类故障状态范围， 所述判断所述当前振 动信号源是否落入所述信息熵特征值范围内， 包括： 0014 判断所述当前振动信号源是否落入所述多类故障状态范围中的第一类故障状态 范围； 0015 如果落入， 则将所述第一类故障状态范围对应的类别作为所述故障代码。 0016 进一步的， 所述根据所述故障代码确定故障类型， 包括： 0017 。

11、当所述故障代码为第一代码时， 所述故障类型为减速机不对中； 0018 当所述故障代码为第二代码时， 所述故障类型为所述减速机轮齿断裂； 0019 当所述故障代码为第三代码时， 所述故障类型为回转支撑不对中； 0020 当所述故障代码为第四代码时， 所述故障类型为所述回转支撑轮齿断裂。 0021 进一步的， 所述采集回转机构的故障样本集， 包括： 0022 采集多个振动信号源； 0023 将所述多个振动信号源进行降噪处理， 得到降噪后的多个振动信号源； 0024 将所述降噪后的多个振动信号源作为所述回转机构的所述故障样本集。 0025 第二方面， 本发明实施例提供了起重机的回转机构故障监测装置，。

12、 所述装置包括： 说明书 1/7 页 4 CN 111717800 A 4 回转机构、 涡流传感器和分类器， 所述回转机构与所述涡流传感器相连接， 所述涡流传感器 与所述分类器相连接； 0026 所述涡流传感器， 用于采集所述回转机构的当前振动信号源； 0027 所述分类器， 用于采集所述回转机构的故障样本集， 将所述故障样本集输入到信 息熵算法中， 得到信息熵特征值范围； 判断所述当前振动信号源是否落入所述信息熵特征 值范围内； 如果落入， 则将所述信息熵特征值范围对应的类别作为故障代码； 根据所述故障 代码确定故障类型； 根据所述故障类型确定所述回转机构的故障。 0028 进一步的， 所述。

13、信息熵特征值范围包括多类故障状态范围， 所述分类器具体用于： 0029 判断所述当前振动信号源是否落入所述多类故障状态范围中的第一类故障状态 范围； 0030 如果落入， 则将所述第一类故障状态范围对应的类别作为所述故障代码。 0031 进一步的， 所述分类器具体用于： 0032 当所述故障代码为第一代码时， 所述故障类型为减速机不对中； 0033 当所述故障代码为第二代码时， 所述故障类型为减速机轮齿断裂； 0034 当所述故障代码为第三代码时， 所述故障类型为回转支撑不对中； 0035 当所述故障代码为第四代码时， 所述故障类型为回转支撑轮齿断裂。 0036 进一步的， 所述分类器具体用于。

14、： 0037 采集多个振动信号源； 0038 将所述多个振动信号源进行降噪处理， 得到降噪后的多个振动信号源； 0039 将所述降噪后的多个振动信号源作为所述回转机构的所述故障样本集。 0040 第三方面， 本发明实施例提供了电子设备， 包括存储器、 处理器， 所述存储器上存 储有可在所述处理器上运行的计算机程序， 所述处理器执行所述计算机程序时实现如上所 述的方法。 0041 第四方面， 本发明实施例提供了具有处理器可执行的非易失的程序代码的计算机 可读介质， 所述程序代码使所述处理器执行如上所述的方法。 0042 本发明实施例提供了起重机的回转机构故障监测方法和装置， 包括： 采集回转机 。

15、构的故障样本集； 将故障样本集输入到分类器的信息熵算法中， 得到信息熵特征值范围； 采 集回转机构的当前振动信号源； 判断当前振动信号源是否落入信息熵特征值范围内； 如果 落入， 则将信息熵特征值范围对应的类别作为故障代码； 根据故障代码确定故障类型； 根据 故障类型确定回转机构的故障， 可以对回转机构进行监测， 快速识别回转机构的故障类别， 提高起重机的作业安全。 0043 本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述， 并且， 部分地从说明书中变 得显而易见， 或者通过实施本发明而了解。 本发明的目的和其他优点在说明书、 权利要求书 以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。 0044 为使。

16、本发明的上述目的、 特征和优点能更明显易懂， 下文特举较佳实施例， 并配合 所附附图， 作详细说明如下。 附图说明 0045 为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案， 下面将对具体 说明书 2/7 页 5 CN 111717800 A 5 实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍， 显而易见地， 下面描述中的 附图是本发明的一些实施方式， 对于本领域普通技术人员来讲， 在不付出创造性劳动的前 提下， 还可以根据这些附图获得其他的附图。 0046 图1为本发明实施例一提供的起重机的回转机构故障监测方法流程图； 0047 图2为本发明实施例一提供的起重机的回转机构故障。

17、监测方法中步骤S106的流程 图； 0048 图3为本发明实施例一提供的起重机的回转机构故障监测方法中步骤S101的流程 图； 0049 图4为本发明实施例一提供的故障类型确定示意图； 0050 图5为本发明实施例二提供的起重机的回转机构故障监测装置示意图。 0051 图标： 0052 1-回转机构； 2-涡流传感器； 3-分类器； 4-显示屏。 具体实施方式 0053 为使本发明实施例的目的、 技术方案和优点更加清楚， 下面将结合附图对本发明 的技术方案进行清楚、 完整地描述， 显然， 所描述的实施例是本发明一部分实施例， 而不是 全部的实施例。 基于本发明中的实施例， 本领域普通技术人员在。

18、没有做出创造性劳动前提 下所获得的所有其他实施例， 都属于本发明保护的范围。 0054 为便于对本实施例进行理解， 下面对本发明实施例进行详细介绍。 0055 实施例一： 0056 图1为本发明实施例一提供的起重机的回转机构故障监测方法流程图。 0057 参照图1， 该方法包括以下步骤： 0058 步骤S101， 采集回转机构的故障样本集； 0059 步骤S102， 将故障样本集输入到分类器的信息熵算法中， 得到信息熵特征值范围； 0060 具体地， 将故障样本集作为信息熵算法的输入， 输出得到信息熵特征值范围， 其 中， 信息熵特征值范围包括多类故障状态范围。 0061 信息熵算法的具体实现。

19、过程如下： 0062 第一、 设论域为U， U为所研究事物组成的集合， T为一个非空子集组成的集合， 若 存在映射， 如公式(1)所示： 0063 0064 其中， 确定了U上的一个广义子集， 记作G， 且称 是G的隶属函数， 称 G(u)为对于G 的隶属度构成的区间， 且广义集合的幂集记作G(U)。 0065 第二、 构建信息熵三维空间坐标， 将时域作为三维空间的X轴， 将频域作为三维空 间的Y轴， 将时频域作为三维空间的Z轴， 故将奇异谱信息熵作为时域， 对应于三维空间的 X轴， 将功率谱信息熵作为频域， 对应于三维空间的Y轴， 将小波能谱熵作为时频域， 对应 于三维空间的Z轴。 0066。

20、 第三、 设定i1， 2， 3， 4分别代表四种故障类别。 在信息熵三维空间坐标中， 根据四 种故障类别， 分别计算得到时域的奇异谱信息熵带值、 频域的功率谱信息熵带值和时频 说明书 3/7 页 6 CN 111717800 A 6 域的小波能谱熵带值； 0067 大部分熵值都在一个较小的数值范围内上下跳动， 这表明了熵带状况。 通过求这 三种信息熵的熵带均值， 可得到各自的信息熵带中心点， 进一步得到每种故障(i1， 2， 3， 4)在三维空间中的信息熵值中心坐标H(Xj)i。 0068 第四、 根据广义集合设定论域Uu1,u2,un是一个待决策的振动信号。 将4种 故障特征集合作为故障域G。

21、 1, 2, 3, 4， 确定了U上的一个广义子集， 记作G， 且称 是G 的隶属函数， 即把每种故障类别 i作为故障域G的子集。 从而可得出广义集合理论中故障征 兆U和故障域G之间的广义集合关系矩阵。 而对U的辨识， 实际上是确定其以多大程度隶属于 哪个子集G的问题， 即 G(u)属于T的程度， T是某个故障的熵带。 0069 第五、 确定非空子集组成的集合T。 根据时空场的广义集合， 从时域的奇异谱信息 熵带值、 频域的功率谱信息熵带值和时频域的小波能谱熵带值中分别截取熵带， 并且它 们围成一个立方体， 使H(Xj)i为立方体的中心， 其中， (i1,2,3,4； j1,2,3)， 且使立。

22、方体 的体积等于单位1或1的整数倍。 另外， 需要满足的条件为： 立方体在时域的奇异谱信息熵带 值、 频域的功率谱信息熵带值和时频域的小波能谱熵带值中， 即取且 属于熵带的范围。 根据此熵带组成的空间， 可确定TVj1,Vj2。 0070 步骤S103， 采集回转机构的当前振动信号源； 0071 步骤S104， 判断当前振动信号源是否落入信息熵特征值范围内； 0072 步骤S105， 如果落入， 则将信息熵特征值范围对应的类别作为故障代码； 0073 具体地， 采集回转机构的当前振动信号源为Uu1,u2,u3,.un， 如果当前振动 信号源位于第i类故障状态范围中， 则将当前振动信号源归属为故。

23、障i。 如果当前振动 信号源Uu1,u2,u3,.un距离H(Xj)i越近， 则表明当前振动信号源属于故障i的程度越 高， 反之亦然。 由此可以确定故障代码为i， 从而根据故障代码可确定故障类型， 操作人员可 以根据故障类型停机检查， 避免进一步操作影响起重机的作业安全。 0074 步骤S106， 根据故障代码确定故障类型； 0075 步骤S107， 根据故障类型确定回转机构的故障。 0076 进一步的， 信息熵特征值范围包括多类故障状态范围， 步骤S104包括： 0077 判断当前振动信号源是否落入多类故障状态范围中的第一类故障状态范围； 0078 如果落入， 则将第一类故障状态范围对应的类。

24、别作为故障代码。 0079 具体地， 多类故障状态范围包括第一类故障状态范围， 还包括但不限于第二类故 障状态范围、 第三类故障状态范围和第四类故障状态范围， 此处以四类故障状态范围进行 说明。 参照图4， 将奇异谱信息熵作为时域， 对应于三维空间的X轴， 将功率谱信息熵作为频 域， 对应于三维空间的Y轴， 将小波能谱熵作为时频域， 对应于三维空间的Z轴， 在信息熵 三维空间坐标系中， 构建多个立方体， 其中， 故障样本为V1、 V2、 V3和V4。 0080 当V1落入第一类故障状态范围的立方体中时， 将第一类故障状态范围对应的类别 作为故障代码， 此时故障代码为1， 对应的故障类型为减速机。

25、不对中； 0081 当V2落入第二类故障状态范围的立方体中时， 将第二类故障状态范围对应的类别 作为故障代码， 此时故障代码为2， 对应的故障类型为减速机轮齿断裂； 0082 当V3落入第三类故障状态范围的立方体中时， 将第三类故障状态范围对应的类别 说明书 4/7 页 7 CN 111717800 A 7 作为故障代码， 此时故障代码为3， 对应的故障类型为回转支撑不对中； 0083 当V4落入第四类故障状态范围的立方体中时， 将第四类故障状态范围对应的类别 作为故障代码， 此时故障代码为4， 对应的故障类型为回转支撑轮齿断裂。 0084 进一步的， 参照图2， 步骤S106包括以下步骤： 。

26、0085 步骤S201， 当故障代码为第一代码时， 故障类型为减速机不对中； 0086 步骤S202， 当故障代码为第二代码时， 故障类型为减速机轮齿断裂； 0087 步骤S203， 当故障代码为第三代码时， 故障类型为回转支撑不对中； 0088 步骤S204， 当故障代码为第四代码时， 故障类型为回转支撑轮齿断裂。 0089 进一步的， 参照图3， 步骤S101包括以下步骤： 0090 步骤S301， 采集多个振动信号源； 0091 步骤S302， 将多个振动信号源进行降噪处理， 得到降噪后的多个振动信号源； 0092 步骤S303， 将降噪后的多个振动信号源作为回转机构的故障样本集。 00。

27、93 本发明实施例提供了起重机的回转机构故障监测方法， 包括： 采集回转机构的故 障样本集； 将故障样本集输入到分类器的信息熵算法中， 得到信息熵特征值范围； 采集回转 机构的当前振动信号源； 判断当前振动信号源是否落入信息熵特征值范围内； 如果落入， 则 将信息熵特征值范围对应的类别作为故障代码； 根据故障代码确定故障类型； 根据故障类 型确定回转机构的故障， 可以对回转机构进行监测， 快速识别回转机构的故障类别， 提高起 重机的作业安全。 0094 实施例二： 0095 图5为本发明实施例二提供的起重机的回转机构故障监测装置示意图。 0096 参照图5， 该装置包括： 回转机构1、 涡流传。

28、感器2、 显示屏4和分类器3； 0097 回转机构1与涡流传感器2相连接， 涡流传感器2与分类器3相连接； 0098 涡流传感器2， 用于采集回转机构的当前振动信号源； 0099 分类器3， 用于采集回转机构的故障样本集， 将故障样本集输入到信息熵算法中， 得到信息熵特征值范围； 判断当前振动信号源是否落入信息熵特征值范围内； 如果落入， 则 将信息熵特征值范围对应的类别作为故障代码； 根据故障代码确定故障类型； 根据故障类 型确定回转机构的故障； 0100 显示屏4， 用于显示故障代码。 0101 进一步的， 信息熵特征值范围包括多类故障状态范围， 分类器3具体用于： 0102 判断当前振动。

29、信号源是否落入多类故障状态范围中的第一类故障状态范围； 0103 如果落入， 则将第一类故障状态范围对应的类别作为故障代码。 0104 进一步的， 分类器3具体用于： 0105 当故障代码为第一代码时， 故障类型为减速机不对中； 0106 当故障代码为第二代码时， 故障类型为减速机轮齿断裂； 0107 当故障代码为第三代码时， 故障类型为回转支撑不对中； 0108 当故障代码为第四代码时， 故障类型为回转支撑轮齿断裂。 0109 进一步的， 分类器3具体用于： 0110 采集多个振动信号源； 0111 将多个振动信号源进行降噪处理， 得到降噪后的多个振动信号源； 说明书 5/7 页 8 CN 。

30、111717800 A 8 0112 将降噪后的多个振动信号源作为回转机构的故障样本集。 0113 本发明实施例提供了起重机的回转机构故障监测装置， 包括： 采集回转机构的故 障样本集； 将故障样本集输入到分类器的信息熵算法中， 得到信息熵特征值范围； 采集回转 机构的当前振动信号源； 判断当前振动信号源是否落入信息熵特征值范围内； 如果落入， 则 将信息熵特征值范围对应的类别作为故障代码； 根据故障代码确定故障类型； 根据故障类 型确定回转机构的故障， 可以对回转机构进行监测， 快速识别回转机构的故障类别， 提高起 重机的作业安全。 0114 本发明实施例还提供一种电子设备， 包括存储器、 。

31、处理器及存储在存储器上并可 在处理器上运行的计算机程序， 处理器执行计算机程序时实现上述实施例提供的起重机的 回转机构故障监测方法的步骤。 0115 本发明实施例还提供一种具有处理器可执行的非易失的程序代码的计算机可读 介质， 计算机可读介质上存储有计算机程序， 计算机程序被处理器运行时执行上述实施例 的起重机的回转机构故障监测方法的步骤。 0116 本发明实施例所提供的计算机程序产品， 包括存储了程序代码的计算机可读存储 介质， 所述程序代码包括的指令可用于执行前面方法实施例中所述的方法， 具体实现可参 见方法实施例， 在此不再赘述。 0117 所属领域的技术人员可以清楚地了解到， 为描述的。

32、方便和简洁， 上述描述的系统 和装置的具体工作过程， 可以参考前述方法实施例中的对应过程， 在此不再赘述。 0118 另外， 在本发明实施例的描述中， 除非另有明确的规定和限定， 术语 “安装” 、“相 连” 、“连接” 应做广义理解， 例如， 可以是固定连接， 也可以是可拆卸连接， 或一体地连接； 可 以是机械连接， 也可以是电连接； 可以是直接相连， 也可以通过中间媒介间接相连， 可以是 两个元件内部的连通。 对于本领域的普通技术人员而言， 可以具体情况理解上述术语在本 发明中的具体含义。 0119 所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时， 可以 存储在一个计算机。

33、可读取存储介质中。 基于这样的理解， 本发明的技术方案本质上或者说 对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来， 该计 算机软件产品存储在一个存储介质中， 包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个 人计算机， 服务器， 或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。 而前述的存储介质包括： U盘、 移动硬盘、 只读存储器(ROM， Read-Only Memory)、 随机存取存 储器(RAM， Random Access Memory)、 磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。 0120 在本发明的描述中， 需要说明的是， 术语 “中心”。

34、 、“上” 、“下” 、“左” 、“右” 、“竖直” 、 “水平” 、“内” 、“外” 等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系， 仅是为了 便于描述本发明和简化描述， 而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、 以特定的方位构造和操作， 因此不能理解为对本发明的限制。 此外， 术语 “第一” 、“第二” 、 “第三” 仅用于描述目的， 而不能理解为指示或暗示相对重要性。 0121 最后应说明的是： 以上所述实施例， 仅为本发明的具体实施方式， 用以说明本发明 的技术方案， 而非对其限制， 本发明的保护范围并不局限于此， 尽管参照前述实施例对本发 明进行了详细的说明， 本。

35、领域的普通技术人员应当理解： 任何熟悉本技术领域的技术人员 在本发明揭露的技术范围内， 其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻 说明书 6/7 页 9 CN 111717800 A 9 易想到变化， 或者对其中部分技术特征进行等同替换； 而这些修改、 变化或者替换， 并不使 相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围， 都应涵盖在本发明的保护 范围之内。 因此， 本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。 说明书 7/7 页 10 CN 111717800 A 10 图1 说明书附图 1/3 页 11 CN 111717800 A 11 图2 图3 说明书附图 2/3 页 12 CN 111717800 A 12 图4 图5 说明书附图 3/3 页 13 CN 111717800 A 13 。