刮板运输机链传动系统的故障监测预警系统技术方案

本发明专利技术涉及一种刮板运输机链传动系统的故障监测预警系统，属于刮板运输机故障监测技术领域。包括数据采集单元、深度学习单元、数据处理单元、警报单元和显示单元；数据采集单元包括增量编码器、电流互感器、加速度传感器、张力传感器和无线数据采集设备，增量编码器、电流互感器、加速度传感器和张力传感器均与无线数据采集设备的信号输入端连接，无线数据采集设备的信号输出端与深度学习单元的信号输入端连接，深度学习单元的第一信号输出端与数据处理单元的信号输入端连接，数据处理单元的信号输出端与警报单元信号输入端和显示单元的第一信号输入端均连接。本发明专利技术不仅监测预警结果更加可靠，而且能够节省人力成本，智能化程度高。度高。度高。

【技术实现步骤摘要】
刮板运输机链传动系统的故障监测预警系统


[0001]本专利技术涉及刮板运输机故障监测
，尤其涉及一种刮板运输机链传动系统的故障监测预警系统。

技术介绍

[0002]刮板运输机作为一种有效的牵引装置，长期以来在矿井生产中有着十分广泛的应用，是确保井下综采作业和掘进作业有效高质开展的重要保障。一旦出现设备故障，将会对矿井生产的持续高效开展造成极大的负面影响。据统计，刮板运输机的故障中有50％以上故障是由于其链传动系统故障造成的。常见的刮板运输机链传动系统故障主要有刮板链卡顿和刮板链断裂两种。考虑到不良工作条件，影响链传动系统可靠性的主要因素包括以下方面：溜槽上的不平坦载荷，过长的传送带以及之间的复杂相互作用传输系统。由于张力特征可以有效地反映传输系统的工作状态，因此可以通过研究刮板链的张力变化，实现链动传输系统的状态监测和异常工况识别。
[0003]目前关于刮板运输机故障检测装置的设计已有很多种，专利CN102491067B使用刮板带动托辊运动，从而带动传感器运动，该设计中传感器为接触式且数据类型单一，装置可靠性较低。专利CN103434816B使用感应测力传感器、测速传感器、电流互感器、压力传感器和行程传感器，分别测量五种变量，虽然变量丰富，但是测量结果需要人为进行判断，人力成本高，智能化程度低。在先前关于刮板链张力的研究中，多集中于对张力参数的直接测量与分析，但是由于张力传感器需要安装在刮板链上并在刮板运输机工作过程中一直随刮板链运行，使得刮板运输机的工作环境对测量结果影响较大，导致监测结果不准确。r/>
技术实现思路

[0004]为解决上述技术问题，本专利技术提供一种刮板运输机链传动系统的故障监测预警系统。本专利技术的技术方案如下：
[0005]一种刮板运输机链传动系统的故障监测预警系统，其包括数据采集单元、深度学习单元、数据处理单元、警报单元和显示单元；所述数据采集单元包括增量编码器、电流互感器、加速度传感器、张力传感器和无线数据采集设备，增量编码器、电流互感器、加速度传感器和张力传感器均与无线数据采集设备的信号输入端连接，无线数据采集设备的信号输出端与深度学习单元的信号输入端连接，深度学习单元的第一信号输出端与数据处理单元的信号输入端连接，数据处理单元的信号输出端与警报单元信号输入端和显示单元的第一信号输入端均连接；
[0006]所述增量编码器用于检测刮板运输机的驱动电机工作时的旋转速度信号，电流互感器用于检测所述驱动电机的工作电流信号，加速度传感器用于检测刮板运输机的水平振动信号，张力传感器用于在刮板运输机开机工作的初始阶段检测刮板运输机沿运行方向的刮板链张力信号；
[0007]所述无线数据采集设备用于在接收旋转速度信号、工作电流信号、水平振动信号
和刮板链张力信号后，传输至深度学习单元；
[0008]所述深度学习单元用于根据旋转速度信号、工作电流信号和水平振动信号预测刮板链张力，得到三组张力预测量，并将三组张力预测量和刮板链张力信号传输至数据处理单元；
[0009]所述数据处理单元用于根据三组张力预测量确定张力预测值，并根据张力预测值和刮板链张力信号确定刮板运输机的刮板链是否出现故障，并在确定刮板链出现故障时将故障类型发送至报警单元进行报警，以及将故障类型发送至显示单元进行显示。
[0010]可选地，所述深度学习单元的第二信号输出端还与显示单元的第二信号输入端连接；
[0011]所述深度学习单元用于根据无线数据采集设备各采样周期发送的旋转速度信号、工作电流信号、水平振动信号和刮板链张力信号绘制对应的变化曲线；
[0012]所述显示单元还用于显示旋转速度信号、工作电流信号、水平振动信号和刮板链张力信号对应的变化曲线。
[0013]可选地，所述增量编码器安装在刮板运输机驱动电机的旋转轴末端；所述电流互感器安装在刮板运输机的机尾电机进线处；所述加速度传感器安装在刮板运输机刮板的上表面；所述张力传感器固定在刮板运输机的垂直链上；所述无线数据采集设备通过基座安装在刮板运输机的溜槽上。
[0014]可选地，所述深度学习单元在根据旋转速度信号、工作电流信号和水平振动信号预测刮板链张力时，先对旋转速度信号、工作电流信号、水平振动信号和刮板链张力信号进行归一化处理，然后将归一化处理后的旋转速度信号、工作电流信号和水平振动信号分别输入预先训练好的卷积神经网络，根据卷积神经网络的输出结果确定旋转速度信号、工作电流信号、水平振动信号分别对应的张力预测量。
[0015]可选地，所述数据处理单元在根据三组张力预测量确定张力预测值时，通过如下步骤来实现：
[0016]首先，计算各组张力预测量与刮板链张力信号之间的绝对误差R
i
＝abs(T
i
‑
T0)，(i＝1，2，3)，T
i
表示旋转速度信号、工作电流信号和水平振动信号对应的张力预测量，T0表示刮板链张力信号；
[0017]然后，定义各组张力预测量的权重系数0＜δ
i
＜1，(i＝1，2，3)，根据总体方差D(R
i
)表示各组绝对误差的方差，由下述方程组计算使D(R)最小时各组张力预测量的权重系数δ
i
[0018][0019]最后，通过公式T＝δ1T1+δ2T2+δ3T3确定张力预测值T。
[0020]可选地，所述数据处理单元在根据张力预测值和刮板链张力信号确定刮板运输机的刮板链是否出现故障时，将张力预测值和刮板链张力信号进行比较，并根据比较结果确定刮板链是否受到大载荷冲击、发生卡链故障或发生断链故障。
[0021]上述所有可选地技术方案均可任意组合，本专利技术不对一一组合后的结构进行详细说明。
[0022]借由上述方案，本专利技术的有益效果如下：
[0023]通过设置数据采集单元、深度学习单元、数据处理单元、警报单元和显示单元，数据采集单元包括增量编码器、电流互感器、加速度传感器、张力传感器和无线数据采集设备，以驱动电机工作时的旋转速度信号、工作电流信号、刮板的水平振动信号为参考，共同判断刮板运输机刮板链的运行状态，不仅监测预警结果更加可靠，而且能够节省人力成本，智能化程度高。
[0024]上述说明仅是本专利技术技术方案的概述，为了能够更清楚了解本专利技术的技术手段，并可依照说明书的内容予以实施，以下以本专利技术的较佳实施例并配合附图详细说明如后。
附图说明
[0025]图1是本专利技术的系统组成结构示意图。
[0026]图2是本专利技术实施例中大载荷冲击时张力预测值的变化曲线示意图。
[0027]图3是本专利技术实施例中卡链故障时张力预测值的变化曲线示意图。
[0028]图4是本专利技术实施例中断链故障时张力预测值的变化曲线示意图。
具体实施方式
[0029]下面结合附图和实施例，对本专利技术的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本专利技术，但不用来限制本专利技术的范围。
[0030]如图1所示，本专利技术提供的刮本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种刮板运输机链传动系统的故障监测预警系统，其特征在于，包括数据采集单元、深度学习单元、数据处理单元、警报单元和显示单元；所述数据采集单元包括增量编码器、电流互感器、加速度传感器、张力传感器和无线数据采集设备，增量编码器、电流互感器、加速度传感器和张力传感器均与无线数据采集设备的信号输入端连接，无线数据采集设备的信号输出端与深度学习单元的信号输入端连接，深度学习单元的第一信号输出端与数据处理单元的信号输入端连接，数据处理单元的信号输出端与警报单元信号输入端和显示单元的第一信号输入端均连接；所述增量编码器用于检测刮板运输机的驱动电机工作时的旋转速度信号，电流互感器用于检测所述驱动电机的工作电流信号，加速度传感器用于检测刮板运输机的水平振动信号，张力传感器用于在刮板运输机开机工作的初始阶段检测刮板运输机沿运行方向的刮板链张力信号；所述无线数据采集设备用于在接收旋转速度信号、工作电流信号、水平振动信号和刮板链张力信号后，传输至深度学习单元；所述深度学习单元用于根据旋转速度信号、工作电流信号和水平振动信号预测刮板链张力，得到三组张力预测量，并将三组张力预测量和刮板链张力信号传输至数据处理单元；所述数据处理单元用于根据三组张力预测量确定张力预测值，并根据张力预测值和刮板链张力信号确定刮板运输机的刮板链是否出现故障，并在确定刮板链出现故障时将故障类型发送至报警单元进行报警，以及将故障类型发送至显示单元进行显示。2.根据权利要求1所述的刮板运输机链传动系统的故障监测预警系统，其特征在于，所述深度学习单元的第二信号输出端还与显示单元的第二信号输入端连接；所述深度学习单元用于根据无线数据采集设备各采样周期发送的旋转速度信号、工作电流信号、水平振动信号和刮板链张力信号绘制对应的变化曲线；所述显示单元还用于显示旋转速度信号、工作电流信号、水平振动信号和刮板链张力信号对应的变化曲线。3.根据权利要求1所述的刮板运输机链传动系统的故障监测预警系统，其特征在于，所述增量编码器安装在刮板运输机...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭晋辉，任保将，武少鹏，王书，张凯，杜锋，张蒙蒙，武文龙，金铃子，耿毅德，王洪利，梁威，
申请(专利权)人：太原理工大学，
类型：发明
国别省市：