【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及矿井胶带输送机，具体为一种矿井胶带输送机沿线音频智能采集分析预警装置。
技术介绍
1、在矿井作业中，胶带输送机是必不可少的设备，主要用于将矿石、煤炭等物料从地下运送到地面。然而，由于矿井环境的复杂性和恶劣性，胶带输送机在运行过程中往往会出现各种故障，尤其是托辊的故障。托辊是胶带输送机的重要组成部分，其故障直接影响到输送机的正常运行。常见的托辊故障有轴承烧伤、轴承磨损、托辊卡滞等，这些故障往往会导致输送机的效率降低，甚至出现停机等严重后果，给矿井的生产带来很大的困扰。
2、传统的托辊故障检测方法主要依赖于人工巡检，这种方法不仅效率低下，而且准确性不高，往往无法及时发现故障，导致故障进一步恶化。此外，人工巡检还存在一定的安全风险，因为矿井环境复杂且恶劣，不适合人员长时间停留。因此，开发一种能够实时、准确地检测托辊故障的设备，对矿井的安全生产具有重要的意义。
3、近年来，随着人工智能和大数据技术的发展，利用这些技术进行故障诊断的研究日益受到关注。然而，尽管这些技术在一些领域已经得到了广泛的应用，但在矿井胶带输送机托辊故障诊断方面的应用还相对较少。因此，如何将人工智能和大数据技术应用到矿井胶带输送机托辊故障诊断中，是当前亟待解决的问题。
技术实现思路
1、(一)解决的技术问题
2、针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种矿井胶带输送机沿线音频智能采集分析预警装置，具备全覆盖采集、多种算法结合、实时故障预警、精准定位、低功耗设计和光纤通讯等优
3、(二)技术方案
4、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种矿井胶带输送机沿线音频智能采集分析预警装置，包括音频传感器、音频采集器、ai音频处理器、智能分析软件平台；
5、其中音频传感器用于在井下环境中采集音频信号，具有高保真全向麦克风和低功耗立体声音频编码器，可实现对托辊运行状态及托辊自身状态的实时检测，音频传感器均匀分布在输送机的沿线上，每个音频传感器的分布间隙为3米，以实现对整个输送机线路的全覆盖采集；
6、音频采集器将采集到的音频信号进行数字化处理并通过can总线发送给ai音频处理器，支持长距离传输和多设备同时在线传输；
7、ai音频处理器对接收到的音频信号进行无损解压并送入dsp和npu进行算法分析，实现对托辊故障的识别与定位；智能分析软件平台对分析后的音频信号进行实时监控、故障诊断和预警，发现异常及时预警，提高矿井安全生产水平。
8、优选的，每个音频传感器独立采集到清晰的音频信号，同时通过多个音频传感器的联合工作实现对整个输送机线路的全覆盖采集和实时监控；
9、且每个音频传感器之间的音频信号采集互不干扰，保证了音频信号的清晰度和准确性，均匀分布音频传感器用以对整个系统内部故障点的精准定位，当某一区域发生故障时，通过分析周围音频传感器采集到的音频信号，准确地确定故障的位置，从而实现对故障的快速响应和处理；
10、均匀分布的音频传感器用以提升整个系统具的扩展性，当需要对更长的输送机线路进行监控时，只需要增加音频传感器的数量，并保持均匀分布和合理的间隙，就可以实现对更长线路的全覆盖采集和实时监控；
11、音频传感器主要由高保真全向麦克风、低功耗立体声音频编码器和低功耗arm处理器组成，可采集半径6米范围内声音并进行降噪、滤波、放大和数字化处理。
12、优选的，所述音频采集器采用低功耗arm处理器，并通过can总线与音频传感器通讯，收集音频信号数据。
13、优选的，所述ai音频处理器主要由高性能ai嵌入式主处理器组成，具有高性能arm核，神经网络单元(5t算力)，高性能dsp组成，用于对接收到的音频信号进行无损解压和算法分析。
14、优选的，所述智能分析软件平台采用大数据人工智能深度学习与神经网络技术，对全线托辊以及电机等关键设备实时分析，发现异常及时预警。
15、优选的，所述智能分析软件平台包括时域检测、快速傅里叶变换(fft)峰值检测、功率谱检测、小波包分解与重构和希尔伯特(hilbert)包络分析结合、经验模态值分解(emd)检测方法、循环神经网络，可实现采集数据显示、波形分析和故障诊断。
16、优选的，该装置能对托辊故障进行识别，并将故障信息实时上传至上位机，进行报警、记录和保存。
17、优选的，所述音频传感器采用低功耗芯片，对供电要求低，支持电源级联，多台噪声传感器可以公用一台矿用本安电源，降低设备维护成本，提供系统可靠性。
18、优选的，所述音频采集器同时具备以太网接口，也支持光纤通讯，将算法分析结果通过以太网利用井下万兆环网发送给地面监控中心。
19、优选的，该装置通过安装多台拾音设备，对数据进行分析处理，可实现故障定位与判断，为矿井安全生产提供重要保障，对故障声音区域位置进行精准定位，实时检测托辊运行状态及托辊自身状态，避免因托辊故障进一步导致带式输送机发生皮带跑偏、皮带磨损、皮带撕裂等严重事故。
20、与现有技术相比，本专利技术提供了一种矿井胶带输送机沿线音频智能采集分析预警装置，具备以下有益效果：
21、全覆盖采集：通过在输送机沿线均匀分布的音频传感器，实现对整个输送机线路的全覆盖采集，有效提高故障诊断的准确性和可靠性。
22、多种算法结合：通过使用多种数据处理和深度学习算法，如时域检测、快速傅里叶变换、功率谱检测、小波包分解与重构、希尔伯特包络分析、经验模态值分解、循环神经网络、卷积神经网络和长短时记忆神经网络等，提高了故障诊断的准确性和鲁棒性。
23、实时故障预警：当系统检测到托辊故障时，故障信息会实时上传至上位机，进行报警、记录和保存，为矿井安全生产提供重要保障。
24、精准定位：通过对故障声音区域位置进行精准定位，实时检测托辊运行状态及托辊自身状态，避免因托辊故障进一步导致带式输送机发生皮带跑偏、皮带磨损、皮带撕裂等严重事故。
25、低功耗设计：音频传感器采用低功耗芯片，对供电要求低，支持电源级联，多台噪声传感器可以公用一台矿用本安电源，降低设备维护成本，提供系统可靠性。
26、光纤通讯：音频采集器支持光纤通讯，将算法分析结果通过以太网利用井下万兆环网发送给地面监控中心，实现远程实时监控。
27、综合以上所述，该矿井胶带输送机沿线音频智能采集分析预警装置通过全覆盖采集、多种算法结合、实时故障预警、精准定位、低功耗设计和光纤通讯等多个方面的优势，该装置能够有效提高矿井输送机托辊故障的诊断准确性和可靠性，为矿井安全生产提供有力保障。同时，其低功耗设计和光纤通讯功能也降低了设备维护成本，提高了系统的稳定性和可靠性。因此，该矿井胶带输送机沿线音频智能采集分析预警装置具有较高本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种矿井胶带输送机沿线音频智能采集分析预警装置，其特征在于：包括音频传感器、音频采集器、AI音频处理器、智能分析软件平台；
2.根据权利要求1所述的一种矿井胶带输送机沿线音频智能采集分析预警装置，其特征在于：每个音频传感器独立采集到清晰的音频信号，同时通过多个音频传感器的联合工作实现对整个输送机线路的全覆盖采集和实时监控；
3.根据权利要求1所述的一种矿井胶带输送机沿线音频智能采集分析预警装置，其特征在于：所述音频采集器采用低功耗ARM处理器，并通过CAN总线与音频传感器通讯，收集音频信号数据。
4.根据权利要求1所述的一种矿井胶带输送机沿线音频智能采集分析预警装置，其特征在于：所述AI音频处理器主要由高性能AI嵌入式主处理器组成，具有高性能ARM核，神经网络单元(5T算力)，高性能DSP组成，用于对接收到的音频信号进行无损解压和算法分析。
5.根据权利要求1所述的一种矿井胶带输送机沿线音频智能采集分析预警装置，其特征在于：所述智能分析软件平台采用大数据人工智能深度学习与神经网络技术，对全线托辊以及电机等关键设备实时分析，发现异
6.根据权利要求5所述的一种矿井胶带输送机沿线音频智能采集分析预警装置，其特征在于：所述智能分析软件平台包括时域检测、快速傅里叶变换(FFT)峰值检测、功率谱检测、小波包分解与重构和希尔伯特(Hilbert)包络分析结合、经验模态值分解(EMD)检测方法、循环神经网络，可实现采集数据显示、波形分析和故障诊断。
7.根据权利要求1所述的一种矿井胶带输送机沿线音频智能采集分析预警装置，其特征在于：该装置能对托辊故障进行识别，并将故障信息实时上传至上位机，进行报警、记录和保存。
8.根据权利要求1所述的一种矿井胶带输送机沿线音频智能采集分析预警装置，其特征在于：所述音频传感器采用低功耗芯片，对供电要求低，支持电源级联，多台噪声传感器可以公用一台矿用本安电源，降低设备维护成本，提供系统可靠性。
9.根据权利要求1所述的一种矿井胶带输送机沿线音频智能采集分析预警装置，其特征在于：所述音频采集器同时具备以太网接口，也支持光纤通讯，将算法分析结果通过以太网利用井下万兆环网发送给地面监控中心。
10.根据权利要求1所述的一种矿井胶带输送机沿线音频智能采集分析预警装置，其特征在于：该装置通过安装多台拾音设备，对数据进行分析处理，可实现故障定位与判断，为矿井安全生产提供重要保障，对故障声音区域位置进行精准定位，实时检测托辊运行状态及托辊自身状态，避免因托辊故障进一步导致带式输送机发生皮带跑偏、皮带磨损、皮带撕裂等严重事故。
...【技术特征摘要】
1.一种矿井胶带输送机沿线音频智能采集分析预警装置，其特征在于：包括音频传感器、音频采集器、ai音频处理器、智能分析软件平台；
2.根据权利要求1所述的一种矿井胶带输送机沿线音频智能采集分析预警装置，其特征在于：每个音频传感器独立采集到清晰的音频信号，同时通过多个音频传感器的联合工作实现对整个输送机线路的全覆盖采集和实时监控；
3.根据权利要求1所述的一种矿井胶带输送机沿线音频智能采集分析预警装置，其特征在于：所述音频采集器采用低功耗arm处理器，并通过can总线与音频传感器通讯，收集音频信号数据。
4.根据权利要求1所述的一种矿井胶带输送机沿线音频智能采集分析预警装置，其特征在于：所述ai音频处理器主要由高性能ai嵌入式主处理器组成，具有高性能arm核，神经网络单元(5t算力)，高性能dsp组成，用于对接收到的音频信号进行无损解压和算法分析。
5.根据权利要求1所述的一种矿井胶带输送机沿线音频智能采集分析预警装置，其特征在于：所述智能分析软件平台采用大数据人工智能深度学习与神经网络技术，对全线托辊以及电机等关键设备实时分析，发现异常及时预警。
6.根据权利要求5所述的一种矿井胶带输送机沿线音频智能采集分析预警装置，其特征在于：所述智能分析软件平台包括时域检测、快速傅里...
【专利技术属性】
技术研发人员：史志红，马永辉，祝坚，史晓勇，张锐，陈华颖，于谦，焦楠，门佳磊，韩蕾，
申请(专利权)人：中煤科工集团北京华宇工程有限公司，
类型：发明
国别省市：
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