[发明专利]用于矿用皮带运输机头尾轮在线检测智能保护装置

说明书

技术领域

本发明涉及矿用皮带运输机监测技术，特别是一种用于矿用皮带运输机头尾轮在线检测智能保护装置。 

背景技术

矿用皮带运输机连续运输能力强、运行效率高、易于实现自动控制，已经广泛用于各种大宗物料的运输。输送带是带式运输机的重要组成部分，输送带主要有普通帆布芯皮带，合成纤维芯皮带，钢丝绳芯皮带等，随着矿用皮带运输机朝着高速度、大规模、超长距离、大倾角的方向发展，钢丝绳芯皮带越来越得到广泛的使用。钢丝绳芯输送带极大地提高了拉伸强度，但其纵向抗撕裂的能力却没有得到提高，仅为橡胶本身的强度，因而容易造成纵向撕裂。矿用皮带运输机是厂矿生产运输的大动脉，一旦发生事故，将会带来极大的直接和间接损失， 尤其是高速度、长距离、大倾角的钢丝绳芯输送带，其损失更大。 据统计， 一条皮带在其生命周期中发生一次纵向撕裂可能性约有20%，价值数百万元甚至更多的输送带，一旦发生纵向撕裂事故，在很短时间内可能全部毁坏，造成巨大的经济损失。即使能够修补，也需要相当的人力和时间，对正常生产产生极大的影响。近几年中国皮带输送机的使用量越来越大，其应用的范围越来越广，发生皮带纵向撕裂的事故也越来越频繁，主要原因大多数都是矿用皮带运输机的头尾轮发生故障造成的。 

目前，为了监测皮带运输机的运行状态，多采用现场PLC控制，通过现场PLC的显示屏显示，并采用CAN总线技术，转成RS232、RS485信号，实现与其他系统的数据交换，但其存在如下问题：第一，数据的采集类型比较单一，一部分设备主要采集矿用皮带运输机零部件的震动或者噪音指数，另一部分的设备则侧重于采集设备的环境温度，基于此种方式的数据采集，不能有效全面的展示矿用皮带运输机工作时多角度的情况，从而使得基于单维数据的诊断系统判断不够准确；第二，目前尚未有高效的基于多维数据的矿用皮带运输机故障诊断系统，多数系统都是通过阙值的判断来诊断矿用皮带运输机的故障，并对其采取相应的控制，此种判断方式，在噪音数据较大的情况下，假样性较高，通常会引起故障误判。 

  

发明内容

本发明的目的是为了提供解决现有矿用皮带运输机远程监控和故障诊断系统成本高、需专用网络、诊断精度低、实时性差以及故障解决方案欠缺等问题的用于矿用皮带运输机头尾轮在线检测智能保护装置。 

    本发明的技术方案是： 

一种用于矿用皮带运输机头尾轮在线检测智能保护装置，包括数据采集模块、智能保护模块、与数据采集模块和智能保护模块分别相连的数据传输模块以及异常报警系统，其特征在于：所述数据采集模块为多维数据采集模块，所述异常报警系统通过Ethernet网络或者Wifi信号与所述数据传输模块的输出端建立通信连接，

所述多维数据采集模块由分别用于测量矿用皮带运输机头尾轮的三维振动频率、周边温度以及头尾轮转速的震动传感器、温度传感器和霍尔传感器，以及与各传感器信号输出端电连接的内置处理器组成，所述内置处理器的输出端与数据传输模块电连接，

所述数据传输模块由云处理器、Ethernet接口、内置存储模块和Wifi通讯模块组成，所述内置存储模块中设有实现异步传输功能的microsd卡，

所述异常报警系统由用于远程管理多维数据采集模块和数据传输模块、远程设置多维数据采集模块的采样频率、采样数据类型、开关机状态、IP地址、传输网络类型和访问密码的远程服务管理模块，以及采用异常发现算法对多维数据采集模块采集到的正常多维数据采集建模并对未来数据进行分类、对异常数据发出报警信号的基于大数据的诊断分析模块组成，

所述智能保护装置由接收数据传输装置传送的基于异常报警系统停机保护的控制信号的输出控制电路、与输出控制电路相连接的电源电路、驱动控制电路和控制矿用皮带驱动电动机的继电保护电路组成。

上述的用于矿用皮带运输机头尾轮在线检测智能保护装置，所述基于大数据的诊断分析模块的异常发现算法具体为： 

1）、对多维数据采集模块采集到的多维原始时序信号进行特征提取，特征提取采用梅尔频率倒谱系数算法(Mel-frequency cepstral coefficients,(MFCCs))，将一组包含有离散的数据点的信号段在时间轴上利用频率特征表示；

2）、通过反复对矿用皮带运输机正常状态的时序信号的反复采样获得多组数据，各组数据分别采用梅尔频率倒谱系数算法进行特征提取形成特征样本空间；