煤矿钢丝绳芯带式输送机智能监控系统及监控方法

摘要

本发明公开了一种煤矿钢丝绳芯带式输送机智能监控系统及监控方法，其监控平台包括变频控制系统、对钢丝绳芯输送带运行状态进行监控的运行监控系统和对钢丝绳芯输送带内是否存在缺陷及所存在缺陷的类别与位置进行监测的电磁在线监测系统；其监控方法包括步骤：一、输送机启动及电磁加载；二、输送带上各接头位置定位；三、信号实时采集及同步分类：钢丝绳芯输送带连续转动过程中，通过电磁在线监测系统对钢丝绳芯输送带内是否存在缺陷及所存在缺陷的类别与位置进行确定，同时通过运行监控系统对钢丝绳芯输送带的运行状态进行监控。本发明设计合理、使用操作简便、实现方便且使用效果好、实用价值高，集变频控制、运行监控和电磁在线监测于一体。

主权项

一种煤矿钢丝绳芯带式输送机智能监控方法，该智能监控方法采用的智能监控系统包括对被监控钢丝绳芯带式输送机进行驱动控制的变频控制系统(2)、对被监控钢丝绳芯带式输送机上所安装钢丝绳芯输送带(1‑1)的运行状态进行监控的运行监控系统(3)和对钢丝绳芯输送带(1‑1)内是否存在缺陷及所存在缺陷的类别与位置进行实时监测的电磁在线监测系统(4)；所述被监控钢丝绳芯带式输送机包括机架、主滚筒和副滚筒以及对主滚筒进行驱动的驱动电机(1‑2)，所述钢丝绳芯输送带(1‑1)安装在所述主滚筒和所述副滚筒之间，所述主滚筒同轴安装在传动轴上且所述传动轴与驱动电机(1‑2)之间通过传动机构进行传动连接；所述驱动电机(1‑2)由变频控制系统(2)进行控制且其与变频控制系统(2)相接；所述运行监控系统(3)包括对钢丝绳芯输送带(1‑1)的运行状态进行实时检测的运行状态检测装置(3‑1)、对运行状态检测装置(3‑1)所检测信息进行采集的数据采集模块(3‑2)和与数据采集模块(3‑2)相接的主控机(3‑3)，所述运行状态检测装置(3‑1)与数据采集模块(3‑2)相接；所述电磁在线监测系统(4)包括对钢丝绳芯输送带(1‑1)进行电磁加载的电磁加载装置、电磁加载后对钢丝绳芯输送带(1‑1)内的剩磁进行实时检测的电磁检测装置(4‑4)和对所述电磁检测装置(4‑4)所检测信号进行分析处理并自动输出钢丝绳芯输送带(1‑1)内是否存在缺陷及所存在缺陷的类别与位置的数据处理器(4‑1)，所述电磁检测装置(4‑4)与信号调理电路(4‑2)相接，所述信号调理电路(4‑2)与A/D转换电路(4‑3)相接，所述A/D转换电路(4‑3)与数据处理器(4‑1)相接，其特征在于，该智能监控方法包括以下步骤：步骤一、输送机启动及电磁加载：通过变频控制系统(2)控制驱动电机(1‑2)启动，并通过驱动电机(1‑2)带动钢丝绳芯输送带(1‑1)连续转动，且驱动电机(1‑2)启动之前先通过变频控制系统(2)对驱动电机(1‑2)的驱动状态进行相应控制；同时，采用所述电磁加载装置对钢丝绳芯输送带(1‑1)进行电磁加载；步骤二、输送带上各接头位置定位：步骤一中所述驱动电机(1‑2)启动并带动钢丝绳芯输送带(1‑1)转动一周过程中，通过行程检测单元对钢丝绳芯输送带(1‑1)的行程进行检测，并将所检测的行程信息同步传送至数据处理器(4‑1)；与此同时，通过所述电磁检测装置(4‑4)对钢丝绳芯输送带(1‑1)内各位置处的剩磁进行实时检测，并将所检测信号同步输入至数据处理器(4‑1)；并且，所述驱动电机(1‑2)带动钢丝绳芯输送带(1‑1)转动一周过程中，所述数据处理器(4‑1)调用接头位置定位模块对钢丝绳芯输送带(1‑1)上L个接头所处位置分别进行确定，且其确定过程如下：步骤201、接头信号识别及接头位置确定：所述数据处理器(4‑1)将所述电磁检测装置(4‑4)所检测到的钢丝绳芯输送带(1‑1)内各位置处的剩磁信息均送至预先建立的多分类模型中进行分类识别，并由先至后自动输出所述钢丝绳芯输送带(1‑1)上L个接头所处位置的剩磁信息，L个接头所处位置按照钢丝绳芯输送带(1‑1)的转动方向由前至后进行布设；同时，所述数据处理器(4‑1)结合行程检测单元所检测的行程信息，对L个接头所处位置的行程信息进行确定；其中L个接头所处位置的剩磁信息均为接头信号；步骤202、接头间距计算：所述数据处理器(4‑1)根据所确定的L个接头所处位置的行程信息，计算得出钢丝绳芯输送带(1‑1)上相邻两个接头之间的间距Δs_r，其中r＝1、2…L；步骤203、接头特征间距确定：所述数据处理器(4‑1)根据公式Δs^’_r＝min(|Δs_r‑Δs_r‑1|，|Δs_r‑Δs_r+1|)，计算得出每一个间距Δs_r与其左右相邻两个间距Δs_r‑1和Δs_r+1之间的差值最小值Δs^’_r，其中Δs₀＝Δs_L+1＝0，r＝1、2…L；之后，所述数据处理器(4‑1)自步骤203中计算得出的L个Δs^’_r中找出最大值Δs^’_B，则此时与Δs^’_B相对应的Δs_B便为接头特征间距；步骤204、接头编号确定：所述数据处理器(4‑1)根据步骤201中所确定的L个接头所处位置的行程信息，并按照钢丝绳芯输送带(1‑1)的转动方向，将间距为Δs_B的前后相邻两个接头中位于后侧的接头记作1#接头，并将位于所述1#接头后侧的L‑1个接头由前至后分别记作2#接头、3#接头…L#接头，同时将重新编号后的1#接头、2#接头、3#接头…L#接头位置的行程信息进行同步记录；步骤205、人为根据输送带制造厂家提供的钢丝绳芯输送带(1‑1)的硫化接头分布位置图，确定步骤204中重新编号后的1#接头、2#接头、3#接头…L#接头与所述硫化接头分布位置图中L个接头所处位置之间的一一对应关系；步骤201中所述多分类模型为能对钢丝绳芯输送带(1‑1)的接头信号和N‑1个不同缺陷信号进行分类的分类模型，且步骤二中进行输送带上各接头位置定位之前，先建立所述多分类模型，且其建立过程如下：2011、接头信号与缺陷信号采集：采用所述电磁检测装置(4‑4)对钢丝绳芯输送带(1‑1)上接头位置处的剩磁进行检测，并将所检测信号同步传送至数据处理器(4‑1)，相应获得一组接头状态检测信息；同时，采用所述电磁检测装置(4‑4)对多种不同缺陷状态时钢丝绳芯输送带(1‑1)内的剩磁分别进行检测，并将所检测信号同步传送至数据处理器(4‑1)，相应获得与N‑1种不同缺陷状态相对应的N‑1组缺陷状态检测信息；所述接头状态检测信息和N‑1组所述缺陷状态检测信息中均包括所述电磁检测装置(4‑4)在不同采样时段检测到的多个检测信号，其中N为正整数且N≥3；多个所述检测信号均为所述电磁检测装置(4‑4)在一个采样时段内所检测到的一个采样序列，且该采样序列中包括所述电磁检测装置(4‑4)在多个采样时刻所检测的多个采样值；步骤2012、特征提取：待数据处理器(4‑1)接收到所述电磁检测装置(4‑4)所传送的检测信号时，自各检测信号中分别提取出能代表并区别该检测信号的一组特征参数，且该组特征参数包括M个特征量，并对M个所述特征量进行编号，M个所述特征量组成一个特征向量，其中M≥2；步骤2013、训练样本获取：分别在经特征提取后的所述接头状态检测信息和N‑1组所述缺陷状态检测信息中，随机抽取m个检测信号组成训练样本集；所述训练样本集中相应包括l个训练样本，其中m≥2，l＝m×N；l个所述训练样本分属于N个样本类，N个所述样本类中包括一个接头信号样本类，且N‑1个缺陷信号样本类；其中，所述接头信号样本类中包括钢丝绳芯输送带(1‑1)上接头位置的m个训练样本，每一个所述缺陷信号样本类中均包括钢丝绳芯输送带(1‑1)工作于同一个缺陷状态时的m个训练样本，N‑1个所述缺陷信号样本类分别为与钢丝绳芯输送带(1‑1)的N‑1种不同缺陷状态相对应的样本类1、样本类2…样本类N‑1；N个所述样本类中的每一个训练样本均记作X_Qs，其中Q为样本类的类别标号且Q＝1、2…N，s为各样本类中所包括m个训练样本的样本序号且s＝1、2…m；X_Qs为样本类k中第s个训练样本的特征向量，X_Qs∈R^d，其中d为X_Qs的向量维数且d＝M；步骤2014、分类优先级别确定，其确定过程如下：步骤20141、样本类的类中心计算：采用数据处理器(4‑1)对N个所述样本类中任一个样本类q的类中心进行计算；且对样本类q的类中心进行计算时，根据公式计算得出样本类q中所有训练样本的各特征量均值；式中q＝1、2…N，p＝1、2…d，X_qs(p)为样本类q中第s个训练样本的第p个特征量，为样本类q中所有训练样本的第p个特征量均值；步骤20142、类间距离计算：采用数据处理器(4‑1)且根据公式对步骤501中所述任一个样本类q与N个所述样本类中任一个样本类h之间的间距分别进行计算，其中为样本类q中所有训练样本的第p个特征量均值，为样本类h中所有训练样本的第p个特征量均值，且h＝1、2…N；步骤20143、类间距之和计算：采用数据处理器(4‑1)且根据公式对步骤20141中所述任一个样本类k的类间距之和；步骤20144、多次重复步骤20141至步骤20143，直至计算得出N个所述样本类中所有样本类的类间距之和；步骤20145、按照步骤20144中计算得出的所有样本类的类间距之和由大到小的顺序，采用数据处理器(4‑1)确定出N个所述样本类的分类优先级别Y，其中Y＝1、2…N；其中，类间距之和最大的样本类的分类优先级别最高且其分类级别为1，类间距之和最大的样本类的分类优先级别最低且其分类级别为N；步骤2015、多分类模型建立：所建立的多分类模型包括N‑1个二分类模型，且N‑1个所述二分类模型均为支持向量机模型；N‑1个所述二分类模型按照步骤20145中所确定的分类优先级别，将N个所述样本类自所述训练样本集中由先至后逐类分出来，N‑1个所述二分类模型的建立方法均相同且均采用数据处理器(4‑1)进行建立；对于N‑1个所述二分类模型中的任一个二分类模型z来说，其建立过程如下：步骤20151、核函数选取：选用径向基函数作为二分类模型z的核函数；步骤20152、分类函数确定：待惩罚参数C与步骤20151中所选用径向基函数的核参数γ确定后，获得二分类模型z的分类函数，完成二分类模型z的建立过程；其中，0＜C≤1000，0＜γ≤1000；所建立的二分类模型z为待分类优先级别高于z的所有样本类自所述训练样本集中分出来后，将分类优先级别为z的样本类自所述训练样本集中剩余的N‑z+1个样本类中分出来的二分类模型，其中z＝1、2…N‑1；步骤20153、二分类模型分类优先级别设定：根据步骤20152中所述二分类模型z自所述训练样本集中剩余的N‑z+1个样本类中分出来的样本类的分类优先级别z，对二分类模型z的分类优先级别R进行设定，且R＝z；步骤20154、多次重复步骤20151至步骤20153，直至获得N‑1个所述二分类模型的分类函数，便完成N‑1个所述二分类模型的建立过程，获得建立完成的多分类模型；所建立的多分类模型为将所述训练样本集中的多个样本类逐一分出来的多分类模型；步骤2016、多分类模型训练：将步骤2013中所述训练样本集中的l个训练样本输入到步骤2015中所建立的多分类模型进行训练；步骤三、信号实时采集及同步分类：所述驱动电机(1‑2)带动钢丝绳芯输送带(1‑1)连续转动过程中，通过所述行程检测单元对钢丝绳芯输送带(1‑1)的行程进行检测，并将所检测的行程信息同步传送至数据处理器(4‑1)；与此同时，通过所述电磁检测装置(4‑4)对钢丝绳芯输送带(1‑1)内各位置处的剩磁进行实时检测，并将所检测信号同步输入至数据处理器(4‑1)；并且，所述数据处理器(4‑1)将所述电磁检测装置(4‑4)所检测到的钢丝绳芯输送带(1‑1)内各位置处的剩磁信息，均同步送至步骤201中所述多分类模型中进行分类识别；当钢丝绳芯输送带(1‑1)上出现缺陷时，则所述数据处理器(4‑1)通过所述多分类模型能自动输出当前状态下钢丝绳芯输送带(1‑1)所出现的缺陷类别；与此同时，所述钢丝绳芯输送带(1‑1)调用缺陷定位模块对当前状态下所出现缺陷的位置进行定位，且其定位过程如下：步骤301、缺陷位置行程信息确定：所述数据处理器(4‑1)结合所述行程检测单元所检测的行程信息，确定出当前状态下所出现缺陷位置的行程信息；步骤302、缺陷位置前后接头编号确定：所述数据处理器(4‑1)根据步骤301中所确定的当前状态下所出现缺陷位置的行程信息，并结合钢丝绳芯输送带(1‑1)的总长度和步骤204中所记录的1#接头、2#接头、3#接头…L#接头位置的行程信息，自动判断出当前状态下所出现缺陷位置前后两侧的接头编号；并且，所述驱动电机(1‑2)带动钢丝绳芯输送带(1‑1)连续转动过程中，通过运行监控系统(3)对钢丝绳芯输送带(1‑1)的运行状态进行监控。