[发明专利]一种基于刮板机变频器及AI算法的断链判断方法

说明书

本发明提供一种基于刮板机变频器及AI算法的断链判断方法，包括下列步骤：S1：变频器与刮板输送机的驱动电机相连接，通过变频器获取驱动电机运行过程中的输出扭矩T_q、电机电流I_m、电机转速V_m；S2：变频器将输出扭矩T_q、电机电流I_m、电机转速V_m传递给智能判断模块A，智能判断模块A通过内置的预设字典D及对应的特征值矩阵X，完成对断链故障特征值的提取，给出故障判断信号反馈给变频器；S3：变频器根据得到的信号反馈判断是否及时停机，并向上位机反馈断链信息。本发明可以在不增加额外传感系统的前提下，借助变频器自身原有传感器实现对刮板机断链的检测，并能以最快速度停止刮板机的运行，从而减轻刮板机断链后的维护工作量。

技术领域

本发明涉及一种刮板机断链的处理方法，尤其是涉及一种基于刮板机变频器及AI算法的断链判断方法。

背景技术

刮板机是煤矿采掘工作面使用的运输机械。主要用于采煤工作面和采区顺槽运输，也可在煤巷、半煤岩巷道掘进工作面使用。煤矿用刮板机采用钢槽，敞口式，便于采煤机采下的煤落到刮板输送机上，钢槽内采用中双链式结构，牵引耐磨钢板，是煤矿机械化采煤的重要设备。由于刮板机承载重，负载变化大，经常会导致链接链条的断裂。当链条断裂后，如果不能及时检测到链条断裂，链条会继续被牵引机械拉动，造成断链处距离增大。由于煤矿用刮板机链条重量、尺寸较大，断链后如果链条断口距离远，恢复非常困难。因此需要在最短时间内检测到链条的断裂并停止链条的移动。

现有技术的缺陷和不足：

1.现在常用刮板断链检测是通过安装各种传感器来检测链条的状态，当出现断链时则通过传感器发出反馈信号，来停止刮板机的运行。这种方式需要引入额外的传感器，且由于煤矿刮板机运行条件恶劣，传感器容易受损，反而造成刮板机的非正常停机，或是不能正确的反馈断链故障。额外增加的传感系统，增加了刮板机系统的成本，增加了维护工作量；

2.例如有些断链保护采用光脉冲/红外编码传感器来检测，除了传感器本身容易受环境干扰之外，还对刮板机运行状态有一定要求，从而限制了其应用；

3.有些检测方式采用机械结构进行断链检测。由于刮板机上运输煤块不规则，且煤量变化大，造成机械结构经常受损或是不能正确工作，实际效果并不好。

发明内容

本发明提供了一种基于刮板机变频器及AI算法的断链判断方法，用于解决不需要额外添加传感器即可准确检测刮板机断链故障的问题，其技术方案如下所述：

一种基于刮板机变频器及AI算法的断链判断方法，包括下列步骤：

S1：变频器与刮板输送机的驱动电机相连接，通过变频器获取驱动电机运行过程中的输出扭矩T_q、电机电流I_m、电机转速V_m；电机转速V_m受电机的输出扭矩T_q控制，电机输出扭矩T_q与电机电流I_m幅值有正比关系；

S2：变频器将输出扭矩T_q、电机电流I_m、电机转速V_m传递给智能判断模块A，智能判断模块A通过内置的预设字典D及对应的特征值矩阵X，完成对断链故障特征值的提取，给出故障判断信号反馈给变频器；

S3：变频器根据得到的信号反馈判断是否及时停机，并向上位机反馈断链信息。

进一步的，步骤S2中，所述智能判断模块A位于外部的计算机中，或位于变频器控制器内。

进一步的，步骤S2中，所述预设字典D是反应故障模式的信号集，通过字典学习获得，字典学习是一种稀疏表示学习方法，是一个信号可以由一组原子信号的稀疏线性组合表示，这一组原子信号是个过完备字典，该字典中的元素是有代表性的信号模式。