[发明专利]一种基于芯片智能控制的皮带机智能保护预警系统有效

专利信息
申请号: 202310266430.7 申请日: 2023-03-20
公开(公告)号: CN116142723B 公开(公告)日: 2023-08-08
发明(设计)人: 沈之柱;蒋美义;薛阳;唐传付;陈向辉;王涛 申请(专利权)人: 淮南市万维机电有限公司
主分类号: B65G43/00 分类号: B65G43/00;B65G15/00;B65G43/08
代理公司: 六安众信知识产权代理事务所(普通合伙) 34123 代理人: 郑泽容
地址: 232000 安徽*** 国省代码: 安徽;34
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 芯片 智能 控制 皮带机 保护 预警系统
【权利要求书】:

1.一种基于芯片智能控制的皮带机智能保护预警系统,其特征在于:包括,

当皮带处于运动状态下时,对皮带的运动状态进行检测,建立第一状态数据集并形成第一安全系数Oas,对当前皮带安全状态形成判断;在皮带上承载有超过阈值重量的煤块时,对传送带上的煤块状态形成监测,建立第二状态数据集,并确定第二安全系数Tas,对当前皮带安全状态形成判断;在第一安全系数Oas及第二安全系数Tas均小于相应阈值时,关联获取综合安全系数Zas,基于若干个综合安全系数Zas拟合函数,将拟合的函数输出;

依据Zas拟合函数对综合安全系数Zas进行预测,依据形成的安全系数Zas预测值及相应的隐患时间点Yt,对皮带运行参数形成预测,获取参数预测值;依据皮带传送煤块时存在的常见故障及其应对方案,分别构建故障特征库及故障方案库,在发出预警后,确定皮带在隐患时间点Yt上可能存在故障,输出相应的应对方案;

当皮带处于运动状态下时,获取皮带的运动速度Pv,当运动速度Pv超过相应阈值,启动位于皮带上方机器视觉装置,对皮带及承载于其表面的煤块进行成像,依据获取的图像建立煤块成像库;

从煤块成像库中获取图像并进行识别,判断皮带上方的煤块横向的偏移量Py,及纵向的滑动量Hd;汇总运动速度Pv、偏移量Py及滑动量Hd,建立第一状态数据集;获取运动速度Pv、偏移量Py及滑动量Hd,无量纲化处理后,关联形成第一安全系数Oas;第一安全系数Oas获取方式符合如下公式:

其中,α及β为可变更常数参数,0.51≤α≤0.76,0.61≤β≤0.93,用户可以按照实际情况进行调整,C为常数修正系数;

在皮带上承载有煤块时,由重量检测单元获取皮带上的煤块承载量Czl,在承载量Czl大于阈值时,由温度检测单元检测滚筒和胶带的结合处的温度,确定为胶带温度,筛选出若干个胶带温度中的最高温度,依据最高温度的变化趋势,获取温度变化率Tb;

在最高温度与温度阈值的差值在预设范围内时,由烟雾检测装置判断滚筒和胶带的结合处是否在向外部散发烟雾,如果在,则获取产生烟雾的量,形成烟雾量Tw;

获取承载量Czl、温度变化率Tb及烟雾量Tw,建立第二状态数据集;获取承载量Czl、温度变化率Tb及烟雾量Tw,无量纲化处理后,关联形成第二安全系数Tas;

其中,第二安全系数Tas的形成方式如下:

其中,0≤γ≤1,0≤θ≤1,且1.25≤γ+θ≤1.85,γ、θ为权重,其具体值可由用户调整设置,或者由分析函数拟合生成;

获取第一安全系数Oas及第二安全系数Tas,在两者中至少一个超出阈值时,则向外部发出预警;在两者均未超出阈值时,关联获取综合安全系数Zas;

沿着时间轴以固定的时间间隔JT获若干组综合安全系数Zas,依据综合安全系数Zas的变化,进行函数拟合并在经过K-S验证之后,将拟合后的函数输出,记录为Zas拟合函数;综合安全系数Zas的形成方式如下:

其中,0≤k1≤1,0≤k2≤1,且k12+k22=1,k2、k1为权重,其具体值可由用户调整设置;

其中,Oasi为第一安全系数Oas的预期中间值,Tasi为第二安全系数Tas的预期中间值,n为获取第一安全系数Oas及第二安全系数Tas的次数。

2.根据权利要求1所述的一种基于芯片智能控制的皮带机智能保护预警系统,其特征在于:获取Zas拟合函数对综合安全系数Zas的变化形成预测,并以固定的时间间隔JT输出至少三个安全系数Zas预测值;在后续的三个安全系数Zas预测值中至少存在两个超过警戒阈值时,向外部发出预警。

3.根据权利要求2所述的一种基于芯片智能控制的皮带机智能保护预警系统,其特征在于:将其中可能产生安全隐患的时间点输出,确定为隐患时间点Yt,在隐患时间点Yt时,依据线性回归模型,对第一状态数据集及第二状态数据集中的参数形成预测,获取参数预测值。

4.根据权利要求3所述的一种基于芯片智能控制的皮带机智能保护预警系统,其特征在于:依据皮带运输的常见故障及其故障特征,构建故障特征库,其中,故障特征库中至少包含第一状态数据集及第二状态数据集中的参数,依据故障特征,收集相应的故障解决方案,汇总后建立故障方案库;获取在隐患时间点Yt上的参数预测值,在参数预测值上超过相应阈值时,将其确定为故障特征,故障特征在故障特征库中出现时,从故障方案库中匹配相应的应对方案。

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