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带式输送机滚筒故障检测系统煤矿的设计及应用

2023-09-05 132 上传者：管理员

摘要：对矿井机械部件和设备进行频繁、准确的检查是必不可少的，由于故障会造成计划外的停机现象，面临大量的经济损失，严重的还会威胁到工人的生命。基于此，对目前的带式输送机滚筒检测技术进行了分析，并给出了一种利用热像仪测量滚筒故障的新方法。工程试验的初步结果显示，采用信号处理技术可以对滚筒的故障进行自动判别。同时，设计并开发了一套后端监控平台，其能够与矿山企业进行实时和云端的联网。

关键词：
工程试验
带式输送机
故障
检测系统
滚筒
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带式输送机滚筒是用来输送煤料的一种结构。虽然带式运输机滚筒的结构很简单，但由于胶带的广泛分布，使得它的故障检测工作更加困难。此外，检验是否有效，完全依赖于检验者的能力。考虑到井下作业环境的复杂性使检验结果更加不精确，有可能造成潜在的皮带运输滚筒的故障、生产损失和基础结构的损坏。本文详细介绍了检测系统的传感器配置、后端组件的实施及现场验证。采用热成像摄像机和离线信号处理技术，使其检测程序有了很大的改善，在精度、机动性上都有显著的提高[1]。

1、滚筒工程故障问题

皮带运输系统在各种工业领域得到了广泛的应用，特别是煤炭开采。煤矿的输送工作通常位于煤矿生产流程的最后一端，利用带式输送机将大量的煤炭材料输送到各个区域，包括输送点、储存场、装煤机等。对带式输送机各部分进行定期检修，保证该设备关键部件的安全可靠运转，是十分必要的。但是，由于大部分零件分散在运输系统中的各个部分，很难对其进行监控和检测。在这些零件中，最为关键的就是带式输送机的滚筒，它起到了支撑和运输煤料的作用。且滚筒的数量是随着输送带长度的延长而逐渐增加的[2]。若检测工作做得不到位，那么就无法发现滚筒潜在的故障缺陷，其造成的后果也是无法预料的。带式输送机在最后更换滚筒本体前不会受损，但是也有可能由于温度过高，导致胶带起火。在井下复杂的环境条件下，火势会波及煤矿井下的其他设施，会给煤矿企业带来巨大的经济损失。

2、带式输送机滚筒故障检测方案的设计

2.1滚筒结构与故障检测

滚筒结构是一种传动机构，它包括两个支座，分别装在一个由一个圆筒表面包着的静止轴上，具体结构如图1所示。尽管有些故障会影响滚筒的外壳，但是大部分故障都是与轴承相关的。

图1带式输送机滚筒结构示意图

作为一种典型的转动机构，滚筒机构能够根据下列三种信号对轴承状况进行评价：

1）声响。根据设备的材质和内部特征，轴承具有特殊的声发射方式。虽然很难将所关注的频率分开并加以处理，但增大振动滚筒本体的声发射特性能够显示出早期的轴承故障，并突出这种声音信号的预警特性。

2）导热。滚筒本体转动时，各零件间的摩擦力相继产生。轴承的失效会使摩擦增大，使温度上升。可以采用不同的临界温度来评价失效的程度，相较于正常滚筒，滚筒温度一旦升高5℃以上，就预示着会产生早期的轴承故障。

3）振动频率。自然振动频率的改变是轴承失效的有力依据。与声信号类似，振动信号的故障诊断要求对频率进行分离和处理，这一技术不能很好地实现，但可以采用多种方法结合的方式，或按振动来划分缺陷。

2.2红外图像与巡检机器人的检测方案

传统的检测方案是采用一种特殊的传感结构来实现连续监控的。机器人在输送系统的框架中运动，同时对红外热图像进行捕捉，以此来评价滚筒的温度。其最大的缺陷是对皮带运输系统进行强制调整，因而该检测方案一般不实用。另外一种检测方法是采用可拆卸的独立传感器，通过各种运输工具进行搬运而实现连续监控的，例如巡检机器人、电缆、铁路无人机，甚至专业技术人员。由于单一的传感器结构可以被用来监控多条传送带，因此该设计提高了灵活性，并且可以减少成本。这种检测方案明显的缺陷是需要进行大量的监测，其他的缺陷则涉及机械的热传感性能。职业检查员的动作相对较慢，速度是1.4 m/s。巡检机器人在攀登梯子和进入未经铺设的道路时会遇到一些困难，但可以通过这些障碍，以此增加检测的整体效率，如图2所示为其主要的结构示意图。

图2巡检机器人总体系统组成

2.3检测功能的实现

从“2.2”方案可以看出，在目前的生产运输工作中，由于国内一般的煤矿井下，都有着20 000多个滚筒需要进行测试，所以采用内置的传感器是不可取的。另外，采用固定传感器是不现实的，在20 km以上的工作面上是无法采用固定传感器的。而本文提出的这种自由度较高的带式输送机滚筒检测系统可以很好地适用于井下的矿井生产中，但最大的困难在于数据校正的工作如何实现。移动传感器的构造也有自己的缺点，但是可以将其看作是从手工检测向内嵌或静止传感器在线监控的转变。该机器人的主要优势在于无地形干扰；能够高速运动，从而缩短检测时间；适用于露天区域，例如煤炭的装载区。所以，在带式输送机滚筒的故障诊断中，应首先选用巡检机器人。

3、系统传感平台的设计

3.1数据采集过程

对于数据采集过程，采用DJIZenmuse XT热像仪，这种设备的最大连续记录时间为18 min，在不受干扰的环境中，其飞行距离能达到5 km，在10 m/s的风速下，其工作速度可达21.9 m/s。在理想条件下，当速度为9 m/s时，巡检机器人可以在5 min内对两边的胶带进行检查；而当检查者以1.4 m/s的速度行走并用2 s来检查每一个圆筒时，则要花5.6 h。DJIZenmuse XT热像仪拥有640 512 pi的分辨率、焦距19 mm的透镜和9 Hz的帧率，可以在9 m/s的速率下拍摄至少1帧的行走画面[3]。另外，其质量为270 g，装有非致冷VOx微测辐射计，其频谱范围可达7.5～13.5 m，属于长波红外（LWIR），适用于20～650℃的测量。根据输送带的构造来布置巡检机器人，主要布置形式见图3。

图3巡检机器人主要布置形式

3.2后端平台的软件设计

一旦发现了故障，平台就会向后端平台汇报，有关故障的相关信息对于组织内的多个系统来说都是极其重要的。考虑到CMMS的重要性，所以将其作为后端系统，需要对其提供精确的数据。全世界应用的CMMS就是PM系统，这套系统主要负责对日常的维修工作进行管理，其中包括对故障的预防和改正。该维修模块充分整合了ERP中的其他模块，这一整合过程可以使故障检测过程变得简单，但是也要求有足够的数据。现行的方法基于敏感性检验，其可靠性存在两个缺陷，其中一个是检测本身的质量水平，因为检测的结果是通过检查员手动输入的，而不是经由特定仪器直接导入；另外产品型号不匹配、故障信息不全、滚筒位置不对中等是普遍的问题。通过对后端系统的可视化设计，使被测对象可以实时地显示出红外图像，从而使操作人员可以根据红外图像来判断滚筒的具体工作状态。

4、滚筒运行状态检测系统试验测试与分析

考虑到试验条件和试验的安全性，所以在试验过程中将带式输送机设置为空载状态，同时输送机皮带是以3 m/s的速度运转，在输送机上分别装有卡阻故障滚筒和正常滚筒，利用双光谱相机对滚筒进行红外热成像图像的采集，然后利用Python-Open CV图像处理模块对10个试验结果进行了处理，其结果如表1所示。

表1 10个试验结果的处理

通过表1中10次试验可以看出，利用红外热像仪采集带式输送机滚筒的工作影像，并结合文中所述的卡阻故障滚筒检测和校准方法，成功地对图像中的卡阻失效滚筒进行了检测和校准，无须对普通滚筒进行标定，在当前的实验室试验阶段，其准确度达到了100%。

5、结语

利用红外摄像机对带式输送机滚筒进行故障状态的自动检测，是解决和检验煤矿关键设备的一项新技术。这种方法对存在潜在故障缺陷的滚筒进行识别检测也具有一定的可行性，特别是在井下漆黑环境中尤为适用。本文的研究结果表明，可视化和热成像化技术在煤矿井下设备的故障诊断中具有很大的应用价值。

参考文献:

[1]郝洪涛,倪凡凡, J文捷基于声音信号的托辊故障诊断方法[J]噪声与振动控制, 2019,39(3):187-192.

[2]丁秀荣,薛正福,王芝兰.矿用带式输送机滚筒故障检测系统应用研究[J].能源与环保, 2022,44(4):205-210.

[3]马宏伟,杨文娟,张旭辉基于红外热像的带式输送机监测与预警系统[J].激光与红外, 2017,47(4):448-452.

文章来源:齐滨.煤矿带式输送机滚筒故障检测系统的设计及应用[J].机械管理开发,2023,38(08):170-172.