带式输送机关键部件故障诊断预警系统

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摘要：为了提升矿井带式输送机的运行安全保障能力，针对带式输送机输送带、电动机、托辊等关键部件的常见问题，设计了一种故障诊断预警系统，并详细阐述了该系统的结构组成以及监测、诊断流程。现场应用后，取得的主要成果为：（1）通过弱磁检测方法可对输送带内部钢丝绳芯是否有损伤进行有效判定，从而为输送带维修、更换提供参考；（2）视觉检测方法可用于煤流检测，同时可实现对输送带上的异物、断裂进行精准判定；（3）托辊、滚筒以及电动机发生故障时发热是典型特征，通过红外检测方法可有效判定故障位置。设计的诊断预警系统可根据故障诊断结果发出预警信息，提醒附近作业人员及时处理，现场应用也取得显著效果。

关键词：带式输送机；输送带；故障诊断；监控预警

引言

带式输送机是矿井常用运输设备，其运行过程中滚筒、滚筒等位置与输送胶带摩擦难以避免会出现发热，在驱动张力作用下胶带内部的钢丝绳芯会出现撕裂、损伤等问题，输送机在使用过程中存在胶带断裂、输送胶带或者遗煤着火等问题［1－3］。为此，文中设计一种故障诊断系统用于对带式输送机关键零部件进行预警监测，从而提升输送机的运行可靠性。

1输送机结构及故障分析

1．1输送机结构

矿井由于井下运输距离长、载荷大，使用的输送机多为双驱动方式，输送机主要设备包括驱动装置、输送胶带、托辊等，结构如图1所示。输送机在长时间、重载荷运行时，各个零部件均可能发生损伤、故障问题，若不能及时排除不仅会影响设备后续使用，严重时会导致安全事故发生［4］。

1．2输送机零部件常见故障

1．2．1驱动装置故障驱动装置结构包括驱动滚筒、联轴器、电动机、减速器及对应的控制装置。输送机在高载荷、复杂工况及恶劣环境运行中，会给驱动装置带来较严重的损伤，其中减速器、耦合器及电动机均容易出现故障。减速器在长期高负荷运行时，容易出现齿轮点蚀、磨损、齿根断裂等问题；同时当减速器密封件损坏时会造成漏油事故，给井下带来一定的火灾威胁［4－6］。耦合器主要启动功率平衡并减小输送机启动时的动载荷影响，长时间使用时主要故障有耦合器漏油、轴承及齿轮异常噪声、耦合器异常发热。电动机故障主要为振动、过热、过速、过流以及振动等，当不能及时发现上述隐患时，很容易造成故障扩大，严重时导致电动机烧毁。

1．2．2输送带故障输送带是输送机及驱动装置的承载结构，打滑、断带、撕裂、跑偏以及着火等是输送带常发生的故障。具体故障为［7］：（1）输送机与转载机间高度过大、缓冲托辊失去弹性时，当大块物料从转载机上掉落时容易造成输送带上部覆盖层损坏，甚至里面带芯断裂，输送带出现窟窿。（2）输送带出现跑偏时会造成输送带与胶带摩擦，造成输送带由于拉毛开裂问题，当水从开裂位置渗入胶带内时容易腐蚀输送带外层。（3）输送带接头位置不平直造成输送带受力不均衡，容易造成由于输送带受力不均衡出现断裂问题。

1．2．3托辊故障托辊沿着输送机全线分布，数量众多，是输送机的重要组成部分，承担承托输送带、确保输送带有一定垂度作用。托辊运行正常时给输送带造成的阻力较小，但是当托辊出现故障时托辊两侧受力发生变化，会造成输送带跑偏、着火等问题。特别是输送带下的托辊由于接近巷道底板，容易被底板上的异物包裹，更容易出现故障。

2诊断预警系统设计设计的监测系统具体结构

如图2所示，该系统可实现对输送带损伤、关键零部件、煤流、异物及输送带撕裂以及人员安全等进行监测。

2．1输送带损伤监测系统

输送带损伤监测的主要内容是探测输送带内部以及接头位置的损伤，具体采用弱磁监测方式，监测系统具体结构如图3所示。具体的监测、识别过程为：（1）通过使用磁加载模块磁化输送带内部的钢丝绳芯；（2）采用损伤探测系统（监测模块）获取输送带内部损伤信号；（3）对损伤信号进行降噪处理、信号特征提取；（4）通过工业以太网将提取到的信号特征传输至监控上位机，从而实现对输送带损伤诊断、识别。

2．2输送带零部件故障监测系统

采用红外热成像、图像识别及诊断技术，对电动机、托辊等关键部件故障进行诊断、识别，具体监测系统结构如图4所示。具体过程为：（1）通过热成像仪获取电动机、滚筒、托辊等位置的红外图像；（2）预处理获取到的红外图像，并进行图像分割、提取图像特征及图像分列识别，从而获取到电动机、滚筒、托辊等位置的温度场红外图像；（3）依据获取到的红外图像温度特征，从数据库中获取诊断规则进行故障诊断、预警。在输送机沿线关键部位布置红外热像仪对零部件红外图像进行采集，获取到的红外图像中温度最高值为Tmax，当Tmax＞50℃时，表明该位置的设备可能存在故障，则需要对该位置的部件进行故障识别。依据识别的部件类型，从故障数据库中调取对应的故障诊断规则进行故障判定及等级划分，若判定设备运行正常，则继续采集、分析下一监测位置的红外图像；若判定存在故障则依据故障类型及等级采取对应的治理措施。当红外图像中Tmax＜50℃时，表明该位置部的件运行正常，系统则继续采集、分析下一监测点位置的红外图像。

2．3煤流监测

采用视觉检测法对输送带上的煤流进行监测（见图5），通过高清防爆相机实时获取煤流图像。根据获取到的图像特征数据，融合三维视觉手段、多帧统计分析方法，计算输送机正常运行时的煤流体积。结合煤流密度，得到单位时间内运输的煤炭量，最后依据输送带的运行速度，得到输送机累计运输的煤流量。

2．4输送带异物及撕裂监测系统

采用视觉检测技术对输送带是否出现撕裂、是否有锚杆等异物进行判定，具体识别流程如图6所示。采用傅里叶描述子提取输送带上的异物形状特征，采用BP神经网络对异物进行智能识别，从而实现对输送带上的非煤异物进行监测与报警，及时通知附近作业人员进行处理，避免由于异物造成输送带撕裂问题。输送带撕裂识别处理流程如图7所示，根据获取到的图像灰度差异提取输送带撕裂位置处的轮廓信息。具体的识别方法为：（1）首先对获取到的输送带图像进行增强处理；（2）使用Canny边缘识别算法识别出输送带撕裂边缘位置；（3）依据获取到的撕裂面积判定输送带是否出现撕裂故障，当有撕裂发生时发出报警信息。

3总结

（1）根据井下使用的带式输送机机构设计了一种输送机关键部件监控系统。该系统通过弱磁检测方法对输送带的钢丝绳芯是否出现损伤进行检测，采用红外热成像方法对电动机、滚筒、托辊是否出现故障进行判定，采用视觉检测方法监测输送煤流、输送带是否有异物及撕裂。（2）现场工程试验表明，设计的故障诊断预警系统可以对输送带损伤、电动机、托辊等故障进行监测、诊断及故障预警，从而有效避免输送机出现摩擦发热着火、输送带断裂等安全事故，可以在一定程度上提高输送机运行保全保障能力。

参考文献

［1］郭志．矿用带式输送机智能监测及故障预警系统研究［J］．机械工程与自动化，2020（3）：151－152，155．

［2］毛清华，毛金根，马宏伟，等．矿用带式输送机智能监测系统研究［J］．工矿自动化，2020，46（6）：48－52，58．

［3］高立斌．基于顺煤流节能的优化控制研究［J］．中国矿山工程，2019，48（4）：65－67．

［4］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．

［5］余涛．带式输送机运行安全预警的可视化系统设计［J］．机电信息，2016（12）：148－149．

［6］毛映霞．大型带式输送机全线监控与故障诊断策略的研究［D］．合肥：合肥工业大学，2015．

［7］王建勋．煤矿输送带传输故障实时监测技术［J］．工矿自动化，2015，41（1）：45－48．

作者：曹仲义 单位：山西焦煤汾西矿业贺西煤矿