一种基于数据库的带式输送机智能故障监测及响应系统的制作方法

1.本发明涉及高端输送装备领域，具体涉及一种基于数据库的带式输送机智能故障监测及响应系统，适用于多工况矿用带式输送机的故障检测及响应。


背景技术：

2.带式输送机常作为高端输送装备应用于诸多领域当中，且相较于其他的输送设备，具有运载量大、输送距离长、可靠性强和适用场景多等显著优势，尤其在矿产产业，其应用更是贯穿于采掘、生产、转运、深加工全过程，发挥出巨大实际应用价值。
3.当前，带式输送机通常工作于复杂恶劣环境，经常需要长时间不间断在重载状态下运行，这样的工况就大大加大其故障率，关键的传动零件轴承、齿轮等导致托辊失效会迫使整个生产工作立马陷入停滞，甚至损坏被输送的物料导致输送带着火，生产工作受到严重影响，生产单位承担维修以及误工带来的双重经济损失，这种系统性的损失影响是巨大的。同时也暴露出传统的输送设备缺少托辊系统性故障的快速可靠性预测和故障后的快速应急处置，因此对带式输送机运行状况的实时监测分析、故障类型精准诊断预判和系统规划运维意义重大，对于我国的高端输送设备走向数字化，实现生产的高效、智能、安全、绿色举足轻重。


技术实现要素：

4.针对现有带式输送机运行时可靠性低和反馈慢的问题，本发明的目的在于提供一种基于数据库的带式输送机智能故障监测及响应系统，其利用大数据技术与故障诊断系统相结合，设计出整套带式输送机故障诊断及反馈方案，实现潜在故障的快速可靠性诊断和措施的及时提出；为了达到上述目的，本发明提供的一种基于数据库的带式输送机智能故障监测及响应系统，包括设备状态信息提取系统、信息分析诊断系统、实时监测显示系统、诊断结果反馈系统和存储学习系统；所述设备状态信息提取系统和信息分析诊断系统进行数据交互，完成带式输送机状态的信息的采集，并传输至信息分析诊断系统完成带式输送机潜在故障及故障的诊断；所述的信息分析诊断系统与实时监测显示系统和诊断结果反馈系统进行数据交互，将设备的诊断结果传输给实时监测显示系统和诊断结果反馈系统，完成当前带式输送机各设备诊断结果的实时展示以及设备采取自行处置措施的展示；所述诊断结果反馈系统与存储学习系统进行数据交互，将处置结果传输给存储学习系统，完成故障处置全过程信息的存储与深度分析。
5.进一步地，所述设备状态信息提取系统包括噪音传感器、温度传感器和信息处理器，所述噪音传感器置于带式输送机上方，温度传感器置于托辊轴上，并与信息处理器的数据交互，将采集的带式输送机关键位置实时的噪音和温度信息传输给信息处理器；所述信息处理器将采集的信息数据传输给提取信息分析诊断系统。
6.进一步地，所述设备状态信息提取系统通过厂区有线通信网络将采集的数据传输
至信息分析诊断系统。
7.进一步地，所述信息分析诊断系统包括预处理模块、大数据特征匹配模块和智能故障诊断分析模块；所述的传感器信号可通过预处理模块完成初采信号的处理，快速去除正常信号数据，只将带有异常信息的信号做降噪处理，再对处理过的信号通过大数据特征匹配模块对其精细特征匹配，最终通过智能故障诊断分析模块进行噪音和温度信号判定结果双验证，完成故障位置、类型和等级的诊断。
8.进一步地，所述信息分析诊断系统将诊断结果通过厂区有线通信网络传输给实时监测显示系统和诊断结果反馈系统。
9.进一步地，所述实时监测显示系统包括显示模块、数据查询模块；所述显示模块将带式输送机所有部位故障诊断分析结果可视化显示，同时还会将诊断结果反馈系统处置信息和大数据库系统发出的运维信息显示；所述数据查询模块能够即时调取带式输送机任意部位以往故障的详细信息，显示其历史故障原因。
10.进一步地，所述诊断结果反馈系统包括应急分析模块、报警处置模块和潜在故障预警反馈模块；所述报警单元在将接收到的故障诊断结果经应急分析模块智能分析后，将相应处置措施命令传输给报警处置模块或潜在故障预警反馈模块；若接收到较大程度故障，报警处置模块会按照命令采取相应处置措施，并将处置信息传输至实时监测显示系统和大数据库系统。若接收到潜在故障，潜在故障预警反馈模块根据应急分析模块命令执行相应处置动作，同时将处置完整信息传输至实时监测显示系统和大数据库系统。
11.进一步地，所述大数据库系统包括数据存储模块、数据分析学习模块和运维提示模块；所述存储模块将每次故障发生的完整信息进行存储；所述数据分析学习模块将历史数据做出深度分析以便调取使用，同时加快故障特征识别的速度，加快故障诊断速度；所述运维提示模块通过故障信息、设备维护信息和数据分析学习信息来制定适合本设备的整套设备运维建议。
12.总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，本技术的有益效果：本发明利用大数据和快速智能诊断技术组建数据采集到故障处置及后期科学运维系统，系统基于大数据库快速筛查异常信号，减少处理大批信号的时间，同时故障的判定运用双模验证，提升判断的可靠度，最终的运维利用深度学习充分考虑各个因素提出适合本设备的科学运维建议，确保带式输送机以最佳的状态运行。这将输送系统的劳动密集型检查减少到最低限度。通过早期检测托辊轴承损坏，防止了系统意外停机，避免了因个别故障引起对整个系统的损坏，从而提高设备可靠性、降低运维成本，提高生产效率。对于没有冗余的关键输送系统时，它特别有意义。
附图说明
13.以下结合附图和具体实施方式来进一步说明本发明。
14.图1为一种基于数据库的带式输送机智能故障监测及响应系统的总体构架图；图2为设备状态信息提取系统总体构架图；图3为设备状态信息提取系统硬件安置图；图4为实时监测显示系统总体构架图；
图5为诊断结果反馈系统总体构架图；图6为大数据库系统总体构架图。
15.下面为附图中的部件标注说明：100 .设备状态信息提取系统；200 .信息分析诊断系统；300 .实时监测显示系统；400，诊断结果反馈系统；500.大数据库系统；110 .带式输送机；120 .信号处理器；210 .预处理模块；220 .大数据特征匹配模块；230.智能故障诊断分析模块；310.显示模块；320.数据查询模块；410.应急分析模块；420.报警处置模块；430.潜在故障预警反馈模块；510.数据存储模块；520.数据分析学习模块；530.和运维提示模块；121 .快速筛查单元；122 .信号调解单元；311.设备运行状态显示单元；312.设备故障处置显示单元；313.运维信息显示单元。
具体实施方式
16.为了使本发明实现的途径更加清晰且易于理解，下面结合具体图示，进一步阐述本发明。
17.本方案提供的一种基于数据库的带式输送机智能故障监测及响应系统解决带式输送机数据采集困难、诊断和响应低效问题；利用大数据和智能诊断技术组建数据采集到故障处置及后期科学运维系统，形成带式输送机故障快速可靠性诊断与科学运维的智能化系统解决方案，确保带式输送机以最佳的状态运行，保证了输送系统的效能，实现高效稳定的生产。
18.参见图1，基于数据库的带式输送机托辊智能故障检测及快速响应系统包括设备状态信息提取系统100，信息分析诊断系统200，实时监测显示系统300，诊断结果反馈系统400，存储学习系统500；利用设备状态信息提取系统100实现对带式输送机110的设备状态信息的采集，并将采集信息传输至信息分析诊断系统200，通过信息分析诊断系统200的数据排除和大数据模型匹配分析出诊断结果，并将诊断结果传输至实时监测显示系统300和诊断结果反馈系统400，通过实时监测显示系统300将设备的实时状态信息可视化表现出来，通过诊断结果反馈系统400将采取的故障应对措施命令执行并将整个故障信息传输给存储学习系统500，同时通过实时监测显示系统300将采取的措施展现；通过存储学习系统500存储故障信息并进行深入学习，同时通过实时监测显示系统300将深度学习后的科学运维建议显示。
19.参见图2，设备状态信息提取系统100包括噪音传感器、温度传感器和信息处理器120。
20.进一步地，设备状态信息提取系统100中的噪音传感器安装在带式输送机100的正上方2米处，且每隔20米安装一部，负责本区域内噪音信息收集工作；温度传感器安装在带式输送机100托辊轴中，且每个托辊两端各安装一个，用于带式输送机100每个托辊运行状态信息的采集，实现对带式输送机100实时健康状态的监测。
21.噪音传感器和温度传感器的状态信息通过电信号发送给信号处理器120。
22.本方案中的信号处理器120集合了信号的接收和预处理功能。
23.信号处理器120的具体工作有：（1）接收来自噪音传感器和温度传感器发射的电信号。
24.（2）通过将接收到的所有信号与大数据和库中的正常运行信号匹配，快速锁定检测到的异常噪音和温度信号区域，将该区域的设备电信号调解变为后期的特征匹配工作的数据。
25.具体的，信号处理器120包括快速筛查单元121和信号调解单元122。
26.其中的快速筛查单元121将收集的设备状态的噪音和温度信号与大数据库的正常信号通过简单的简单特征进行特征筛查，确定出异常信号后，会通过信号信息快速确定具有异常特征设备所在区域，只针对该区域内的设备信息进行后续的故障精准识别分析工作。信号调解单元122对区域内的设备信号进行调解，经过处理后形成方便后期加快故障特征匹配的数据。经过信号处理器120的前期处理大大减少分析工作量，加快故障处理响应时间。
27.进一步地，将调解完成的数据通过厂区有线通信网络实时发送给信息分析诊断系统200。厂区有线通信网络能够有效的保证数据传输不失真，同时还能够保证传输的时效性。
28.参见图3，信息分析诊断系统200包括预处理模块210、大数据特征匹配模块220和智能故障诊断分析模块230。
29.进一步地，信息分析诊断系统200完成信号数据的降噪工作，然后对数据进行噪音和温度大数据故障精准匹配，完成故障双验证工作，同时进行大数据智能分析，提出处置建议。
30.其中的预处理模块210将信号处理器120发送的数据进行前处理，通过离散小波变换和重构技术完成数据的降噪处理，然后利用快速傅里叶变换及深度特征挖掘得到量化的特征数据。
31.大数据特征匹配模块220根据大数据库中本设备的历史故障特征数据，再结合外部数据库中的特征数据精准匹配，形成噪音和温度多维精准故障识别方案，最终得到经过双模验证的故障位置，类型和程度等判定结果，尽可能保证其故障识别的可靠度。
32.智能故障诊断分析模块230将故障的信息进行评估，针对故障产生时间、位置、次数、类型和程度，再参考整体的设备运行情况形成适合本套设备的处置评估模型，模型建立后参考大数据库的历史处置措施，结合当前的运行情况制定出最为科学有效的处置方案，根据处置方案下发出故障处置信息。
33.进一步地，所述信息分析诊断系统将诊断结果通过厂区有线通信网络传输给实时监测显示系统300和诊断结果反馈系统400。
34.参见图4，实时监测显示系统300包括显示模块310、数据查询模块320。
35.进一步地，实时监测显示系统300将带式输送机所有部位运行状态可视化显示，还会将诊断结果反馈系统处置信息400和大数据库系统500发出的运维信息同步显示；同时还能够满足对历史信息的追溯查询，即时调取带式输送机任意部位以往故障的详细信息。
36.具体的显示模块310设置设备运行状态显示单元311、设备故障处置显示单元312和运维信息显示单元313。设备运行状态显示单元311设置有rgb led矩阵，在接收到故障诊断信息后会立刻直观可视化反映带式输送机110所有设备的运行状态，其设备的具体位置和状态信息等立即获得；设备故障处置显示单元312接收诊断结果反馈系统400的故障处置信息，将最终的处置措施结果及进程实时显示。运维信息显示单元313将收到的存储学习系
统500的运维信息显示，提醒运维人员及时做好相应的维护工作。
37.数据查询模块320能够即时调取设备的当前以及历史状态信息，连接大数据库方便工作人员快速定位设备的故障，了解故障的信息，同时还能帮助工作人员通过历史资料做出科学的处置措施。
38.参见图5，诊断结果反馈系统400包括应急分析模块410、报警处置模块420和潜在故障预警反馈模块430应急分析模块410将接收到的故障诊断结果进行智能分析后，根据故障的设备以及故障修复涉及到的设备及物料来指定适合本生产设备的故障处置行动方案，以数据库历史处置措施方案为参考，将各个设备需要执行的措施进行规划，再利用数据信号处理技术将方案转化成电信号驱动将相应处置措施命令，再将指令输送给报警处置模块420和潜在故障预警反馈模块430。
39.报警处置模块420在收到处置规划指令后，若显示故障等级严重，立即启动报警程序，根据处置规划的方案随时做好停车准备，尽可能避免因停车产生的巨大损失。最终将处置过程及结果发送给实时监测显示系统300。
40.潜在故障预警反馈模块430收到规划指令后，根据指令执行相关设备的处置工作，需要调速进行设备调速，需要进行润滑的根据指令要求在停车后完成润滑。随后将处置的过程及进度发送给实时监测显示系统300。
41.参见图6，存储学习系统500包括包括数据存储模块510、数据分析学习模块520和运维提示模块530。
42.数据存储模块510将每次故障发生的完整信息进行存储，保存到数据库当中，以备后期故障信息查询以及深度学习使用。
43.数据分析学习模块520将历史数据做为基础，根据卷积神经网络深度学习，加强特征识别的速度与精度，以便后期快速调取使用，加快故障诊断速度；同时还根据故障发生的位置，程度和发生的原因，结合设备每次运行承载力等相关因素，深度分析导致故障的运维原因。
44.运维提示模块530以故障信息、设备维护信息和数据分析学习信息为基础，结合设备的工作规划制定适合本设备的整套设备运维方案，方案的内容以长期设备健康运行为目标，争取效益最大化，将涉及到的因素都纳入方案制定的影响因素当中，制定出科学的运维建议。
45.由上述方案构成的基于数据库的带式输送机托辊智能故障检测及快速响应系统，其针对带式输送机托辊的噪音和温度信号进行分析，判定故障并提出处置措施及长期运维建议，实现故障的快速精准判定，反馈科学有效，运维的及时可靠。利用大数据和快速智能诊断技术组建数据采集到故障处置及后期科学运维系统，系统基于大数据库快速筛查异常信号，减少处理大批信号的时间，同时故障的判定运用双模验证，提升判断的可靠度，最终的运维利用深度学习充分考虑各个因素提出适合本设备的科学运维建议，确保带式输送机以最佳的状态运行。这将输送系统的劳动密集型检查减少到最低限度。通过早期检测托辊轴承损坏，防止了系统意外停机。避免了因个别故障引起对整个系统的损坏。对于没有冗余的关键输送系统时，意义重大。
46.本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述说明书中描述
的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。