CN108328248A - 一种履带式运输机械的智能保护装置及智能保护方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种履带式运输机械的智能保护装置，智能保护装置包括：传感器模块，其用于收集与履带式运输机械的运行状态有关的运行状态信息；第一发送模块，其用于发送运行状态信息；数据预处理模块，其用于接收运行状态信息，并对运行状态信息进行数据预处理，得到待判断数据；聚类分析模块，其用于对待判断数据进行判断，以确定待判断数据对应的运行状态是正常或是异常的；第二发送模块，其用于当判断待判断数据对应的运行状态是异常的时，计算待判断数据所代表的向量到代表运行状态是异常的聚类的聚类中心的距离；如果距离小于门限值，则将向量发送给服务器；停机模块，其用于当判断待判断数据对应的运行状态是异常的时，停止履带式运输机械。

Description

一种履带式运输机械的智能保护装置及智能保护方法

技术领域

本发明涉及重型机械领域，特别涉及一种履带式运输机械的智能保护装置及智能保护方法。

背景技术

履带式运输机械，又称带式输送机或者胶带输送机，广泛应用于家电、电子、电器、机械、烟草、注塑、邮电、印刷、食品等各行各业，物件的组装、检测、调试、包装及运输等。皮带机按其输送能力可分为重型皮带机如矿用皮带输送机，轻型皮带机如用在电子塑料，食品轻工，化工医药等行业。皮带输送机具有输送能力强，输送距离远，结构简单易于维护，能方便地实行程序化控制和自动化操作。运用输送带的连续或间歇运动来输送100KG以下的物品或粉状、颗状物品，其运行高速、平稳，噪音低，并可以上下坡传送。而在矿用皮带输送机中，安全生产一直是一个非常需要关注的问题，众所周知的是，一旦矿用皮带输送机出现故障，那么轻则影响生产效率，重则造成人员伤亡事故。

为了解决矿用皮带输送机的安全问题，目前现有技术多采用自动控制技术，该技术首先实时监测矿用皮带输送机的运行状态，而后根据预先确定的门限，判断输送机状态参数是否超过门限，如果超过门限，则认为皮带输送机处于非正常状态，而后控制单元向皮带输送机发送停机指令，完成自动控制的循环。但是，这类现有技术存在以下缺陷：1、通常是依据工人经验或者机器设备生产商规定的某个额定值，来设定门限值，以这种方式设定的门限值往往不够准确，在机器使用初期，门限值显得比较保守，在机器寿命末期，门限值则显得过高。2、每台矿用皮带输送机均是独立控制，其各自的运行状态异常信息不能共享，导致数据利用效率较低。

公开于该背景技术部分的信息仅仅旨在增加对本发明的总体背景的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域一般技术人员所公知的现有技术。

发明内容

本发明的目的在于提供一种履带式运输机械的智能保护装置及智能保护方法，从而克服现有技术的缺点。

为实现上述目的，本发明提供了一种履带式运输机械的智能保护装置，其特征在于：智能保护装置包括：传感器模块，其用于收集与履带式运输机械的运行状态有关的运行状态信息；第一发送模块，其用于发送运行状态信息；数据预处理模块，其用于接收运行状态信息，并对运行状态信息进行数据预处理，得到待判断数据；聚类分析模块，其用于对待判断数据进行判断，以确定待判断数据对应的运行状态是正常或是异常的；第二发送模块，其用于当判断待判断数据对应的运行状态是异常的时，执行以下操作：计算待判断数据所代表的向量到代表运行状态是异常的聚类的聚类中心的距离；如果距离小于门限值，则将向量发送给服务器；其中，服务器在接收到向量之后，基于向量来更新聚类分析参数，并且所更新的参数发送给聚类分析模块；停机模块，其用于当判断待判断数据对应的运行状态是异常的时，停止履带式运输机械。

优选地，上述技术方案中，传感器模块进一步包括：烟雾检测模块，其用于检测烟雾浓度参数；电机电流检测模块，其用于检测电机电流；电机电压检测模块，其用于检测电机电压；皮带速度检测模块，其用于检测皮带速度；以及滚筒温度检测模块，其用于检测滚筒温度。

优选地，上述技术方案中，第二发送模块还能够执行以下操作：如果距离大于门限值，则将向量发送给服务器，其中，服务器存储向量，但是不将向量用于更新聚类分析参数。

优选地，上述技术方案中，服务器与两个或更多个履带式运输机械通信。

本发明还提供了一种履带式运输机械的智能保护方法，其特征在于：方法包括：收集与履带式运输机械的运行状态有关的运行状态信息；发送运行状态信息；接收运行状态信息，并对运行状态信息进行数据预处理，得到待判断数据；对待判断数据进行判断，以确定待判断数据对应的运行状态是正常或是异常的；当判断待判断数据对应的运行状态是异常的时，执行以下操作：计算待判断数据所代表的向量到代表运行状态是异常的聚类的聚类中心的距离；如果距离小于门限值，则将向量发送给服务器；其中，服务器在接收到向量之后，基于向量来更新聚类分析参数，并且所更新的参数发送给聚类分析模块；当判断待判断数据对应的运行状态是异常的时，停止履带式运输机械。

优选地，上述技术方案中，收集与履带式运输机械的运行状态有关的运行状态信息具体为：收集烟雾浓度参数、电机电流、电机电压、皮带速度以及滚筒温度。

优选地，上述技术方案中，方法还包括：如果距离大于门限值，则将向量发送给服务器，其中，服务器存储向量，但是不将向量用于更新聚类分析参数。

优选地，上述技术方案中，服务器与两个或更多个履带式运输机械通信。

与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：1、本发明的智能保护装置依据机器学习技术来判断机器运行状态，无需依靠经验设定参数或者厂商给定参数的来控制机器启停，所以使用本发明的智能保护装置之后，机器运行状态的判断结果更加科学、可靠。2、本发明将所有机器运行异常状态上报给服务器，由服务器控制多个智能保护装置，避免了在每个智能保护装置上都设置运算单元，降低了成本，同时可以充分利用更多机器的异常信息来训练聚类分析模型，使得模型能够具有更好的性能。3、具备判断异常向量与异常运行状态数据类的聚类中心距离的设计，使得一些明显不属于异常运行状态状态数据类的向量不会参与到聚类分析参数的确定过程中。

附图说明

图1是根据本发明的智能保护方法的流程图。

具体实施方式

下面结合附图，对本发明的具体实施方式进行详细描述，但应当理解本发明的保护范围并不受具体实施方式的限制。

除非另有其它明确表示，否则在整个说明书和权利要求书中，术语“包括”或其变换如“包含”或“包括有”等等将被理解为包括所陈述的元件或组成部分，而并未排除其它元件或其它组成部分。本发明的墙体与保温层的具体制造方法是本领域公知的方法。各层胶黏剂层例如可以是环氧树脂胶黏剂。

图1是根据本发明的智能保护方法的流程图，如图所示，本发明的方法包括：

步骤101：收集与履带式运输机械的运行状态有关的运行状态信息；

步骤102：发送运行状态信息；

步骤103：接收运行状态信息，并对运行状态信息进行数据预处理，得到待判断数据；

步骤104：对待判断数据进行判断，以确定待判断数据对应的运行状态是正常或是异常的；

步骤105：当判断待判断数据对应的运行状态是异常的时，执行以下操作：计算待判断数据所代表的向量到代表运行状态是异常的聚类的聚类中心的距离；如果距离小于门限值，则将向量发送给服务器；其中，服务器在接收到向量之后，基于向量来更新聚类分析参数，并且所更新的参数发送给聚类分析模块；

步骤106：当判断待判断数据对应的运行状态是异常的时，停止履带式运输机械。

优选的，在本发明中，收集与履带式运输机械的运行状态有关的运行状态信息具体为：收集烟雾浓度参数、电机电流、电机电压、皮带速度以及滚筒温度。方法还可以包括：如果距离大于门限值，则将向量发送给服务器，其中，服务器存储向量，但是不将向量用于更新聚类分析参数。服务器与两个或更多个履带式运输机械通信。

本发明的智能保护方法具体为，假设出现了运输机械运行异常的状况，此时运输机械的异常运行情况将表现在机械发烟、电机电流过大或者过小、电机电压过大或者过小、皮带速度异常等方面，一般而言，上述四个因素是最为重要的，也是必须考虑的，但是不排除还可以考虑其它因素并增加其它传感器。当然，如果考虑过多因素将导致因素之间的关联性增加，而后导致模型参数恶化的问题，所以在综合考虑上述因素的情况下，本发明只考虑了机械发烟、电机电流过大或者过小、电机电压过大或者过小、皮带速度异常四个方面的因素。传感器将定时将上述信息发送给数据预处理模块，数据预处理的内容是本领域公知的，例如包括将所有传感器读数极性转化，如果某数值的取值范围过大的话，还需要进行数值范围归一化，上述内容是本领域公知的内容，不再赘述。随后可以通过聚类分析模块对预处理之后的数据进行运算，判断数据对应的运输机运行状态是否是异常的。其中，聚类分析模块中的聚类分析所使用的参数(包括每个特征对应的系数以及聚类中心向量的位置)是由服务器发送给聚类分析模块的，所以对预处理之后的数据进行运算实际上可以只包括最简单的乘法运算、加法运算、绝对值运算和比较运算。需要注意到的是，一旦判断运行状态是异常的，则需要马上控制运输机停机。同时将异常状态所对应的数据作为训练样本发送给服务器，使服务器对聚类分析的新样本进行学习，以便更新模型参数，并将更新的模型参数发送给保护装置。但是同时需要注意到的是，异常状态也存在多种类别，某些异常状态出现的可能性可能是10％，某些异常状态出现的可能性可能是0.01％，如果不加区分的将两者都发送给服务器，并要求服务器将两类异常状态都作为训练样本来进行机器学习，那么学习之后的聚类模型必然偏离两类异常状态，导致异常状态判断失误。所以本发明只将向量与聚类中心距离小于门限值的数据作为训练样本(门限值可以利用经验设定，向量与聚类中心的距离小于门限值说明该数据代表的状态与该聚类代表的状态确实属于一个聚类)，如果向量与聚类中心的距离大于门限值，则只将该数据值发送给服务器，服务器记录该数据以供人工分析，或者用于建立其它模型，但是不利用该数据进行机器学习。进一步的，本发明的服务器与两个或更多个履带式运输机械通信，这样的设计保证服务器能够得到更多的训练数据集，当然，在最简单的情况下，矿场可以购买同一品牌同一型号的多台运输机械，并建立矿场自己的服务器。在比较复杂的情况下，可以由厂商提供服务器，对使用自己品牌的各种型号运输机械的所有矿场提供大数据支持，在这种情况下，保护装置应当在将向量发送给服务器时，同时发送运输机械的型号标识符，而厂商根据型号标识符，对不同型号的机械提供不同的聚类参数。

本发明还涉及一种履带式运输机械的智能保护装置，其特征在于：智能保护装置包括：传感器模块，其用于收集与履带式运输机械的运行状态有关的运行状态信息；第一发送模块，其用于发送运行状态信息；数据预处理模块，其用于接收运行状态信息，并对运行状态信息进行数据预处理，得到待判断数据；聚类分析模块，其用于对待判断数据进行判断，以确定待判断数据对应的运行状态是正常或是异常的；第二发送模块，其用于当判断待判断数据对应的运行状态是异常的时，执行以下操作：计算待判断数据所代表的向量到代表运行状态是异常的聚类的聚类中心的距离；如果距离小于门限值，则将向量发送给服务器；其中，服务器在接收到向量之后，基于向量来更新聚类分析参数，并且所更新的参数发送给聚类分析模块；停机模块，其用于当判断待判断数据对应的运行状态是异常的时，停止履带式运输机械。

优选地，在本发明中，传感器模块进一步包括：烟雾检测模块，其用于检测烟雾浓度参数；电机电流检测模块，其用于检测电机电流；电机电压检测模块，其用于检测电机电压；皮带速度检测模块，其用于检测皮带速度；以及滚筒温度检测模块，其用于检测滚筒温度。第二发送模块还能够执行以下操作：如果距离大于门限值，则将向量发送给服务器，其中，服务器存储向量，但是不将向量用于更新聚类分析参数。服务器与两个或更多个履带式运输机械通信。

由上述介绍可知，本发明的履带式运输机械的智能保护装置实际上可以只包括各类传感器、接收机、发射机、简单的运算电路(只需要具备四则运算和比较数值大小的功能即可)，所以履带式运输机械的智能保护装置的硬件实际上是成本非常低的，有利于降低履带式运输机械的整体价格。有选择的将数据值提供给服务器用于机器学习，保证模型的准确性。

结合本发明描述的各种模块和电路可以用被设计为执行本发明所描述的功能的通用处理器、专用集成电路、现场可编程门阵列或者分立门或晶体管逻辑电路、分立硬件组件或其任何组合来实现。通用处理器可以是微处理器，处理器可以是任何商业上可得到的处理器、控制器、微控制器或状态机。处理器可以负责管理总线和一般处理，包括执行存储在机器可读介质上的软件。处理器可以用一个或多个通用和/或专用处理器实现。无论被称为软件、固件、中间件、微代码、硬件描述语言还是其他，软件应被宽泛地解释为意指指令、数据或其任何组合。作为示例，机器可读介质可以包括RAM、闪存、ROM、PROM、EPROM、EEPROM、寄存器、磁盘、光盘或其任何组合。在硬件实现中，机器可读介质可以是与处理器分离的处理系统的一部分。

前述对本发明的具体示例性实施方案的描述是为了说明和例证的目的。这些描述并非想将本发明限定为所公开的精确形式，并且很显然，根据上述教导，可以进行很多改变和变化。对示例性实施例进行选择和描述的目的在于解释本发明的特定原理及其实际应用，从而使得本领域的技术人员能够实现并利用本发明的各种不同的示例性实施方案以及各种不同的选择和改变。本发明的范围意在由权利要求书及其等同形式所限定。

Claims (8)

1.一种履带式运输机械的智能保护装置，其特征在于：所述智能保护装置包括：

传感器模块，其用于收集与所述履带式运输机械的运行状态有关的运行状态信息；

第一发送模块，其用于发送所述运行状态信息；

数据预处理模块，其用于接收所述运行状态信息，并对所述运行状态信息进行数据预处理，得到待判断数据；

聚类分析模块，其用于对所述待判断数据进行判断，以确定所述待判断数据对应的所述运行状态是正常或是异常的；

第二发送模块，其用于当判断所述待判断数据对应的所述运行状态是异常的时，执行以下操作：

计算所述待判断数据所代表的向量到代表所述运行状态是异常的聚类的聚类中心的距离；

如果所述距离小于门限值，则将所述向量发送给服务器；其中，所述服务器在接收到所述向量之后，基于所述向量来更新聚类分析参数，并且所更新的参数发送给所述聚类分析模块；

停机模块，其用于当判断所述待判断数据对应的所述运行状态是异常的时，停止所述履带式运输机械。

2.如权利要求1所述的智能保护装置，其特征在于：所述传感器模块进一步包括：

烟雾检测模块，其用于检测烟雾浓度参数；

电机电流检测模块，其用于检测电机电流；

电机电压检测模块，其用于检测电机电压；

皮带速度检测模块，其用于检测皮带速度；以及

滚筒温度检测模块，其用于检测滚筒温度。

3.如权利要求1所述的智能保护装置，其特征在于：所述第二发送模块还能够执行以下操作：

如果所述距离大于门限值，则将所述向量发送给服务器，其中，所述服务器存储所述向量，但是不将所述向量用于更新聚类分析参数。

4.如权利要求1所述的智能保护装置，其特征在于：所述服务器与两个或更多个履带式运输机械通信。

5.一种履带式运输机械的智能保护方法，其特征在于：所述方法包括：

收集与所述履带式运输机械的运行状态有关的运行状态信息；

发送所述运行状态信息；

接收所述运行状态信息，并对所述运行状态信息进行数据预处理，得到待判断数据；

对所述待判断数据进行判断，以确定所述待判断数据对应的所述运行状态是正常或是异常的；

当判断所述待判断数据对应的所述运行状态是异常的时，执行以下操作：

计算所述待判断数据所代表的向量到代表所述运行状态是异常的聚类的聚类中心的距离；

如果所述距离小于门限值，则将所述向量发送给服务器；其中，所述服务器在接收到所述向量之后，基于所述向量来更新聚类分析参数，并且所更新的参数发送给所述聚类分析模块；

当判断所述待判断数据对应的所述运行状态是异常的时，停止所述履带式运输机械。

6.如权利要求5所述的智能保护方法，其特征在于：所述收集与所述履带式运输机械的运行状态有关的运行状态信息具体为：收集烟雾浓度参数、电机电流、电机电压、皮带速度以及滚筒温度。

7.如权利要求5所述的智能保护方法，其特征在于：所述方法还包括：如果所述距离大于门限值，则将所述向量发送给服务器，其中，所述服务器存储所述向量，但是不将所述向量用于更新聚类分析参数。

8.如权利要求5所述的智能保护方法，其特征在于：所述服务器与两个或更多个履带式运输机械通信。