CN111908063B - 一种基于刮板机变频器及ai算法的断链判断方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种基于刮板机变频器及AI算法的断链判断方法，包括下列步骤：S1：变频器与刮板输送机的驱动电机相连接，通过变频器获取驱动电机运行过程中的输出扭矩Tq、电机电流Im、电机转速Vm；S2：变频器将输出扭矩Tq、电机电流Im、电机转速Vm传递给智能判断模块A，智能判断模块A通过内置的预设字典D及对应的特征值矩阵X，完成对断链故障特征值的提取，给出故障判断信号反馈给变频器；S3：变频器根据得到的信号反馈判断是否及时停机，并向上位机反馈断链信息。本发明可以在不增加额外传感系统的前提下，借助变频器自身原有传感器实现对刮板机断链的检测，并能以最快速度停止刮板机的运行，从而减轻刮板机断链后的维护工作量。
Description
技术领域
本发明涉及一种刮板机断链的处理方法，尤其是涉及一种基于刮板机变频器及AI算法的断链判断方法。
背景技术
刮板机是煤矿采掘工作面使用的运输机械。主要用于采煤工作面和采区顺槽运输，也可在煤巷、半煤岩巷道掘进工作面使用。煤矿用刮板机采用钢槽，敞口式，便于采煤机采下的煤落到刮板输送机上，钢槽内采用中双链式结构，牵引耐磨钢板，是煤矿机械化采煤的重要设备。由于刮板机承载重，负载变化大，经常会导致链接链条的断裂。当链条断裂后，如果不能及时检测到链条断裂，链条会继续被牵引机械拉动，造成断链处距离增大。由于煤矿用刮板机链条重量、尺寸较大，断链后如果链条断口距离远，恢复非常困难。因此需要在最短时间内检测到链条的断裂并停止链条的移动。
现有技术的缺陷和不足：
1.现在常用刮板断链检测是通过安装各种传感器来检测链条的状态，当出现断链时则通过传感器发出反馈信号，来停止刮板机的运行。这种方式需要引入额外的传感器，且由于煤矿刮板机运行条件恶劣，传感器容易受损，反而造成刮板机的非正常停机，或是不能正确的反馈断链故障。额外增加的传感系统，增加了刮板机系统的成本，增加了维护工作量；
2.例如有些断链保护采用光脉冲/红外编码传感器来检测，除了传感器本身容易受环境干扰之外，还对刮板机运行状态有一定要求，从而限制了其应用；
3.有些检测方式采用机械结构进行断链检测。由于刮板机上运输煤块不规则，且煤量变化大，造成机械结构经常受损或是不能正确工作，实际效果并不好。
发明内容
本发明提供了一种基于刮板机变频器及AI算法的断链判断方法，用于解决不需要额外添加传感器即可准确检测刮板机断链故障的问题，其技术方案如下所述：
一种基于刮板机变频器及AI算法的断链判断方法，包括下列步骤：
S1：变频器与刮板输送机的驱动电机相连接，通过变频器获取驱动电机运行过程中的输出扭矩Tq、电机电流Im、电机转速Vm；电机转速Vm受电机的输出扭矩Tq控制，电机输出扭矩Tq与电机电流Im幅值有正比关系；
S2：变频器将输出扭矩Tq、电机电流Im、电机转速Vm传递给智能判断模块A，智能判断模块A通过内置的预设字典D及对应的特征值矩阵X，完成对断链故障特征值的提取，给出故障判断信号反馈给变频器；
S3：变频器根据得到的信号反馈判断是否及时停机，并向上位机反馈断链信息。
进一步的，步骤S2中，所述智能判断模块A位于外部的计算机中，或位于变频器控制器内。
进一步的，步骤S2中，所述预设字典D是反应故障模式的信号集，通过字典学习获得，字典学习是一种稀疏表示学习方法，是一个信号可以由一组原子信号的稀疏线性组合表示，这一组原子信号是个过完备字典，该字典中的元素是有代表性的信号模式。
进一步的，步骤S2中，所述断链故障特征值是指在断链发生前后，电机电流、转速之间存在的行为变化。
进一步的，步骤S2中，所述智能判断模块A的判断步骤如下：
S21：计算预设字典D和特征值矩阵X的叉乘D·X；
S22：将输入量和叉乘结果进行求差计算，假设输入信号为Y，计算步骤为：
Y-D·X；
S23：将求差结果和预设阈值进行比较，当求差结果小于阈值，则智能判断模块A返回断链故障确认信息；
S24：将求差结果和预设阈值进行比较，当求差结果不小于阈值，则智能判断模块A返回断链无故障确认信息。
进一步的，步骤S23中，所述预设阈值反映当前输入和所想判断的故障之间的相似度，如果小于预设阈值，表明当前情况和所想判断的故障足够相似，认为故障发生；阈值的确定由实际现场情况所确定，和负载情况及现场布置都有一定的关系。
本发明可以在不增加额外传感系统的前提下，借助变频器自身原有传感器实现对刮板机断链的检测，并能以最快速度停止刮板机的运行，从而减轻刮板机断链后的维护工作量。
本发明具有以下优点：
(1)本发明无需额外增加传感器。变频器为了控制电机，本身配置了电流/电压传感器，都装在变频器内部，不受外部环境条件的影响，可靠性极高，维护工作量很少；
(2)本发明采用AI算法，能够准确的将断链故障和负载变化区分，能够降低刮板机的无谓停机；
(3)本发明可以通过在变频器控制器软件上安装大数据计算模块，配合原有控制系统实现断链保护功能。能够在已有设备上通过软件升级或控制系统升级实现断链保护，而无需对整个变频装置进行替换。
附图说明
图1是所述基于刮板机变频器及AI算法的断链判断方法的实现示意图；
图2是所述基于刮板机变频器及AI算法的断链判断方法的步骤流程图。
具体实施方式
如图1所示，本发明提供一种基于刮板机变频器及AI算法的断链判断方法，通过设置有智能判断模块A，实现断链故障的判断。在结构上，变频器与刮板输送机的驱动电机相连接，刮板输送机一般设置一台或两台驱动电机，位于刮板机头部或/和尾部，所述变频器内部设置有传感器，用于检测驱动电机的参数，所述参数包括输出扭矩、电机电流、电机转速信息。所述智能判断模块A位于外部的计算机中，或位于变频器控制器内。
具体来说，是通过读取刮板输送机驱动电机配套变频器检测得到的电机输出转矩、电机电流、电机转速，电机转速取决于电机的输出扭矩，电机输出扭矩大于负载扭矩则电机加速，否则电机减速。电机扭矩取决于电机电流，在正常控制下，电机电流幅值与电机扭矩有正比关系。当发生断链时，电机电流变化会呈现明显升高后，又急剧下降的现象。根据这些电机状态量的变化特征，通过AI算法得到刮板机断链时的电机状态量变化特征信号，从而判断刮板机断链故障。
现有技术有通过安装机械传感器或非光电传感器检测链条相对位移的方式来检测是否断链。所述AI算法采用预设字典D和对应的特征值矩阵X，所述预设字典D是通过字典学习获得。其中字典学习(dictionarylearning)是一种稀疏表示学习(sparserepresentationlearning)方法，其思想是一个信号可以由一组原子信号的稀疏线性组合表示，这一组原子信号是个过完备字典，该字典中的元素是有代表性的信号模式。预设字典是反应故障模式的信号集。
所述特征值矩阵X用于反映输入信号和故障特征信号之间的差异，当差异小于一定值，就认为处于故障状态了。
根据刮板机配套变频器记录的历史数据，对断链故障特征值进行辨识，区分断链故障和负载变化导致的电机状态量的变化。所述断链故障特征值是指在断链发生前后电机电流、转速之间会有一定的行为变化。但在负载发生变化时电机电流、转速也有类似变化。通过大数据分析可以得到断链前后的电机电流、转速的特有的变化特征，如转速变化率、电流变化率、电流变化幅度等。
如图2所示，判断过程包括如下步骤：
S1：读取输入数据：根据变频器内部传感器的检测，得到驱动电机的输出扭矩Tq、电机电流Im、电机转速Vm。(当刮板机发生断链时，变频器检测得到的电机输出扭矩、电机电流、电机转速都会有变化。根据这种变化可以判断断链的发生，但这种变化和因煤量变化导致的负载变化有较高相似度，容易造成误报。)
变频器通过检测电机电流Im可以计算得到电机的扭矩Tq、转速Vm，从而间接了解电机负载的运行情况，也就是刮板机的运行状态。当断链发生时，刮板机的运行状态会有变化，并反映在电机的扭矩Tq、转速Vm及电流Im上。检测这三种数据，结合相应的算法可以实现断链检测。电机转速Vm取决于电机的输出扭矩Tq。电机输出扭矩Tq大于负载扭矩则电机加速，否则电机减速。电机输出扭矩Tq取决于电机电流Im，在正常控制下，电机电流Im幅值与电机扭矩有正比关系。
S2：读取字典及特征值矩阵：将Tq、Im、Vm传递给智能判断模块A，所述智能判断模块A中包含基于以往数据得到的预设字典D(也可称为模式字典D)及对应的特征值矩阵X。
S3：计算预设字典D和特征值矩阵X的叉乘，公式为：D·X；
S4：将输入量和叉乘结果进行求差计算，假设输入信号为Y，计算步骤为：
Y-D·X；
S5：将求差结果和预设阈值进行比较，当求差结果在阈值之内(求差结果小于阈值)，则智能判断模块A返回断链故障确认信息。
所述预设阈值反映当前输入信号和所想判断的故障之间的相似度。如果小于预设阈值，标明当前情况和所想判断的故障足够相似，可以认为故障发生。阈值的确定由实际现场情况所确定，和负载情况及现场布置都有一定的关系，通常设为足够小的值。
否则判断出没有发生断链。
然后，变频器根据断链故障确认信息，发出停机指令，实现对刮板机断链的保护。
此外，智能判断模块A中的模式字典及特征值矩阵的获得是通过对历史故障数据进行学习得到的。此部分算法为公知技术。这部分计算在专用计算机上完成，无需在变频器内部实现。通过不断提供新的故障数据，可以不断对模式字典及特征值矩阵进行更新，并下载到智能判断模块A，从而实现检测能力的提升。其中更新是基于已知故障对应的数据Y，确定的X，求解使得∥Y-DX∥最小的D，从而得到新的D。
本发明可以在不增加额外传感系统的前提下，借助变频器自身原有传感器实现对刮板机断链的检测，并能以最快速度停止刮板机的运行，从而减轻刮板机断链后的维护工作量。
Claims (6)
1.一种基于刮板机变频器及AI算法的断链判断方法，包括下列步骤：
S1：变频器与刮板输送机的驱动电机相连接，通过变频器获取驱动电机运行过程中的输出扭矩Tq、电机电流Im、电机转速Vm；电机转速Vm受电机的输出扭矩Tq控制，电机输出扭矩Tq与电机电流Im幅值有正比关系；
S2：变频器将输出扭矩Tq、电机电流Im、电机转速Vm传递给智能判断模块A，智能判断模块A通过内置的预设字典D及对应的特征值矩阵X，计算预设字典D和特征值矩阵X的叉乘，完成对断链故障特征值的提取，给出故障判断信号反馈给变频器；
S3：变频器根据得到的信号反馈判断是否及时停机，并向上位机反馈断链信息。
2.根据权利要求1所述的基于刮板机变频器及AI算法的断链判断方法，其特征在于：步骤S2中，所述智能判断模块A位于外部的计算机中，或位于变频器控制器内。
3.根据权利要求1所述的基于刮板机变频器及AI算法的断链判断方法，其特征在于：步骤S2中，所述预设字典D是反应故障模式的信号集，通过字典学习获得，字典学习是一种稀疏表示学习方法，是一个信号可以由一组原子信号的稀疏线性组合表示，这一组原子信号是个过完备字典，该字典中的元素是有代表性的信号模式。
4.根据权利要求1所述的基于刮板机变频器及AI算法的断链判断方法，其特征在于：步骤S2中，所述断链故障特征值是指在断链发生前后，电机电流、转速之间存在的行为变化。
5.根据权利要求1所述的基于刮板机变频器及AI算法的断链判断方法，其特征在于：步骤S2中，所述智能判断模块A的判断步骤如下：
S22：将输入量和叉乘结果进行求差计算，假设输入为Y，计算步骤为：
Y-D·X；
S23：将求差结果和预设阈值进行比较，当求差结果小于阈值，则智能判断模块A返回断链故障确认信息；
S24：将求差结果和预设阈值进行比较，当求差结果不小于阈值，则智能判断模块A返回断链无故障确认信息。
6.根据权利要求5所述的基于刮板机变频器及AI算法的断链判断方法，其特征在于：步骤S23中，所述预设阈值反映当前输入和所想判断的故障之间的相似度，如果小于预设阈值，表明当前情况和所想判断的故障足够相似，认为故障发生；阈值的确定由实际现场情况所确定，和负载情况及现场布置都有一定的关系。
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Families Citing this family (2)
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|---|---|---|---|---|
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Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| DE4340251A1 (de) * | 1992-12-12 | 1994-06-16 | Dorstener Maschf Ag | Antriebsstation für bergmännische Gewinnungsmaschinen und Kettenkratzförderer |
| CN103569625A (zh) * | 2013-10-23 | 2014-02-12 | 山西煤矿机械制造有限责任公司 | 一种煤矿井下刮板输送机及防断链控制方法 |
| CN203568409U (zh) * | 2013-10-23 | 2014-04-30 | 山西煤矿机械制造有限责任公司 | 一种煤矿井下刮板输送机 |
| CN207216401U (zh) * | 2017-10-12 | 2018-04-10 | 许志鹏 | 一种具有刮板链条和刮板的设备的断链监控系统 |
| CN108861426A (zh) * | 2018-07-10 | 2018-11-23 | 太原理工大学 | 一种刮板输送机断链故障多参数融合识别装置 |
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Family Cites Families (1)
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Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| DE4340251A1 (de) * | 1992-12-12 | 1994-06-16 | Dorstener Maschf Ag | Antriebsstation für bergmännische Gewinnungsmaschinen und Kettenkratzförderer |
| CN103569625A (zh) * | 2013-10-23 | 2014-02-12 | 山西煤矿机械制造有限责任公司 | 一种煤矿井下刮板输送机及防断链控制方法 |
| CN203568409U (zh) * | 2013-10-23 | 2014-04-30 | 山西煤矿机械制造有限责任公司 | 一种煤矿井下刮板输送机 |
| CN207216401U (zh) * | 2017-10-12 | 2018-04-10 | 许志鹏 | 一种具有刮板链条和刮板的设备的断链监控系统 |
| CN108861426A (zh) * | 2018-07-10 | 2018-11-23 | 太原理工大学 | 一种刮板输送机断链故障多参数融合识别装置 |
| CN210794762U (zh) * | 2019-10-11 | 2020-06-19 | 中煤张家口煤矿机械有限责任公司 | 一种新型刮板输送机断链监测装置 |
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