CN113075220A - 一种矿用输送带损伤自供电5g感知诊断预示系统 - Google Patents

一种矿用输送带损伤自供电5g感知诊断预示系统 Download PDF

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Abstract

本发明一种矿用输送带损伤自供电5G感知诊断预示系统，属于矿用输送带损伤自供电5G感知诊断预示系统技术领域；所要解决的技术问题为：提供一种矿用输送带损伤自供电5G感知诊断预示系统硬件结构的改进；解决上述技术问题采用的技术方案为：包括信号采集模块、信号传输模块和信号处理模块，所述信号采集模块通过设置的5G智能传感器对输送带表面的图像进行采集，通过5G模组发送端将信号通过基站传输至信号传输模块的5G模组接收端，5G模组接收端再将信号传输至信号处理模块；所述信号采集模块通过托辊自供电系统对5G智能传感器进行供电，所述托辊自供电系统通过电磁感应将托辊转动的动能转化为5G智能传感器所用的电能；本发明应用于输送带损伤诊断。

Description

一种矿用输送带损伤自供电5G感知诊断预示系统
技术领域
本发明一种矿用输送带损伤自供电5G感知诊断预示系统，属于矿用输送带损伤自供电5G感知诊断预示系统技术领域。
背景技术
矿用带式运输机运输系统是原煤运输的命脉，是煤矿运输时必要的、价格昂贵的大型工作系统，而皮带又是带式输送机的重要组成部分，它被用于煤料的承载与运输，因此对带式运输机的正常工作起着及其重要的作用。在带式输送机的工作过程中，高强度的运行和恶劣的工作环境会导致带料疲劳。此外，落煤点尖锐金属件坠落等事故也可能造成皮带皮划伤或纵向撕裂，严重时会造成机器损坏、生产停滞，甚至造成人员伤亡。输送带运行状态需要被实时监测，监测数据需要更加实时地无线传输，并且传感器终端的功能问题也需要一并解决，同时输送带损伤检测工作中的无线传输以及无线传输的能源自给也存在问题。因此，需要一种可以实现自供电的5G感知诊断预示系统，来解决上述问题。
发明内容
本发明为了克服现有技术中存在的不足，所要解决的技术问题为：提供一种矿用输送带损伤自供电5G感知诊断预示系统硬件结构的改进。
为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：一种矿用输送带损伤自供电5G感知诊断预示系统，包括信号采集模块、信号传输模块和信号处理模块，所述信号采集模块通过设置的5G智能传感器对输送带表面的图像进行采集，通过5G模组发送端将信号通过基站传输至信号传输模块的5G模组接收端，5G模组接收端再将信号传输至信号处理模块；
所述信号处理模块通过由视觉感知边缘计算算法、系统机器视觉深度学习算法搭建的输送带损伤检测诊断预示系统网络模型实现损伤目标检测；
所述信号采集模块通过托辊自供电系统对5G智能传感器进行供电，所述托辊自供电系统通过电磁感应将托辊转动的动能转化为5G智能传感器所用的电能，为矿用输送带损伤自供电5G感知诊断预示系统进行电力提供。
所述托辊自供电系统包括用于产生磁感线的强力磁铁，所述强力磁铁分别设置在输送带两个托辊链接处的侧面上，所述托辊的链接处穿插有硬闭环导体，所述硬闭环导体闭合于稳压器，所述稳压器固定安装在托辊支架上，所述5G智能传感器的电源端通过闭合导线与稳压器的输出端相连。
所述5G智能传感器固定安装在托辊的输送带下方支架上，所述5G智能传感器包括本安外壳、单片机底板、CCD防爆摄像头、5G模组发送端，所述CCD防爆摄像头、5G模组发送端均固定在单片机底板上，所述CCD防爆摄像头朝上正对输送带下表面，采集输送带下表面的图像数据。
所述强力磁铁具体为设置在设置在输送带两个托辊链接处的两侧面的两块向外不同磁极的强力磁铁，分别为N级向外强力磁铁和S级向外强力磁铁，在输送带运行时，托辊带动N级向外强力磁铁与S级向外强力磁铁快速相对运动，使磁感线不断被硬闭环导体进行切割，从而产生源源不断的电流供应，感应电流经过稳压器变压后与5G智能传感器连接并为5G智能传感器进行自供电。
所述信号处理模块包括上位机，所述上位机包括用于进行数据分析的CPU和终端界面；
所述输送带损伤检测诊断预示系统网络模型具体采用YOLOv1算法进行深度学习数据分析，并将分析后的输送带正常、磨损、划伤、撕裂的判断结果显示在终端界面上。
本发明相对于现有技术具备的有益效果为：本发明的矿用输送带损伤自供电5G感知诊断预示系统具有以下优点：实时性高：YOLOv1具有的高处理速度以及5G无线传输技术具有的高速传输速率使本发明在远程传输处理信号时能够保持较高的实时性；检测效果优异：基于YOLOv1算法的输送带损伤诊断网络模型具有较高的鲁棒性与泛化性，以及较高的精确性；自供电：基于电磁感应原理的自供电系统可以在输送带工作的时候将托辊转动动能通过磁生电效应转化为可为5G智能传感器所用的电能，源源不断地为矿用输送带损伤自供电5G感知诊断预示系统进行电力提供。
附图说明
下面结合附图对本发明做进一步说明：
图1为本发明的系统结构示意图；
图2为本发明的系统安装结构示意图；
图3为本发明的5G智能传感器与托辊自供电系统连接的结构示意图；
图中：1为托辊、2为强力磁铁、3为硬闭环导体、4为稳压器、5为闭合导线、6为5G智能传感器、7为输送带下方支架、8为托辊支架、21为N级向外强力磁铁、22为S级向外强力磁铁、61为本安壳体、62为单片机底板、63为CCD防爆摄像头、64为5G模组发送端。
具体实施方式
如图1至图3所示，本发明一种矿用输送带损伤自供电5G感知诊断预示系统，包括信号采集模块、信号传输模块和信号处理模块，所述信号采集模块通过设置的5G智能传感器对输送带表面的图像进行采集，通过5G模组发送端将信号通过基站传输至信号传输模块的5G模组接收端，5G模组接收端再将信号传输至信号处理模块；
所述信号处理模块通过由视觉感知边缘计算算法、系统机器视觉深度学习算法搭建的输送带损伤检测诊断预示系统网络模型实现损伤目标检测；
所述信号采集模块通过托辊自供电系统对5G智能传感器进行供电，所述托辊自供电系统通过电磁感应将托辊转动的动能转化为5G智能传感器所用的电能，为矿用输送带损伤自供电5G感知诊断预示系统进行电力提供。
所述托辊自供电系统包括用于产生磁感线的强力磁铁2，所述强力磁铁2分别设置在输送带两个托辊1链接处的侧面上，所述托辊1的链接处穿插有硬闭环导体3，所述硬闭环导体3闭合于稳压器4，所述稳压器4固定安装在托辊支架8上，所述5G智能传感器6的电源端通过闭合导线5与稳压器4的输出端相连。
所述5G智能传感器6固定安装在托辊1的输送带下方支架7上，所述5G智能传感器6包括本安外壳61、单片机底板62、CCD防爆摄像头63、5G模组发送端64，所述CCD防爆摄像头63、5G模组发送端64均固定在单片机底板62上，所述CCD防爆摄像头63朝上正对输送带下表面，采集输送带下表面的图像数据。
所述强力磁铁2具体为设置在设置在输送带两个托辊1链接处的两侧面的两块向外不同磁极的强力磁铁，分别为N级向外强力磁铁21和S级向外强力磁铁22，在输送带运行时，托辊1带动N级向外强力磁铁21与S级向外强力磁铁22快速相对运动，使磁感线不断被硬闭环导体3进行切割，从而产生源源不断的电流供应，感应电流经过稳压器4变压后与5G智能传感器6连接并为5G智能传感器6进行自供电。
所述信号处理模块包括上位机，所述上位机包括用于进行数据分析的CPU和终端界面；
所述输送带损伤检测诊断预示系统网络模型具体采用YOLOv1算法进行深度学习数据分析，并将分析后的输送带正常、磨损、划伤、撕裂的判断结果显示在终端界面上。
本发明提供的矿用输送带损伤自供电5G感知诊断预示系统，目的是提出一种基于矿用输送带运行工况，设计电磁感应动能采集技术，5G无线通信，视觉感知边缘计算、系统机器视觉深度学习算法的损伤检测诊断预示系统，通过感应自供能实时5G无线传输输送带图像数据，在线识别、实时远程诊断输送带运行状态，从而提高输送带工作效率以及安全性的技术方案。
本发明采用CCD防爆摄像头63对输送带表面图像信号进行采集，采用5G模组将信号通过无线传输方式传输至数据处理模块，通过感应自供能实时5G无线传输输送带图像数据，通过视觉感知边缘计算、系统机器视觉深度学习算法搭建输送带损伤检测诊断预示系统网络模型实现损伤检测目标。
本发明的CCD防爆摄像头63、5G模组发送端64、托辊自供电系统通过同一底板连接，组成自供电5G智能视觉传感器。
本发明的托辊自供电系统是基于电磁感应原理，将两块异性强磁铁分别安置于输送带下方两个托辊1链接处之间的托辊侧平面边缘部，硬闭环导体3通过两磁极，穿插于托辊链接处之间，延伸至下方，在输送带运行时，托辊1带动强力磁铁快速相对运动，使磁感线不断被硬闭环导体3进行切割，从而产生源源不断的电流供应，在感应电流经过稳压器4变压后与5G智能传感器底板连接并为其进行自供电。电压参数为24V直流电。
本发明输送带损伤诊断预示网络模型采用YOLOv1算法。
以下结合附图对本发明的实施作如下详述。
如图1所示，本发明的矿用输送带损伤自供电5G感知诊断预示系统总体分为三个部分，信号采集部分包含5G智能传感器6与托辊自供电系统，托辊自供电系统对5G智能传感器6进行供电，支持传感器的CCD摄像头进行输送带状态数据采集与5G模组的数据上传。信号传输部分包括5G基站与用于下载输送带数据的模组部分。信号处理部分主要指上位机端，其中包括CPU，用于进行基于YOLOv1算法的深度学习数据分析，以及终端界面用与为工作人员展示输送带运行状态的判定结果（正常、磨损、划伤、撕裂）可视化界面。
如图2所示，本发明的矿用输送带损伤自供电5G感知诊断预示系统将用于输送带图像数据采集与传输的5G智能传感器6安装于不与托辊1正对位置的输送带下方支架7，CCD防爆摄像头朝上正对输送带下表面。用于产生磁感线的强力磁铁2被安置在输送带两个托辊1链接处中间边缘一侧侧面，硬闭环导体3穿插于托辊1链接处中间，另一端闭合于稳压器4，稳压器4被安装在托辊1正下方的托辊支架8上。5G智能传感器6与稳压器4由闭合导线5连接。
如图3所示，本发明的矿用输送带损伤自供电5G感知诊断预示系统将两块向外不同磁极的强力磁铁，分别为N级向外强力磁铁21与S级向外强力磁铁22，安置在输送带托辊1链接处中间边缘一侧侧面，硬闭环导体3穿插于托辊1链接处中间，经过N级向外强力磁铁21与S级向外强力磁铁22，穿过托辊链接部位，在输送带运行时，托辊1带动N级向外强力磁铁21与S级向外强力磁铁22快速相对运动，使磁感线不断被硬闭环导体3进行切割，从而产生源源不断的电流供应，硬闭环导体3另一端闭合于稳压器4，用于将电磁感应发电电流转化为智能传感器可以使用的24V直流电。5G智能传感器6的数据采集与发送部分装置包括本安外壳61、单片机底板62、CCD防爆摄像头63、5G模组发送部件64、安装螺丝口。CCD防爆摄像头63采集到的输送带运行状态图像信号经由5G模组发送部件64上传至5G基站，再由上位机5G模组接收。
关于本发明具体结构需要说明的是，本发明采用的各部件模块相互之间的连接关系是确定的、可实现的，除实施例中特殊说明的以外，其特定的连接关系可以带来相应的技术效果，并基于不依赖相应软件程序执行的前提下，解决本发明提出的技术问题，本发明中出现的部件、模块、具体元器件的型号、连接方式除具体说明的以外，均属于本领域技术人员在申请日前可以获取到的已公开专利、已公开的期刊论文、或公知常识等现有技术，无需赘述，使得本案提供的技术方案是清楚、完整、可实现的，并能根据该技术手段重现或获得相应的实体产品。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims (5)

1.一种矿用输送带损伤自供电5G感知诊断预示系统，包括信号采集模块、信号传输模块和信号处理模块，其特征在于：所述信号采集模块通过设置的5G智能传感器对输送带表面的图像进行采集，通过5G模组发送端将信号通过基站传输至信号传输模块的5G模组接收端，5G模组接收端再将信号传输至信号处理模块；
所述信号处理模块通过由视觉感知边缘计算算法、系统机器视觉深度学习算法搭建的输送带损伤检测诊断预示系统网络模型实现损伤目标检测；
所述信号采集模块通过托辊自供电系统对5G智能传感器进行供电，所述托辊自供电系统通过电磁感应将托辊转动的动能转化为5G智能传感器所用的电能，为矿用输送带损伤自供电5G感知诊断预示系统进行电力提供。
2.根据权利要求1所述的一种矿用输送带损伤自供电5G感知诊断预示系统，其特征在于：所述托辊自供电系统包括用于产生磁感线的强力磁铁（2），所述强力磁铁（2）分别设置在输送带两个托辊（1）链接处的侧面上，所述托辊（1）的链接处穿插有硬闭环导体（3），所述硬闭环导体（3）闭合于稳压器（4），所述稳压器（4）固定安装在托辊支架（8）上，所述5G智能传感器（6）的电源端通过闭合导线（5）与稳压器（4）的输出端相连。
3.根据权利要求2所述的一种矿用输送带损伤自供电5G感知诊断预示系统，其特征在于：所述5G智能传感器（6）固定安装在托辊（1）的输送带下方支架（7）上，所述5G智能传感器（6）包括本安外壳（61）、单片机底板（62）、CCD防爆摄像头（63）、5G模组发送端（64），所述CCD防爆摄像头（63）、5G模组发送端（64）均固定在单片机底板（62）上，所述CCD防爆摄像头（63）朝上正对输送带下表面，采集输送带下表面的图像数据。
4.根据权利要求2所述的一种矿用输送带损伤自供电5G感知诊断预示系统，其特征在于：所述强力磁铁（2）具体为设置在设置在输送带两个托辊（1）链接处的两侧面的两块向外不同磁极的强力磁铁，分别为N级向外强力磁铁（21）和S级向外强力磁铁（22），在输送带运行时，托辊（1）带动N级向外强力磁铁（21）与S级向外强力磁铁（22）快速相对运动，使磁感线不断被硬闭环导体（3）进行切割，从而产生源源不断的电流供应，感应电流经过稳压器（4）变压后与5G智能传感器（6）连接并为5G智能传感器（6）进行自供电。
5.根据权利要求1所述的一种矿用输送带损伤自供电5G感知诊断预示系统，其特征在于：所述信号处理模块包括上位机，所述上位机包括用于进行数据分析的CPU和终端界面；
所述输送带损伤检测诊断预示系统网络模型具体采用YOLOv1算法进行深度学习数据分析，并将分析后的输送带正常、磨损、划伤、撕裂的判断结果显示在终端界面上。
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