CN113108898A - 一种基于声振联合监测的堆煤保护方法 - Google Patents

一种基于声振联合监测的堆煤保护方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种基于声振联合监测的堆煤保护方法，通过在皮带机头部安装声音以及振动传感器系统，实时检测皮带机头部在堆煤的过程中产生的落煤的碰撞声以及振动，在检测到落煤声音的同时通过可编程逻辑控制器迅速切断皮带运输机的电源，实现堆煤保护。本发明在发生堆煤事故时快速响应保护皮带机头部其他机械及电子设备。相比传统的电极式堆煤保护方法，该方法不受粉尘，潮湿等外部恶劣环境影响，非接触式安装，可快速接入现有系统，改进提升现有的堆煤保护手段。声音与振动的联合监控方式稳定可靠，且系统在堆煤事故发生的早期就可以迅速实现堆煤监测，并迅速控制可编程逻辑控制系统切断皮带机运输系统的电源。

Description

一种基于声振联合监测的堆煤保护方法
技术领域
本发明涉及信号处理领域，综合了数字信号处理，声信号检测，声学特征提取，模式识别的理论，尤其是一种声振联合监测方法。
背景技术
皮带运输机是煤矿运输线上最为常见的电子机械设备，由于井下巷道不断的延伸，皮带输送机数量也逐渐增多，多条皮带输送机互相搭接构成整个矿井煤炭输送系统，其中皮带机头则是皮带机与皮带机之间的搭接部分，肩负着将开采煤矿从一条皮带机输送到另一条皮带机的功能，也是最容易出现堆煤事故的部分。堆煤是指由于两条皮带机的搭接部分的非正常运行导致一条输送皮带机的所输送的煤在另一条皮带机的头部发生了堆积的现象，一旦发生堆煤事故，煤矿堆积速度快，若不能及时停车，短期内煤矿便能淹没输送机机头，若电动机减速箱等传动机构被煤炭覆盖堵转，将会造成输送机超载，不及时停车将会直接烧毁电机减速箱等传动机构，甚至撕裂皮带，造成了严重的设备损坏事故，更会危机井下人员安全。
目前，我国使用的堆煤保护依靠堆煤的动作原理，大致会分为倾斜式堆煤和煤电极式堆煤装置，其中倾斜式堆煤保护容易受到皮带机正常运输煤块的冲击与破坏，存在容易受外界干扰误报，易损坏的问题，煤电极式堆煤由于其动作原理较为科学，动作较为可靠，因此应用较为广泛，但是这种传感器及接地电缆等容易受到煤尘侵扰、潮气锈蚀等外部恶劣环境的严重影响，常常不能及时准确监测到堆煤故障信号，同时这种堆煤保护为吊挂式，容易碰撞、误动作几率高，导致使用效果以及可靠性不理想。
目前在矿井下发生堆煤事故时，由于煤矿在皮带机头部的迅速堆积，早期堆积的煤炭会从落煤斗的两侧窗口溢出，在煤炭溢出的过程中随着煤炭从一定高度跌落会产生明显的落煤声音，现场的运维工人往往根据是否听到异常的落煤声音来判断皮带机头部是否发生堆煤现象的依据进行定期巡检，这种通过人工巡检的堆煤保护手段效率低下，且定期巡检的方式很容易引起漏检，导致堆煤保护不及时。
发明内容
为了克服现有技术的不足，针对煤矿运输线上皮带机头部发生堆煤事故时难以及时检测与保护的问题，本发明提供一种基于声振联合监测的堆煤保护方法。本发明通过在皮带机头部安装声音以及振动传感器系统，可实时检测皮带机头部在堆煤的过程中产生的落煤的碰撞声以及振动，在检测到落煤声音的同时通过可编程逻辑控制器迅速切断皮带运输机的电源，实现堆煤保护。本发明可以弥补现有煤电极式堆煤监测手段的不足，同时可以替代人工实现对皮带机头部的堆煤事故进行监测，在发生堆煤事故时快速响应保护皮带机头部其他机械及电子设备。相比传统的电极式堆煤保护方法，该方法不受粉尘，潮湿等外部恶劣环境影响，非接触式安装，可快速接入现有系统，改进提升现有的堆煤保护手段。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案的步骤如下：
第一步：系统安装与部署；
将声音传感器安装在皮带机头部落煤斗的侧面，振动传感器安装在皮带机头部落煤斗落煤口的地面上；
第二步：两通道采集设备同步采集现场声音信号以及振动信号，两通道采集设备的两个通道中，一路采集声音信号，另一路采集振动信号；
采集设备所采集的声音信号xs(i)与振动信号xv(i)分别表示为：
Figure BDA0003055458120000021
式中*表示卷积运算，i是信号采样序列点，ss(i)是原始声音信号，sv(i)是原始振动信号，hs(i)是声源信号与声传感器接收点之间的环境冲激响应，hv(i)是与振动信号与振动传感器接收点之间的环境冲激响应，ns(i)代表声音传感器采集到的噪声信号，nv(i)代表振动传感器采集到的噪声信号；
第三步：信号预处理；
信号预处理是进行去直流分量以及信号分帧加窗，分帧加窗后每一帧信号长度均为w，声音信号总帧数为M，振动信号总帧数为N，经过预处理的声音信号以及振动信号分别为ysm(i)与yvn(i)；
第四步：提取振动信号前后帧信号能量比；
振动信号当前帧信号与上一帧的信号能量的比值：
Figure BDA0003055458120000022
式中r代表计算过后的时域能量比，n表示第n帧振动信号，N为振动信号的总帧数，w为每一帧振动信号中的信号长度；
第五步：判断振动信号能量比是否超过阈值；
当振动信号的时域能量比r超过阈值A时，进入第六步判断声音信号的状态，否则返回第二步；
第六步：提取声音信号的傅里叶变换：
Figure BDA0003055458120000031
式中Ym(k)为离散傅里叶变换后的数据，k为傅里叶变换的频点，m表示第m帧声音信号，e为自然对数的底，j为虚数单位；
第七步：计算每一帧声音信号的频域能量：
Figure BDA0003055458120000032
第八步：求取声音信号频域归一化能量的方差；
先将声音信号的频域能量归一化为Lm，然后再分别求Lm的均值E和方差σ：
Figure BDA0003055458120000033
Figure BDA0003055458120000034
Figure BDA0003055458120000035
其中Sm(max)为Sn序列中的最大值，Lm为声音信号频域归一化能量，E为声音信号频域归一化能量的均值，σ声音信号频域归一化能量的方差；
第九步：判断声音信号频域能量方差是否超过阈值；
当声音信号的频域能量方差σ超过阈值B，则系统检测为落煤，进入第十步，否则返回第二步；
第十步：可编程逻辑控制器切断电源。
当系统检测到落煤声音信号时，则会直接通过可编程逻辑控制器切断皮带运输机电源，停止煤的传送以实现堆煤保护。
所述阈值A＝2log(nv(i))。
所述阈值B取值为0.2。
本发明的有益效果在于相比传统煤电极式堆煤监测手段，不会受到矿井粉尘，潮湿等恶劣环境的干扰，声音与振动的联合监控方式稳定可靠，且系统在堆煤事故发生的早期就可以迅速实现堆煤监测，并迅速控制可编程逻辑控制系统切断皮带机运输系统的电源。本发明可以替代人工实现对皮带机头部的堆煤事故进行自动化监测，在发生堆煤事故的早期就快速响应保护皮带机头部其他机械及电子设备，来保证煤炭化工企业的安全生产。本发明对促进煤炭化工等产业的自动化升级及智能化发展具有重大意义，同时为中国制造2025及工业4.0的数字化、网络化和智能化打下坚实的技术基础。
附图说明
图1是本发明总体方法框图
图2是本发明基于声音识别的堆煤保护系统部署示意图
其中，1-1号皮带机，2-2号皮带机，3-落煤斗，4-落煤窗，5-地面，6-信号处理箱，7-振动传感器，8-声传感器。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。
本发明的流程图如图1所示，具体步骤如下：
第一步：系统安装与部署
将声音传感器安装在皮带机头部落煤斗的侧面，振动传感器安装在皮带机头部落煤斗落煤口的地面上，如图2所示。
第二步：两通道采集设备同步采集现场声音信号以及振动信号
采集设备所采集的声音信号xs(i)与振动信号xv(i)可以表示为：
Figure BDA0003055458120000041
式中*表示卷积运算，i是信号采样序列点，ss(i)是声音原始信号，sv(i)是振动原始信号，hs(i)是声源信号与声传感器接收点之间的环境冲激响应，hv(i)是与振动信号与振动传感器接收点之间的环境冲激响应，ns(i)与nv(i)分别代表声传感器与振动传感器采集到的噪声信号。
第三步：信号预处理
信号预处理主要进行去直流分量以及信号分帧加窗，窗函数采用矩形窗或汉明窗，分帧加窗后每一帧信号长度均为w，一般取值为256，帧移一般取1/2或1/3。声音信号振动和信号总帧数分别为M和N，经过预处理的声音信号以及振动信号分别为ysm(i)与yvn(i)；
第四步：提取振动信号前后帧信号能量比
分别计算振动信号当前帧信号与上一帧的信号能量的比值。
Figure BDA0003055458120000051
式中r代表计算过后的时域能量比，n表示第n帧振动信号，N为振动信号的总帧数，w为每一帧振动信号中的信号长度。
第五步：判断振动信号能量比是否超过阈值
当振动信号的时域前后帧能量比r超过阈值A时再进入第六步判断声音信号的状态，否则返回第二步。其中A＝2log(nv(i))，此处阈值A和现场环境噪声相关。
第六步：提取声音信号的傅里叶变换
Figure BDA0003055458120000052
式中Ym(k)为离散傅里叶变换后的数据，k为傅里叶变换的频点，m表示第m帧声音信号，e为自然对数的底，j为虚数单位；
第七步：计算每一帧声音信号的频域能量：
Figure BDA0003055458120000053
第八步：求取声音信号频域归一化能量的方差
先将声音信号的频域能量归一化为Lm，然后再分别求Lm的均值E和方差σ：
Figure BDA0003055458120000054
Figure BDA0003055458120000055
Figure BDA0003055458120000056
其中Sm(max)为Sn序列中的最大值，Lm为声音信号频域归一化能量，E为声音信号频域归一化能量的均值，σ声音信号频域归一化能量的方差；
第九步：判断声音信号频域能量方差是否超过阈值
当声音信号的频域能量方差σ如果也超过阈值B，则系统检测为落煤，否则返回第二步。B取值一般在[0.2-1]范围内。
第十步：可编程逻辑控制器切断电源
当系统检测到落煤声音信号时，则会直接通过可编程逻辑控制器切断皮带运输机电源，停止煤的传送以实现堆煤保护。

Claims (3)

1.一种基于声振联合监测的堆煤保护方法，其特征在于包括下述步骤：
第一步：系统安装与部署；
将声音传感器安装在皮带机头部落煤斗的侧面，振动传感器安装在皮带机头部落煤斗落煤口的地面上；
第二步：两通道采集设备同步采集现场声音信号以及振动信号，两通道采集设备的两个通道中，一路采集声音信号，另一路采集振动信号；
采集设备所采集的声音信号xs(i)与振动信号xv(i)分别表示为：
Figure FDA0003055458110000011
式中*表示卷积运算，i是信号采样序列点，ss(i)是原始声音信号，sv(i)是原始振动信号，hs(i)是声源信号与声传感器接收点之间的环境冲激响应，hv(i)是与振动信号与振动传感器接收点之间的环境冲激响应，ns(i)代表声音传感器采集到的噪声信号，nv(i)代表振动传感器采集到的噪声信号；
第三步：信号预处理；
信号预处理是进行去直流分量以及信号分帧加窗，分帧加窗后每一帧信号长度均为w，声音信号总帧数为M，振动信号总帧数为N，经过预处理的声音信号以及振动信号分别为ysm(i)与yvn(i)；
第四步：提取振动信号前后帧信号能量比；
振动信号当前帧信号与上一帧的信号能量的比值：
Figure FDA0003055458110000012
式中r代表计算过后的时域能量比，n表示第n帧振动信号，N为振动信号的总帧数，w为每一帧振动信号中的信号长度；
第五步：判断振动信号能量比是否超过阈值；
当振动信号的时域能量比r超过阈值A时，进入第六步判断声音信号的状态，否则返回第二步；
第六步：提取声音信号的傅里叶变换：
Figure FDA0003055458110000013
式中Ym(k)为离散傅里叶变换后的数据，k为傅里叶变换的频点，m表示第m帧声音信号，e为自然对数的底，j为虚数单位；
第七步：计算每一帧声音信号的频域能量：
Figure FDA0003055458110000021
第八步：求取声音信号频域归一化能量的方差；
先将声音信号的频域能量归一化为Lm，然后再分别求Lm的均值E和方差σ：
Figure FDA0003055458110000022
Figure FDA0003055458110000023
Figure FDA0003055458110000024
其中Sm(max)为Sn序列中的最大值，Lm为声音信号频域归一化能量，E为声音信号频域归一化能量的均值，σ声音信号频域归一化能量的方差；
第九步：判断声音信号频域能量方差是否超过阈值；
当声音信号的频域能量方差σ超过阈值B，则系统检测为落煤，进入第十步，否则返回第二步；
第十步：可编程逻辑控制器切断电源。
当系统检测到落煤声音信号时，则会直接通过可编程逻辑控制器切断皮带运输机电源，停止煤的传送以实现堆煤保护。
2.根据权利要求1所述的一种基于声振联合监测的堆煤保护方法，其特征在于：所述阈值A＝2log(nv(i))。
3.根据权利要求1所述的一种基于声振联合监测的堆煤保护方法，其特征在于：所述阈值B取值为0.2。
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