JP6973529B2 - ベルトコンベアの異常監視装置、異常監視プログラム及び異常監視方法 - Google Patents
ベルトコンベアの異常監視装置、異常監視プログラム及び異常監視方法 Download PDFInfo
- Publication number
- JP6973529B2 JP6973529B2 JP2020037147A JP2020037147A JP6973529B2 JP 6973529 B2 JP6973529 B2 JP 6973529B2 JP 2020037147 A JP2020037147 A JP 2020037147A JP 2020037147 A JP2020037147 A JP 2020037147A JP 6973529 B2 JP6973529 B2 JP 6973529B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- sensor
- belt
- abnormality
- data
- pulley
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Landscapes
- Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)
- Control Of Conveyors (AREA)
Description
本発明は、ベルトコンベアの異常監視装置、異常監視プログラム及び異常監視方法に関する。
製鉄プロセスで必要となる主原料の鉄鉱石、石炭などはバラ積み船で輸入され、原料ヤードでの原料積み付けはスタッカーで行われる。スタッカーは、原料ヤードに敷設されたレール上で走行が可能であり、起伏と旋回が可能なブーム上の機内ベルトコンベアから原料をヤードに落として原料山として積み付ける。原料ヤードからの払い出しは、リクレーマで行われる。リクレーマは、バケットホイールを回転して原料山から原料を切出し、ブーム上の機内ベルトコンベアで原料を払い出しコンベアに払い出す。原料ヤード内での原料の搬送は、基本的にはベルトコンベアによって行われ、スタッカーやリクレーマなどの移動機はベルトコンベアに沿って移動するようになっている。
ここで、ベルトコンベアの異常には、例えばベルトの損傷に起因する穴あきや縦裂きなどのベルト自体の形状不良、電動機、減速機、プーリー等の故障、及びローラーの回転不良などがある。このようなベルトコンベアの異常は、製鉄所での安定生産に直接影響を与えるため、ベルトコンベアの点検管理は非常に重要である。
しかしながら、原料ヤードでは、広い敷地に多数のベルトコンベアが設置され、ベルトコンベアの基数が数十台から数百台、その総延長距離が数十ｋｍから数百ｋｍに達する場合もあり、各ベルトコンベアを人が個別に点検することは困難である。そこで、ベルトコンベアにセンサを取り付けてベルトコンベアの状態を自動で効率的に監視することが求められている。
しかしながら、原料ヤードでは、広い敷地に多数のベルトコンベアが設置され、ベルトコンベアの基数が数十台から数百台、その総延長距離が数十ｋｍから数百ｋｍに達する場合もあり、各ベルトコンベアを人が個別に点検することは困難である。そこで、ベルトコンベアにセンサを取り付けてベルトコンベアの状態を自動で効率的に監視することが求められている。
従来、ベルトコンベアにセンサを取り付けてベルトコンベアの状態を監視するものとして、例えば、特許文献１及び特許文献２に示すものが知られている。
特許文献１に示すベルトコンベアの設備診断方法は、ベルトを駆動するプーリー、駆動プーリーを支える軸受、従動プーリー及びテンションウェイトと、駆動プーリーを減速機と駆動電動機をつなぐカップリングを経由して駆動電動機で駆動しているベルトコンベアの駆動電動機の電流信号を逐一捕らえる。そして、電流変化の挙動で、駆動電動機からカップリング、減速機及びベルト駆動プーリーの軸受の設備異常に加え、ベルトのスリップを運転開始から停止に至るまで連続的に診断するものである。
特許文献１に示すベルトコンベアの設備診断方法は、ベルトを駆動するプーリー、駆動プーリーを支える軸受、従動プーリー及びテンションウェイトと、駆動プーリーを減速機と駆動電動機をつなぐカップリングを経由して駆動電動機で駆動しているベルトコンベアの駆動電動機の電流信号を逐一捕らえる。そして、電流変化の挙動で、駆動電動機からカップリング、減速機及びベルト駆動プーリーの軸受の設備異常に加え、ベルトのスリップを運転開始から停止に至るまで連続的に診断するものである。
また、特許文献２に示すベルトコンベアの異常検知方法は、コンベアベルトを複数の支持ローラーで支持するベルトコンベアの異常を検知するに当たり、コンベアベルトの少なくとも一方の側面に取り付けた加速度センサにより、少なくとも１周分のコンベアベルトの加速度を測定する。そして、測定したその加速度のデータから支持ローラーの異常とその位置を求めることで、ベルトコンベアの異常を検知するものである。
このように、従来においては、ベルトコンベアの異常を監視するためには、設備異常あるいは操業異常を検知するためのセンサをベルトコンベアに設置し、そのデータを元に異常を判定している。特許文献１では、電流検出器をベルトコンベアに設置してベルトコンベアを駆動する電動機の電流値を検出し、この検出した電流値を元にベルトコンベアを診断する。また、特許文献２では、加速度センサをコンベアベルトに設置してコンベアベルトの加速度を測定し、この測定した加速度のデータを元にベルトコンベアの異常を検知している。
しかしながら、ベルトコンベアの異常には、ベルトの形状不良、電動機、減速機、プーリー等の故障、ローラーの回転不良などの様々な異常があり、それら異常は相互に相関を持っている。例えば、ベルトに形状不良が発生した場合にベルトの形状不良部分が各プーリーや各ローラーを通過する際に、電動機、減速機、各プーリー、各ローラーに異常振動や異音などの異常が発生することがある。
一方、電動機、減速機、プーリー等の故障、ローラーの回転不良などの様々な異常は、それら電動機、減速機、プーリー、ローラー自体に問題があって異常となる場合があり、ベルトの形状不良に起因しないこともある。
一方、電動機、減速機、プーリー等の故障、ローラーの回転不良などの様々な異常は、それら電動機、減速機、プーリー、ローラー自体に問題があって異常となる場合があり、ベルトの形状不良に起因しないこともある。
特許文献１や特許文献２に示す方法では、電動機の電流を検出する電流検出器やコンベアベルトの加速度を検出する加速度センサの出力値のみを用いてベルトコンベアの異常を検知している。このため、ベルトの形状不良と電動機、減速機、プーリー等の故障、ローラーの回転不良などの異常との相関を確認することができない。これにより、電動機、減速機、各プーリー、各ローラーに異常があるとされた場合に、それら電動機、減速機、プーリー、ローラー自体に問題があって異常となったのか、ベルトの形状不良に起因して異常となったのかを判定することができない。このため、ベルトコンベアの異常状態を誤検知なく高精度に判定することができない。
従って、本発明はこの従来の問題点を解決するためになされたものであり、その目的は、ベルトの形状不良と、電動機、減速機、プーリー、ローラー、シュートのうちの少なくとも１つの異常との相関を容易に把握でき、ベルトコンベアの異常状態を誤検知なく高精度に判定することができる、ベルトコンベアの異常監視装置、異常監視プログラム及び異常監視方法を提供することにある。
上記目的を達成するために、本発明の一態様に係るベルトコンベアの異常監視装置は、電動機により減速機を介して回転駆動される駆動プーリー及び従動プーリーからなるプーリーの回転によりローラー上を走行し、被搬送物を搬送するベルトと、該ベルトで搬送された前記被搬送物が投入されるシュートとを備えたベルトコンベアの異常監視装置であって、前記ベルトの表面を撮像する撮像装置と、前記電動機の電流値を検出する電流センサ、前記電動機、前記減速機、前記プーリー、前記ローラー、及び前記シュートの振動、音、温度のそれぞれを検出する振動センサ、音響センサ、及び温度センサのうちの少なくとも１つのセンサと、前記撮像装置で撮像した画像データに基づく異常スコアを算出し、前記少なくとも１つのセンサの検出信号に基づく異常スコアを算出するとともに前記少なくとも１つのセンサの検出時刻を前記撮像装置の撮像時刻に合わせるように時間軸を調整するデータ演算装置と、該データ演算装置の出力を表示するデータ表示装置と、を備えていることを要旨とする。
また、本発明の別の態様に係るベルトコンベアの異常監視プログラムは、電動機により減速機を介して回転駆動される駆動プーリー及び従動プーリーからなるプーリーの回転によりローラー上を走行し、被搬送物を搬送するベルトと、該ベルトで搬送された前記被搬送物が投入されるシュートとを備えたベルトコンベアの異常監視プログラムであって、前記ベルトの表面を撮像装置によって撮像した画像データを取得し、取得した前記画像データに基づく異常スコアを算出し、前記電動機の電流値を検出する電流センサ、前記電動機、前記減速機、前記プーリー、前記ローラー、及び前記シュートの振動、音、温度のそれぞれを検出する振動センサ、音響センサ、及び温度センサのうちの少なくとも１つのセンサによって検出した少なくとも１つのセンサの検出信号を取得し、取得した前記少なくとも１つのセンサの検出信号に基づく異常スコアを算出するとともに前記少なくとも１つのセンサの検出信号の検出時刻を前記撮像装置の撮像時刻に合わせるように時間軸を調整するデータ演算ステップをコンピュータに実行させることを要旨とする。
また、本発明の別の態様に係るベルトコンベアの異常監視方法は、電動機により減速機を介して回転駆動される駆動プーリー及び従動プーリーからなるプーリーの回転によりローラー上を走行し、被搬送物を搬送するベルトと、該ベルトで搬送された前記被搬送物が投入されるシュートとを備えたベルトコンベアの異常監視方法であって、前記ベルトの表面を撮像装置によって撮像する撮像ステップと、前記電動機の電流値を検出する電流センサ、前記電動機、前記減速機、前記プーリー、前記ローラー、及び前記シュートの振動、音、温度のそれぞれを検出する振動センサ、音響センサ、及び温度センサのうちの少なくとも１つのセンサによって、前記電動機の電流値、前記電動機、前記減速機、前記プーリー、及び前記ローラーの振動、音、温度のうちの少なくとも１つを検出する検出ステップと、前記撮像ステップで撮像した画像データに基づく異常スコアを算出し、前記検出ステップで検出した少なくとも１つのセンサの検出信号に基づく異常スコアを算出するとともに前記少なくとも１つのセンサの検出時刻を前記撮像装置の撮像時刻に合わせるように時間軸を調整するデータ演算ステップと、該データ演算ステップの出力をデータ表示装置に表示するデータ表示ステップと、を含むことを要旨とする。
本発明に係るベルトコンベアの異常監視装置、異常監視プログラム及び異常監視方法によれば、ベルトの形状不良と、電動機、減速機、プーリー、ローラー、シュートのうちの少なくとも１つの異常との相関を容易に把握でき、ベルトコンベアの異常状態を誤検知なく高精度に判定することができる、ベルトコンベアの異常監視装置及び異常監視方法を提供できる。
以下、本発明の実施の形態を図面を参照して説明する。実施形態は、製鉄プロセスで必要となる鉄鉱石、石炭などの原料を搬送するベルトコンベアの異常を監視する例である。
なお、図面は模式的なものであり、各要素の寸法関係、各要素の比率等は、現実的なものとは異なる場合があることに留意する必要がある。図面の相互間においても、互いの寸法関係や比率が異なる部分が含まれている場合がある。
なお、図面は模式的なものであり、各要素の寸法関係、各要素の比率等は、現実的なものとは異なる場合があることに留意する必要がある。図面の相互間においても、互いの寸法関係や比率が異なる部分が含まれている場合がある。
先ず、図１には、本発明の一実施形態に係るベルトコンベアの異常監視装置の概略構成が示されている。ベルトコンベア１は、被搬送物としての原料８を搬送する無端状のベルト２と、ベルト２で搬送された原料８が投入されるシュート３とを備えている。ベルト２は、電動機４により減速機５を介して回転駆動される駆動プーリー６ａ及び複数の従動プーリー６ｂからなるプーリー６の回転により複数のローラー７上を走行する。
そして、ベルトコンベア１には、ベルトコンベア１の異常を監視する異常監視装置１０が設けられている。
そして、ベルトコンベア１には、ベルトコンベア１の異常を監視する異常監視装置１０が設けられている。
この異常監視装置１０は、ベルト２の表面を撮像する撮像装置としてのカメラ１１を備えている。カメラ１１は、ベルト２の表面を撮像できるようにベルト２の走行経路の途中の任意の位置に設置され、走行しているベルト２の表面を常時撮像する。
また、異常監視装置１０は、電動機４の電流値を検出する電流センサ１２と、電動機４の振動（加速度）を検出する振動センサ１３ａと、電動機４の音（音圧）を検出する音響センサ１４ａと、電動機４の温度を検出する温度センサ１５ａとを備えている。振動センサ１３ａ及び温度センサ１５ａは電動機４に接触するように設置され、音響センサ１４ａは電動機４に対して非接触状態で設置されている。
また、異常監視装置１０は、電動機４の電流値を検出する電流センサ１２と、電動機４の振動（加速度）を検出する振動センサ１３ａと、電動機４の音（音圧）を検出する音響センサ１４ａと、電動機４の温度を検出する温度センサ１５ａとを備えている。振動センサ１３ａ及び温度センサ１５ａは電動機４に接触するように設置され、音響センサ１４ａは電動機４に対して非接触状態で設置されている。
また、異常監視装置１０は、減速機５の振動（加速度）を検出する振動センサ１３ｂと、減速機５の音（音圧）を検出する音響センサ１４ｂと、減速機５の温度を検出する温度センサ１５ｂとを備えている。振動センサ１３ｂ及び温度センサ１５ｂは減速機５に接触するように設置され、音響センサ１４ｂは減速機５に対して非接触状態で設置されている。
また、異常監視装置１０は、駆動プーリー６ａ及び複数の従動プーリー６ｂの各々の振動（加速度）を検出する複数の振動センサ１３ｃと、駆動プーリー６ａ及び複数の従動プーリー６ｂの各々の音（音圧）を検出する複数の音響センサ１４ｃと、駆動プーリー６ａ及び複数の従動プーリー６ｂの各々の温度を検出する複数の温度センサ１５ｃとを備えている。振動センサ１３ｃ及び温度センサ１５ｃは駆動プーリー６ａ及び複数の従動プーリー６ｂの各々の軸受に設置され、音響センサ１４ａは駆動プーリー６ａ及び複数の従動プーリー６ｂの各々に対して非接触状態で設置されている。
また、異常監視装置１０は、駆動プーリー６ａ及び複数の従動プーリー６ｂの各々の振動（加速度）を検出する複数の振動センサ１３ｃと、駆動プーリー６ａ及び複数の従動プーリー６ｂの各々の音（音圧）を検出する複数の音響センサ１４ｃと、駆動プーリー６ａ及び複数の従動プーリー６ｂの各々の温度を検出する複数の温度センサ１５ｃとを備えている。振動センサ１３ｃ及び温度センサ１５ｃは駆動プーリー６ａ及び複数の従動プーリー６ｂの各々の軸受に設置され、音響センサ１４ａは駆動プーリー６ａ及び複数の従動プーリー６ｂの各々に対して非接触状態で設置されている。
また、異常監視装置１０は、複数のローラー７の各々の振動（加速度）を検出する複数の振動センサ１３ｄと、複数のローラー７の各々の音（音圧）を検出する複数の音響センサ１４ｄと、複数のローラー７の各々の温度を検出する複数の温度センサ１５ｄとを備えている。振動センサ１３ｄ及び温度センサ１５ｄは複数のローラー７の各々に接触するように設置され、音響センサ１４ｄは複数のローラー７の各々に対して非接触状態で設置されている。
更に、異常監視装置１０は、シュート３の振動（加速度）を検出する複数の振動センサ１３ｅと、シュート３の音（音圧）を検出する複数の音響センサ１４ｅと、シュート３の温度を検出する複数の温度センサ１５ｅとを備えている。振動センサ１３ｅ及び温度センサ１５ｅはシュート３に接触するように設置され、音響センサ１４ｅはシュート３に対して非接触状態で設置されている。
更に、異常監視装置１０は、シュート３の振動（加速度）を検出する複数の振動センサ１３ｅと、シュート３の音（音圧）を検出する複数の音響センサ１４ｅと、シュート３の温度を検出する複数の温度センサ１５ｅとを備えている。振動センサ１３ｅ及び温度センサ１５ｅはシュート３に接触するように設置され、音響センサ１４ｅはシュート３に対して非接触状態で設置されている。
また、異常監視装置１０は、カメラ１１で撮像された画像データと、電流センサ１２、振動センサ１３ａ〜１３ｅ、音響センサ１４ａ〜１４ｅ、及び温度センサ１５ａ〜１５ｅの検出信号とを収集するデータ収集装置１６を備えている。データ収集装置１６は、カメラ１１で撮像された画像データと、電流センサ１２、振動センサ１３ａ〜１３ｅ、音響センサ１４ａ〜１４ｅ、及び温度センサ１５ａ〜１５ｅの検出信号とをそれぞれ指定した間隔で収集する。
また、異常監視装置１０は、データ収集装置１６で収集された、カメラ１１で撮像された画像データ、電流センサ１２、振動センサ１３ａ〜１３ｅ、音響センサ１４ａ〜１４ｅ、及び温度センサ１５ａ〜１５ｅの検出信号を蓄積するデータ蓄積装置１７を備えている。データ蓄積装置１７は、データベースで構成され、データ収集装置１６で収集された、カメラ１１で撮像された画像データ、電流センサ１２、振動センサ１３ａ〜１３ｅ、音響センサ１４ａ〜１４ｅ、及び温度センサ１５ａ〜１５ｅの検出信号を格納する。
また、異常監視装置１０は、データ収集装置１６で収集された、カメラ１１で撮像された画像データ、電流センサ１２、振動センサ１３ａ〜１３ｅ、音響センサ１４ａ〜１４ｅ、及び温度センサ１５ａ〜１５ｅの検出信号を蓄積するデータ蓄積装置１７を備えている。データ蓄積装置１７は、データベースで構成され、データ収集装置１６で収集された、カメラ１１で撮像された画像データ、電流センサ１２、振動センサ１３ａ〜１３ｅ、音響センサ１４ａ〜１４ｅ、及び温度センサ１５ａ〜１５ｅの検出信号を格納する。
また、異常監視装置１０は、データ演算装置１８を備えている。データ演算装置１８は、データ蓄積装置１７で格納された、カメラ１１で撮像された画像データ、電流センサ１２、振動センサ１３ａ〜１３ｅ、音響センサ１４ａ〜１４ｅ、及び温度センサ１５ａ〜１５ｅの検出信号を取得する。そして、データ演算装置１８は、カメラ１１で撮像した画像データに基づく異常スコアＳ（図６参照）を算出する。また、データ演算装置１８は、算出された異常スコアＳをベルト２の位置ごとに整理する。また、データ演算装置１８は、電流センサ１２、振動センサ１３ａ〜１３ｅ、音響センサ１４ａ〜１４ｅ、及び温度センサ１５ａ〜１５ｅの検出信号に基づく異常スコアＳ（図６参照）を算出するとともに、電流センサ１２、振動センサ１３ａ〜１３ｅ、音響センサ１４ａ〜１４ｅ、及び温度センサ１５ａ〜１５ｅの検出時刻をカメラ１１の撮像時刻に合わせるように時間軸を調整する。
このデータ演算装置１８は、前述の各機能をコンピュータソフトウェア上でプログラムによって実行するための演算処理機能を有するコンピュータシステムである。そして、このコンピュータシステムは、ＲＯＭ，ＲＡＭ，ＣＰＵ等を備えて構成され、ＲＯＭ等に予め記憶された各種専用のプログラムによって、前述した各機能をソフトウェア上で実行する。
ここで、データ演算装置１８は、電流センサ１２、振動センサ１３ａ〜１３ｅ、音響センサ１４ａ〜１４ｅ、及び温度センサ１５ａ〜１５ｅの検出時刻の時間軸の調整に際しては、以下のようにする。即ち、カメラ１１の撮像位置と電流センサ１２、振動センサ１３ａ〜１３ｅ、音響センサ１４ａ〜１４ｅ、及び温度センサ１５ａ〜１５ｅの設置位置との間の距離及びベルト２の走行速度から、カメラ１１が撮像したベルト２の部分が電流センサ１２、振動センサ１３ａ〜１３ｅ、音響センサ１４ａ〜１４ｅ、及び温度センサ１５ａ〜１５ｅの設置位置を通過する時刻を計算して行う。
なお、データ演算装置１８の実行プロセスについては、後に詳細に説明する。
ここで、データ演算装置１８は、電流センサ１２、振動センサ１３ａ〜１３ｅ、音響センサ１４ａ〜１４ｅ、及び温度センサ１５ａ〜１５ｅの検出時刻の時間軸の調整に際しては、以下のようにする。即ち、カメラ１１の撮像位置と電流センサ１２、振動センサ１３ａ〜１３ｅ、音響センサ１４ａ〜１４ｅ、及び温度センサ１５ａ〜１５ｅの設置位置との間の距離及びベルト２の走行速度から、カメラ１１が撮像したベルト２の部分が電流センサ１２、振動センサ１３ａ〜１３ｅ、音響センサ１４ａ〜１４ｅ、及び温度センサ１５ａ〜１５ｅの設置位置を通過する時刻を計算して行う。
なお、データ演算装置１８の実行プロセスについては、後に詳細に説明する。
そして、異常監視装置１０は、データ演算装置１８の出力を表示するデータ表示装置１９を備えている。データ表示装置１９は、モニターで構成され、図６に示すように、時間軸を横軸として、データ演算装置１８でベルト２の位置ごとに整理された異常スコアＳを縦軸に表示する。また、データ表示装置１９は、データ演算装置１８で算出された電流センサ１２、振動センサ１３ａ〜１３ｅ、音響センサ１４ａ〜１４ｅ、及び温度センサ１５ａ〜１５ｅの検出信号に基づく異常スコアＳを縦軸に表示する。そして、異常スコアＳは、各異常スコアＳの大きさに応じて色分けして一元的にカラーマップ（図６では、白から黒まで４段階の階調で示している）として表示される。例えば，異常スコアＳが大きい場合（例えば、３≦Ｓ）には赤色，異常スコアＳが小さい場合（例えば、Ｓ＜１）には青色といったように異常スコアＳの数値で段階的に色を割り当て，センサの種類や測定位置に関わらず異常スコアＳを色として一つのカラーマップ上に描画する。
次に、図２乃至図５を参照して、図１に示すベルトコンベアの異常監視装置１０による処理の流れを詳細に説明する。
先ず、図２に示すように、ステップＳ１において、カメラ１１は、ベルト２の表面を撮像する（撮像ステップ）。
次いで、ステップＳ２において、電流センサ１２によって電動機４の電流値を検出する。また、振動センサ１３ａ〜１３ｅによって電動機４、減速機５、プーリー６、ローラー７、及びシュート３の振動（加速度）を検出する。また、音響センサ１４ａ〜１４ｅによって電動機４、減速機５、プーリー６、ローラー７、及びシュート３の音（音圧）を検出する。更に、温度センサ１５ａ〜１５ｅによって電動機４、減速機５、プーリー６、ローラー７、及びシュート３の温度を検出する（検出ステップ）。
先ず、図２に示すように、ステップＳ１において、カメラ１１は、ベルト２の表面を撮像する（撮像ステップ）。
次いで、ステップＳ２において、電流センサ１２によって電動機４の電流値を検出する。また、振動センサ１３ａ〜１３ｅによって電動機４、減速機５、プーリー６、ローラー７、及びシュート３の振動（加速度）を検出する。また、音響センサ１４ａ〜１４ｅによって電動機４、減速機５、プーリー６、ローラー７、及びシュート３の音（音圧）を検出する。更に、温度センサ１５ａ〜１５ｅによって電動機４、減速機５、プーリー６、ローラー７、及びシュート３の温度を検出する（検出ステップ）。
そして、ステップＳ３において、データ収集装置１６は、カメラ１１で撮像された画像データと、電流センサ１２、振動センサ１３ａ〜１３ｅ、音響センサ１４ａ〜１４ｅ、及び温度センサ１５ａ〜１５ｅの検出信号とをそれぞれ指定した間隔で収集する（データ収集ステップ）。
次いで、ステップＳ４において、データ蓄積装置１７は、データ収集装置１６で収集された、カメラ１１で撮像された画像データ、電流センサ１２、振動センサ１３ａ〜１３ｅ、音響センサ１４ａ〜１４ｅ、及び温度センサ１５ａ〜１５ｅの検出信号を格納する（データ蓄積ステップ）。
次いで、ステップＳ４において、データ蓄積装置１７は、データ収集装置１６で収集された、カメラ１１で撮像された画像データ、電流センサ１２、振動センサ１３ａ〜１３ｅ、音響センサ１４ａ〜１４ｅ、及び温度センサ１５ａ〜１５ｅの検出信号を格納する（データ蓄積ステップ）。
次いで、ステップＳ５において、データ演算装置１８は、データ蓄積装置１７で格納された、カメラ１１で撮像された画像データ、電流センサ１２、振動センサ１３ａ〜１３ｅ、音響センサ１４ａ〜１４ｅ、及び温度センサ１５ａ〜１５ｅの検出信号を取得する。そして、データ演算装置１８は、カメラ１１で撮像した画像データに基づく異常スコアを算出する。また、データ演算装置１８は、算出された異常スコアをベルト２の位置ごとに整理する。また、データ演算装置１８は、電流センサ１２、振動センサ１３ａ〜１３ｅ、音響センサ１４ａ〜１４ｅ、及び温度センサ１５ａ〜１５ｅの検出信号に基づく異常スコアを算出するとともに、電流センサ１２、振動センサ１３ａ〜１３ｅ、音響センサ１４ａ〜１４ｅ、及び温度センサ１５ａ〜１５ｅの検出時刻をカメラ１１の撮像時刻に合わせるように時間軸を調整する（データ演算ステップ）。
つまり、ベルトコンベアの異常監視プログラムは、ベルト２の表面をカメラ１１によって撮像した画像データを取得し、取得した画像データに基づく異常スコアを算出し、電動機４の電流値を検出する電流センサ１２、振動センサ１３ａ〜１３ｅ、音響センサ１４ａ〜１４ｅ、及び温度センサ１５ａ〜１５ｅの検出信号を取得し、取得した電流センサ１２、振動センサ１３ａ〜１３ｅ、音響センサ１４ａ〜１４ｅ、及び温度センサ１５ａ〜１５ｅの検出信号に基づく異常スコアを算出するとともに電流センサ１２、振動センサ１３ａ〜１３ｅ、音響センサ１４ａ〜１４ｅ、及び温度センサ１５ａ〜１５ｅの検出時刻をカメラ１１の撮像時刻に合わせるように時間軸を調整するデータ演算ステップをコンピュータに実行させる。
ここで、データ演算装置１８の実行プロセスであるこのステップＳ５の画像データを取得した際の処理の流れを図３を参照して詳細に説明する。
先ず、ステップＳ５１において、データ演算装置１８は、データ蓄積装置１７に格納された、カメラ１１で撮像された画像データを取得する（画像データ取得ステップ）。
次いで、ステップＳ５２において、データ演算装置１８は、ステップＳ５１で取得したカメラ１１で撮像された画像データのベルト２における位置を算出する（画像データベルト位置算出ステップ）。
先ず、ステップＳ５１において、データ演算装置１８は、データ蓄積装置１７に格納された、カメラ１１で撮像された画像データを取得する（画像データ取得ステップ）。
次いで、ステップＳ５２において、データ演算装置１８は、ステップＳ５１で取得したカメラ１１で撮像された画像データのベルト２における位置を算出する（画像データベルト位置算出ステップ）。
データ演算装置１８が画像データを取得している間隔は一定であるため，ベルト２の基準位置を決定すればベルト２の走行速度からカメラ１１で撮像された画像データのベルト２における位置（ベルト２の基準位置からの距離）を算出することができる。あるいは、データ演算装置１８は、ベルト２に目印を付けて画像処理で塔が画像データのベルト２における位置を決定しても良い。
次いで、ステップＳ５３において、データ演算装置１８は、当該画像データを画像処理することによりベルト２の形状不良を検知する（形状不良検知ステップ）。
次いで、ステップＳ５３において、データ演算装置１８は、当該画像データを画像処理することによりベルト２の形状不良を検知する（形状不良検知ステップ）。
そして、ステップＳ５４において、データ演算装置１８は、形状不良の程度に応じてランク付けを行い、そのランクを異常スコアＳとして算出する（異常スコア算出ステップ）。
例えば、ステップＳ５３において検出した形状が正常な場合を「０」、異常がある場合にはその程度（例えば、疵の大きさ）に応じて「１」、「２」、「３」とランク付けし、そのランクを異常スコアＳとして算出する。
例えば、ステップＳ５３において検出した形状が正常な場合を「０」、異常がある場合にはその程度（例えば、疵の大きさ）に応じて「１」、「２」、「３」とランク付けし、そのランクを異常スコアＳとして算出する。
次いで、ステップＳ５５において、データ演算装置１８は、ベルト２の位置ごとにステップＳ５４において算出した異常スコアＳを整理する（異常スコア整理ステップ）。
そして、データ演算装置１８は、画像データを取得した際の処理を終了し、後述するステップＳ６に移行する。
また、データ演算装置１８の実行プロセスであるステップＳ５の電流センサ１２及び温度センサ１５ａ〜１５ｅの検出信号を取得した際の処理の流れを図４を参照して詳細に説明する。
そして、データ演算装置１８は、画像データを取得した際の処理を終了し、後述するステップＳ６に移行する。
また、データ演算装置１８の実行プロセスであるステップＳ５の電流センサ１２及び温度センサ１５ａ〜１５ｅの検出信号を取得した際の処理の流れを図４を参照して詳細に説明する。
先ず、ステップＳ６１において、データ演算装置１８は、データ蓄積装置１７に格納された、電流センサ１２及び温度センサ１５ａ〜１５ｅの検出信号を取得する（電流及び温度検出信号取得ステップ）。
次いで、ステップＳ６２において、データ演算装置１８は、電流センサ１２及び温度センサ１５ａ〜１５ｅの検出信号のデータについて、事前に正常時の平均値と標準偏差を算出して設定した上で、所定時間、例えば２分ごとに時間データの平均値を算出する（電流及び温度平均値算出ステップ）。
次いで、ステップＳ６２において、データ演算装置１８は、電流センサ１２及び温度センサ１５ａ〜１５ｅの検出信号のデータについて、事前に正常時の平均値と標準偏差を算出して設定した上で、所定時間、例えば２分ごとに時間データの平均値を算出する（電流及び温度平均値算出ステップ）。
次いで、ステップＳ６３において、データ演算装置１８は、電流センサ１２及び温度センサ１５ａ〜１５ｅの検出信号のデータについて、ステップＳ６２で算出した平均値の、正常時の平均値からの誤差を標準偏差で正規化しその値を異常スコアＳとして算出する（異常スコア算出ステップ）。
つまり、電流センサ１２及び温度センサ１５ａ〜１５ｅの検出信号のデータについての異常スコアＳは、正常時のデータの散らばり具合（標準偏差）に対する逸脱度合いを示し、値が小さいほど正常な状態であることを示している。
つまり、電流センサ１２及び温度センサ１５ａ〜１５ｅの検出信号のデータについての異常スコアＳは、正常時のデータの散らばり具合（標準偏差）に対する逸脱度合いを示し、値が小さいほど正常な状態であることを示している。
そして、ステップＳ６４において、データ演算装置１８は、電流センサ１２及び温度センサ１５ａ〜１５ｅの検出時刻をカメラ１１の撮像時刻に合わせるように時間軸を調整する（時間軸調整ステップ）。
ここで、データ演算装置１８は、カメラ１１の撮像位置と電流センサ１２及び温度センサ１５ａ〜１５ｅの設置位置との間の距離及びベルト２の走行速度から、カメラ１１が撮像したベルト２の部分が電流センサ１２及び温度センサ１５ａ〜１５ｅの設置位置を通過する時刻を計算して、時間軸を調整する。
ここで、データ演算装置１８は、カメラ１１の撮像位置と電流センサ１２及び温度センサ１５ａ〜１５ｅの設置位置との間の距離及びベルト２の走行速度から、カメラ１１が撮像したベルト２の部分が電流センサ１２及び温度センサ１５ａ〜１５ｅの設置位置を通過する時刻を計算して、時間軸を調整する。
例えば、電動機４がカメラ１１からベルト下流方向に２００ｍの位置にある場合、ベルト２の走行速度を２ｍ／ｓとすると、カメラ１１で撮像したベルト２の部分が電動機４に到着するまでに１００ｓかかることになる。つまり、電動機４の電流を検出する電流センサ１２の検出信号のデータを１００ｓずらせば、ベルト２の撮像時刻（カメラ１１の撮像時刻）と電流センサ１２の検出時刻とが一致することになる。
そして、このように時間軸を調整することで、後に述べるステップＳ６でのデータ表示において、ベルト２の撮像時刻（カメラ１１の撮像時刻）と電流センサ１２及び温度センサ１５ａ〜１５ｅの検出時刻（撮像したベルト２の部分が電動機４及び温度センサ１５ａ〜１５ｅを通過する時刻）とが一致してカラーマップ上で縦に並ぶ。これにより、ベルト２の形状不良に起因した電動機４、減速機５、各プーリー６、各ローラー７、及びシュート３の異常を容易に確認することができることになる。
そして、このように時間軸を調整することで、後に述べるステップＳ６でのデータ表示において、ベルト２の撮像時刻（カメラ１１の撮像時刻）と電流センサ１２及び温度センサ１５ａ〜１５ｅの検出時刻（撮像したベルト２の部分が電動機４及び温度センサ１５ａ〜１５ｅを通過する時刻）とが一致してカラーマップ上で縦に並ぶ。これにより、ベルト２の形状不良に起因した電動機４、減速機５、各プーリー６、各ローラー７、及びシュート３の異常を容易に確認することができることになる。
そして、データ演算装置１８は、電流センサ１２及び温度センサ１５ａ〜１５ｅの検出信号を取得した際の処理を終了し、後述するステップＳ６に移行する。
また、データ演算装置１８の実行プロセスであるステップＳ５の振動センサ１３ａ〜１３ｅ及び音響センサ１４ａ〜１４ｅの検出信号を取得した際の処理の流れを図５を参照して詳細に説明する。
先ず、ステップＳ７１において、データ演算装置１８は、データ蓄積装置１７に格納された、振動センサ１３ａ〜１３ｅ及び音響センサ１４ａ〜１４ｅの検出信号を取得する（振動及び音検出信号取得ステップ）。
また、データ演算装置１８の実行プロセスであるステップＳ５の振動センサ１３ａ〜１３ｅ及び音響センサ１４ａ〜１４ｅの検出信号を取得した際の処理の流れを図５を参照して詳細に説明する。
先ず、ステップＳ７１において、データ演算装置１８は、データ蓄積装置１７に格納された、振動センサ１３ａ〜１３ｅ及び音響センサ１４ａ〜１４ｅの検出信号を取得する（振動及び音検出信号取得ステップ）。
次いで、ステップＳ７２において、データ演算装置１８は、振動センサ１３ａ〜１３ｅ及び音響センサ１４ａ〜１４ｅの検出信号のデータについて、所定時間、例えば２分ごとに時間データの周波数解析を実施する（周波数解析ステップ）。
次いで、ステップＳ７３において、データ演算装置１８は、振動センサ１３ａ〜１３ｅ及び音響センサ１４ａ〜１４ｅの検出信号のデータについて、ステップＳ７２で周波数解析を実施した結果、所定時間ごと、例えば２００Ｈｚごとのオーバーオール値を算出する（オーバーオール値算出ステップ）。
次いで、ステップＳ７３において、データ演算装置１８は、振動センサ１３ａ〜１３ｅ及び音響センサ１４ａ〜１４ｅの検出信号のデータについて、ステップＳ７２で周波数解析を実施した結果、所定時間ごと、例えば２００Ｈｚごとのオーバーオール値を算出する（オーバーオール値算出ステップ）。
次いで、ステップ７４において、データ演算装置１８は、振動センサ１３ａ〜１３ｅ及び音響センサ１４ａ〜１４ｅの検出信号のデータについて、ステップＳ７３で算出したオーバーオール値の、正常時の値からの誤差を標準偏差で正規化しその値を異常スコアＳとして算出する（異常スコア算出ステップ）。
つまり、振動センサ１３ａ〜１３ｅ及び音響センサ１４ａ〜１４ｅの検出信号のデータについての異常スコアＳは、正常時のデータの散らばり具合（標準偏差）に対する逸脱度合いを周波数範囲ごとに示しているものであり、特定の周波数成分に現れる異常を高精度に検知することができる。
つまり、振動センサ１３ａ〜１３ｅ及び音響センサ１４ａ〜１４ｅの検出信号のデータについての異常スコアＳは、正常時のデータの散らばり具合（標準偏差）に対する逸脱度合いを周波数範囲ごとに示しているものであり、特定の周波数成分に現れる異常を高精度に検知することができる。
そして、ステップＳ７５において、データ演算装置１８は、振動センサ１３ａ〜１３ｅ及び音響センサ１４ａ〜１４ｅの検出時刻をカメラ１１の撮像時刻に合わせるように時間軸を調整する（時間軸調整ステップ）。
ここで、データ演算装置１８は、カメラ１１の撮像位置と振動センサ１３ａ〜１３ｅ及び音響センサ１４ａ〜１４ｅの設置位置との間の距離及びベルト２の走行速度から、カメラ１１が撮像したベルト２の部分が振動センサ１３ａ〜１３ｅ及び音響センサ１４ａ〜１４ｅの設置位置を通過する時刻を計算して、時間軸を調整する。
ここで、データ演算装置１８は、カメラ１１の撮像位置と振動センサ１３ａ〜１３ｅ及び音響センサ１４ａ〜１４ｅの設置位置との間の距離及びベルト２の走行速度から、カメラ１１が撮像したベルト２の部分が振動センサ１３ａ〜１３ｅ及び音響センサ１４ａ〜１４ｅの設置位置を通過する時刻を計算して、時間軸を調整する。
そして、このように時間軸を調整することで、後に述べるステップＳ６でのデータ表示において、ベルト２の撮像時刻（カメラ１１の撮像時刻）と振動センサ１３ａ〜１３ｅ及び音響センサ１４ａ〜１４ｅの検出時刻（撮像したベルト２の部分が振動センサ１３ａ〜１３ｅ及び音響センサ１４ａ〜１４ｅを通過する時刻）とが一致してカラーマップ上で縦に並ぶことになり、ベルト２の形状不良に起因した電動機４、減速機５、各プーリー６、各ローラー７、及びシュート３の異常を容易に確認することができることになる。
そして、データ演算装置１８は、振動センサ１３ａ〜１３ｅ及び音響センサ１４ａ〜１４ｅの検出信号を取得した際の処理を終了し、後述するステップＳ６に移行する。
そして、図２に示すステップＳ６において、データ表示装置１９は、データ演算装置１８の出力を表示する（データ表示ステップ）。
そして、データ演算装置１８は、振動センサ１３ａ〜１３ｅ及び音響センサ１４ａ〜１４ｅの検出信号を取得した際の処理を終了し、後述するステップＳ６に移行する。
そして、図２に示すステップＳ６において、データ表示装置１９は、データ演算装置１８の出力を表示する（データ表示ステップ）。
具体的には、データ表示装置１９は、図６に一例で示すように、時間軸を横軸として、データ演算装置１８でベルト２の位置ごとに整理された異常スコアＳと、データ演算装置１８で算出された電流センサ１２、振動センサ１３ａ〜１３ｅ、音響センサ１４ａ〜１４ｅ、及び温度センサ１５ａ〜１５ｅの検出信号に基づく異常スコアＳとを縦軸に並べて表示している。そして、異常スコアＳは、各異常スコアＳの大きさに応じて色分けして一元的にカラーマップ（図６では、白から黒まで４段階の階調で示している）として表示される。例えば，異常スコアＳが大きい場合（例えば、３≦Ｓ）には赤色，異常スコアＳが小さい場合（例えば、Ｓ＜１）には青色といったように異常スコアＳの数値で段階的に色を割り当て，センサの種類や測定位置に関わらず異常スコアＳを色として一つのカラーマップ上に描画する。
そして、このデータ表示装置１９によるデータ表示においては、ベルト２の撮像時刻（カメラ１１の撮像時刻）と電流センサ１２、振動センサ１３ａ〜１３ｅ、音響センサ１４ａ〜１４ｅ及び温度センサ１５ａ〜１５ｅの検出時刻（撮像したベルト２の部分が電流センサ１２、振動センサ１３ａ〜１３ｅ、音響センサ１４ａ〜１４ｅ、及び温度センサ１５ａ〜１５ｅを通過する時刻）とが一致してカラーマップ上で縦に並ぶことになる。その結果、カメラ１１で撮像した画像データに基づくベルト２の位置ごとに整理され得た異常スコアＳと、データ演算装置１８で算出された電流センサ１２、振動センサ１３ａ〜１３ｅ、音響センサ１４ａ〜１４ｅ、及び温度センサ１５ａ〜１５ｅの検出信号に基づく異常スコアＳとが一致してカラーマップ上で縦に並ぶことになる。
これにより、ベルト２の形状不良に起因した電動機４、減速機５、各プーリー６、各ローラー７、及びシュート３の異常を容易に確認することができることになる。
このため、ベルト２の形状不良と、電動機４、減速機５、プーリー６、ローラー７、及びシュート３の異常との相関を容易に把握でき、ベルトコンベア１の異常状態を誤検知なく高精度に判定することができる。その結果，ベルトコンベア１の異常部位を誤検知なく特定できるようになり，交換や修理などの保全業務を効率的に行うことができる。
このため、ベルト２の形状不良と、電動機４、減速機５、プーリー６、ローラー７、及びシュート３の異常との相関を容易に把握でき、ベルトコンベア１の異常状態を誤検知なく高精度に判定することができる。その結果，ベルトコンベア１の異常部位を誤検知なく特定できるようになり，交換や修理などの保全業務を効率的に行うことができる。
なお、図６に示す一例では、例えば、１０：００少し前のところでベルト２の画像データに基づく大きな異常スコアＳ（３≦Ｓ）と、電動機４（駆動部モータ）の振動センサ１３ａの検出信号に基づく大きな異常スコアＳ（２００〜４００Ｈｚ、６００〜８００Ｈｚ：３≦Ｓ）、電動機４（駆動部モータ）の音響センサ１４ａの検出信号に基づく大きな異常スコアＳ（８００〜１ｋＨｚ、３≦Ｓ）、及び減速機５（駆動部減速機）の振動センサ１３ｂの検出信号に基づく大きな異常スコアＳ（８００〜１ｋＨｚ、３≦Ｓ）とが一致してカラーマップ上に並んでいる。このため、ベルト２の形状不良に起因して電動機４及び減速機５に異常が生じていることがわかる。
一方、図６に示す一例では、例えば、１１：３０少し前のところで電動機４（駆動部モータ）の振動センサ１３ａの検出信号に基づく大きな異常スコアＳ（０〜２００Ｈｚ：３≦Ｓ）が存在するが、これに対応する時刻のところでベルト２の画像データに基づく大きな異常スコアＳ（３≦Ｓ）が存在せず、小さな異常スコアＳ（１≦Ｓ＜２）のみが存在する。このため、電動機４の異常はベルト２の形状不良とは関係なく生じていることがわかる。
また、電流センサ１２、振動センサ１３ａ〜１３ｅ、音響センサ１４ａ〜１４ｅ及び温度センサ１５ａ〜１５ｅの検出時刻（撮像したベルト２の部分が電流センサ１２、振動センサ１３ａ〜１３ｅ、音響センサ１４ａ〜１４ｅ、及び温度センサ１５ａ〜１５ｅを通過する時刻）同士が一致してカラーマップ上で縦に並ぶ。その結果、データ演算装置１８で算出された電流センサ１２、振動センサ１３ａ〜１３ｅ、音響センサ１４ａ〜１４ｅ、及び温度センサ１５ａ〜１５ｅの検出信号に基づく異常スコアＳ同士が一致してカラーマップ上で縦に並ぶので、電動機４、減速機５、各プーリー６、各ローラー７、及びシュート３の異常の相関関係を容易に確認することができる。
このように、本実施形態に係るベルトコンベアの異常監視装置１０及び異常監視方法によれば、ベルト２の表面を撮像し（撮像装置としてのカメラ１１、ステップＳ１：撮像ステップ）、電動機４の電流値、電動機４、減速機５、プーリー６、及びローラー７の振動、音、温度を検出する（電流センサ１２、振動センサ１３ａ〜１３ｅ、音響センサ１４ａ〜１４ｅ、及び温度センサ１５ａ〜１５ｅ、ステップＳ２：検出ステップ）。また、撮像した画像データに基づく異常スコアＳを算出し、検出した電流センサ１２、振動センサ１３ａ〜１３ｅ、音響センサ１４ａ〜１４ｅ、及び温度センサ１５ａ〜１５ｅの検出信号に基づく異常スコアＳを算出するとともに電流センサ１２、振動センサ１３ａ〜１３ｅ、音響センサ１４ａ〜１４ｅ、及び温度センサ１５ａ〜１５ｅの検出時刻をカメラ１１の撮像時刻に合わせるように時間軸を調整する（データ演算装置１８、ステップＳ５：データ演算ステップ）。そして、その出力を表示する（データ表示装置１９、ステップＳ６：データ表示ステップ）。
また、本実施形態に係るベルトコンベアの異常監視プログラムは、ベルト２の表面をカメラ１１によって撮像した画像データを取得し、取得した画像データに基づく異常スコアを算出し、電動機４の電流値を検出する電流センサ１２、振動センサ１３ａ〜１３ｅ、音響センサ１４ａ〜１４ｅ、及び温度センサ１５ａ〜１５ｅの検出信号を取得し、取得した電流センサ１２、振動センサ１３ａ〜１３ｅ、音響センサ１４ａ〜１４ｅ、及び温度センサ１５ａ〜１５ｅの検出信号に基づく異常スコアを算出するとともに電流センサ１２、振動センサ１３ａ〜１３ｅ、音響センサ１４ａ〜１４ｅ、及び温度センサ１５ａ〜１５ｅの検出時刻をカメラ１１の撮像時刻に合わせるように時間軸を調整するデータ演算ステップをコンピュータに実行させる。
これにより、ベルト２の形状不良と、電動機４、減速機５、プーリー６、ローラー７、及びシュート３の異常との相関を容易に把握でき、ベルトコンベア１の異常状態を誤検知なく高精度に判定することができる。
また、データ演算装置１８（ステップＳ５：データ演算ステップ）では、算出された、撮像した画像データに基づく異常スコアＳをベルトの位置ごとに整理する。
そして、データ表示装置１９（ステップＳ６：データ表示ステップ）では、データ演算装置１８（ステップＳ５：データ演算ステップ）でベルト２の位置ごとに整理された異常スコアＳと、データ演算装置１８（ステップＳ５：データ演算ステップ）で算出された電流センサ１２、振動センサ１３ａ〜１３ｅ、音響センサ１４ａ〜１４ｅ、及び温度センサ１５ａ〜１５ｅの検出信号に基づく時間軸が調整された異常スコアＳとを、それらの大きさに応じて色分けして一元的にカラーマップとして表示する。
また、データ演算装置１８（ステップＳ５：データ演算ステップ）では、算出された、撮像した画像データに基づく異常スコアＳをベルトの位置ごとに整理する。
そして、データ表示装置１９（ステップＳ６：データ表示ステップ）では、データ演算装置１８（ステップＳ５：データ演算ステップ）でベルト２の位置ごとに整理された異常スコアＳと、データ演算装置１８（ステップＳ５：データ演算ステップ）で算出された電流センサ１２、振動センサ１３ａ〜１３ｅ、音響センサ１４ａ〜１４ｅ、及び温度センサ１５ａ〜１５ｅの検出信号に基づく時間軸が調整された異常スコアＳとを、それらの大きさに応じて色分けして一元的にカラーマップとして表示する。
これにより、カメラ１１で撮像した画像データに基づくベルト２の位置ごとに整理され得た異常スコアＳと、データ演算装置１８で算出された電流センサ１２、振動センサ１３ａ〜１３ｅ、音響センサ１４ａ〜１４ｅ、及び温度センサ１５ａ〜１５ｅの検出信号に基づく異常スコアＳとが一致してカラーマップ上で縦に並ぶ。このため、ベルト２の形状不良と、電動機４、減速機５、プーリー６、ローラー７、及びシュート３の異常との相関をより容易に把握でき、ベルトコンベア１の異常状態を誤検知なく高精度に判定することができる。
また、データ演算装置１８（ステップＳ５：データ演算ステップ）では、カメラ１１の撮像位置と電流センサ１２、振動センサ１３ａ〜１３ｅ、音響センサ１４ａ〜１４ｅ、及び温度センサ１５ａ〜１５ｅの設置位置との間の距離及びベルト２の走行速度から、カメラ１１が撮像したベルト２の部分が電流センサ１２、振動センサ１３ａ〜１３ｅ、音響センサ１４ａ〜１４ｅ、及び温度センサ１５ａ〜１５ｅの設置位置を通過する時刻を計算し、電流センサ１２、振動センサ１３ａ〜１３ｅ、音響センサ１４ａ〜１４ｅ、及び温度センサ１５ａ〜１５ｅの検出時刻をカメラ１１の撮像時刻に合わせるように時間軸を調整している。
これにより、電流センサ１２、振動センサ１３ａ〜１３ｅ、音響センサ１４ａ〜１４ｅ、及び温度センサ１５ａ〜１５ｅの検出時刻をカメラ１１の撮像時刻に合わせるように時間軸を容易に調整することができる。
これにより、電流センサ１２、振動センサ１３ａ〜１３ｅ、音響センサ１４ａ〜１４ｅ、及び温度センサ１５ａ〜１５ｅの検出時刻をカメラ１１の撮像時刻に合わせるように時間軸を容易に調整することができる。
以上、本発明の実施形態に係るベルトコンベアの異常監視装置、異常監視プログラム及び異常監視方法について説明してきたが、本発明はこれに限定されずに種々の変更、改良を行うことができる。
例えば、電流センサ１２、振動センサ１３ａ〜１３ｅ、音響センサ１４ａ〜１４ｅ、及び温度センサ１５ａ〜１５ｅはすべて設置する必要はなく、少なくとも１つ設置すればよい。この場合、データ演算装置１８における異常スコアＳの算出は、設置された少なくとも１つのセンサの検出信号に基づく異常スコアＳを算出するようにする。
例えば、電流センサ１２、振動センサ１３ａ〜１３ｅ、音響センサ１４ａ〜１４ｅ、及び温度センサ１５ａ〜１５ｅはすべて設置する必要はなく、少なくとも１つ設置すればよい。この場合、データ演算装置１８における異常スコアＳの算出は、設置された少なくとも１つのセンサの検出信号に基づく異常スコアＳを算出するようにする。
また、電流センサ１２、振動センサ１３ａ〜１３ｅ、音響センサ１４ａ〜１４ｅ、及び温度センサ１５ａ〜１５ｅを本実施形態のように全て設置した場合において、データ演算装置１８における異常スコアＳの算出は、設置された全てのセンサの検出信号に基づく異常スコアＳを算出する必要は必ずしもなく、設置された全てのセンサのうちの少なくとも１つのセンサの検出信号に基づく異常スコアＳを算出するようにしてもよい。
また、データ演算装置１８は、振動センサ１３ａ〜１３ｅ及び音響センサ１４ａ〜１４ｅの検出信号のデータについて、周波数解析を実施し、その結果を用いて異常スコアＳを算出するようにしている。しかし、温度センサ１５ａ〜１５ｅの検出信号のデータと同様に、所定時間ごとの平均値を算出し、その算出された平均値から異常スコアＳを算出するようにしてもよい。
また、データ演算装置１８は、振動センサ１３ａ〜１３ｅ及び音響センサ１４ａ〜１４ｅの検出信号のデータについて、周波数解析を実施し、その結果を用いて異常スコアＳを算出するようにしている。しかし、温度センサ１５ａ〜１５ｅの検出信号のデータと同様に、所定時間ごとの平均値を算出し、その算出された平均値から異常スコアＳを算出するようにしてもよい。
また、本発明の実施形態に係る異常監視プログラムは、ベルトコンベアだけでなく同様の循環する構造物を利用した搬送設備に有効であり、例えばチェーンコンベアに適用してもよい。
１ ベルトコンベア
２ ベルト
３ シュート
４ 電動機
５ 減速機
６ プーリー
６ａ 駆動プーリー
６ｂ 従動プーリー
７ ローラー
８ 原料（被搬送物）
１０ 異常監視装置
１１ カメラ（撮像装置）
１２ 電流センサ
１３ａ 電動機の振動センサ
１３ｂ 減速機の振動センサ
１３ｃ プーリーの振動センサ
１３ｄ ローラーの振動センサ
１３ｅ シュートの振動センサ
１４ａ 電動機の音響センサ
１４ｂ 減速機の音響センサ
１４ｃ プーリーの音響センサ
１４ｄ ローラーの音響センサ
１４ｅ シュートの音響センサ
１５ａ 電動機の温度センサ
１５ｂ 減速機の温度センサ
１５ｃ プーリーの温度センサ
１５ｄ ローラーの温度センサ
１５ｅ シュートの温度センサ
１６ データ収集装置
１７ データ蓄積装置
１８ データ演算装置
１９ データ表示装置
Ｓ 異常スコア
２ ベルト
３ シュート
４ 電動機
５ 減速機
６ プーリー
６ａ 駆動プーリー
６ｂ 従動プーリー
７ ローラー
８ 原料（被搬送物）
１０ 異常監視装置
１１ カメラ（撮像装置）
１２ 電流センサ
１３ａ 電動機の振動センサ
１３ｂ 減速機の振動センサ
１３ｃ プーリーの振動センサ
１３ｄ ローラーの振動センサ
１３ｅ シュートの振動センサ
１４ａ 電動機の音響センサ
１４ｂ 減速機の音響センサ
１４ｃ プーリーの音響センサ
１４ｄ ローラーの音響センサ
１４ｅ シュートの音響センサ
１５ａ 電動機の温度センサ
１５ｂ 減速機の温度センサ
１５ｃ プーリーの温度センサ
１５ｄ ローラーの温度センサ
１５ｅ シュートの温度センサ
１６ データ収集装置
１７ データ蓄積装置
１８ データ演算装置
１９ データ表示装置
Ｓ 異常スコア
Claims (9)
- 電動機により減速機を介して回転駆動される駆動プーリー及び従動プーリーからなるプーリーの回転によりローラー上を走行し、被搬送物を搬送するベルトと、該ベルトで搬送された前記被搬送物が投入されるシュートとを備えたベルトコンベアの異常監視装置であって、
前記ベルトの表面を撮像する撮像装置と、
前記電動機の電流値を検出する電流センサ、前記電動機、前記減速機、前記プーリー、前記ローラー、及び前記シュートの振動、音、温度のそれぞれを検出する振動センサ、音響センサ、及び温度センサのうちの少なくとも１つのセンサと、
前記撮像装置で撮像した画像データに基づく異常スコアを算出し、前記少なくとも１つのセンサの検出信号に基づく異常スコアを算出するとともに前記少なくとも１つのセンサの検出時刻を前記撮像装置の撮像時刻に合わせるように時間軸を調整するデータ演算装置と、
該データ演算装置の出力を表示するデータ表示装置と、
を備えていることを特徴とするベルトコンベアの異常監視装置。 - 前記データ演算装置は、算出された前記撮像装置で撮像した画像データに基づく異常スコアを前記ベルトの位置ごとに整理することを特徴とする請求項１に記載のベルトコンベアの異常監視装置。
- 前記データ表示装置は、前記データ演算装置で前記ベルトの位置ごとに整理された異常スコアと、前記データ演算装置で算出された前記少なくとも１つのセンサの検出信号に基づく時間軸が調整された異常スコアとを、それらの大きさに応じて色分けして一元的にカラーマップとして表示することを特徴とすることを特徴とする請求項２に記載のベルトコンベアの異常監視装置。
- 前記データ演算装置は、前記撮像装置の撮像位置と前記少なくとも１つのセンサの設置位置との間の距離及び前記ベルトの走行速度から、前記撮像装置が撮像した前記ベルトの部分が前記少なくとも１つのセンサの設置位置を通過する時刻を計算し、前記少なくとも１つのセンサの検出時刻を前記撮像装置の撮像時刻に合わせるように時間軸を調整することを特徴とする請求項１乃至３のうちいずれか一項に記載のベルトコンベアの異常監視装置。
- 電動機により減速機を介して回転駆動される駆動プーリー及び従動プーリーからなるプーリーの回転によりローラー上を走行し、被搬送物を搬送するベルトと、該ベルトで搬送された前記被搬送物が投入されるシュートとを備えたベルトコンベアの異常監視プログラムであって、
前記ベルトの表面を撮像装置によって撮像した画像データを取得し、取得した前記画像データに基づく異常スコアを算出し、前記電動機の電流値を検出する電流センサ、前記電動機、前記減速機、前記プーリー、前記ローラー、及び前記シュートの振動、音、温度のそれぞれを検出する振動センサ、音響センサ、及び温度センサのうちの少なくとも１つのセンサによって検出した少なくとも１つのセンサの検出信号を取得し、取得した前記少なくとも１つのセンサの検出信号に基づく異常スコアを算出するとともに前記少なくとも１つのセンサの検出信号の検出時刻を前記撮像装置の撮像時刻に合わせるように時間軸を調整するデータ演算ステップ
をコンピュータに実行させることを特徴とするベルトコンベアの異常監視プログラム。 - 電動機により減速機を介して回転駆動される駆動プーリー及び従動プーリーからなるプーリーの回転によりローラー上を走行し、被搬送物を搬送するベルトと、該ベルトで搬送された前記被搬送物が投入されるシュートとを備えたベルトコンベアの異常監視方法であって、
前記ベルトの表面を撮像装置によって撮像する撮像ステップと、
前記電動機の電流値を検出する電流センサ、前記電動機、前記減速機、前記プーリー、前記ローラー、及び前記シュートの振動、音、温度のそれぞれを検出する振動センサ、音響センサ、及び温度センサのうちの少なくとも１つのセンサによって、前記電動機の電流値、前記電動機、前記減速機、前記プーリー、及び前記ローラーの振動、音、温度のうちの少なくとも１つを検出する検出ステップと、
前記撮像ステップで撮像した画像データに基づく異常スコアを算出し、前記検出ステップで検出した少なくとも１つのセンサの検出信号に基づく異常スコアを算出するとともに前記少なくとも１つのセンサの検出時刻を前記撮像装置の撮像時刻に合わせるように時間軸を調整するデータ演算ステップと、
該データ演算ステップの出力をデータ表示装置に表示するデータ表示ステップと、
を含むことを特徴とするベルトコンベアの異常監視方法。 - 前記データ演算ステップでは、算出された前記撮像ステップで撮像した画像データに基づく異常スコアを前記ベルトの位置ごとに整理することを特徴とする請求項６に記載のベルトコンベアの異常監視方法。
- 前記データ表示ステップでは、前記データ演算ステップで前記ベルトの位置ごとに整理された異常スコアと、前記データ演算ステップで算出された前記少なくとも１つのセンサの検出信号に基づく時間軸が調整された異常スコアとを、それらの大きさに応じて色分けして一元的にカラーマップとして前記データ表示装置に表示することを特徴とすることを特徴とする請求項７に記載のベルトコンベアの異常監視方法。
- 前記データ演算ステップでは、前記撮像装置の撮像位置と前記少なくとも１つのセンサの設置位置との間の距離及び前記ベルトの走行速度から、前記撮像装置が撮像した前記ベルトの部分が前記少なくとも１つのセンサの設置位置を通過する時刻を計算し、前記少なくとも１つのセンサの検出時刻を前記撮像装置の撮像時刻に合わせるように時間軸を調整することを特徴とする請求項６乃至８のうちいずれか一項に記載のベルトコンベアの異常監視方法。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2019071585 | 2019-04-03 | ||
| JP2019071585 | 2019-04-03 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2020169097A JP2020169097A (ja) | 2020-10-15 |
| JP6973529B2 true JP6973529B2 (ja) | 2021-12-01 |
Family
ID=72745325
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2020037147A Active JP6973529B2 (ja) | 2019-04-03 | 2020-03-04 | ベルトコンベアの異常監視装置、異常監視プログラム及び異常監視方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP6973529B2 (ja) |
Families Citing this family (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2023286371A1 (ja) * | 2021-07-12 | 2023-01-19 | Tdk株式会社 | データ収集装置、解析装置、搬送システムの解析方法及びセンサ装置 |
| CN113548419A (zh) * | 2021-07-20 | 2021-10-26 | 湖北能源集团鄂州发电有限公司 | 基于机器视觉图像识别的皮带撕裂检测方法、装置及系统 |
| CN114751150A (zh) * | 2022-03-31 | 2022-07-15 | 国能神东煤炭集团有限责任公司 | 一种胶带机故障检测方法、装置、系统及存储介质 |
| CN117443741B (zh) * | 2023-12-22 | 2024-03-12 | 成都工业职业技术学院 | 一种快递智能分拣装置及其分拣方法 |
Family Cites Families (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS6145819A (ja) * | 1984-08-07 | 1986-03-05 | Kawasaki Steel Corp | コンベヤ−による輸送系の異常検出方法 |
| WO2005023688A1 (de) * | 2003-09-03 | 2005-03-17 | Phoenix Ag | Einrichtung zur überwachung einer förderanlage |
| JP5173286B2 (ja) * | 2007-07-06 | 2013-04-03 | 株式会社ブリヂストン | ベルトモニタリングシステム |
| JP2009070052A (ja) * | 2007-09-12 | 2009-04-02 | Omron Corp | 監視装置及びプログラム |
| JP6939271B2 (ja) * | 2017-08-31 | 2021-09-22 | 横浜ゴム株式会社 | コンベヤベルトのモニタリングシステム |
| JP2019048282A (ja) * | 2017-09-12 | 2019-03-28 | 株式会社北川鉄工所 | 材料選別装置 |
-
2020
- 2020-03-04 JP JP2020037147A patent/JP6973529B2/ja active Active
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2020169097A (ja) | 2020-10-15 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP6973529B2 (ja) | ベルトコンベアの異常監視装置、異常監視プログラム及び異常監視方法 | |
| US7353937B2 (en) | Method of monitoring belt orientation and/or belt travel of a band belt conveyor apparatus and a band belt conveyor | |
| CN105473471B (zh) | 利用承载传感器结构的无人驾驶车辆的输送机检查 | |
| CA2716796C (en) | Method and apparatus for monitoring a conveyor belt | |
| JP6939271B2 (ja) | コンベヤベルトのモニタリングシステム | |
| KR20100087476A (ko) | 벨트 컨베어의 리턴 롤러 결함 검출 장치 및 그 방법 | |
| JP6809494B2 (ja) | ベルトコンベアの管理方法および管理システム | |
| JP5318611B2 (ja) | コンベヤベルト及びガイドローラの不良判定システム | |
| CN112033669B (zh) | 基于das的带式输送机槽型托辊故障监测方法 | |
| CN107830924A (zh) | 一种包裹动态称重扫码拍照体积检测装置及方法 | |
| CN1215387C (zh) | 诊断机器的方法和设备 | |
| US11854844B2 (en) | Method of operating transport system | |
| CN112607362B (zh) | 一种基于视频的皮带偏移检测方法 | |
| JPH0344520A (ja) | ベルトコンベア用回転ローラの異常検知方法及びその振動センサ | |
| CN104748966A (zh) | 输送机滚筒轴承混合监测系统 | |
| CN107117446A (zh) | 一种机械接触式皮带跑偏量检测装置及其测量方法 | |
| JP7136153B2 (ja) | センサ装置および異常監視装置 | |
| JPH032511A (ja) | シート状材料の重ね合わせ継目の検査装置 | |
| JPWO2020040280A1 (ja) | 転がり軸受の異常診断方法及び異常診断装置 | |
| JP3713860B2 (ja) | コンベア異常検出方法及びその装置 | |
| CN108204903A (zh) | 一种玉米收获机传动系故障诊断系统和方法 | |
| JP2019048686A (ja) | 乗客コンベア点検装置および乗客コンベア点検システム | |
| KR100627459B1 (ko) | 벨트콘베이어 결함검출장치 | |
| TW202146879A (zh) | 振動處理裝置、振動處理方法以及程式 | |
| CN104909138A (zh) | 输送机滚筒轴承在线监测系统 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20201124 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20210928 |
|
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20211005 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20211018 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6973529 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |