基于紅外監測的帶式輸送機托輥故障預警技術研究

劉永杰

（汾西礦業兩渡煤業， 山西 靈石 031302）

1 帶式輸送機托輥結構及故障分析

帶式輸送機托輥布置間距在1 m 左右，整個斷面布置至少3 個托輥，鋪設1 km 長的帶式輸送機使用的托輥數量達到3 000 個。隨著礦井開拓范圍以及采掘深度增加，部分礦井單條帶式輸送機鋪設長度超過10 km，沿線鋪設的托輥數量超過3 萬個，采用人工巡檢方式時托輥故障排查難度大。帶式輸送機運行時托輥常見故障包括有卡澀、損壞、變形甚至異常高溫著火等故障[1-3]，托輥結構如圖1 所示，托輥是由兩個軸承構成的旋轉機械，托輥的故障常與軸承密切相關。

圖1 托輥結構示意圖

托輥故障檢查一般通過聲學、熱傳導以及振動頻率等實現。托輥正常運行時有其特定的聲發射模式，可通過分析聲發射信號實現托輥故障預警，但是存在信號分離以及感興趣頻率處理困難問題；當托輥運行時摩擦會產生熱量，進而導致托輥局部結構單元溫度增高，當托輥故障時會伴隨有異常摩擦、溫度升高特征，可使用不同溫度閾值評估托輥故障狀態，當檢測托輥與鄰近托輥溫度相差5 ℃以上時托輥往往伴隨有故障或者異常磨損問題；托輥運行時有其獨特的振動頻率，當振動頻率出現異常時即可實現故障預警，但是也面臨振動頻率監測、分離難度大等問題[4-5]。由于溫度監測相對容易且分析相對簡單，提出采用紅外攝像機獲取帶式輸送機沿線托輥溫度，并通過分析托輥溫度分布實現故障預警。

2 故障預警方案

2.1 巡檢方式

由于托輥固定在帶式輸送機機架上，位置保持不變，若實現帶式輸送機沿線各位置托輥溫度監測，可采取下述方案：在帶式輸送機沿線托輥上布置傳感器，實現托輥溫度在線實時監測，此種監測方式存在傳感器數量多、通信困難等問題，現場實時難度極大；在帶式輸送機托輥沿線布置感溫光纖，通過感溫光纖實現沿線溫度監測，此種方式存在感溫光纖容易損壞、溫度異常點定位困難以及感溫光纖鋪設難度大、后續維護難度高等問題；采用紅外攝像機沿著帶式輸送機往返移動，通過紅外攝像機獲取托輥位置紅外圖像并通過紅外圖形分析，實現溫度監測以及故障預警。提出在帶式輸送機沿線布置巡檢機器人并在機器人機身上布置紅外攝像機，實現沿線托輥溫度監測，具體巡檢機器人在帶式輸送機沿線布置情況如圖2所示。

圖2 巡檢機器人布置示意圖

具體使用的巡檢機器人架構如圖3 所示。巡檢機器人布置不受地形影響，當適應井下復雜環境需要；同時巡檢機器人可高速運行，提升檢測效率并減少檢查時間。

圖3 巡檢機器人結構及布置示意圖

2.2 托輥溫度監測

帶式輸送機托輥溫度紅外熱成像監測如圖4 所示，具體紅外圖像獲取分為兩個部分：第一部分是通過相應的光電探測器、光學組件等將探測目標的紅外熱輻轉換成電壓信號，電壓信號大小與紅外熱輻射波長成正相關；第二部分是通過對應的圖像電路板處理芯片，將電子信號轉換成數字信號，并以視頻圖像方式在監視器上顯示，獲取可表征目標體溫度分布的紅外圖像。

圖4 托輥溫度紅外熱成像監測示意圖

巡檢機器人上配備型號DJIZenmuseXT 雙光譜紅外熱成像儀，該攝像機幀率為9 Hz、鏡頭為19 mm，可在高速運行情況下捕捉高清的紅外圖像；采用的紅外熱成像儀隨機配備有非制冷的VOx 微測輻射計，可獲取7.5～13.5 m 范圍內的光譜，溫度監測范圍在-20～650 ℃。

2.3 通信方式

2.3.1 巡檢機器人通信方式

通信系統是實現紅外圖像傳輸的橋梁，串行通信具備有成本低、傳輸線少優點，在遠距離通信中應用較為廣泛，具體常用的三種串行通信方式特性對比情況見表1。

表1 不同串行通信方式比對表

由于帶式輸送機沿線環境惡劣、干擾因素多以及數據采集多等，為此通信方式選用RS-485 方式，具體各傳感器取到的數據通過RS-485 方式并按照Modus-RTU 通信協議傳輸給巡檢機器人機載PLC，PLC 通過無線方式將數據傳至上位機。具體巡檢機器人上布置的各傳感器類型、技術規格如表2 所示。具體信息采集通信過程如圖5 所示。

表2 傳感器技術參數

圖5 信息采集示意圖

2.3.2 無線通信

無線通信是巡檢機器人控制器、紅外熱成像儀與控制器、上位機間的通信方式，無線通信質量、速率會直接影響托輥故障預警系統運行效果。Wi-Fi技術具備有傳輸效率快、傳輸數據類型多等優點，為此無線通信選用Wi-Fi。

在帶式輸送機沿線布置多個無線通信分站以便實現無線信息全區域覆蓋，各無線通信分站間使用有線方式傳輸，無線通信分站使用光纖與上位機通信；上位機可通過無線網絡、光纖實現巡檢機器人運行控制并獲取紅外熱成像儀視頻畫面，無線分站技術參數如表3 所示。

表3 無線分站技術參數

3 試驗分析

在山西某礦3506 運輸巷帶式輸送機上進行試驗，為確保試驗安全，帶式輸送機為空載狀態，運行速度設定為3 m/s；將部分正常托輥更換為卡阻托輥，并用紅外熱成像儀獲取托輥表面溫度，通過Python-OpenCV 圖像處理模塊實現紅外圖像處理。具體依據紅外圖像分析得到的托輥故障結果如表4 所示，托輥故障紅外圖像如圖6 所示。

表4 試驗結果

圖6 托輥故障紅外圖像

通過現場試驗發現，通過紅外熱成像儀采集獲取托輥運行的紅外熱圖像并進行處理，可實現托輥故障的標定，成功檢測出卡阻托輥，而正常運行的托輥不標定，檢測準確率達到100%。

4 結語

帶式輸送機鋪設距離長、托輥數量多，為提高帶式輸送及托輥故障預警能力以及排查能力，提出綜合使用巡檢機器人、紅外熱成像儀對托輥故障進行預警。巡檢機器人攜帶的各類傳感器可實現帶式輸送機沿線環境檢測，通過紅外熱成像儀獲取托輥位置紅外圖像；監測數據傳輸采用Wi-Fi+光纖方式傳輸至上位機，上位機通過Python-OpenCV 圖像處理模塊對紅外圖像進行處理。在3506 運輸巷帶式輸送機上現場試驗表明，文中所提托輥故障預警技術可實現托輥故障預警，可在一定程度增強帶式輸送機運行安全保障能力。