Arbetsprincipen för övervakningssystem för transportband är i första hand baserad på fyra kärnkomponenter: sensoruppfattning, dataöverföring, central styrning och intelligent analys. Genom att integrera automationskontroll med artificiell intelligens (AI)-teknik uppnår systemet real-övervakning, tidig felvarning och samordnad kontroll av transportbandets driftsstatus.
Systemsammansättning och datainsamling
- Sensornätverk: Olika sensorer används för att samla in-driftsparametrar i realtid, inklusive:
- Skyddssensorer: Hastighets-, felinriktning (avvikelse), upphopning-, rivning, rök, temperatur, nödstopp, spännings- och vibrationssensorer.
- Visuell utrustning: HD-kameror, infraröda värmekamera och laserprofilskanner.
- Specialiserade övervakningsenheter: Såsom svaga magnetiska feldetektorer (för att upptäcka skador i stålkordskärnor), radarnivåmätare och fiberoptiska temperatur-/akustiska sensorer.
- Datainsamling och bearbetning: Sensorsignaler genomgår signalkonditionering (förstärkning, filtrering) och analog-till-digital konvertering (ADC), följt av preliminär bearbetning av en PLC (Programmable Logic Controller) eller kantberäkningsenheter.
Dataöverföring och kommunikation
Industriella kommunikationsprotokoll (såsom PROFIBUS, CAN, RS485 och Ethernet) används för att ladda upp data till markcentralen.
Kritiska system (som bandtransportörer i kolgruvor) använder fiberoptiska ringnät för att uppnå hög-höghastighet och pålitlig kommunikation, vanligtvis med en svarstid på mindre än 150 millisekunder.
Stöder en nätverksarkitektur på flera-nivåer: Fältunder-stationer → Kommunikationsgränssnitt → Ground Master Station (värddatorsystem).
Central övervakning och intelligent analys
Värddatorsystem: Utplacerat i leveranscentret och består av industridatorer och SCADA/konfigurationsprogram, visar det i realtid-:
- Utrustningens driftstatus (start/stopp, hastighet, ström, etc.).
- Fellarminformation (inklusive specifika sensorplatser).
- Videoflöden (stöder uppspelning, inspelning och byte av flera-skärmar).
AI och intelligent igenkänning
Använder YOLO-algoritmer eller modeller för djupinlärning för att identifiera-belastningsförhållanden, materialhögar-, stora främmande föremål och öppna lågor.
Svaga magnetiska övervakningssystem för stålkabel använder rumslig magnetfältsvektorsyntes för att uppnå en detekteringsnoggrannhet på 99 % för dolda skador som trasiga sladdar och skarvglidning.
Intelligent bältesrivningsdetektering använder laser- och maskinseende för att identifiera längsgående revor på millimeter-nivå, med en svarstid på mindre än eller lika med 0,1 sekunder.
Kontroll- och skyddsmekanismer
Fler-lägeskontrollmetoder
- Fjärrkontroll: Enhetlig start/stopp från markens leveranscenter, enligt logiken att starta mot materialflödet och stoppa med materialflödet.
- Centraliserad kontroll: Huvudstationens konsol koordinerar den förreglade driften av flera enheter.
- Lokal styrning: Enstaka-maskindrift med förreglingslogik (om den föregående enheten stannar, stoppas den följande).
- Underhållskontroll: Oberoende start/stopp utan förregling.
Automatiska skyddsåtgärder
När ett allvarligt fel upptäcks (som rivning, nödstopp eller överhettning), stängs systemet automatiskt av och utlöser ljud-visuella larm.
- Stöder en larmmekanism på tre-nivåer: Uppmaning → Ljud-Visuellt larm → Koordinerad avstängning.
- Human-Machine Interaction (HMI): LCD-färgskärmar visar driftstatus, fellokalisering och historiska register, vilket stöder operatörsinloggning och behörighetshantering.
