皮带机托辊监测

XUNSHENG SOLUTION FOR BELT CONVEYOR ROLLER MONITORING

Application Background

应用背景

带式输送机是一种运输货物和材料的机械,广泛应用于采矿、热电、建筑、冶金等行业,具有使用方便、效率高、自动化程度高的特点,对运输煤碳、矿石和其他大宗商品、散装材料都起着非常重要的作用。

以最常见的煤矿场景为例,皮带机长度动辄数千米,甚至几十千米的长度。皮带机托辊是种易损耗部件,时常出现磨损、断轴、掉皮等问题,托辊的故障会导致皮带跑偏,以至皮带撕裂、磨损、堵料、漏料,皮带与机架剧烈摩擦使皮带软化、烧焦甚至发生火灾,造成突发停机停产,甚至更严重的安全生产事故。

在传统的工业运维中,对托辊工作状态的检测通常以人工巡检的方式进行,巡检工人沿着皮带机行进方向边走边听,依照经验判断设备整体工作状态是否正常,各部件健康状况是否良好。这就存在着诸如效率低下、可靠性差、人员安全没保障、设备数据信息采集不完备等弊端。

巡检效率低
可靠性差

巡检时间有限
无法实时监测

环境恶劣
人员安全没保障

设备数据信息
采集不完备

人工成本高
企业支出居高不下

Program Description

方案介绍

皮带机在正常工作状态下,会发出平稳而有规律的噪声,而当托辊出现老化或者发生其他故障时,则会发出明显异于平常的工作噪声。这就为“以设备运行声音判断设备运行状态”提供了先天有利的条件。

  • 在皮带机沿线以非接触式分布部署具备边缘运算能力的迅声听诊盒子
  • 每个声传感器可监测约±4m范围,监测节点之间通过RS-485串行总线串联
  • 在传送带的一端通过485转以太网,经由网络连接到后台服务器

通过在皮带机沿线部署一定数目的听诊声呐(非接触式),对皮带机运行状态进行365*24的在线监测。托辊异常声音监测系统启动后,各个节点会实时采集设备发出的工作噪声,基于机器学习的声音识别技术,自动进行声学特征提取与比对记录,一旦出现异常,监控平台端会将托辊损坏的位置与损坏情况实时告警。

  • 有效监控因托辊脱轴、掉皮、缺油等故障引起的皮带机磨损、撕裂等问题
  • 即时精准定位故障点
  • 防患于未然
Program Features

方案特点

迅声信号处理器

声传感器

分布式边缘计算

充分考虑长距离皮带机的监测需求,采用分布式边缘运算设计,通过 RS-485 串行总线串联,极大的降低了远程服务器运行压力

非接触式安装

于皮带机附近适当位置固定安装即可,无入侵性,不需改变原有设备结构

即插即用

电源、信号线二合一,安装施工工程量极小,且整个过程不影响正常生产运输

Online Monitoring Platform

托辊声音在线监测平台

365*24h实时监测
即时发现托辊异常

支持远程监听
替代人工巡检

自动生成统计报告
运行情况一目了然

设备数据主动存储
维修保养有据可依

Application Cases

应用案例

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