具有检测功能的矿用输送机系统及运行方法

技术领域

本发明涉及矿用输送检测技术领域，尤其涉及具有检测功能的矿用输送机系统及运行方法。

背景技术

在矿业中，输送机是关键设备之一，用于有效地运输矿物和其他材料。然而，矿用输送带经常面临极端的工作条件，如摩擦、撕裂和磨损。这些因素可能导致输送带的损坏，从而影响其性能和效率。传统的矿用输送机系统往往缺乏有效的监测机制，以检测和预防这种纵向撕裂。当输送带发生严重损伤时，可能导致停机和生产效率下降，甚至可能对工作人员的安全构成威胁。因此，开发一种具备高效纵撕检测功能的矿用输送机系统显得尤为重要。

对于矿用输送检测的方法有很多，我国发明专利申请号：“CN202210225204.X”，公开日：2022.07.15，公开了“皮带纵向撕裂监测系统及输送设备”，皮带纵向撕裂监测系统包括：超声波发射装置、超声波接收装置和涂覆在皮带上的反射涂层；所述皮带为环形，所述反射涂层涂覆在所述皮带的内环表面，所述皮带分为上层带和下层带，所述上层带用于承载物料，所述超声波发射装置和所述超声波接收装置均位于所述上层带和所述下层带之间，所述超声波发射装置的发射端和所述超声波接收装置的接收端均朝向所述上层带的内侧表面，所述超声波发射装置用于发射超声波，所述超声波接收装置用于接收回波并转换为回波声压值。该皮带纵向撕裂监测系统的监测精度高，能够及时监测皮带是否出现纵向撕裂的问题，避免出现漏料的问题，保证了对煤矿的开采。

但上述技术至少存在如下技术问题：对检测数据处理不够准确以及自适应性较差的技术问题。

发明内容

本发明提供具有检测功能的矿用输送机系统及运行方法，解决了现有技术中对检测数据处理不够准确以及自适应性较差的技术问题，实现了对检测数据高精度处理以及自适应的对输送机皮带纵撕检测的技术效果。

本发明的具有检测功能的矿用输送机系统及运行方法，具体包括以下技术方案：

具有检测功能的矿用输送机系统，包括以下部分：

超声波检测单元，环境适应性调节单元，数据分析处理单元，智能响应与调节单元，自我维护单元；

所述超声波检测单元，利用超声波传感器发射和接收超声波信号，计算超声波传感器发射超声波脉冲的脉冲重复频率，并引入重叠回声分离技术，得到原始超声波检测数据，并将原始超声波检测数据传送到环境适应性调节单元；同时利用智能响应与调节单元的反馈数据，调整超声波的参数；

所述环境适应性调节单元，分析原始超声波检测数据与环境参数之间的关系，并调整和校准原始超声波检测数据，所述环境参数，包括温度、湿度、粉尘浓度，得到经过调整和校准的超声波检测数据，并将经过调整和校准的超声波检测数据传递给数据分析处理单元；

所述数据分析处理单元，对经过调整和校准的超声波检测数据进行分析，识别输送带是否存在纵向撕裂，得到输送带撕裂的诊断结果，并将所述诊断结果传递给智能响应与调节单元；

所述智能响应与调节单元，基于数据分析处理单元的诊断结果，自动调整矿用输送机系统的运行参数和紧急响应信号，包括输送速度，得到调整后的操作参数以及紧急响应信号，并根据调整后的操作参数调整输送机操作，根据紧急响应信号触发安全警报，同时反馈至超声波检测单元；

所述自我维护单元，监控矿用输送机系统的性能和健康状态，利用机器学习技术实施预测性维护和故障诊断。

具有检测功能的矿用输送机的运行方法，包括以下步骤：

S1. 利用超声波传感器来发射和接收超声波信号，采用多因素确定法计算超声波传感器发射超声波脉冲的脉冲重复频率，并引入重叠回声分离技术，得到原始超声波检测数据，结合矿用输送机的环境参数对原始超声波检测数据进行调整和校准，得到调整和校准后的超声波检测数据；

S2. 对调整和校准后的超声波检测数据进行预处理，并提取预处理后的超声波检测数据的时域特征和频域特征，得到综合特征集，并优化综合特征集得到最终的特征集合，基于最终的特征集合利用纵撕智能识别算法进行分析，判断输送带是否存在纵撕；

应用于具有检测功能的矿用输送机系统。

优选的，在所述步骤S1中，具体包括：

在获取原始超声波检测数据的过程中，在接收超声波检测数据时，引入重叠回声分离技术分离重叠的回声，所述重叠回声分离技术具体实现如下：首先通过信号分析法检测超声波回声是否重叠，当检测到超声波回声重叠时，利用短时傅里叶变换进行时间-频率分析；再利用回声特征提取法提取每个超声波回声的中心频率、带宽、幅度和相位；最后，使用重构公式对重叠的超声波回声吸纳后进行分离和重构；最终得到原始超声波检测数据。

优选的，在所述步骤S1中，还包括：

在对原始超声波检测数据进行调整和校准时，构建环境影响评估模型集分析环境参数和原始超声波检测数据之间的影响关系。

优选的，在所述步骤S1中，还包括：

所述环境影响评估模型集包括温度影响模型、湿度影响模型和粉尘影响模型；将收集到的环境参数应用到环境影响评估模型集中，估算环境对超声波检测数据的实际影响，并根据温度影响模型、湿度影响模型和粉尘影响模型相应调整原始超声波检测数据，得到经过调整和校准的超声波检测数据。

优选的，在所述步骤S2中，具体包括：

所述纵撕智能识别算法采用基于概率的分类方法，计算每个样本属于纵撕类别的概率，具体实现过程如下：首先，基于最终的特征集合利用撕裂特征自适应算法对特征进行自适应调整，得到综合调整后的特征；然后，基于综合调整后的特征进行概率估计；进一步，引入撕裂概率优化算法对概率估计结果进行优化，得到调整优化后的概率估计的值；设定阈值用于区分是否发生纵向撕裂，当调整优化后的概率估计的值大于设定的阈值时，判断为发生了纵向撕裂；反之，则判断为没有发生。

优选的，在所述步骤S2中，还包括：

所述撕裂概率优化算法通过定义概率权重对概率估计结果进行调整优化。

优选的，在所述步骤S2中，还包括：

基于纵撕智能识别算法的分析结果，确定撕裂的位置并推断撕裂的严重程度以及撕裂的特性；根据撕裂的位置、撕裂的严重程度以及撕裂的特性，提供维修或检查建议。

本发明的技术方案的有益效果是：

1、本发明通过使用超声波技术结合环境参数调整和校准原始超声波检测数据，提高检测结果的准确性；引入的重叠回声分离技术，有效地分离和分析重叠的超声波回声，从而提高了检测纵向撕裂的能力；通过构建环境影响评估模型集来分析环境参数对原始超声波检测数据的影响，得到更准确的超声波检测数据，为纵撕检测提供准确数据依据；

2、本发明通过撕裂特征自适应算法动态调整特征元素，使得数据更适合后续的概率估计，提升撕裂特征自适应算法在不同环境和条件下的适应性和鲁棒性；通过综合考虑多个特征元素来评估输送带发生纵向撕裂的概率，提高撕裂检测的准确性。调整优化后的概率估计，进一步提高了结果的鲁棒性和可靠性。

附图说明

图1为本发明所述的具有检测功能的矿用输送机系统的模块图；

图2为本发明所述的具有检测功能的矿用输送机的运行方法的流程图。

具体实施方式

为了更进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。

下面结合附图具体的说明本发明所提供的具有检测功能的矿用输送机系统及运行方法的具体方案。

参照附图1，本发明所述的具有检测功能的矿用输送机系统，具体应用于具有皮带纵撕检测功能的矿用输送机系统，该系统包括以下部分：

超声波检测单元，环境适应性调节单元，数据分析处理单元，智能响应与调节单元，自我维护单元；

超声波检测单元，利用超声波传感器分别来发射和接收超声波信号，计算超声波传感器发射超声波脉冲的脉冲重复频率，得到原始超声波检测数据，并将原始超声波检测数据传送到环境适应性调节单元；同时利用智能响应与调节单元的反馈数据，调整超声波的参数，以适应不同的检测需求和环境条件，检测参数包括调节超声波的频率和强度；

环境适应性调节单元，分析原始超声波检测数据与环境参数之间的关系，并据此调整和校准数据，所述环境参数，如温度、湿度、粉尘浓度，得到经过环境调整和校准的超声波检测数据，并将经过调整和校准的超声波检测数据传递给数据分析处理单元；

数据分析处理单元，对经过调整和校准的超声波检测数据进行分析，准确识别输送带是否存在纵向撕裂，得到输送带撕裂的详细诊断结果，并将诊断结果传递给智能响应与调节单元。

智能响应与调节单元，基于数据分析处理单元的诊断结果，自动调整矿用输送机系统运行参数，如输送速度或发出停机警报，得到调整后的操作参数以及紧急响应信号，并根据调整后的操作参数调整输送机操作，根据紧急响应信号触发安全警报，同时反馈至超声波检测单元以优化其性能；

关于智能响应与调节单元的功能性描述是自动化和控制系统的一部分，属于常规技术手段，在此不做详细说明。

自我维护单元，监控矿用输送机系统的性能和健康状态，利用机器学习技术实施预测性维护和故障诊断，确保系统的长期稳定运行。

将机器学习技术用于预测性维护和故障诊断，是为了应对输送机系统在运行过程中可能面临的各种挑战，以确保输送机系统的稳定性和可靠性。上述描述的做法为本领域技术人员常用的技术手段，在此不做赘述。

参照附图2，本发明所述的具有检测功能的矿用输送机的运行方法，具体应用于具有皮带纵撕检测功能的矿用输送机的运行方法，该运行方法包括以下步骤：

S1. 利用超声波传感器来发射和接收超声波信号，采用多因素确定法计算超声波传感器发射超声波脉冲的脉冲重复频率，并引入重叠回声分离技术，得到原始超声波检测数据，结合矿用输送机的环境参数对原始超声波检测数据进行调整和校准，得到调整和校准后的超声波检测数据；

由专业技术人员根据矿用输送带的类型和厚度设定超声波传感器的参数，超声波传感器的参数如脉冲重复频率、强度；

首先利用多因素确定法计算超声波传感器发射超声波脉冲的脉冲重复频率，脉冲通过输送带并在其内部的不连续处反射回来，脉冲重复频率

，

其中，

按照上述脉冲重复频率发射超声波信号，在发射超声波信号后，立即通过内置的位置传感器记录每次脉冲的确切位置，以确保对输送带的全面检测。脉冲的位置信息以及脉冲重复频率将用于对反射回的超声波信号的处理；

随后，超声波传感器捕获反射回的信号，获得原始超声波检测数据；原始超声波检测数据可以包括超声波信号的强度、脉冲重复频率、反射模式、超声波传感器所检测的皮带的位置信息。

在接收原始超声波检测数据时，超声波回声可能会重叠，导致撕裂检测困难，本发明引入重叠回声分离技术分离重叠的超声波回声，以便单独分析每个超声波回声：

首先利用信号分析法检测超声波回声是否重叠，所采用的信号分析法为现有技术，在此不做赘述；如果检测到超声波回声重叠，立即对接收的原始超声波检测数据利用短时傅里叶变换(STFT)进行高分辨率时间-频率分析，以分辨不同超声波回声的时间和频率特征；再从STFT结果中利用回声特征提取法提取每个超声波回声的中心频率、带宽、幅度和相位，所采用的回声特征提取法为现有技术，在此不做赘述；最后，使用重构公式对重叠的超声波回声吸纳后进行分离和重构，以便单独分析每个超声波回声；超声波回声信号重构公式如下：

，

其中，

最终得到原始超声波检测数据；

进一步，结合矿用输送机的环境参数对原始超声波检测数据进行调整和校准，得到调整和校准后的超声波检测数据；矿用输送机的环境参数包括温度、湿度和粉尘浓度；具体过程如下：

首先，对原始超声波检测数据和环境参数数据进行预处理，预处理包括滤波、降噪，以提高数据质量，并对预处理后的数据进行模型分析，得到环境参数对原始超声波检测数据的影响，并根据分析结果，对原始超声波检测数据进行调整和校准；

根据已知的物理原理和超声波技术的特性，在理论上分析不同环境参数如何影响超声波信号，例如，理解高湿度如何影响超声波信号的传播速度和衰减，或者粉尘如何影响超声波信号的散射和吸收；

构建环境影响评估模型集，分析环境参数和原始超声波检测数据之间的影响关系，具体有：

温度影响模型，描述了超声波信号的传播速度受温度的影响：

，

其中，

湿度影响模型，描述了湿度对超声波信号的传播速度的影响：

，

其中，

粉尘影响模型，粉尘浓度可以通过衰减系数影响超声波信号的强度：

，

其中，

将收集到的环境参数应用到环境影响评估模型集的模型中，以估算环境参数对原始超声波检测数据的实际影响，并应用相应的环境参数模型来调整原始超声波检测数据，以补偿环境参数的影响，例如，根据当前温度和湿度调整超声波信号的传播速度，根据粉尘浓度调整超声波信号的强度。

通过上述过程得到经过调整和校准的超声波检测数据。

本发明通过使用超声波技术结合环境参数调整和校准原始超声波检测数据，提高检测结果的准确性；引入的重叠回声分离技术，有效地分离和分析重叠的超声波回声，从而提高了检测纵向撕裂的能力；通过构建环境影响评估模型集来分析环境参数对原始超声波检测数据的影响，得到更准确的超声波检测数据，为纵撕检测提供准确数据依据。

S2. 对调整和校准后的超声波检测数据进行预处理，并提取预处理后的超声波检测数据的时域特征和频域特征，得到综合特征集，并优化综合特征集得到最终的特征集合，基于最终的特征集合利用纵撕智能识别算法进行分析，判断输送带是否存在纵撕；

首先，对经过调整和校准的超声波检测数据进行标准化，并将标准化的超声波检测数据利用数字滤波器去除噪声和非目标频率成分，净化信号，突出可能与输送带撕裂相关的数据特征，得到预处理后的超声波检测数据；利用数字滤波器去除噪声和非目标频率成分为本领域技术人员熟知的技术手段，在此不做赘述；再利用测量法和傅里叶变换分别提取预处理后的超声波检测数据的时域特征和频域特征，并将时域特征和频域特征集成成一个综合特征集，通过特征选择算法优化综合特征集，去除冗余和不重要的特征，确保最终的特征集合对于纵撕检测具有最高的效率和准确性。上述采用的测量法和特征选择算法均为现有技术。

进一步，对最终的特征集合利用纵撕智能识别算法进行深入分析，纵撕智能识别算法采用基于概率的分类方法，结合最终的特征集合的特征数据，计算每个特征元素属于纵撕类别的概率，具体实现过程如下：

首先，基于最终的特征集合利用撕裂特征自适应算法对特征元素进行自适应调整，撕裂特征自适应算法能够适应不同输送带的特性和环境条件，提高了撕裂特征自适应算法的适应性和灵活性；撕裂特征自适应算法通过动态调整特征元素，使得数据更适合后续的概率估计，实现公式如下：

，

其中，

撕裂特征自适应算法能够根据每个特征元素的特性和对最终结果的影响，动态调整特征处理方式，不仅提高了后续概率估计的准确性，而且提升了撕裂特征自适应算法在不同环境和条件下的适应性和鲁棒性；

然后，对综合调整后的特征进行概率估计，提高识别的准确性；

，

其中，

进一步，为避免特征数据的不稳定性，引入撕裂概率优化算法对概率估计结果进行优化；撕裂概率优化算法通过定义概率权重对上述概率估计得到的概率进行调整优化，确保了最终输出结果的鲁棒性和可靠性；

每个特征的权重

，

其中，

进一步，对上述概率估计进行调整优化，得到调整优化后的概率估计的值

，

通过上述调整优化，权重用于调整每个特征本身出现的概率，可以减少那些不常见或不太相关特征的影响，即减少由于原始超声波检测数据中的噪声和异常值导致的误差，提高概率估计的准确性，上述方法适用于复杂或变化多端的环境，如矿用输送机的操作环境，其中数据质量可能因多种因素而波动，通过权重调整，可以更准确地反映实际情况，从而提供更可靠的诊断结果；

设定阈值

基于上述分析结果，选择撕裂概率高的特征相关的数据，并基于该特征相关的数据确定撕裂的大致位置；根据概率估计的值和相关特征的细节，可以推断撕裂的严重程度以及撕裂的特性，并根据撕裂的位置、撕裂的严重程度以及撕裂的特性，提供相应的维修或检查建议；实现对矿用输送机的纵撕检测。所述相关特征的细节有：预处理后的超声波检测数据的频率变化可以关联撕裂的严重程度；预处理后的超声波检测数据在撕裂区域显示出不同的模式或纹理，如大小和形状，以识别撕裂的特性。

本发明通过撕裂特征自适应算法动态调整特征元素，使得数据更适合后续的概率估计，提升撕裂特征自适应算法在不同环境和条件下的适应性和鲁棒性；通过综合考虑多个特征元素来评估输送带发生纵向撕裂的概率，提高撕裂检测的准确性。调整优化后的概率估计，进一步提高了结果的鲁棒性和可靠性。

综上所述，便完成了本发明所述的具有检测功能的矿用输送机系统及运行方法。

本发明实施例通过使用超声波技术结合环境参数调整和校准原始超声波检测数据，提高检测结果的准确性；引入的重叠回声分离技术，有效地分离和分析重叠的超声波回声，从而提高了检测纵向撕裂的能力；通过构建环境影响评估模型集来分析环境参数对原始超声波检测数据的影响，得到更准确的超声波检测数据，为纵撕检测提供准确数据依据；本发明实施例还通过撕裂特征自适应算法动态调整特征元素，使得数据更适合后续的概率估计，提升撕裂特征自适应算法在不同环境和条件下的适应性和鲁棒性；通过综合考虑多个特征元素来评估输送带发生纵向撕裂的概率，提高撕裂检测的准确性。调整优化后的概率估计，进一步提高了结果的鲁棒性和可靠性。

发明实施例先后顺序仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同或相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。

上述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。