無線供電帶式輸送機巡檢機器人研究

楊東澤 趙昱皓 孫強 溫裕鴻 徐佳依

1.摘要

帶式輸送機作為旋轉運輸機械，廣泛適用于采礦、海關以及物料工廠，由于連續運轉時間長、負載大等極易發生內部損壞故障。對于煤礦行業，采用的帶式輸送機通常可以達到2-3km，其故障的排除依賴于人工巡檢，該方法存在實際巡檢難度大、故障排除不及時等弊端。為此，設計開發巡檢機器人對于帶式輸送機的平穩運轉以及企業的安全生產有著長遠的意義和生產實踐效益。

2.引言

針對當前礦用帶式輸送機運行過程中存在的安全隱患，研究一種新型的礦用帶式輸送機巡檢機器人。帶式輸送機巡檢機器人以一定的運動速度實現帶式輸送機機頭至機尾的常態化故障監測，巡檢機器人通過自身裝備的音頻信號采集裝置、圖像采集模塊、氣體檢測器件、溫濕度采集傳感器等檢測模塊完成帶式輸送機托輥的故障診斷、監測帶式輸送機工作狀態以及周圍環境的有害氣體參數、溫濕度指數等，實現帶式輸送機無人化、智能化巡檢總目標。

3. 方案總體設計

分析巡檢機器人的國內外發展現狀，針對現有煤礦井下故障診斷存在的問題，引出自動化、智能化、無人化發展趨勢的對比分析，在此基礎上，提出研制一種主要基于音頻信號的高傳輸速率和高采樣率的帶式輸送機巡檢機器人，結合無線供電技術完成無線供電帶式輸送機巡檢機器人總體方案設計。

通過煤礦實地調研，結合設備工況，利用SolidWorks建立機器人本體結構模型，根據采集工況類型、要求等的不同，研制以樹莓派（Raspberry）控制器為核心的數據采集單元和以WIFI無線通信技術為核心的無線數傳模式，繪制硬件電路及進行軟件編程，實現噪聲檢測系統的信息采集和高速傳輸。

帶式輸送機主要依靠帶面與托輥的摩擦進行物料運輸，運轉過程中托輥眾多，判別方式往往依據耳聽目看，故障排除難度大。針對該問題，采用一種基于機器學習的智能化音頻監測方案，研究托輥在不同健康狀態下的信號頻譜結構信息，將現代信號處理技術、特征提取技術與BP人工智能技術相結合，以此優化故障診斷機制。

設計帶式輸送機巡檢機器人監測平臺的信號系統傳輸方案，通過Raspberry硬件平臺的搭建確保信號的下位機傳輸，構建圖形化編程G語言軟件上位機LabVIEW和MATLAB信息處理結合的人機交互界面;建立特征信息數據庫，創建信號采集曲線、特征提取判別等界面，實現信息交互。采用TCP/IP協議，開發完整的信息傳輸系統，對下位機和上位機軟件進行相關調試及優化。

4. 巡檢機器人裝置平臺搭建

根據帶式輸送機在煤礦的實際需求和特性，帶式輸送機巡檢機器人需要實現3個層次的設計要求，才能達到所預設的研究結果，其各層功能實施如圖所示。設備層作為首要層次，主要實現機器人外觀結構對工作環境的適應，達到便捷、可靠和安全的巡檢要求。第二層網絡傳輸層，采用TCP/IP協議進行通訊，實現信息的遠距離傳輸。第三層巡檢控制層，主要實現信息的處理、故障的預警及排除。

巡檢機器人的具體工作過程為：信息采集裝置在行走機構的帶動下沿無線供電導軌進行巡檢作業，當步進電機正轉時，驅動輪朝預設方向運轉，帶動巡檢裝置朝預設方向運動;當步進反轉時，帶動巡檢裝置朝預設方向的反方向運動。控制倉外側還設置有位置傳感器，位置傳感器與控制器電連接，且控制器被配置為當位置傳感器的避障組件發出避障信號時控制巡檢裝置停止巡檢，實現帶式輸送機方向的巡檢。氣體傳感器、溫濕度傳感器用于進行工作環境狀態的實時檢測與傳輸。控制倉底部的直線電機根據實際需要實現伸縮裝置高度方向上下移動，當直線電機作業會促使連接塊水平移動，同時帶動伸縮板實現連桿運動，實現多自由度、多視角的信息采集，完成帶式輸送機帶面監控、托輥監控、地基沉降等故障，真正實現帶式輸送機的多功能診斷。

多信息診斷傳感器以及音視頻采集裝置由主控制器協同作業，且根據噪聲傳感器以及視頻采集裝置的采集信號診斷帶式輸送機的所處狀態，及時準確的獲取當前帶式輸送機工作狀態。如圖所示，經由控制器進行信號的量化、發送，近端無線感應裝置在接受信息的同時，通過無線通訊方式與上位機建立聯系，在多重故障數據庫中比對信息，判別故障信息。

4.結論

通過對某煤礦實地調研，發現煤炭開采過程中存在自動化程度低、智能化水平落后以及工作效率慢等不足，依托重點研發項目支持，設計一款無線供電帶式輸送巡檢機器人，實現煤礦井下帶式輸送機的日常巡檢作業，采集井下巷道工作參數，遠端智能化控制。為此，以礦用帶式輸送機巡檢過程中自動化水平最為低下的托輥故障入手，利用現代信號處理技術、無損檢測技術以及人工智能診斷的科技理論，開展了無線供電帶式輸送機巡檢機器人的研究。

6.參考文獻

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