提高皮带输送机运行安全性的跑偏预警技术探讨

提高皮带输送机运行安全性的跑偏预警技术探讨

方厚儒1 郭均超2 李伯阳3

湖北中烟工业有限责任公司武汉卷烟厂 湖北省武汉市 430000

摘要：本文探讨了提高皮带输送机运行安全性的跑偏预警技术。首先强调了提高运行安全的重要性，包括减少事故、降低维修成本和提高生产效率。接着，分析了多传感器融合技术、人工智能算法在跑偏预警中的应用，并提出了实时监测与预警系统的设计方案。通过这些技术的综合应用，旨在实现对皮带输送机运行状态的精确监控，提前预警潜在的跑偏问题，从而保障设备和人员的安全，提高整体生产效率。

关键词：皮带输送机；运行安全；跑偏预警

引言

皮带输送机作为工业生产中不可或缺的设备，其运行的稳定性直接关系到生产效率和人员安全。然而，由于其工作环境复杂多变，跑偏故障时有发生，这不仅会引发安全事故，还会导致设备损坏和生产中断。因此，研究和开发有效的跑偏预警技术显得尤为重要。本文将探讨如何通过多传感器融合技术、人工智能算法以及实时监测与预警系统的设计来提高皮带输送机的运行安全性，以期达到预防事故发生、降低维修成本和提高生产效率的目的。

1. 提高皮带输送机运行安全性的重要性

1.1 减少事故发生率，保障人员安全

皮带输送机是工业生产过程中输送物料的关键设备。增强其运行安全性是关键，也是确保人员安全所必须采取的措施。皮带输送机在工作过程中，如果安全性能不到位，极易造成很多事故的发生。例如输送带的断裂会造成货物散落砸到工作人员；皮带跑偏比较严重的时候会导致设备部件掉落飞出对周围的人造成伤害。根据统计，部分工厂由于输送机存在安全隐患而发生事故的比例是不可低估。而且事故的发生不仅造成了人员的伤亡和受害者及家属的巨大损失，而且也让企业不得不面对法律纠纷和高额赔偿。还会对员工的工作积极性和团队的稳定性产生影响。只有提高皮带输送机运行安全性，才能有效减少事故发生率，为员工创造安全的工作环境，让他们安心工作，保障人员生命安全，促进企业健康可持续发展。

1.2 降低设备维修成本，延长设备寿命

对企业而言，对设备进行维护的费用是非常重要的开支。本实用新型提高了皮带输送机运行的安全性，可有效减少设备的维修成本，延长设备的使用寿命。输送机在运行过程中安全性不足，零件间磨损加剧。比如托辊如果受力不均匀，就会加速托辊的磨损，需经常更换托辊，提高维修成本及材料费用。并且，运行状态不安全易诱发突发故障，像电机过载烧坏一样，修理或替换电机不但费时费力，成本相当昂贵。重视安全性则可以使装置的各个组成部分处于完好的工作状态，降低不必要的成本。合理采取安全措施，也可以防止灰尘，湿气等腐蚀设备。通过定期维护和优化运行参数来确保安全，可以使得设备稳定运行，进而显着延长其使用寿命和减少企业运营成本。

1.3 提高生产效率，减少停机时间

生产流程中皮带输送机能否平稳运转是生产效率能否提高的关键要素。提高它的运行安全性可以缩短停机时间继而提高生产效率。由于不安全因素导致的皮带打滑等故障将导致物料运输受阻而影响整条生产线的生产进度。每停机检修一次就需花费大量的时间来重新开机及调试一次设备。并且，经常发生故障停机会造成产品质量不稳和废品率提高。从生产管理的角度来看，运行安全平稳的皮带输送机能够实现连续生产，采取合理的安全防护措施可避免物料堵塞和设备碰撞。先进的安全监控系统能够对可能发生的故障提前报警并及时处理，尽可能减少停机的次数与时间长度，确保生产的有序开展，给企业带来更大的经济效益。

2.提高皮带输送机运行安全性的跑偏预警技术探讨

2.1 多传感器融合技术

多传感器融合技术对皮带输送机的跑偏预警起到了至关重要的作用。通过将各种不同种类传感器进行集成，能够全面准确的获得皮带输送机的工作状态信息。比如用压力传感器测试皮带对托辊压力的分布，如果某个区域内压力不正常，就可能表明皮带有跑偏倾向。同时配合位移传感器对皮带水平及垂直方向位移量进行监测，它能准确地捕捉细微偏移变化。光学传感器同样必不可少，它可以通过识别皮带边缘位置以及表面纹理特征来及早检测出皮带不规则运行的痕迹。这些传感器数据经过融合处理后可以相互补充和核实信息。压力传感器探测压力变化时，位移传感器还探测对应方向上位移波动情况，光学传感器采集皮带边缘异常情况，便能更加精确的判断出皮带会不会跑线，跑线的范围。而多传感器融合也可以有效地排除环境中干扰因素。例如，在粉尘较大的情况下，单一传感器会由于粉尘干扰产生误判现象，但是多个传感器进行综合评判，可以采用数据对比、算法处理等方法，甄别真实有效数据，提高跑偏预警准确性与可靠性，对及时采取矫正皮带运行状态措施提供了有力支撑，确保了皮带输送机的安全平稳运行。

2.2 人工智能算法应用

人工智能算法对皮带输送机的跑偏进行预警有很大的优势。深度学习算法可以在大量数据训练后确定皮带输送机在正常工作以及将要跑偏过程中的多种特征模式。比如用卷积神经网络算法来分析和处理采集的皮带图像，运行参数以及其他数据。首先采集了皮带输送机在各种工况下的图像样本，其中包括皮带在正常工作过程中的位置，纹理和跑偏程度不同时图像特征，同时，将速度，张力和其他运行参数的数据共同组合为训练数据集。深度学习算法在对上述数据进行反复研究后，可以自动地提取诸如皮带边缘形状变化和纹理走向等重要特征并构建跑偏预测模型。当输入新运行数据后，该算法能快速地依据已经学过的规律做出判断并预测出跑偏现象。而预测精度也将随数据不断累积、算法不断优化而越来越高。该强化学习算法能够根据预警结果以及实际跑偏情况反馈对预警参数及模型进行自动调节，使得模型更加接近于实际运行情景，本实用新型实现了智能化跑偏预警并有效提高了皮带输送机运行安全。

2.3 实时监测与预警系统设计

实时监测与预警系统，是提高皮带输送机安全运行水平的重要保证。系统包括数据采集模块，数据处理模块，预警模块。数据采集模块是通过在皮带输送机的关键位置安装各种传感器，例如速度传感器、倾角传感器、张力传感器等，来实时收集设备运行时的各种参数信息。这些信息将快速地传送给数据处理模块，其中通过高级算法来分析和处理所收集的数据，如通过滤波算法来消除噪声干扰和提取有用特征数据等。再将所述处理数据和预设安全阈值比较，当所述数据超过阈值范围时，所述预警模块立即开始工作。预警模块可通过声光报警和短信告知当事人等多种手段实现预警。同时该系统具有数据存储、历史查询等功能，便于后续分析、回溯设备的运行状况。为提高系统可靠性也可通过冗余设计来避免某一个组件发生故障而造成整个系统故障。通过对皮带输送机实时监测及预警系统进行设计及运用，可以及时地发现皮带输送机跑偏以及其他异常状况，给维护人员赢得宝贵时间进行处置，本实用新型有效地避免了事故的发生，保证了皮带输送机的安全性和高效性。

结束语

综上所述，通过采用多传感器融合技术、人工智能算法以及设计实时监测与预警系统，可以显著提高皮带输送机的运行安全性。这些技术的综合应用不仅能够有效预防跑偏故障的发生，减少安全事故，还能降低设备的维修成本，延长使用寿命，并最终提高整体的生产效率。未来的研究应进一步优化这些技术，实现更加智能化、自动化的监测预警系统，为工业生产提供更加安全可靠的保障。

参考文献

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