本发明属于声学应用技术领域，涉及一种带式输送机托辊异常声学诊断系统及方法。
背景技术：
带式输送机具有运行成本低、操作简单、效率高和运距远等特点，是重要的散装物料运输设备。但在运行过程中，会发生各类事故并存在安全隐患。传统的远程带式输送机故障检测主要依赖于人工巡检，工作量大且工作环境危险。随着通信与人工智能技术的不断的提高，为智能巡检创造了条件，利用巡检设备搭载各种传感器实现对带式输送机实现智能巡检已成为业界研究热点并正在逐步推广应用。
托辊是带式输送机用以承载胶带及胶带上所运送的物料的重要部件，沿线间隔1.5米左右布置一组，一条数千米长的带式输送机就有数千组托辊，数量众多。托辊故障主要来源于托辊轴承损坏，早期主要表现为卡顿，即托辊随胶带前行旋转不畅，长期与胶带加剧摩擦，同时发出异常声音。如果一直得不到修复，可能导致局部温升过高，运送煤等依然物料时可能导致火灾，在煤矿井下则可能导致瓦斯爆炸。
由于托辊数量众多，在每组托辊安装温度等传感器会导致成本过高，因此，智能巡检设备上搭载拾音器，采取非接触方式实时检测声音数据，通过对声音数据的分析，判断托辊是否出现故障是智能巡检设备的重要功能之一。
中国专利cn205204106u提出了一种带式输送机托辊运行噪声检测与损坏预估系统，其采用实际噪声频谱曲线的幅值超过标准噪声频谱曲线幅值50％时发出轻故障预警，超过70％时发出重故障报警的方法进行托辊故障诊断。其中没有关于托辊损坏过程的动态研究，仅仅笼统地设定实际频谱曲线幅值高出正常托辊(标准)频谱曲线幅值50％和70％两个阈值，没有关注幅值加大时所处频率范围，可以理解为只要实际噪声的响度或声压级增加，超过了设定阈值就预警或报警，这样的判据是不严谨的，尤其无法判定托辊早期故障。
技术实现要素：
有鉴于此，本发明的目的在于提供一种带式输送机托辊异常声学诊断系统及方法，通过声学诊断技术判别带式输送机托辊故障情况，实现托辊早期故障在线预警和故障报警。
为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：
一方面，本发明提供一种带式输送机托辊异常声学诊断系统，包括巡检机器人和机器人管理平台，所述巡检机器人沿带式输送机来回巡检，所述巡检机器人上设有声学诊断模块，处理器模组以及无线通信模块；所述声学诊断模块用于检测噪声信号的频率和幅值，并形成数字信号发送给处理器模组；所述处理器模组用于根据接收到的数字信号计算出噪声尖锐度数据，并与尖锐度阈值进行比较，若超出阈值则发出报警信号；所述报警信号通过所述无线通信模块发送到带式输送机沿线布置的基站，所述基站再转发至所述机器人管理平台；所述机器人管理平台发出报警信息并记录。
进一步，所述声学诊断模块包括声压传感器和声音编码器，所述声压传感器将噪声响度信号转换为电压信号送入声音编码器，所述声音编码器连续提取噪声信号的频率和幅值(响度)形成以数字信号表示的声波，并发送到处理器模组。
进一步，所述机器人管理平台发出的报警信息中包含时间信息，所述机器人管理平台通过所述时间信息计算出巡检机器人发出报警时所处的位置，从而定位故障托辊。
进一步，所述处理器模组首先对噪声信号进行fft分析，获得临界频带和响度谱，再按照下式每间隔2秒计算一次噪声尖锐度数据：
式中n'(z)为临界频带z上的响度谱，响度谱对临界频带的积分就是响度，g(z)为附加系数，z为临界频带，d(z)为临界频带微分。
另一方面，一种带式输送机托辊异常声学诊断方法，包括以下步骤：
s1：巡检机器人沿带式输送机来回移动巡检，采集托辊的噪声信号；
s2：通过声压传感器将噪声响度信号转换为电压信号送入声音编码器，声音编码器连续提取噪声信号的频率和幅值(响度)形成以数字信号表示的声波，发送到处理器模组；
s3：处理器模组对噪声信号进行fft分析，获得临界频带和响度谱，每间隔2秒计算一次噪声尖锐度数据，若尖锐度超过设定阈值，则向带式输送机沿线布置的基站发出报警信号，再通过基站转发至机器人管理平台；
s4：机器人管理平台接收到报警信号后向人机界面发出报警信息并记录；
s5：机器人管理平台通过报警信息中记录的时间信息，计算出故障托辊的位置。
进一步，处理器模组通过下式计算噪声尖锐度数据：
式中n'(z)为临界频带z上的响度谱，响度谱对临界频带的积分就是响度，g(z)为附加系数，z为临界频带，d(z)为临界频带微分。
本发明的有益效果在于：研究表明，正常托辊噪声频率范围主要在4000hz以下，其中500hz以下幅值较大。故障托辊发出的噪声频率范围在0～7000hz，其中4000～6500hz范围幅值显著加大。
托辊故障绝大多数是托辊轴承故障。托辊轴承故障早期阶段时托辊往往还能旋转，只是转速变低，部分存在滑动摩擦，频谱曲线与正常托辊的没有明显区别。随着轴承故障程度加剧，托辊转速越来越降低直至完全停止，托辊与胶带之间摩擦力越来越由滚动摩擦转变为滑动摩擦，在此过程中，频谱曲线幅值显著加大的频率范围越来越向高频方向移动，直至4000～6500hz范围。
因此现有技术中采用频谱曲线进行诊断的误差很大，而故障托辊在运行中会发出更尖锐的噪声，其尖锐程度与故障的严重程度相关，本发明通过托辊声音尖锐度进行检测，能准确反映托辊故障状态和故障严重程度。
本发明还有以下有益效果：
1)利用声品质指标中的尖锐度指标诊断托辊故障，不仅可以诊断出已不能旋转的托辊，而且可以诊断出已经发生轴承故障但尚能旋转的故障托辊。
2)托辊故障早期阶段即被检出并修复，可减少胶带与故障托辊的滑动摩擦，从而提高胶带使用寿命，增强带式输送机运行的安全性。
3)在智能巡检设备上搭载声压传感器进行非接触式测量，是成本低廉而可靠性很高的检测方案。
本发明的其他优点、目标和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述，并且在某种程度上，基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的，或者可以从本发明的实践中得到教导。本发明的目标和其他优点可以通过下面的说明书来实现和获得。
附图说明
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作优选的详细描述，其中：
图1为本发明所述带式输送机托辊异常声学诊断系统的结构示意图。
具体实施方式
以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。
其中，附图仅用于示例性说明，表示的仅是示意图，而非实物图，不能理解为对本发明的限制；为了更好地说明本发明的实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；对本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。
本发明实施例的附图中相同或相似的标号对应相同或相似的部件；在本发明的描述中，需要理解的是，若有术语“上”、“下”、“左”、“右”、“前”、“后”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此附图中描述位置关系的用语仅用于示例性说明，不能理解为对本发明的限制，对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语的具体含义。
研究表明，正常托辊噪声频率范围主要在4000hz以下，其中500hz以下幅值较大。故障托辊发出的噪声频率范围在0～7000hz，其中4000～6500hz范围幅值显著加大。
托辊故障绝大多数是托辊轴承故障。托辊轴承故障早期阶段时托辊往往还能旋转，只是转速变低，部分存在滑动摩擦，频谱曲线与正常托辊的没有明显区别。随着轴承故障程度加剧，托辊转速越来越降低直至完全停止，托辊与胶带之间摩擦力越来越由滚动摩擦转变为滑动摩擦，在此过程中，频谱曲线幅值显著加大的频率范围越来越向高频方向移动,直至4000～6500hz范围。
以上描述的通俗解释就是，故障托辊在运行中会发出更尖锐的噪声，其尖锐程度与故障的严重程度相关。基于该研究成果，本方案提出采用声品质指标中的尖锐度指标对故障托辊进行诊断。
尖锐度(sharpness)指标描述了声音品质评价中的音色特征，符号为s，单位为acum。对于频率较高的声音，感受到的尖锐度较大。尖锐度计算目前没有标准方法，采用的计算公式：
式中n'(z)为临界频带z上的响度谱，响度谱对临界频带的积分就是响度，g(z)为附加系数，z为临界频带，d(z)为临界频带微分。
由上式可见，尖锐度是基于特征响度曲线计算，反映了声音中高频成分所占比例，它既受响度的影响，更受频率的影响，能准确反映托辊故障状态和故障严重程度。
带式输送机托辊异常声学诊断系统如图1所示，搭载于巡检机器人上，巡检机器人沿胶带输送机来回移动巡检。inv9206b为电容式声压传感器，由于声波形成的气压会改变电容容值，通过检测电容容值检测噪声响度。声压传感器将噪声响度信号转换为电压信号送入声音编码器，声音编码器acl892连续提取噪声信号的频率和幅值(响度)形成以数字信号表示的声波，以串行通讯方式送入som7569cpu模组，由运行在cpu模组上的应用程序对噪声信号进行fft分析等运算，获得临界频带和响度谱，按照式(1)每间隔2秒计算一次噪声尖锐度数据，若尖锐度超过设定阈值，则发出报警信号。
报警信号携带时间信息以10/100m以太网信号发送给wifi路由器，wifi路由器以无线通讯方式发送到带式输送机沿线布置的通讯基站，基站再以有线通讯方式将报警信息发送给机器人管理平台，机器人管理平台通过人机界面发出报警信息并记录。
由于报警信息中包含时间信息，机器人管理平台可据此计算巡检机器人发出报警时所处位置，因此，维修人员可根据报警信息在带式输送机停机后快速找出故障托辊进行维修更换。
最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。
技术特征：
1.一种带式输送机托辊异常声学诊断系统，其特征在于：包括巡检机器人和机器人管理平台，所述巡检机器人沿带式输送机来回巡检，所述巡检机器人上设有声学诊断模块，处理器模组以及无线通信模块；所述声学诊断模块用于检测噪声信号的频率和幅值，并形成数字信号发送给处理器模组；所述处理器模组用于根据接收到的数字信号计算出噪声尖锐度数据，并与尖锐度阈值进行比较，若超出阈值则发出报警信号；所述报警信号通过所述无线通信模块发送到带式输送机沿线布置的基站，所述基站再转发至所述机器人管理平台；所述机器人管理平台发出报警信息并记录。
2.根据权利要求1所述的带式输送机托辊异常声学诊断系统，其特征在于：所述声学诊断模块包括声压传感器和声音编码器，所述声压传感器将噪声响度信号转换为电压信号送入声音编码器，所述声音编码器连续提取噪声信号的频率和幅值(响度)形成以数字信号表示的声波，并发送到处理器模组。
3.根据权利要求1所述的带式输送机托辊异常声学诊断系统，其特征在于：所述机器人管理平台发出的报警信息中包含时间信息，所述机器人管理平台通过所述时间信息计算出巡检机器人发出报警时所处的位置，从而定位故障托辊。
4.根据权利要求1所述的带式输送机托辊异常声学诊断系统，其特征在于：所述处理器模组首先对噪声信号进行fft分析，获得临界频带和响度谱，再按照下式每间隔2秒计算一次噪声尖锐度数据：
式中n'(z)为临界频带z上的响度谱，响度谱对临界频带的积分就是响度，g(z)为附加系数，z为临界频带，d(z)为临界频带微分。
5.一种带式输送机托辊异常声学诊断方法，其特征在于：包括以下步骤：
s1：巡检机器人沿带式输送机来回移动巡检，采集托辊的噪声信号；
s2：通过声压传感器将噪声响度信号转换为电压信号送入声音编码器，声音编码器连续提取噪声信号的频率和幅值(响度)形成以数字信号表示的声波，发送到处理器模组；
s3：处理器模组对噪声信号进行fft分析，获得临界频带和响度谱，每间隔2秒计算一次噪声尖锐度数据，若尖锐度超过设定阈值，则向带式输送机沿线布置的基站发出报警信号，再通过基站转发至机器人管理平台；
s4：机器人管理平台接收到报警信号后向人机界面发出报警信息并记录；
s5：机器人管理平台通过报警信息中记录的时间信息，计算出故障托辊的位置。
6.根据权利要求5所述的带式输送机托辊异常声学诊断方法，其特征在于：处理器模组通过下式计算噪声尖锐度数据：
式中n'(z)为临界频带z上的响度谱，响度谱对临界频带的积分就是响度，g(z)为附加系数，z为临界频带，d(z)为临界频带微分。
技术总结
本发明涉及一种带式输送机托辊异常声学诊断系统，属于声学应用技术领域，包括巡检机器人和机器人管理平台，所述巡检机器人沿带式输送机来回巡检，所述巡检机器人上设有声学诊断模块，处理器模组以及无线通信模块；所述声学诊断模块用于检测噪声信号的频率和幅值，并形成数字信号发送给处理器模组；所述处理器模组用于根据接收到的数字信号计算出噪声尖锐度数据，并与尖锐度阈值进行比较，若超出阈值则发出报警信号；所述报警信号通过所述无线通信模块发送到带式输送机沿线布置的基站，所述基站再转发至所述机器人管理平台；所述机器人管理平台发出报警信息并记录。
技术研发人员：佘影;于庆;罗明华;方崇全;秦伟;张海峰;吴银成;黄春;秦玉忠;朱兴林;向兆军;张先锋;李一文;周斌;薛彦波;张鑫烨;孙柳军;胡峰;于波;谭成;谢鸿;高晓东
受保护的技术使用者：中煤科工集团重庆研究院有限公司
技术研发日：2021.03.25
技术公布日：2021.07.06
声明：
“带式输送机托辊异常声学诊断系统及方法与流程” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)
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编辑：中冶有色技术网
来源：中煤科工集团重庆研究院有限公司
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2025年01月03日 ~ 05日 
