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矿用带式输送机输送带撕裂检测方法综述

作者:四川天屿翔机械设备有限公司 浏览: 发表时间:2023-11-25 14:24:39

带式输送机主要用于矿山开采中矿石与煤炭的运输 。带式输送机具有运输速度快、传送距离长、运输量大、工作环境复杂、使用范围广泛等特点。输送带作为带式输送机的核心部件之一,主要由橡胶、钢丝绳芯等组成。目前在矿井中主要使用钢丝绳芯输送带,用细钢丝作为带芯,目的是为了承受拉力,外面覆盖橡胶制成的强力输送带 。尽管钢丝绳芯输送带具有良好的性能,可以很好地满足工作需要,但其纵向抗撕裂强度并未显著提高,纵向撕裂较易发生,一直是输送带面临的关键性问题。如果输送带产生严重性撕裂,不仅会导致矿石与煤炭的脱落,而且也会对设备造成损毁,轻则导致托辊变形、受力不均匀等问题,重则导致机架等设备的损毁。由此可见,对输送带进行实时检测是非常必要的。

 

1 输送带发生撕裂原因及分析

 

根据实际生产需求,为了减小矿石与煤炭对输送带的冲击,一般输送带运行速度不宜大于 2.5 m/s, 且块度大、磨损性大的矿石与煤炭应尽量采用低速,只有这样才能保证输送带的安全运输 。在实际生产中,带式输送机运输距离是由矿井的运输系统来决定的。为了提高运输效率,在矿井允许的条件下,带式输送机传输距离一般在1 km 以上,但大型骨干煤矿使用的带式输送机,其运距早已远远超过了这一数值,其运行速度一般在5m/s以上,甚至更高。带式输送机通常要进行长时间、高强度的工作,这对于输送带运输的可靠性以及输送带的耐受性都有着较为严格的要求。通过查阅资料可知,输送带撕裂发生的原因主要包括输送带跑偏撕裂、抽芯撕裂、物料堆压堵塞导致的撕裂和外界坚硬物划伤导致的撕裂问题。

 

1)跑偏撕裂,是输送机经常会出现的问题。输送带长时间处于跑偏状态下,会降低输送带的工作效率,受力不均,对机器的零部件也会有损伤;长期这种状态下,可能出现安全隐患。例如:矿石与煤炭的洒落,粉尘飞扬,对周围环境影响巨大,也会威胁到现场工作人员的身体健康。在这期间,如果能够及时检测 ,就能避免跑偏撕裂的发生,避免上述问题。

 

2)抽芯撕裂。由于物料过重,负荷过大,钢绳芯在剧烈冲击的作用下发生局部断裂,长时间反复工作之后,断裂面会逐步延伸。断裂的钢丝绳会在输送带接头处、粘口处或磨损比较严重处出现将会在运输过程中引起输送带的撕裂问题。

 

3)物料堆压堵塞导致的撕裂,会加剧输送带与物料之间的摩擦,严重影响输送带的使用寿命。

 

4)外界坚硬物划伤导致的撕裂,溜槽端部往往是运输物料和外界异物侵入、造成堵塞的重要原因。由于外界坚硬物具有不规则性,硬度较大,会造成输送带损伤直至撕裂。

 

由于矿井环境比较恶劣,如粉尘、煤泥等影响,会对人的视线造成干扰,诸如上面叙述的问题不易被发现 。因此,如何能实时检测输送带的运行状态,以便能够及时应对该问题通常输送带有不规则的纵向裂纹,横向裂纹几乎不可见,因为横向撕裂往往发生在输送带的接头连接处。究其原因,输送带内沿其纵向布置了多条钢丝绳,但在其宽度方向没有布置钢丝绳,仅依靠尼龙纤维等这些非金属材料,抗拉强度是非常低的不能满足正常需求。正因为  钢绳芯输送带的这一结构特点,使得输送带经常发生纵向撕裂事故。

 

2 运输带检测的研究现状及方法

 

对于运输带撕裂检测方面的研究,国外在此方面的研究开始于上世纪七八十年代,相比较而言,国内起步稍晚一些。纵观国内外研究,为减少输送带纵向撕裂事故的发生,国外主要的检测手段是光电传感法、超声波法、嵌入法以及较为新颖的原子物理法,国内的检测方法主要有机械式检测方法、射线检测方法以及基于计算机视觉的方法。下面主要介绍国内的检测方法及其原理。

 

2. 1 机械式检测方法

 

机械式检测方法通常需要安装诸多机械装置,如棒形检测器、漏料检测器及弦型检测器等。棒形检测器是像托辊一样形状的槽形棒,其工作原理是将一根棒弯曲成托辊的形状安装在输送带与托辊之间,当有煤炭通过输送带表面时,将会触碰到槽形棒,同时限位开关响应,输送带会立即停止工作,如图1。漏料检测器主要由支点、开关、托盘等组合而成。其工作原理是:当煤块从撕裂部位漏入托盘中,煤块的质量大于平衡锤的质量时,迫使位移开关动作,输送带会立即停止工作。弦型检测器的工作原理类似于棒形检测器,根据受力状况的改变达到检测的目的。


 

以上这些装置单独个体使用,且检测精度非常有限,只能检测到撕裂口比较宽的位置。当撕裂口较小时,这些装置难以被检测,撕裂口处还会造成煤块的泄露。当质量、体积较大的煤块掉落到撕裂口处,由于没有实时检测,输送带持续工作导致裂隙延伸,将会造成重大的安全事故及经济损失。因此,对于目前的企业要求来说,实用性也不高,无法达到实时检测的要求。

 

2.2 超声波检测方法

 

超声波检测方法主要是指利用超声波转换原理对输送带进行检测,如图2



超声波检测器的特点是:检测器为密闭装置,防尘、防水、寿命长。超声波传感器安装在机器的托辊之间,主要通过测量输送带的宽度来达到检测的目的 。超声波探头分为信号输入与输出端,输入端能够产生超声波振荡信号,输出端接收信号,如输送带撕裂,则无法接收到振荡信号。

 

在输送带发生撕裂时,输送带宽度变宽,传输信号距离变长,接收端接收信号较为微弱,甚至接收不到振荡信号,不会对输送带撕裂处做出识别反应,得不到及时的反馈信号,输送带在撕裂处的裂隙会继续扩展,倘若处理不及时,其后果难以想象。 由于矿井下粉尘、污垢在输送带上的堆积,将会干扰甚至是阻断超声波振荡信号的传输,这些问题就是超声波检测方法的不足之处所在。

 

2.3 计算机视觉检测方法

 

计算机视觉检测方法在矿井工业领域应用较为广泛,其数据处理速度和图像检测精准度主要和算法有关,主要有红外图像检测、见光相机检测等,其特点是非接触式,使设备具有更久的使用寿命。工作原理如图3,主要是利用图像传感器、数字处理、智能识别等核心技术。为了获得更加清晰的输送带图像,增加了光源。当输送带上有撕裂的迹象时,通过对数据的采集,经过处理器的处理,最后就可以在显示屏上观察到输送带的撕裂状况。

为了提高速度与精度,首先需要解决的就是数据处理速度和图像检测精准度,改进算法。其次,由于矿井的现场环境比较复杂,主要影响因素有光线暗、煤泥、水汽、粉尘等。当水汽、粉尘浓度较大时,采集的图像模糊不清,经过图像处理也识别不到撕裂的具体位置。可见光相机在此环境下,识别能力有限。


 

2.4 电磁铁超前保护

 

为了解决外界坚硬物(通常为铁器)对输送带的损伤,设置电磁铁超前保护装置(如图4),其工作原理是:在漏斗边缘增加了一圈矩形状的电磁铁,通电以后,电磁铁具有很强的磁性,几乎可以杜绝钢筋或其他带铁零件对输送带的划伤,很大程度上提高了输送带的使用寿命。


 

电磁铁超前保护只能阻止带铁零件进入输送带,不能阻止尖锐的、长条状的矿石、煤块等,此检测方法较为单一。如果带铁零件数量较多时,会堵塞出料口,后续还需要人为去干预,会增大工人们的劳动强度费时耗力。

 

2.5 其他撕裂监测方法

 

伴随着科技高速发展的今天,有许多的专家及学者们提出并研究出了新型撕裂检测技术。徐如强等提出一种基于载荷谱的胶带纵向撕裂检测方法, 通过对电动机的功率信号实时分析,提取输送带的撕裂阻力信息,从而判断输送带撕裂损伤。X光透视检测器,其基本原理是通过X-射线光管在电脑中进行成像的。测量工件的密度决定着X光的强弱,密度越高的物质阴影越深。对于输送带来说,钢绳芯的密度很大,利用 X 光透视检测器可以很清楚地看到钢绳芯所在位置,进一步可检测钢绳芯是否完好,是否有局部断裂问题。目前,X射线透视仪已达到亚微米量级的空间分辨率,能实现对被测物体进行多角度旋转,形成不同角度的图像。

 

许多检测方法的发展已经较为成熟,其弊端也在应用过程中得以体现。机械式的检测方法精度较低,适用范围较单一;超声波检测方法由于难以将超声波耦合到输送带中,煤泥、输送带本身的质量问题,都会影响超声波振荡信号的传输;计算机视觉检测方法受环境因素影响较大;X 光透视检测器主要是根据密度来确定钢绳芯的位置,可是在输送带输送过程中,会有其他铁丝、钢筋、机械零件等的掉落,会影响X光透视检测器的成像,不利于检测。

 

3 图像识别与纵向超前撕裂保护技术

 

由于上述多种检测方法检测不到位,所以提出基于深度学习的图像识别与纵向超前撕裂保护技术耦合的检测方法。

 

深度学习的强大之处在于是从大数据中自动学习特征,通过卷积神经网络进行计算,其包括三层神经网络模型,有输入层、输出层和一个隐含层,可以近似任何分类函数。图像识别是指利用计算机对图像进行处理与分析,以识别各种不同模式的目标和对象的技术。一般在工业使用中,采用工业相机拍摄图片,通过分类并提取重要特征而排除多余信息来识别图像。

 

针对矿井大气中含有瓦斯和煤尘等爆炸性物质,当其浓度达到一定量时,就容易发生燃烧或爆炸等恶性事故;井下巷道、硐室中,经常会有滴水,甚至大量涌水,空气湿度较大;由于矿山压力影响,常出现冒顶、片帮事故,容易对机器设备,尤其是线路造成损坏,容易导致触电等事故。针对这些环境因素,需要对工业相机这些设备采用防水、防爆、防压等措施。


超前撕裂保护技术,装置结构如图5 ,主要由压力传感器、电磁铁与机架组成,机架左右分别固定压力传感器。A/D 转换器将压力传感器所接收的信号转换为数字信号传输给单片机单片机通过处理这些数字信号分析压力大小,进而识别是 否有体积较大的煤块、石块压卡。当压力传感器所检测的压力达到预定值并持续一定时间,单片机立即给输送机电源控制器一个停机信号,从而实现紧急停机。电磁铁可以减少带铁零件对输送带的破坏。

 


深度学习的图像识别技术较为先进,可以与智慧矿山5G 技术相结合实现统一化管理。其最大的难点在于工业相机无法清楚的拍摄附着煤泥的输送带。鉴于此,在工业相机前安装可以喷水的滚筒刷装置,如图6。喷水口不间断进行喷水初步清理煤泥主要是对煤泥进行一个软化的作用;再经过硬毛滚筒刷深度处理煤泥,喷水进行冲洗;最后经过软毛滚筒刷进行清洁,以便工业相机进行图像的采集。对于图像识别只能检测到输送带表面的状况,需在其后方布置 X 光透视检测器加以辅助。针对工业相机镜头有灰尘的问题,在镜头处增加雨刮式清洗装置,并定时清洗。根据输送带长度,可设置多个检测点,提高对输送带的实时检测,实现预警。


 

4 总结及展望

 

机械式检测采用的是接触式,超声波检测与输送带难以耦合,计算机视觉检测在矿井环境下难以实现高精度的检测,电磁铁检测功能较单一。这些检测方法单一使用,都有各自的缺点来限制其发展,如使用寿命短、检测精度低、报警不及时、成本较高等。上述几种检测手段,尽管经过了长时间的改进,技术较为成熟,但是,检测不到位的状况时有发生,需要定期检修,会降低矿井的生产效率。所以,提出基于深度学习的图像识别与纵向超前撕裂保护技术  耦合,再以固定式清洗雨刮式装置、X光透视检测器、 喷水滚筒刷加以辅助,可以解决因井下环境因素导致的一系列问题 。但其成本较高,需要大量的辅助设备。

 

基于深度学习的图像识别与纵向超前撕裂保护技术,目前处于理论阶段,缺少井下试验。其是否能够实现实时检测,是否能够实现高精度检测,还有待研究。

 

 


 

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