嵌入式筛板状态监测装置及其监测方法制造方法及图纸

本发明专利技术涉及筛板监测技术领域，具体涉及一种嵌入式筛板状态监测装置及其监测方法。该嵌入式筛板状态监测装置，包括用于提供电源的供电模块，还包括状态感知模块，状态感知模块连接有信号处理模块，信号处理模块通过通信模块连接有后台管理系统，后台管理系统连接有筛板运行设备及报警设备；状态感知模块用于采集筛板运行状态数据；信号处理模块用于对采集的筛板运行状态数据进行分析处理，判断筛板的固定情况；后台管理系统用于进行数据留痕及有关指令的发送；通信模块用于实现信号处理模块与后台管理系统的通信。提供一种能够在线实时监测筛板工作状态，配合后台信息管理系统及时报警筛板异常的嵌入式筛板状态监测装置及其监测方法。方法。方法。

【技术实现步骤摘要】
嵌入式筛板状态监测装置及其监测方法


[0001]本专利技术涉及筛板监测
，具体涉及一种嵌入式筛板状态监测装置及其监测方法。

技术介绍

[0002]目前，筛机工作过程中，筛板受振动及物料相互作用影响，会发生松动及脱落故障，一旦筛板脱落将严重影响生产。首先筛板发生脱落须立即停机处理，现阶段并无高效的处理方案，主要依赖人工清理；其次，会发生物料堆积，造成溜槽堵塞及皮带损坏；第三，筛板脱落后的清理工作容易造成人身伤害。所以，专利技术一款用于筛板状态实时监测的装置具有重大的现实意义。
[0003]目前筛板故障检测主要依赖于人工检查，人工检查依赖于人员主观经验，不能形成严谨的故障判断依据，多数情况下不能发现早期故障隐患；其次，人工检查实时性不强，只能定期检查，故障排除不够及时；而且多层筛板的人工检查难度较大不易实施；最后，基于人工检查无法建立完备的筛板状态生命周期管理，现行采用的固定周期更换筛板存在巨大浪费。

技术实现思路

[0004]本专利技术要解决的技术问题是：克服现有技术的不足，提供一种能够在线实时监测筛板工作状态，配合后台信息管理系统及时报警筛板异常的嵌入式筛板状态监测装置及其监测方法。
[0005]本专利技术为解决其技术问题所采用的技术方案为：嵌入式筛板状态监测装置，包括用于提供电源的供电模块，还包括状态感知模块，所述状态感知模块连接有信号处理模块，所述信号处理模块通过通信模块连接有后台管理系统，所述后台管理系统连接有筛板运行设备及报警设备；所述状态感知模块用于采集筛板运行状态数据；所述信号处理模块用于对采集的筛板运行状态数据进行分析处理，判断筛板的固定情况；所述后台管理系统用于进行数据留痕及有关指令的发送；所述通信模块用于实现信号处理模块与后台管理系统的通信。
[0006]状态感知模块包括加速度传感器及温度传感器，所述加速度传感器及温度传感器分别连接信号处理模块；还包括用于检测筛板是否脱落的MEMS传感器。
[0007]所述信号处理模块采用时域阈值检测算法、频域功率谱密度（PSD）分析，并结合自适应滤波器算法进行自适应进化，判断筛板状态。
[0008]所述通信模块采用LoRa无线通信方式与后台管理系统无线连接。
[0009]应用于上述一种嵌入式筛板状态监测装置的监测方法，包括以下步骤：
步骤一：信号采集；步骤二：进行采用时域阈值检测算法、频域功率谱密度（PSD）分析，并结合自适应滤波器算法进行自适应进化，判断筛板是否松动；步骤三：判断筛板脱落；步骤四：向后台管理系统发送有关数据。
[0010]所述步骤一中，采集的信息包括三轴加速度、温度。
[0011]所述步骤二包括以下子步骤：1
‑
1：计算时域特征值，其计算公式为：，其中为瞬时加速度峰值，为加速度有效值；1
‑
2：对应的对比阈值采用自适应滤波器自动得到，其计算公式为：其中，为通过自适应滤波器计算的最小均方（Least
‑
Mean
‑
Square）；特征值与阈值对比，判定筛板运行状态；1
‑
3：以频带宽带（WB）80%为界，分别对其高/低频部分进行积分运算，得到其比值，其计算公式如下：，其计算公式如下：对应的对比阈值采用自适应滤波器自动得到，其计算公式为：采用自适应滤波器自动得到，其计算公式为：与阈值比对，判定筛板是否出现松动。
[0012]所述步骤1
‑
2中，若>,则判定筛板出现偏离正常工作状态的振动，已出现故障隐患，触发告警，否则筛板运行正常。
[0013]所述步骤1
‑
3中，若>,则筛板高频振动出现异常增多，判定筛板出现松动，触发告警。
[0014]所述步骤三中，通过MEMS传感器进行筛板的脱落监测；筛板出现脱落（即筛板进行自由落体运动），各轴加速度均为零值，设定趋近于零值的加速度绝对值3m/s
²
和自由落体时间阈值，其中根据筛板安装高度H计算得到：其中，g为重力加速度；当MEMS传感器检测到三轴加速度均小于3m/s
²
，并且持续时间超过，则判定为筛板出现脱落，触发脱落告警。
[0015]与现有技术相比，本专利技术具有以下有益效果：
本专利技术提供一种嵌入式筛板状态监测装置及其监测方法，实现自动化监测，节省了人力，降低人身安全风险。同时能够进行实时状态监测，进行早期隐患告警的同时能够及时停机，避免生产事故的发生。建立了完备的筛板生命周期管理，仅在必要时更换筛板，避免浪费。
附图说明
[0016]图1是本专利技术结构框图示意图。
具体实施方式
[0017]下面结合附图对本专利技术实施例做进一步描述。
实施例
[0018]如图1所示，嵌入式筛板状态监测装置，包括用于提供电源的供电模块，还包括状态感知模块，所述状态感知模块连接有信号处理模块，所述信号处理模块通过通信模块连接有后台管理系统，所述后台管理系统连接有筛板运行设备及报警设备；所述状态感知模块用于采集筛板运行状态数据；所述信号处理模块用于对采集的筛板运行状态数据进行分析处理，判断筛板的固定情况；所述后台管理系统用于进行数据留痕及有关指令的发送；所述通信模块用于实现信号处理模块与后台管理系统的通信。
[0019]状态感知模块包括加速度传感器及温度传感器，所述加速度传感器及温度传感器分别连接信号处理模块；还包括用于检测筛板是否脱落的MEMS传感器。
[0020]所述信号处理模块采用时域阈值检测算法、频域功率谱密度（PSD）分析（即Power Spectral Density, PSD是一种信号分析方法，分析时间序列时，可利用PSD将时域信号转换到频域，直观的观察变动/方差(Variations)(能量)与频率的函数关系），并结合自适应滤波器算法进行自适应进化，判断筛板状态。
[0021]所述通信模块采用LoRa无线通信方式与后台管理系统无线连接。
[0022]本装置在安装时，嵌入式安装在筛板一侧，即筛板生产过程中将该装置灌封于筛板聚氨酯胶内，完成该装置的安装固定。
[0023]实施例2应用于实施例1的一种嵌入式筛板状态监测装置的监测方法，包括以下步骤：步骤一：信号采集；所述步骤一中，采集的信息包括三轴加速度、温度。
[0024]步骤二：进行采用时域阈值检测算法、频域功率谱密度（PSD）分析，并结合自适应滤波器算法进行自适应进化，判断筛板是否松动；所述步骤二包括以下子步骤：1
‑
1：计算时域特征值，其计算公式为：其中为瞬时加速度峰值，为加速度有效值，其反应了最大幅值偏离
振动中心值的程度，筛板出现松动该特征值会明显加大；1
‑
2：时域特征值对应的对比阈值采用自适应滤波器自动得到，其计算公式为：其中，为最小均方（Least
‑
Mean
‑
Square）算法。
[0025]特征值与阈值本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种嵌入式筛板状态监测装置，包括用于提供电源的供电模块，其特征在于，还包括状态感知模块，所述状态感知模块连接有信号处理模块，所述信号处理模块通过通信模块连接有后台管理系统，所述后台管理系统连接有筛板运行设备及报警设备；所述状态感知模块用于采集筛板运行状态数据；所述信号处理模块用于对采集的筛板运行状态数据进行分析处理，判断筛板的固定情况；所述后台管理系统用于进行数据留痕及有关指令的发送；所述通信模块用于实现信号处理模块与后台管理系统的通信。2.根据权利要求1所述的嵌入式筛板状态监测装置，其特征在于，状态感知模块包括加速度传感器及温度传感器，所述加速度传感器及温度传感器分别连接信号处理模块；还包括用于检测筛板是否脱落的MEMS传感器。3.根据权利要求2所述的嵌入式筛板状态监测装置，其特征在于，所述信号处理模块采用时域阈值检测算法、频域功率谱密度分析，并结合自适应滤波器算法进行自适应进化，判断筛板状态。4.根据权利要求1所述的嵌入式筛板状态监测装置，其特征在于，所述通信模块采用LoRa无线通信方式与后台管理系统无线连接。5.应用于权利要求1
‑
4任一所述一种嵌入式筛板状态监测装置的监测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：信号采集；步骤二：进行采用时域阈值检测算法、频域功率谱密度分析，并结合自适应滤波器算法进行自适应进化，判断筛板是否松动；步骤三：判断筛板脱落；步骤四：向后台管理系统发送有关数据。6.根据权利要求5所述的嵌入式筛板状态监测装置的监测方法，其特征在于，所述步骤一中，采集的信息包括三轴加速度、温度。7.根据权利要求5所述的嵌入式筛板状态监测装置的监测方法，其...

【专利技术属性】
技术研发人员：丛超，谢春兵，杨方成，
申请(专利权)人：云翔赛博山东数字技术有限公司，
类型：发明
国别省市：