【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于物料输送，具体涉及基于永磁滚筒驱动的电厂物料传送装置及传送方法。
技术介绍
1、在现代电厂中，物料传送装置是确保燃料、原材料等物料顺利输送的关键设备，永磁滚筒驱动技术是一种采用永磁同步电动机直接驱动滚筒，通过滚筒与输送带的摩擦实现物料传送的新型驱动方式。
2、如公开号为cn116495518a的中国专利公开了一种物料输送装置，包括输料斗、传送带、摊铺单元、输送组件、拨动单元和复位单元，传输架分为水平段和沿后上侧方向延伸的倾斜段，摊铺单元包括沿传输架宽度方向滑移的两个导向板，输送组件包括沿传送带宽度方向设置的挡板，挡板设置在传送带上且位于导向板的下方。该专利技术经过两个导向板将挡板抵压，使得挡板与两个挡板之间形成储料空间，通过输料斗内物料下料的流量对储料空间的宽度大小进行控制以保证位于储料空间的物料厚度恒定，避免出现物料经过烘干器中由于物料的厚度过薄导致物料被烘干箱烤焦或物料的厚度过大导致物料烘干不完全的情况。
3、上述专利还存在如下问题：
4、在利用传送装置对物料进行输送时，由于物料在传送皮带上的重量、分布情况和湿度都不同，这些因素都会影响传送装置的负载，从而影响传送装置的传送速度，现有的传送装置在对物料进行输送时，不能基于物料自身的特性以及其在传送皮带上的分布情况自适应调节传送速度，容易出现堆料、撒漏等问题，进而影响物料的稳定输送；且现有的传送装置在对其自身工作状态进行监测时，大多采用实时监测的方式，不能提前预警，存在一定的滞后性，容易导致突发性设备故障带来的停机时间和生产损失
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供基于永磁滚筒驱动的电厂物料传送装置及传送方法，用于解决现
技术介绍
中提出的技术问题。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：基于永磁滚筒驱动的电厂物料传送装置，包括：机架；永磁滚筒，转动安装在所述机架两端；传送皮带，设置在所述永磁滚筒表面，用于输送物料；清洁机构，设置在所述传送皮带末端，用于清理所述传送皮带表面；控制系统；
3、所述清洁机构包括第一清洁组件和第二清洁组件，所述第一清洁组件和第二清洁组件结构相同，且相对交错设置；
4、所述控制系统包括：
5、数据采集模块，用于采集传送装置的历史训练数据集合，所述历史训练数据集合包括传送综合影响参数和传送速度；
6、速度预测模块，用于基于传送综合影响参数训练出预测传送速度的机器学习模型，采集实时的传送综合影响参数，基于训练完成的机器学习模型预测出传送速度。
7、优选的，所述控制系统还包括：
8、数据获取模块，用于获取传送装置的历史传送数据，历史传送数据包括传送装置影响参数和传送参数变化集合，将传送参数变化集合转换为传送参数变化编号，传送参数变化编号为i＝1，2，3....n，n表示传送参数变化编号总数；
9、参数预测模块，基于传送装置影响参数训练出预测未来时刻传送参数变化编号的机器学习模型，进而获取到传送参数变化编号对应的传送参数变化集合；
10、数据分析模块，基于预测的未来时刻的传送参数变化集合生成装置稳定系数，并根据装置稳定系数生成综合评估结果，综合评估结果包括传送装置状态较好、传送装置状态一般和传送装置状态较差。
11、优选的，所述第一清洁组件包括：往复气缸，固定安装在所述机架上；清洁筒，均匀布设在所述传送皮带一侧，并与所述传送皮带表面接触；连接架，设置在所述清洁筒一侧，并与所述往复气缸的驱动端连接。
12、优选的，所述清洁筒包括：筒体，内部呈空腔设置；固定腔，设置在所述筒体一侧，靠近所述传送皮带，并与所述筒体内部连通；排气孔，均匀布设在所述固定腔一侧，并朝向所述传送皮带表面；清洁毛刷，设置在所述固定腔一侧，并与所述传送皮带表面接触；活塞杆，固定设置在所述机架上，且一端延伸至所述筒体内部。
13、优选的，所述预测出传送速度的机器学习模型的训练方式如下：
14、将采集到的传送综合影响参数转换为对应的一组特征向量；
15、将每组特征向量作为所述机器学习模型的输入，所述机器学习模型以每组传送综合影响参数预测的传送速度作为输出，以每组传送综合影响参数实际对应的传送速度作为预测目标，以最小化所述机器学习模型损失函数值作为训练目标；当机器学习模型损失函数值小于或等于预设的目标损失值时停止训练；
16、所述机器学习模型是svm回归、随机森林回归或神经网络回归等模型中的一种。
17、优选的，所述传送参数变化集合为(an，bn，cn),a,b,c分别对应传送装置的振动、温度和张力变化率，an,bn,cn表示传送参数变化编号为n时，对应的传送装置的振动、温度和张力变化率。
18、优选的，所述预测未来时刻传送参数变化编号的方法包括：
19、预设预测时间步长c、滑动步长z以及滑动窗口长度l；将传送装置影响参数使用滑动窗口方法将其转化为多个训练样本，一个训练样本对应一个标签，并构成一组训练数据，多组训练数据构成训练集，将训练集作为机器学习模型的输入，预测时间步长c后的未来时刻传送参数变化编号作为输出，每个训练集的后续传送参数变化编号作为预测目标，以预测准确率作为训练目标，对机器学习进行训练；生成根据传送装置影响参数预测未来时刻传送参数变化编号的机器学习模型；所述机器学习模型为支持向量机回归、随机森林回归或神经网络回归中的一种。
20、优选的，所述装置稳定系数是通过对预测的未来时刻的传送装置的振动、温度和张力变化率进行加权运算获得。
21、优选的，所述根据装置稳定系数生成综合评估结果，方法包括：
22、预设装置稳定系数梯度阈值wx1与wx2,wx1＞wx2；
23、若wx≤wx2，则生成综合评估结果为装置状态较好；
24、若wx1≥wx＞wx2，则生成综合评估结果为装置状态一般；
25、若wx＞wx1，则生成综合评估结果为装置状态较差。
26、基于永磁滚筒驱动的电厂物料传送方法，应用于上述的基于永磁滚筒驱动的电厂物料传送装置，包括如下步骤：
27、步骤1：采集传送装置的历史训练数据集合，所述历史训练数据集合包括传送综合影响参数和传送速度；
28、步骤2：基于传送综合影响参数训练出预测传送速度的机器学习模型，采集实时的传送综合影响参数，基于训练完成的机器学习模型预测出传送速度；
29、步骤3：根据预测的传送速度对物料进行输送，并利用清洁机构对传送皮带表面进行实时清理；
30、步骤4：获取传送装置的历史传送数据，历史传送数据包括传送装置影响参数和传送参数变化集合，将传送参数变化集合转换为传送参数变化编号，传送参数变化编号为i＝1，2，3...n，n表示传送参数变化编号总数；
31、步骤5：基于传送装置影响参数训练出预测未来时刻传送参数变化编号的本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于永磁滚筒驱动的电厂物料传送装置，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于永磁滚筒驱动的电厂物料传送装置，其特征在于，所述控制系统还包括：
3.如权利要求1或2所述的基于永磁滚筒驱动的电厂物料传送装置，其特征在于，所述第一清洁组件(401)包括：
4.如权利要求3所述的基于永磁滚筒驱动的电厂物料传送装置，其特征在于，所述清洁筒(401b)包括：
5.如权利要求2所述的基于永磁滚筒驱动的电厂物料传送装置，其特征在于，所述预测出传送速度的机器学习模型的训练方式如下：
6.如权利要求5所述的基于永磁滚筒驱动的电厂物料传送装置，其特征在于，所述传送参数变化集合为(an，bn，cn)，a,b,c分别对应传送装置的振动、温度和张力变化率，an,bn,cn表示传送参数变化编号为n时，对应的传送装置的振动、温度和张力变化率。
7.如权利要求6所述的基于永磁滚筒驱动的电厂物料传送装置，其特征在于，所述预测未来时刻传送参数变化编号的方法包括：
8.如权利要求7所述的基于永磁滚筒驱动的电厂物料传送装置，其特
9.如权利要求8所述的基于永磁滚筒驱动的电厂物料传送装置，其特征在于，所述根据装置稳定系数生成综合评估结果，方法包括：
10.基于永磁滚筒驱动的电厂物料传送方法，应用于权利要求1-9任一所述的基于永磁滚筒驱动的电厂物料传送装置，其特征在于，包括如下步骤：
...【技术特征摘要】
1.基于永磁滚筒驱动的电厂物料传送装置，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于永磁滚筒驱动的电厂物料传送装置，其特征在于，所述控制系统还包括：
3.如权利要求1或2所述的基于永磁滚筒驱动的电厂物料传送装置，其特征在于，所述第一清洁组件(401)包括：
4.如权利要求3所述的基于永磁滚筒驱动的电厂物料传送装置，其特征在于，所述清洁筒(401b)包括：
5.如权利要求2所述的基于永磁滚筒驱动的电厂物料传送装置，其特征在于，所述预测出传送速度的机器学习模型的训练方式如下：
6.如权利要求5所述的基于永磁滚筒驱动的电厂物料传送装置，其特征在于，所述传送参数变化集合为(an，bn，cn)，a,b,c分别对应传送装置的振动...
【专利技术属性】
技术研发人员：王哲，孙杰，毛新宇，王玉龙，张世林，刘宝楠，王冬伟，赵涛，韩昊宇，阎峰，范尊正，倪洋，吴文奇，满翌，林承禹，赵娜，陆慧，周天翔，马佳明，刘金攀，刘坤龙，
申请(专利权)人：安徽华电宿州发电有限公司，
类型：发明
国别省市：
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