【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及自动化控制，尤其涉及一种基于超声波测距的管状输送带运行故障智能检测报警系统。
技术介绍
1、管状输送带是一种特殊类型的输送带，其设计目的是将物料在管状结构内部输送；这种输送方式可以较好地防止物料抛洒，并在恶劣环境下保护物料不受污染，同时实现长距离运输。管状输送带作为一种高效、环保的物料运输方式，其故障检测报警系统在确保安全、高效、经济的运行方面具有重要意义。通过实时监测和智能报警，能够有效预防和应对设备故障，提高生产效率，降低运营成本，为企业的可持续发展提供支持。这种高技术化的管理模式已经成为现代工业装备的重要组成部分。但是，现有技术中对管状输送带的运行故障检测的智能化程度较低，无法实现运行故障的自动化检测及报警，一定程度上降低了管状输送带的使用寿命。
2、现有技术一，中国专利，申请号：202410686498.5公开了一种管状输送带，通过活动布置在夹心层内的加强钢筋和套管以及串接绳，能够在锁合块插接至扣合槽内时，间接带动转动杆和圆杆转动，使得原本堆叠靠近的加强钢筋和套管得以牵引上升，使得原本松软的区域得以切换成刚性支撑区域，并通过锁合块和扣合槽的扣合来保证输送带在输送物料时得以保持刚性支撑的管状封闭状态，并能够在进行端部上、下料时保持一定的松软区间以方便敞开操作，此外还通过调节单元，根据辊压区域和上、下料区域对输送带挤压作用力的变化，来调整锁合块脱离扣合槽内部的状态，虽然使得锁合块得以更快捷方便地脱离扣合槽内部。但是缺乏运行故障的检测技术手段，过于依靠维修人员的经验，导致管状输送带的智能化程度较低，影
3、现有技术二，中国专利，申请号：202311121450.1公开了一种管状输送带刚性值的检测方法，提供管状输送带样品，并将其裁切成一定长度，静置；将管状输送带样品放置在管状带刚性试验机上，调整至平衡状态；将样品内腔填充水袋，并调整至平衡状态；设定管状带刚性试验机最上方的托辊移动距离、循环次数，开始进行测试，记录上托辊移动均布6个点的每一个点的力量峰值并计算算数平均值ni；计算单次循环的刚性值pi和管状输送带刚性值。虽然填补了管状输送带运输载料条件下刚性测试上的空白，能很好地模拟管状输送带运输载料条件下的刚性，可以测试管状输送带不同填充比例下的刚性值，这对于指导、预测管状输送带的使用、成管状况具有重要意义。但是不是针对管状输送带使用过程中的检测，导致检测的实时性比较差，无法真实反应管状输送带的运行状态。
4、现有技术三，中国专利，申请号：202410111753.3 公开了一种矿用皮带机输送带撕裂故障视觉识别与定位系统，包括：工业相机，工业相机固定安装在回程输送带上方，用于采集皮带机输送带表面裂纹图像；带速传感器，带速传感器用于实时采集输送带的运动速度；工业计算机，工业计算机与工业相机和带速传感器连接，根据工业相机采集的皮带机输送带表面裂纹图像判断输送带是否发生撕裂故障，并采集带速传感器采集输送带的运动速度；工业变频器，工业变频器由逻辑控制器控制，工业变频器控制滚筒电机将输送带发生故障的位置对准维修区。虽然提升了故障检测效率，但是仅涉及矿用皮带机，不适用于管状输送带，导致应用范围有限，不能有效提升管状输送带的故障检测效率。
5、目前现有技术一、现有技术二及现有技术三存在运行状态监测及故障预警的智能化程度较低，自动化水平有待进一步提升的问题，导致设备的安全性和可靠性较差。因而，本专利技术提供一种基于超声波测距的管状输送带运行故障智能检测报警系统，通过数据采集组件、故障分析组件和用户交互组件的协同作用，基于超声波测距的管状输送带运行故障智能检测报警系统能够实现高效、精准的运行状态监测及故障预警。
技术实现思路
1、本专利技术的主要目的在于提供一种基于超声波测距的管状输送带运行故障智能检测报警系统，以解决现有技术中运行状态监测及故障预警的智能化程度较低，自动化水平有待进一步提升的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种基于超声波测距的管状输送带运行故障智能检测报警系统，所述基于超声波测距的管状输送带运行故障智能检测报警系统包括：数据采集组件，用于利用多个超声波传感器实时监测管状输送带的高度、宽度及长度的数据，捕捉物料状态与管状输送带运行情况；对温度、湿度及气压环境因素进行实时监测，并自动对超声波测距数据进行补偿；故障分析组件，用于分析实时和历史数据，识别潜在故障，通过模式识别进行故障检测；设置智能报警逻辑，根据用户的偏好和历史反应自动选择报警方式；实时监测管状输送带状态，并进行趋势分析；用户交互组件，用于提供图形化界面，对故障检测结果及趋势分析可视化展示；同时设置语音助手功能，实现用户与系统间的互动。
3、作为本专利技术的进一步改进，数据采集组件，包括：位置分析模块，用于利用模拟软件，结合管状输送带的现实工作环境和运行状态，构建3d模拟模型，用于分析不同布设位置对测量数据准确性的影响程度；区域划分模块，用于将多个布设位置形成一个网络，将网络划分为多个区域，将某一区域布设多个超声波传感器，超声波传感器采用时间分片技术，不同时间段采集数据，根据超声波传感器测量的对象将数据进行融合，得到管状输送带运行的实时数据；数据存储模块，用于将超声波传感器的布设位置及实施数据进行存储。
4、作为本专利技术的进一步改进，位置分析模块，包括：设备布设子模块，用于收集各种物理参数，包含输送带的尺寸、形状、材料特性、周围障碍物及环境条件；创建输送带、超声波传感器及其环境的三维模型；将超声波传感器布置在输送带的三维模型中的不同位置，并预设工作方向和测量角度；结果获取子模块，用于设置输送带的启动、停止、加载和卸载不同运行状态，获取在不同状态下，超声波传感器的测量结果；在模拟中记录超声波传感器的测量数据，并生成相应的输出；策略生成子模块，用于依据布设位置、传感器特性及环境影响参数，对各测量数据进行分类和标记，形成结构化的数据集；计算每个传感器测量数据与实际模型生成的标准值之间的误差，使用均方根误差量化偏差；利用数据可视化工具将不同位置的测量精度以图表形式呈现，自动生成传感器布设策略。
5、作为本专利技术的进一步改进，策略生成子模块，包括：适应度计算单元，用于将每个超声波传感器布设位置表示为一个染色体，随机生成初始种群；根据最小化均方根误差计算每个染色体的适应度；交叉操作单元，采用轮盘赌选择，从当前种群中选择适应度高的染色体作为父代，通过单点交叉操作生成新个体；操作中值单元，用于评估新种群的适应度，取代适应度低的个体，反复执行选择、交叉和变异操作，直到达到预设的最大迭代次数。
6、作为本专利技术的进一步改进，故障分析组件，包括：特征提取模块，用于从实时和历史数据中提取关键特征，包含输送带的高度、宽度、长度的数据，以及环境因素对传感器数据的影响；根据实时数据的变化自动选择最具判别性的数据特征；采用深度学习算法处理传感器数据，结合时序数据分析，自动生成新的故障模式识别模型，将实时监测数据与已建立的故障模式进行比对，进行故障识别；策本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于超声波测距的管状输送带运行故障智能检测报警系统，其特征在于，所述基于超声波测距的管状输送带运行故障智能检测报警系统包括：数据采集组件，用于利用多个超声波传感器实时监测管状输送带的高度、宽度及长度的数据，捕捉物料状态与管状输送带运行情况；对温度、湿度及气压环境因素进行实时监测，并自动对超声波测距数据进行补偿；故障分析组件，用于分析实时和历史数据，识别潜在故障，通过模式识别进行故障检测；设置智能报警逻辑，根据用户的偏好和历史反应自动选择报警方式；实时监测管状输送带状态，并进行趋势分析；用户交互组件，用于提供图形化界面，对故障检测结果及趋势分析可视化展示；同时设置语音助手功能，实现用户与系统间的互动。
2.如权利要求1所述的基于超声波测距的管状输送带运行故障智能检测报警系统，其特征在于，数据采集组件，包括：位置分析模块，用于利用模拟软件，结合管状输送带的现实工作环境和运行状态，构建3D模拟模型，用于分析不同布设位置对测量数据准确性的影响程度；区域划分模块，用于将多个布设位置形成一个网络，将网络划分为多个区域，将某一区域布设多个超声波传感器，超声波传感器采用时间分
3.如权利要求2所述的基于超声波测距的管状输送带运行故障智能检测报警系统，其特征在于，位置分析模块，包括：设备布设子模块，用于收集各种物理参数，包含输送带的尺寸、形状、材料特性、周围障碍物及环境条件；创建输送带、超声波传感器及其环境的三维模型；将超声波传感器布置在输送带的三维模型中的不同位置，并预设工作方向和测量角度；结果获取子模块，用于设置输送带的启动、停止、加载和卸载不同运行状态，获取在不同状态下，超声波传感器的测量结果；在模拟中记录超声波传感器的测量数据，并生成相应的输出；策略生成子模块，用于依据布设位置、传感器特性及环境影响参数，对各测量数据进行分类和标记，形成结构化的数据集；计算每个传感器测量数据与实际模型生成的标准值之间的误差，使用均方根误差量化偏差；利用数据可视化工具将不同位置的测量精度以图表形式呈现，自动生成传感器布设策略。
4.如权利要求3所述的基于超声波测距的管状输送带运行故障智能检测报警系统，其特征在于，策略生成子模块，包括：适应度计算单元，用于将每个超声波传感器布设位置表示为一个染色体，随机生成初始种群；根据最小化均方根误差计算每个染色体的适应度；交叉操作单元，采用轮盘赌选择，从当前种群中选择适应度高的染色体作为父代，通过单点交叉操作生成新个体；操作中值单元，用于评估新种群的适应度，取代适应度低的个体，反复执行选择、交叉和变异操作，直到达到预设的最大迭代次数。
5.如权利要求1所述的基于超声波测距的管状输送带运行故障智能检测报警系统，其特征在于，故障分析组件，包括：特征提取模块，用于从实时和历史数据中提取关键特征，包含输送带的高度、宽度、长度的数据，以及环境因素对传感器数据的影响；根据实时数据的变化自动选择最具判别性的数据特征；采用深度学习算法处理传感器数据，结合时序数据分析，自动生成新的故障模式识别模型，将实时监测数据与已建立的故障模式进行比对，进行故障识别；策略执行模块，用于根据识别出的故障，将故障类型进行分类，轻微故障、严重故障和紧急故障，并为每种类型定义相应的报警策略；词语多模态报警机制，根据用户的偏好和历史反应自动选择报警方式；数据分析模块，用于不断获取超声波传感器数据，结合环境因素的补偿，监测输送带运行的关键参数，建立时间序列分析模型，对实时数据进行分析，预测潜在趋势和故障，提供可视化图表理解可能出现的问题。
6.如权利要求5所述的基于超声波测距的管状输送带运行故障智能检测报警系统，其特征在于，特征提取模块，包括：数据收集子模块，用于从超声波传感器中收集到的输送带的高度、宽度、长度和故障类别标签；互信息计算子模块，用于通过对数据进行频率统计，计算特征和故障类别的联合概率分布；同时计算特征和故障类别的边际概率分布；使用互信息公式，将获得的概率值代入公式进行计算，得到特征与故障类型之间的互信息量；特征排序子模块，用于根据计算的互信息量值，对特征进行排序，选择互信息量高的特征，作为最具判别性的数据特征。
7.如权利要求5所述的基于超声波测距的管状输送带运行故障智能检测报警系统，其特征在于，特征提取模块，还包括：数据捕捉子模块，用于获取自动选择最具判别性的特征，通过双向长短期记忆网络对超声波传感器数据进行处理，捕捉时间依赖关系；模型训练子模块，用于将双向长短期记忆网络获取的超声波传感器数据进行划分，...
【技术特征摘要】
1.一种基于超声波测距的管状输送带运行故障智能检测报警系统，其特征在于，所述基于超声波测距的管状输送带运行故障智能检测报警系统包括：数据采集组件，用于利用多个超声波传感器实时监测管状输送带的高度、宽度及长度的数据，捕捉物料状态与管状输送带运行情况；对温度、湿度及气压环境因素进行实时监测，并自动对超声波测距数据进行补偿；故障分析组件，用于分析实时和历史数据，识别潜在故障，通过模式识别进行故障检测；设置智能报警逻辑，根据用户的偏好和历史反应自动选择报警方式；实时监测管状输送带状态，并进行趋势分析；用户交互组件，用于提供图形化界面，对故障检测结果及趋势分析可视化展示；同时设置语音助手功能，实现用户与系统间的互动。
2.如权利要求1所述的基于超声波测距的管状输送带运行故障智能检测报警系统，其特征在于，数据采集组件，包括：位置分析模块，用于利用模拟软件，结合管状输送带的现实工作环境和运行状态，构建3d模拟模型，用于分析不同布设位置对测量数据准确性的影响程度；区域划分模块，用于将多个布设位置形成一个网络，将网络划分为多个区域，将某一区域布设多个超声波传感器，超声波传感器采用时间分片技术，不同时间段采集数据，根据超声波传感器测量的对象将数据进行融合，得到管状输送带运行的实时数据；数据存储模块，用于将超声波传感器的布设位置及实施数据进行存储。
3.如权利要求2所述的基于超声波测距的管状输送带运行故障智能检测报警系统，其特征在于，位置分析模块，包括：设备布设子模块，用于收集各种物理参数，包含输送带的尺寸、形状、材料特性、周围障碍物及环境条件；创建输送带、超声波传感器及其环境的三维模型；将超声波传感器布置在输送带的三维模型中的不同位置，并预设工作方向和测量角度；结果获取子模块，用于设置输送带的启动、停止、加载和卸载不同运行状态，获取在不同状态下，超声波传感器的测量结果；在模拟中记录超声波传感器的测量数据，并生成相应的输出；策略生成子模块，用于依据布设位置、传感器特性及环境影响参数，对各测量数据进行分类和标记，形成结构化的数据集；计算每个传感器测量数据与实际模型生成的标准值之间的误差，使用均方根误差量化偏差；利用数据可视化工具将不同位置的测量精度以图表形式呈现，自动生成传感器布设策略。
4.如权利要求3所述的基于超声波测距的管状输送带运行故障智能检测报警系统，其特征在于，策略生成子模块，包括：适应度计算单元，用于将每个超声波传感器布设位置表示为一个染色体，随机生成初始种群；根据最小化均方根误差计算每个染色体的适应度；交叉操作单元，采用轮盘赌选择，从当前种群中选择适应度高的染色体作为父代，通过单点交叉操作生成新个体；操作中值单元，用于评估新种群的适应度，取代适应度低的个体，反复执行选择、交叉和变异操作，直到达到预设的最大迭代次数。
5.如权利要求1所述的基于超声波测距的管状输送带运行故障智能检测报警系统，其特征在于，故障分析组件，包括：特征提取模块，用于从实时和历史数据中提取关键特征，包含输送带的高度、宽度、长度的数据，以及环境因素对传感器数据的影响；根据实时数据的变化自动选择最具判别性的数据特征；采用深度学习算法处理传感器数据，结合时序数据分析，自动生成新的故障模式识别模型，将实时监测数据与已建立的故障模式进行比对，进行故障识别；策略执行模块，用于根据识别出的故障，将故障类型进行分类，轻微故障、严重故障和紧急故障，并为每种类型...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙军，韩旭，李可，张锋，李勇新，李涛，冀凡飞，马青海，
申请(专利权)人：山西华智弘兴科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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