Arbejdsprincippet for transportbåndsovervågningssystemer er primært baseret på fire kernekomponenter: sensoropfattelse, datatransmission, central kontrol og intelligent analyse. Ved at integrere automatiseringskontrol med kunstig intelligens (AI)-teknologi opnår systemet overvågning i realtid, tidlig fejladvarsel og koordineret kontrol af transportbåndets driftsstatus.
Systemsammensætning og dataindsamling
- Sensornetværk: Forskellige sensorer er implementeret til at indsamle realtids-driftsparametre, herunder:
- Beskyttelsessensorer: Hastighed, fejljustering (afvigelse), ophobning-op, rive, røg, temperatur, nødstop, spændings- og vibrationssensorer.
- Visuelt udstyr: HD-kameraer, infrarøde termiske kameraer og laserprofilscannere.
- Specialiserede overvågningsenheder: Såsom svage magnetiske fejldetektorer (til at detektere skader i stålsnorkerner), radarniveaumålere og fiberoptiske temperatur-/akustiske sensorer.
- Dataindsamling og -behandling: Sensorsignaler gennemgår signalkonditionering (forstærkning, filtrering) og analog-til-digital konvertering (ADC), efterfulgt af foreløbig behandling af en PLC (Programmable Logic Controller) eller edge computing-enheder.
Datatransmission og kommunikation
Industrielle kommunikationsprotokoller (såsom PROFIBUS, CAN, RS485 og Ethernet) bruges til at uploade data til jordforsendelsescentret.
Kritiske systemer (såsom båndtransportører i kulminer) anvender fiberoptiske ringnetværk til at opnå høj-hastighed og pålidelig kommunikation, typisk med en responstid på mindre end 150 millisekunder.
Understøtter en netværksarkitektur på flere-niveauer: Feltunder-stationer → Kommunikationsgrænseflader → Ground Master Station (værtscomputersystem).
Central overvågning og intelligent analyse
Værtscomputersystem: Implementeret i ekspeditionscentret og sammensat af industrielle computere og SCADA/konfigurationssoftware, viser det i realtid-:
- Udstyrets driftsstatus (start/stop, hastighed, strøm osv.).
- Fejlalarmoplysninger (inklusive specifikke sensorplaceringer).
- Videofeeds (understøtter afspilning, optagelse og skift af flere-skærme).
AI og intelligent genkendelse
Anvender YOLO-algoritmer eller deep learning-modeller til at identificere-ubelastningsforhold, materialeophobninger-, store fremmedlegemer og åben ild.
Stålledningssvage magnetiske overvågningssystemer bruger rumlig magnetisk feltvektorsyntese for at opnå en detekteringsnøjagtighed på 99 % for skjulte skader såsom knækkede ledninger og splejsningsglidning.
Intelligent bælterivningsdetektion anvender laser- og maskinsyn til at identificere langsgående rifter på millimeter-niveau med en responstid på mindre end eller lig med 0,1 sekund.
Kontrol- og beskyttelsesmekanismer
Multi-tilstandskontrolmetoder
- Fjernbetjening: Ensartet start/stop fra jordafsendelsescenteret, efter logikken med at starte mod materialestrømmen og stoppe med materialestrømmen.
- Centraliseret kontrol: Hovedstationens konsol koordinerer den låste drift af flere enheder.
- Lokal kontrol: Enkelt-maskinedrift med låselogik (hvis den foregående enhed stopper, stopper den følgende).
- Vedligeholdelseskontrol: Uafhængig start/stop uden aflåsning.
Automatiske beskyttelseshandlinger
Når der registreres en alvorlig fejl (såsom rivning, nødstop eller overophedning), lukker systemet automatisk ned og udløser lyd--visuelle alarmer.
- Understøtter en alarmmekanisme på tre-niveauer: Spørg → Lyd-Visuel alarm → Koordineret nedlukning.
- Human-Machine Interaction (HMI): LCD-farveskærme viser driftsstatus, fejllokalisering og historiske optegnelser, hvilket understøtter operatørlogin og administration af tilladelser.
