關(guān)于召開第六屆山西省煤炭總工程師論壇暨山西省煤炭安全綠色智能開采論壇的通知

導(dǎo)語：輸煤皮帶機(jī)是煤礦常用的運(yùn)輸貨物和材料的設(shè)備，具有使用方便、效率高、自動(dòng)化程度高的特點(diǎn)。本期轉(zhuǎn)化果平臺(tái)推薦的《輸煤皮帶機(jī)異音監(jiān)測系統(tǒng)》具有多項(xiàng)技術(shù)優(yōu)勢，通過對皮帶機(jī)沿線安裝智聲聽診儀，結(jié)合軟硬件系統(tǒng)平臺(tái)，利用設(shè)備運(yùn)行聲音判斷設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)，解決了巡檢難度大、效率低、可靠性差、檢修成本高、設(shè)備數(shù)據(jù)信息采集不完備等問題?？蓮V泛應(yīng)用于皮帶機(jī)及旋轉(zhuǎn)機(jī)械等領(lǐng)域。

輸煤皮帶機(jī)是一種運(yùn)輸貨物和材料的設(shè)備，具有使用方便、效率高、自動(dòng)化程度高的特點(diǎn)。皮帶機(jī)長度動(dòng)輒數(shù)千米，甚至十幾千米。皮帶機(jī)托輥是易損耗部件，經(jīng)常出現(xiàn)磨損、斷軸、掉皮等問題，托輥故障會(huì)導(dǎo)致皮帶跑偏、撕裂、磨損、堵料、漏料等，皮帶與機(jī)架劇烈摩擦使皮帶軟化、燒焦甚至發(fā)生火災(zāi)，造成突發(fā)停機(jī)停產(chǎn)、人員傷亡。

在傳統(tǒng)的工業(yè)運(yùn)維中，對托輥工作狀態(tài)的檢測通常以人工巡檢的方式進(jìn)行。由于輸煤線路較長、環(huán)境惡劣，加之肉眼難以識(shí)別，存在工作盲區(qū)，巡檢難度較大，存在效率低下、可靠性差、人員安全沒保障、檢修成本高、設(shè)備數(shù)據(jù)信息采集不完備等弊端，導(dǎo)致巡檢效果具有單一性、粗放性和低效性。

技術(shù)人員通過長期觀察研究發(fā)現(xiàn)，皮帶機(jī)在正常工作狀態(tài)下會(huì)發(fā)出平穩(wěn)而有規(guī)律的噪聲，而當(dāng)托輥出現(xiàn)老化或者發(fā)生其它故障時(shí)，則會(huì)發(fā)出明顯異于正常的雜音?；诖?，技術(shù)人員開發(fā)了輸煤皮帶機(jī)異音監(jiān)測系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了以設(shè)備運(yùn)行聲音判斷設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的監(jiān)控。

1.基本原理

智聲診斷儀運(yùn)用麥克風(fēng)陣列技術(shù)，搜集變壓器運(yùn)行聲音，通過聲源定位、去混響、信號(hào)增強(qiáng)與提取等手段，實(shí)現(xiàn)聲音無差別采集和信號(hào)提取。采集及提取的數(shù)據(jù)通過有線方式上傳至平臺(tái)。平臺(tái)支持公有云和私有云部署，采用數(shù)理模型與機(jī)理模型相結(jié)合的方式，整合設(shè)備聲紋監(jiān)測算法和模型，實(shí)現(xiàn)設(shè)備健康狀態(tài)監(jiān)測和常見故障判斷。通過應(yīng)用層實(shí)現(xiàn)設(shè)備狀態(tài)展示、異常告警、故障診斷等人機(jī)交互功能。

2.應(yīng)用功能 

（1）軟件功能

托輥異常聲音檢測系統(tǒng)采用以節(jié)點(diǎn)為邊緣計(jì)算單元的方式，顯著降低遠(yuǎn)程服務(wù)器的計(jì)算負(fù)擔(dān)。其中，輪詢報(bào)警機(jī)制使遠(yuǎn)程服務(wù)器能定時(shí)查詢所有聲吶節(jié)點(diǎn)，一旦發(fā)現(xiàn)托輥異常，便及時(shí)向后臺(tái)監(jiān)控中心發(fā)出警報(bào)。監(jiān)控中心具備實(shí)時(shí)監(jiān)聽功能，可在接收到節(jié)點(diǎn)報(bào)警后，遠(yuǎn)程聽取現(xiàn)場聲音以判斷是否出現(xiàn)異常。此外，監(jiān)控中心還可選擇任意節(jié)點(diǎn)進(jìn)行現(xiàn)場聲音的頻譜分析。全壽命周期健康管理方面，通過對每臺(tái)輸煤皮帶機(jī)設(shè)備建立基于聲紋數(shù)據(jù)的健康檔案，實(shí)現(xiàn)基于設(shè)備狀態(tài)的維護(hù)和全生命周期管理。

（2）硬件參數(shù)

3.應(yīng)用場景

（1）煤料監(jiān)控：在煤料輸送過程中，應(yīng)對其進(jìn)行溫度監(jiān)測，以便及時(shí)發(fā)現(xiàn)高溫區(qū)域；同時(shí)，對廊道內(nèi)積煤、積粉以及粉塵擴(kuò)散情況進(jìn)行識(shí)別。

（2）輸煤設(shè)備監(jiān)控：需關(guān)注電機(jī)、減速器等設(shè)備的溫度和振動(dòng)狀況，并對皮帶跑偏、泄漏、托輥異響等現(xiàn)象進(jìn)行識(shí)別。

通過對皮帶機(jī)沿線安裝適量智聲聽診儀，實(shí)現(xiàn)對皮帶機(jī)運(yùn)行狀況的365天×24小時(shí)在線監(jiān)測，實(shí)時(shí)搜集設(shè)備工作噪聲，運(yùn)用深度學(xué)習(xí)聲音識(shí)別與聲源定位技術(shù)，進(jìn)行聲學(xué)特征自動(dòng)提取與比對記錄。根據(jù)聲音特征，判斷設(shè)備工作狀態(tài)，一旦發(fā)現(xiàn)顯著偏離正常工作狀態(tài)的背景噪聲，系統(tǒng)將實(shí)時(shí)發(fā)出警報(bào)。

通過網(wǎng)絡(luò)連接，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在監(jiān)控服務(wù)器上，監(jiān)控人員可在辦公室利用監(jiān)控終端實(shí)時(shí)監(jiān)測設(shè)備運(yùn)行狀況，分析故障位置，實(shí)現(xiàn)設(shè)備全壽命周期的健康管理。

1.整體優(yōu)勢

2.麥克風(fēng)陣列

麥克風(fēng)陣列技術(shù)是一種基于聲學(xué)傳感器（通常為麥克風(fēng)）的系統(tǒng)，其一定數(shù)量的布置方式用于捕捉并處理變壓器聲場的空間特性。

該技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)聲源定位、消除混響、增強(qiáng)語音信號(hào)以及實(shí)現(xiàn)盲源分離等功能。

3.聲紋識(shí)別

從聲學(xué)角度解決故障問題，主要任務(wù)在于提取故障音頻特征。然而，特征提取后通常難以提供一個(gè)定量值來判斷故障類型，因此需要采用模式識(shí)別方法對大量采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，通過模型得出識(shí)別結(jié)果。此外，經(jīng)過陣列增強(qiáng)后的數(shù)據(jù)能夠有效抑制噪聲和干擾，降低訓(xùn)練分類時(shí)的誤判率，提高分類模型的準(zhǔn)確度。

4.人工智能

人工智能高性能核心板設(shè)計(jì)穩(wěn)定可靠，為設(shè)備提供強(qiáng)大的計(jì)算力和人工智能能力。

該產(chǎn)品支持多種計(jì)算資源，實(shí)現(xiàn)云邊互動(dòng)，支持多種容器運(yùn)行，提供物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備管理功能，以滿足工業(yè)邊緣場景的智能化需求。

·支持多種計(jì)算資源

·支持云邊互動(dòng)

·支持多種容器運(yùn)行

·提供物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備管理功能

·滿足工業(yè)邊緣場景的智能化需求

產(chǎn)品搭載具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的主控芯片和人工智能芯片，基于聲紋識(shí)別算法，融合深度學(xué)習(xí)和邊緣計(jì)算技術(shù)，構(gòu)建復(fù)雜高效的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。通過對設(shè)備進(jìn)行原始聲信號(hào)訓(xùn)練，借助大量樣本進(jìn)行自主學(xué)習(xí)，提高故障診斷的準(zhǔn)確性，快速分析鑒別異常，實(shí)現(xiàn)設(shè)備潛在故障的預(yù)警。

5.算法優(yōu)勢

（1）多維降噪技術(shù)

采用中位提取算法，剔除波動(dòng)較大的聲信號(hào)，以權(quán)值整合，融合為一路信號(hào)。精準(zhǔn)抑制復(fù)雜聲場環(huán)境噪聲及本底噪聲。

（2）歸一化多維映射降噪技術(shù)

傳統(tǒng)降噪算法難以提取強(qiáng)噪聲環(huán)境中的微弱異音信號(hào)。通過對微弱異音信號(hào)進(jìn)行歸一化多維曲線映射處理，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)增強(qiáng)；對復(fù)雜環(huán)境噪聲進(jìn)行二次精準(zhǔn)抑制。

（3）混響抑制技術(shù)

受混響影響，特定聲信號(hào)在時(shí)域和頻域受到污染，導(dǎo)致失真。

建立多通道線性預(yù)測模型，通過各通道早期多點(diǎn)加權(quán)確定此通道晚期混響成分，采用最優(yōu)化權(quán)重系數(shù)，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)抑制混響。

多維特征提取技術(shù)的設(shè)計(jì)原理基于異音產(chǎn)生機(jī)理，具備十五維特征提取處理能力。該技術(shù)能夠精確獲取異音特征及其變化趨勢，通過設(shè)計(jì)異音模型庫，將所需訓(xùn)練樣本量減少至十分之一。在較少異音信號(hào)的情況下，能更快地實(shí)現(xiàn)故障的準(zhǔn)確識(shí)別，展現(xiàn)出顯著的技術(shù)優(yōu)勢。

針對每臺(tái)輸煤皮帶機(jī)設(shè)備，構(gòu)建基于聲紋數(shù)據(jù)的的健康檔案，實(shí)現(xiàn)基于設(shè)備狀態(tài)的維護(hù)以及全生命周期管理，以確保在保障設(shè)備安全的前提下，延長其使用壽命。

該系統(tǒng)不僅適用于輸煤皮帶機(jī)，還可擴(kuò)展至其他皮帶機(jī)及旋轉(zhuǎn)機(jī)械等領(lǐng)域。輸煤皮帶機(jī)異音監(jiān)測系統(tǒng)為企業(yè)帶來諸多益處。隨著技術(shù)的普及，該系統(tǒng)必將在更多領(lǐng)域得到廣泛推廣應(yīng)用。

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