發(fā)布時(shí)間：2020-12-07 17:29

　　煤炭輸送帶作為一種連續(xù)運(yùn)輸設(shè)備,在長時(shí)間的負(fù)荷運(yùn)行過程中,故障時(shí)有發(fā)生,如跑偏、撕裂等,嚴(yán)重影響選煤廠的安全生產(chǎn)。傳統(tǒng)的選煤廠煤炭輸送帶巡檢工作主要依賴于人工巡檢,工作效率低、勞動(dòng)強(qiáng)度大。輸送帶跑偏的故障檢測過分依賴跑偏傳感器,覆蓋范圍小、檢測效果不佳且存在一定檢測盲區(qū)。針對(duì)上述問題,本課題設(shè)計(jì)了一套選煤廠煤炭輸送帶自動(dòng)巡檢裝置,可以實(shí)現(xiàn)對(duì)煤炭輸送帶的自動(dòng)巡檢。該裝置采用軌道行走的方式在輸送帶上方進(jìn)行往返巡檢,通過在裝置上攜帶多種傳感器,能夠完成對(duì)輸送帶跑偏故障和選煤廠環(huán)境如溫濕度、煙霧濃度等檢測。巡檢裝置通過WiFi通信的方式,將采集到的數(shù)據(jù)發(fā)送至上位機(jī)進(jìn)行處理和顯示。本課題詳細(xì)研究了輸送帶跑偏這一故障發(fā)生的原因和類型,在此基礎(chǔ)上對(duì)自動(dòng)巡檢裝置的整體結(jié)構(gòu)、驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)、檢測系統(tǒng)和充電裝置進(jìn)行了設(shè)計(jì)。完成了巡檢裝置的硬件設(shè)計(jì),包括器件選型、基本的硬件電路以及軟件程序的設(shè)計(jì)。針對(duì)輸送帶的跑偏故障,提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的檢測方法,并詳細(xì)闡述了這一檢測方法的基本原理。利用了深度學(xué)習(xí)強(qiáng)大的圖像處理能力,采用TensorFlow平臺(tái)搭建具有7層網(wǎng)絡(luò)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,利用該模型對(duì)煤炭輸送帶正常運(yùn)行... 

【文章來源】：中國礦業(yè)大學(xué)江蘇省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：92 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

選煤廠煤炭輸送帶

圖 1-2 一種懸掛式電力巡檢裝置kind of suspended electrical equipment insp輸送帶安全運(yùn)行十分重要的一個(gè)環(huán)節(jié)水平的提高，對(duì)于煤炭輸送帶自動(dòng)巡根據(jù)現(xiàn)有輸送帶的巡檢狀況，對(duì)其式輸送帶巡檢系統(tǒng)[10]，實(shí)現(xiàn)了對(duì)輸送帶據(jù)無人機(jī)的工作原理和使用方式，設(shè)巡檢系統(tǒng)，該系統(tǒng)能夠?qū)�輸送帶進(jìn)行在理論研究階段，并沒有被實(shí)際應(yīng)用成度與自動(dòng)化程度較低，還需要人好地適應(yīng)煤礦生產(chǎn)環(huán)境，無法有效地研究現(xiàn)狀輸送帶常見故障主要有跑偏、打滑、

拍立淘識(shí)別Figure1-3RecognitionofPaiLiTao

【參考文獻(xiàn)】：
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