皮带运输系统的监控平台设计与实践.pdf

2 0 2 0年第0 6期 皮带运输系统的监控平台设计与实践 赵 敏 山西潞安环保能源开发股份有限公司常村煤矿, 山西 长治 0 4 6 2 0 4 摘 要 为了提升矿井皮带运输系统的稳定性, 降低输送系统故障排查及处理时间, 根据矿井运输实际情况, 设计 了一种基于P L C的运输系统监控平台, 并详细阐述了监控平台总体结构、 硬件、 软件及人机交互界面。现 场实践表明, 设计的监控平台可以对电机、 皮带运行状态进行监测, 并根据布置的传感器监测结果对皮带 输送系统中故障发生的位置、 类别进行精准判定, 有效提升了矿井皮带运输系统的稳定性及安全性, 取得 显著的应用效果。 关键词 皮带输送机; 传感器; 电机; 故障排除; 监控平台 中图分类号 T D 6 3 D O I 1 0. 1 9 7 6 9/j . z d h y . 2 0 2 0. 0 6. 0 2 1 0 引言 皮带输送机作为矿井主要的运输设备, 其工作效率 直接影响矿井煤炭生产[ 1 - 2]。皮带运输系统输送距离长、 涉及设备多、 各个设备间存在一定的逻辑关系, 从而引起 皮带输送机系统在使用过程中出现各类故障, 如胶带断 裂、 跑偏, 驱动滚筒损坏等, 给矿井煤炭的高效、 连续生产 带来不利影响[ 3 - 4]。因此, 提出一种皮带输送系统监控平 台, 其上可以显示皮带输送机故障发生的位置, 便于对发 现的问题及时进行排除, 确保皮带输送系统高效、 连续、 平稳运行。 1 监控平台设计 根据矿井井下皮带输送系统的生产情况, 设计的监控 平台应可以对皮带输送机的运行状态进行监控, 具体构建 的监控平台系统结构如图1所示。监控平台的核心组件 为P L C控制器、 人机交互界面,P L C控制器将采集获取的 传感器、 开关、 变频器以及语音报警装置等设备数据, 通过 P L C控制器进行数据分析后, 采用M o d b u s T C P数据通信 方式将数据传输给监控平台, 在对皮带输送系统进行监控 的同时, 当发现故障时便于在监控平台上显示。 图1 监控平台结构 矿井井下布置的皮带输送系统包括3台驱动电机, 变频器运行数据 运行状态、 故障类型及运行参数 通过 C AN通信方式传输给P L C控制器; 传感器包括堆煤、 速 度、 烟雾、 温度等类型传感器, 这些传感器可以对皮带输 送机的运行状况进行持续监控, 确保皮带输送机可以安 全、 平稳运行, P L C监控器接收到传感器数据后与预先设 定值进行比对, 当发现存在异常数据时,P L C控制器发出 报警信息并在监控平台上显示异常点信息点位置; 开关 类数据包括设备的启动、 急停、 停止等开关按钮状态, 便 于对皮带输送机运输系统进行手动控制; 在运输系统沿 线布置有语音报警装置, 当皮带输送机启动、 停止或者有 其他故障发生时, 语音报警装置会发出报警信号[ 5 - 6]。 2 监控平台硬件及软件 2. 1 监控平台硬件 监控平台采用P L C控制器型号为E P E C 6 1 0 0系列, 变频器为汇川W 4系列, 开关类选用隔爆型启、 停控制按 钮及急停按钮。选用的语音报警装置型号为K T K 1 0 1, 人机交互界面为e m t 3 0 7 0 b型HM I。具体选用的传感器 类型、 参数见表1。 表1 监控平台传感器参数 类型型号参数 速度传感器 G S J 6 测量范围06 m/s;误差2. 5 堆煤传感器 GU J 1 5- 烟雾传感器 GQ G 5传感器动作值为5o s b/s;影响时间≤2 0 s 温度传感器 K G X - W I 测量范围03 0 0 ℃ 2. 2 软件设计 采用P L C编程设计监控平台软件, 具体数据处理流 程如图2所示。 监控平台软件运行时, 首先监控平台与P L C控制器 间构建M o d b u s T C P数据通信, 监控平台对获取到的数 据进行分类, 当数据为系统信息时 如电流、 电压、 功率值 等 , 则直接在平台上显示; 当数据为状态参数数据时 如 35 机电设备与仪器仪表 自动化应用 收稿日期 2 0 2 0 - 0 4 - 0 8 作者简介 赵敏 1 9 8 7 , 男, 山西晋城人, 本科, 助理工程师,2 0 1 0年毕业于太原理工大学阳泉学院采矿工程专业, 主要从事煤 矿综采设备安装和回撤工作。 2 0 2 0年第0 6期 运送速度、 累计运行时间 , 则在平台上直接显示数据值; 若数据为故障信息时 如电机故障、 开关量故障、 传感器 类故障 , 则按照预先设定的处理流程对数据进行处理, 具体故障数据处理流程如图3所示。 图2 监控平台软件数据处理流程 图3 故障数据处理流程 监控平台接收到故障信息后, 先对数据进行分析, 具 体划分成传感器故障、 开关量故障及电机类故障三种。 传感器故障包括速度、 温度、 堆煤以及烟雾等传感器监测 数据异常; 开关量故障包括输入开关量、 输出开关量故 障; 电机类故障包括电机过流、 过热或者过载等。当出现 故障时, 监控平台上会根据判定类别显示, 并给出具体故 障内容、 故障发生位置。因此, 通过监控平台即可实现对 皮带输送系统的故障原因、 位置进行判定, 从而及时排除 故障, 确保皮带输送机高效运行。 在皮带输送系统中布置的各类传感器可以对皮带运 输系统的运行状态进行监测, 如速度传感器同时对皮带、 驱动滚筒运行速度进行监测。当传感器监测到数据信息 后,P L C控制器对数据值进行比对, 当监测值间存在的滑 差率≥7, 且持续时间在2 0 s以内时, 报警装置发出报 警信息; 若持续时间超过2 0 s时, 则皮带运输系统直接紧 急停机, 从而避免驱动滚筒与皮带间摩擦产热, 提升皮带 输送系统运行的安全性。 3 监控平台人机交互界面 皮带运输系统监控平台人机交互界面具体如图4所 示, 显示电机状态、 皮带运行参数及故障信息三部分内 容。电机状态可以对皮带输送机所有的驱动电机参数进 行显示, 如矿井皮带输送系统皮带输送机采用3台电机 驱动, 显示界面上会显示电机的“ 有电” “ 运行” “ 故障” 以 及电机输入的电流、 电压、 输出功率值; 皮带运行参数部 分可以显示皮带输送机实时运行速度、 累积运行时间, 皮 带输送机最大运行速度为4. 5 m/s, 平时正常运行速度在 3. 0 m/s, 日运行时间为1 6 h; 故障信息部分会显示故障 状态, 如“ 传感器故障” “ 电机故障” , 并对故障进行描述, 提示故障排除措施。 图4 监控平台人机交互界面 4 结语 1 通过采用皮带输送系统监控平台, 可以提升矿井 皮带输送系统运行的平稳性, 对发生故障的位置、 类型及 下转第5 8页 45 自动化应用 机电设备与仪器仪表 2 0 2 0年第0 6期 表3 有故障加工一道工序物料结果 指标 第一组数据第二组数据第三组数据 本文方法 文献[1 0] 本文方法 文献[1 0] 本文方法 文献[1 0] 加工物料数量 3 1 73 0 93 0 52 7 73 1 83 1 5 系统工作效率3 9. 6 2 53 8. 6 2 53 8. 1 2 53 4. 6 2 5 3 9. 7 53 9. 3 7 5 报废物料数量 62 06981 0 系统成品率0. 9 8 1 4 20. 9 3 9 2 10. 9 8 0 7 10. 9 6 8 5 30. 9 7 5 4 60. 9 6 9 2 3 表4 有故障加工两道工序物料结果 指标 第一组数据第二组数据第三组数据 本文方法 文献[1 0] 本文方法 文献[1 0] 本文方法 文献[1 0] 加工物料数量 2 2 42 0 22 0 01 6 92 3 62 1 2 系统工作效率 2 82 5. 2 52 52 1. 1 2 52 9. 52 6. 5 报废物料数量 151313 系统成品率0. 9 9 5 5 60. 9 7 5 8 50. 9 9 5 0 20. 9 8 2 5 60. 9 9 5 7 80. 9 8 6 0 5 由表1表4可知, 对于本文方法而言C N C不发生 故障, 智能加工系统加工一道工序物料的平均效率约为 3 8. 2 5, 系统加工两道工序物料的平均效率约为2 7. 6 7; C N C会发生故障, 该智能加工系统加工一道工序物料的 平均效率约为3 8. 1 7, 系统成品率平均约为0. 9 4 3 0, 系统 加工两道工序物料的平均效率约为2 7. 4 2, 系统成品率平 均约为0. 9 5 1 8 0。通过比较三组数据的结果, 可以发现 第三组数据时, 智能加工系统效率最高, 第二组数据时, 系统效率最低。有故障加工一道工序物料中, 第一组数 据时, 系统成品率最高, 第三组数据时, 系统成品率最低; 有故障加工两道工序物料中, 第二组数据时, 系统成品率 最低, 第一组数据时, 系统成品率最高。无论是哪组数 据, 系统效率与成品率都比较高。与文献[ 1 0] 的方法相 比, 本文方法获得的结果在总体上明显要好, 由此可见, 本文所建立的模型实用性更高, 所使用的算法更有效。 4 结语 本文提出了一种基于多目标优化的智能R G V动态 调度策略, 在求解智能R G V的动态调度最优策略时, 将 系统工作简化为R G V选择下一个C N C为其上下料 统计各个C N C工作剩余时间记录上料结束的时刻, 并 以R G V完成下一步工作时间最短的C N C为条件, 建立 多目标优化模型。本文方法获得的系统工作效率与成品 率都 很 高, 是 一 种 适 合 于 智 能R G V动 态 调 度 的 有 效 方法。 参考文献 [ 1] 刘永强.基于遗传算法的R GV动态调度研究[D].合肥 合肥工业大学, 2 0 1 2. 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