[发明专利]皮带运输机智能托辊系统在审
| 申请号: | 201810402611.7 | 申请日: | 2018-04-28 |
| 公开(公告)号: | CN108609346A | 公开(公告)日: | 2018-10-02 |
| 发明(设计)人: | 刘明;张帅帅;朱其刚;尹燕芳 | 申请(专利权)人: | 山东科技大学 |
| 主分类号: | B65G15/60 | 分类号: | B65G15/60;B65G39/02;B65G43/00;G08C17/02;H04L12/24 |
| 代理公司: | 济南日新专利代理事务所 37224 | 代理人: | 王书刚 |
| 地址: | 266590 山东省青*** | 国省代码: | 山东;37 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 托辊 传感器单元 无线收发单元 状态信息接收 皮带运输机 充电单元 管理单元 信号处理 整流稳压 交流发电 托辊系统 外筒 运动状态信息 运行状态信息 取样电信号 安全事故 分析处理 智能 转动 干预 转换 发现 | ||
一种皮带运输机智能托辊系统,包括交流发电单元、整流稳压充电单元、传感器单元、信号处理及无线收发单元和托辊状态信息接收管理单元;交流发电单元与整流稳压充电单元连接,传感器单元、信号处理及无线收发单元和托辊状态信息接收管理单元均与整流稳压充电单元连接;信号处理及无线收发单元与传感器单元以及托辊状态信息接收管理单元连接。本发明通过皮带运输机中托辊外筒的转动转换为电能,通过传感器单元取样电信号以及托辊外筒内的温度变化,从而间接获得托辊的运动状态信息,对于托辊运行状态信息进行分析处理,可及时发现每一个存在故障的托辊,提前完成对故障的干预处理,避免产生大的安全事故,具有判断准确、效率高的特点。
技术领域
本发明涉及一种用于皮带运输机的托辊系统,属于托辊技术领域。
背景技术
托辊是皮带运输的必备单元且用量庞大,托辊的结构参见图1,包括外筒3和支撑轴1,外筒3的两端通过轴承2安装在支撑轴1上,支撑轴1固定安装在支架上,若干托辊及运行与其上的皮带构成皮带运输机,当皮带运动时,托辊外筒3就会转动。
在工作过程中托辊的运行状态出现问题是非常经常和普遍的事。当运输物料或其他异物撒入轴承必然造成轴承的运转不畅阻力增大从而导致轴承温度升高,必然加剧生产过程的安全隐患;同时,如果托辊因其他原因无法转动必然造成皮带与托辊的直接滑动摩擦,皮带的使用寿命将会大大受到影响。因此,实际的生产过程中必须能够获取托辊的运行状态信息,从而提前完成对故障的干预处理,避免产生大的安全事故。目前,关于托辊运行状态的获取是通过人工巡查的方式来获取,既不准确效率也低。
中国专利文献CN205441831U公开了一种智能托辊系统,在托辊上设有信号发射器,对应于信号发射器设有信号接收器、信号转换存储器及中央处理器,其中,信号发射器与信号接收器无线连接,信号接收器与信号转换存储器连接,信号转换存储器与中央处理器连接,对应于信号发射器还设有写码器。该智能托辊系统虽然可以随时将托辊的运转状态数据传递给中央控制管理系统,但是并不能判断托辊轴承是否损坏,是否需要更换整个托辊。
发明内容
本发明针对现有皮带运输机中托辊运行状态获取技术存在的不足,提供一种能够自行分析运行状态并传输的皮带运输机智能托辊系统。
本发明的皮带运输机智能托辊系统,采用以下技术方案:
该智能托辊系统,包括外筒和支撑轴,外筒的两端通过轴承安装在支撑轴上,还包括交流发电单元、整流稳压充电单元、传感器单元、信号处理及无线收发单元和托辊状态信息接收管理单元;交流发电单元、整流稳压充电单元、传感器单元和信号处理及无线收发单元均设置在外筒内,整流稳压充电单元与交流发电单元连接,传感器单元、信号处理及无线收发单元和托辊状态信息接收管理单元均与整流稳压充电单元连接,传感器单元与信号处理及无线收发单元连接,信号处理及无线收发单元与托辊状态信息接收管理单元无线连接。
所述交流发电单元,由永磁体、绝缘筒和线圈组成,线圈缠绕在绝缘筒上,绝缘筒固定安装在托辊支撑轴上,永磁体固定在托辊外筒内侧。
所述整流稳压充电单元,由依次连接的精密整流电路、阻容滤波电路、高压吸收电路、限流稳压电路和微型锂电池组成,各部分均为现有技术。
所述传感器单元,包括两个温度传感器和一个速度感测器,两个温度传感器分别贴装在外筒两端的轴承壁上,用于测量轴承壁上的温度;速度感测器检测交流发电单元产生的电压信号,获取滚筒的转动速度和加速度信息。
所述信号处理及无线收发单元,接收并分析传感器单元的信号,利用多传感器信息融合算法判断托辊的运行状态,并将这些信息以无线方式发送至托辊状态信息接收管理单元,同时还接受来自其它托辊中信号处理及无线收发单元的信息。所述多传感器信息融合算法是利用托辊轴承当前的温度、托辊外筒的转动速度和加速度信号作为输入,利用强化神经网络学习数据融合算法判断托辊的运行状态。
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