2024输送机巡检机器人

1、输送机巡检机器人Inspetion robot for belt onveyor目 次前言II1 范围12 规范性引用文件13 术语与定义14 智能监控14.1 落料区的视频监控14.2 输送机沿途视频和热像监控14.3 电机、减速器和辊筒异常检测24.4 托辊和钢架异常检测24.5 输送机沿途烟雾气体环境监测24.6 输送机沿途甲烷气体环境监测24.7 输送机沿途一氧化碳环境监测24.8 输送机沿途粉尘环境监测25 自主巡检25.1 自主巡航25.2 自主定位35.3 自主避障35.4 自主充电35.5 自主除尘35.6 自主位移36 云端报警36.1 设备报警36.2 机器人自身报警36.3 服务器报警47 云端平台47.1 账号分级管理47.2 状态实时显示47.3 异常实时报警47.4 漫游远程巡检47.5 历史信息查看48 手机 APP48.1 状态实时显示48.2 漫游远程监控4II输送机巡检机器人1 范围本标准规定了输送机巡检机器人智能监测、自主巡检、数据传输及配套系统。本标准适用于电厂、煤矿、钢厂等场所输送机的巡视和检修工作的输送机巡检机器人。2 规范性引用文件下列文件

2、中的条款通过本文件的引用而成为本文件的条款。下列文件对于本文件的应用是必不可少的。凡是注日期的引用文件，其随后所有的修改单（不包括勘误的内容）或修订版均不适用于本文件，然而，鼓励根据本文件达成协议的各方研究是否可使用这些文件的最新版本。凡是不注日期的引用文件，其最新版本适用于本文件。GB42O8 2OO8 外壳防护等级(IP 代码)3 术语与定义下列术语与定义适用于本文件。3.1智能监控 intelligent monitoring巡检机器人可以自主检测、自主报警，整个过程不需要人为干预。3.2自主巡检 autonomous inspetion当达到一定条件时，如皮带机运行，巡检机器人可以自动运行检测。3.3云端报警 loudbased alarm and notifiation检测数据实时传送到云服务进行分析，异常数据通过云服务以短信、邮件、电话等方式报警。4 智能监控4.1 落料区的视频监控输送机巡检机器人可以实时监测落料区现场情况，视频信息清晰可见，摄像头支持夜视功能，可视距离 O.1m1Om，最高有效像素不小于 192O(H)X1O8O()，视频可在云端平台和手机 APP 上实

3、时查看。4.2 输送机沿途视频和热像监控输送机视频和热成像监控功能包含以下几点：a) 巡检机器人本体搭载摄像头，能够实时采集沿轨道方向的整个输送机现场工况。摄像头支持夜视功能，可视距离 O.1m1Om，最高有效像素不小于 192O(H)X1O8O()，视频可在云端平台和手机 APP 上实时查看。5b) 巡检机器人本体搭载非接触式红外热像测温仪，通过捕捉设备辐射的热红外线，能够准确检测输送带和托辊表面温度值，并形成热视图像。热成像模组分辨率不低于 256*192，测温范围不低于2O12O 度，测温精度不超过 3 度。成热视图像可在云端平台和手机 APP 上实时查看。4.3 电机、减速器和辊筒异常检测电机、减速器和大型辊筒配备振动传感器对设备的振动进行实时监测，监测数据上报至云端平台并进行分析，可对设备故障进行实时报警。振动传感器要封装在防水防尘外壳内。每个节点的最高采样率可设置为 25.KHZ，分析带宽可至 5KHZ，可对轴承进行网络分析，有效判断轴系统故障。4.4 托辊和钢架异常检测巡检机器人本体搭载一个热成像摄像头和一个高灵敏度拾音器。托辊损坏过程中，会产生区别于正常运行状态时的温度

4、和噪音，可通过对采集的原始声音样本和托辊温度进行时域和频域分析，提取样本特征，学习并构建分类模型，通过异常特征与正常的特征识别，定位异常托辊和钢架。高灵敏度拾音器要不低于 3O12ODBA 宽量程，2O12.5KHZ 宽频率测量，性能稳定，具有慢速和快速测量两种模式，满足工业场景要求。4.r 输送机沿途烟雾气体环境监测巡检机器人本体搭载烟雾传感器，在巡检过程中实时检测周边工况中可燃气体的浓度及火情隐患，并将结果上报至云端平台。同时，机器人可快速集成各种标准通讯接口的检测仪器，实现对特殊场所的特定检测。烟雾传感器可以检测可燃气体、烟雾，检测浓度范围不低于 3OO 1OOOOppm（可燃气体）。4.6 输送机沿途甲烷气体环境监测巡检机器人本体可搭载甲烷气体传感器，在巡检过程中实时检测周边工况中甲烷气体的浓度及隐患，并将结果上报至云端平台。同时，机器人可快速集成各种标准通讯接口的检测仪器，实现对特殊场所的特定检测。甲烷传感器可以检测甲烷浓度，检测浓度范围在O1OO%。4.7 输送机沿途一氧化碳环境监测巡检机器人本体搭载一氧化碳传感器，在巡检过程中实时检测周边工况中一氧化碳的浓度及隐患，并将结

5、果上报至云端平台。同时，机器人可快速集成各种标准通讯接口的检测仪器，实现对特殊场所的特定检测。一氧化碳传感器可以检测当前环境一氧化碳浓度，检测浓度范围在 O 1OOOppm 和 O2OOOppm。4.8 输送机沿途粉尘环境监测巡检机器人本体搭载粉尘检测传感器，在巡检过程中实时检测周边工况中粉尘的浓度及隐患，并将结果上报至云端平台。同时，机器人可快速集成各种标准通讯接口的检测仪器，实现对特殊场所的特定检测。一氧化碳传感器可以检测当前环境粉尘，颗粒物浓度，检测范围 O1OOOug/m。r 自主巡检r.1 自主巡航巡检机器人可自主判定输送机是否运行，当输送机开始运行并达到稳定状态后，巡检机器人自动开始往返巡检，可选择以下巡检策略：a）反复巡检至规定的低电量后回充直到充满电后继续反复巡检； b）单次巡检，回充充满电后再进行单次巡检；c）单次巡检，回充固定时长（可自定义设置）再进行单次巡； d）输送机运转，开始巡检，输送机停转，停止巡检并回充。r.2 自主定位巡检机器人应配有里程计，同时沿轨道于全局定位，巡检机器人通过观测定位信息及里程系统可以快速定位故障点，并将预警信息实时传送给现场工作人员进

6、行处理，同时还可以实时校正里程计信息，并实时上传当前巡检机器人的位置。r.3 自主避障前后端各搭载一颗避障传感器，在机器人运行的轨道上如果存在障碍物，机器人会停止运动并报警，实现自主避障安全运行。r.4 自主充电巡检机器人实时监测电量情况和当前位置与充电桩距离，依据自主回充策略，自主导航至充电桩，并自动与充电桩通信启动充电。无线充电模块，可实现充电距离感应检测、负载变化自调节。充电桩主要为巡检机器人提供充电功能。当巡检机器人巡检完毕需要进行充电时，回到充电桩时会触发到位开关，确认位置后会向充电桩发送开启充电的信号，充电桩此时开启充电，当巡检机器人充满电后，会向充电桩发送停止充电的信号。同时，充电桩可实时显示输送机是否开启，当前是否充电，环境温度等信息。r.r 自主除尘输送巡检机器人现场运行环境灰尘较多，机器人装置满足 IP66 防水防尘等级，但灰尘可能依附于摄像头和热成像摄像头表面，对识别造成干扰，故在机充电桩附近部署除尘装置，当巡检机器人在充电的时候，除尘装置会启动，对机器人的相关位置进行除尘，同时可以根据现场情况增加除尘装置。r.6 自主位移移位装置布置在机头和机尾位置，当机器人上

7、报自身异常信息时，系统会自动将机器人停留在故障区，通过移位装置将机器人从上下皮带之间移出，同时通知工作人员进行检修。6 云端报警6.1 设备报警输送机巡检机器人可以把现场托辊、皮带、减速机、辊筒等设备的视频、音频、传感器等数据通过云端平台、邮件、短信实时通知，供岗位人员、点检人员实时查看，同时工作人员收到报警信息后，可通过漫游远程巡检远程控制巡检机器人查看现场情况，以便及时处理异常情况。6.2 机器人自身报警输送机巡检机器人会实时监控自身电机、摄像头、温度传感器等功能数据通过云端平台、邮件、短信实时通知，供岗位人员、点检人员及时处理异常情况。6.3 服务器报警输送机巡检机器人连接的云端服务器会监控机器人的断线等异常无法连接的状态，根据运行情况实时进行报警，通过云端平台、邮件、短信实时通知工作人员，及时进行异常情况处理。7 云端平台7.1 账号分级管理账号分级包含以下几点：a) 设置管理，操作，查看三种权限级别，不同账号拥有不同权限；b) 设置严重，警告，预警三种重要级别，不同账号可接收不同级别报警通知； c)设置层级权限管理，不同账号具有不同机器人监控权限。7.2 状态实时显示状态实时

8、显示包含以下几点：a) 实时显示电机，减速器，大型辊筒，托辊等检测项状态数据。并形成相应图表进行数据分析；b) 实时显示机器人、充电桩状态信息。7.3 异常实时报警机器人、充电桩、显示电机，减速器，大型辊筒，托辊等检测项异常状态实时报警，检测项的异常状态可以跟踪处理。7.4 漫游远程巡检巡检功能包含以下几点：a) 可设置某个或多个巡检机器人自主巡检；b) 可远程遥控某个或多个巡检机器人手控巡检； c)可设置是否开启音视频录制模式。7.r 历史信息查看历史信息查看包含以下几点：a)电机，减速器，大型辊筒，托辊等检测项状态数据变化； b)巡检机器人工作轨迹；c) 任一历史时刻巡检机器人巡检音视频，用户可以根据需要快放、快退、暂停。8 手机 APP8.1 状态实时显示状态实时显示包含以下几点：a) 可实时显示当前电量，内部温度，是否充电，巡检机器人当前位置，各传感器数据状态等信息；b) 视频实时监控；c) 热成像视频实时监控。8.2 漫游远程监控手机 APP 可以实时查看当前机器人所在位置状态，视频等相关信息；同时可以控制巡检机器人进行强制巡检，回充电桩进行充电，修改当前移动速度，开关避障，重启等等操作。

《2024输送机巡检机器人》由会员职**分享，可在线阅读，更多相关《2024输送机巡检机器人》请在金锄头文库上搜索。