JP2020169097A - Belt conveyor abnormality monitoring device, abnormality monitoring program and abnormality monitoring method - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、ベルトコンベアの異常監視装置、異常監視プログラム及び異常監視方法に関する。 The present invention relates to an abnormality monitoring device for a belt conveyor, an abnormality monitoring program, and an abnormality monitoring method.
製鉄プロセスで必要となる主原料の鉄鉱石、石炭などはバラ積み船で輸入され、原料ヤードでの原料積み付けはスタッカーで行われる。スタッカーは、原料ヤードに敷設されたレール上で走行が可能であり、起伏と旋回が可能なブーム上の機内ベルトコンベアから原料をヤードに落として原料山として積み付ける。原料ヤードからの払い出しは、リクレーマで行われる。リクレーマは、バケットホイールを回転して原料山から原料を切出し、ブーム上の機内ベルトコンベアで原料を払い出しコンベアに払い出す。原料ヤード内での原料の搬送は、基本的にはベルトコンベアによって行われ、スタッカーやリクレーマなどの移動機はベルトコンベアに沿って移動するようになっている。 The main raw materials such as iron ore and coal required for the steelmaking process are imported by bulk carriers, and the raw materials are loaded in the raw material yard by stackers. The stacker can run on the rails laid in the raw material yard, and the raw material is dropped from the in-flight belt conveyor on the boom that can undulate and turn to the yard and loaded as a raw material pile. The withdrawal from the raw material yard is done by the reclaimer. The reclaimer rotates the bucket wheel to cut out the raw material from the raw material pile, and the raw material is discharged to the delivery conveyor by the in-flight belt conveyor on the boom. The transportation of raw materials in the raw material yard is basically performed by a belt conveyor, and moving machines such as stackers and reclaimers move along the belt conveyor.
ここで、ベルトコンベアの異常には、例えばベルトの損傷に起因する穴あきや縦裂きなどのベルト自体の形状不良、電動機、減速機、プーリー等の故障、及びローラーの回転不良などがある。このようなベルトコンベアの異常は、製鉄所での安定生産に直接影響を与えるため、ベルトコンベアの点検管理は非常に重要である。
しかしながら、原料ヤードでは、広い敷地に多数のベルトコンベアが設置され、ベルトコンベアの基数が数十台から数百台、その総延長距離が数十ｋｍから数百ｋｍに達する場合もあり、各ベルトコンベアを人が個別に点検することは困難である。そこで、ベルトコンベアにセンサを取り付けてベルトコンベアの状態を自動で効率的に監視することが求められている。
Here, abnormalities in the belt conveyor include, for example, defective shape of the belt itself such as holes and vertical tears caused by damage to the belt, failure of the electric motor, speed reducer, pulley and the like, and defective rotation of the roller. Since such abnormalities in the belt conveyor directly affect stable production at the steelworks, inspection and management of the belt conveyor is very important.
However, in the raw material yard, a large number of belt conveyors are installed on a large site, and the number of belt conveyors may reach several tens to several hundreds, and the total extension distance may reach several tens to several hundreds of kilometers. It is difficult for a person to inspect the conveyor individually. Therefore, it is required to attach a sensor to the belt conveyor to automatically and efficiently monitor the state of the belt conveyor.
従来、ベルトコンベアにセンサを取り付けてベルトコンベアの状態を監視するものとして、例えば、特許文献１及び特許文献２に示すものが知られている。
特許文献１に示すベルトコンベアの設備診断方法は、ベルトを駆動するプーリー、駆動プーリーを支える軸受、従動プーリー及びテンションウェイトと、駆動プーリーを減速機と駆動電動機をつなぐカップリングを経由して駆動電動機で駆動しているベルトコンベアの駆動電動機の電流信号を逐一捕らえる。そして、電流変化の挙動で、駆動電動機からカップリング、減速機及びベルト駆動プーリーの軸受の設備異常に加え、ベルトのスリップを運転開始から停止に至るまで連続的に診断するものである。
Conventionally, as a device for monitoring the state of the belt conveyor by attaching a sensor to the belt conveyor, for example, those shown in Patent Document 1 and
The equipment diagnosis method of the belt conveyor shown in Patent Document 1 is a method of diagnosing equipment of a belt conveyor via a pulley for driving a belt, a bearing for supporting the drive pulley, a driven pulley and a tension weight, and a coupling for connecting the drive pulley to a speed reducer and a drive motor. The current signal of the drive motor of the belt conveyor driven by is captured one by one. Then, the behavior of the current change is used to continuously diagnose the slip of the belt from the start to the stop of the operation, in addition to the equipment abnormality of the bearings of the drive motor, the coupling, the reduction gear and the belt drive pulley.
また、特許文献２に示すベルトコンベアの異常検知方法は、コンベアベルトを複数の支持ローラーで支持するベルトコンベアの異常を検知するに当たり、コンベアベルトの少なくとも一方の側面に取り付けた加速度センサにより、少なくとも１周分のコンベアベルトの加速度を測定する。そして、測定したその加速度のデータから支持ローラーの異常とその位置を求めることで、ベルトコンベアの異常を検知するものである。
Further, the method for detecting an abnormality in a belt conveyor shown in
このように、従来においては、ベルトコンベアの異常を監視するためには、設備異常あるいは操業異常を検知するためのセンサをベルトコンベアに設置し、そのデータを元に異常を判定している。特許文献１では、電流検出器をベルトコンベアに設置してベルトコンベアを駆動する電動機の電流値を検出し、この検出した電流値を元にベルトコンベアを診断する。また、特許文献２では、加速度センサをコンベアベルトに設置してコンベアベルトの加速度を測定し、この測定した加速度のデータを元にベルトコンベアの異常を検知している。
As described above, conventionally, in order to monitor an abnormality of the belt conveyor, a sensor for detecting an equipment abnormality or an operation abnormality is installed on the belt conveyor, and the abnormality is determined based on the data. In Patent Document 1, a current detector is installed on a belt conveyor to detect a current value of an electric motor that drives the belt conveyor, and the belt conveyor is diagnosed based on the detected current value. Further, in
しかしながら、ベルトコンベアの異常には、ベルトの形状不良、電動機、減速機、プーリー等の故障、ローラーの回転不良などの様々な異常があり、それら異常は相互に相関を持っている。例えば、ベルトに形状不良が発生した場合にベルトの形状不良部分が各プーリーや各ローラーを通過する際に、電動機、減速機、各プーリー、各ローラーに異常振動や異音などの異常が発生することがある。
一方、電動機、減速機、プーリー等の故障、ローラーの回転不良などの様々な異常は、それら電動機、減速機、プーリー、ローラー自体に問題があって異常となる場合があり、ベルトの形状不良に起因しないこともある。
However, the abnormalities of the belt conveyor include various abnormalities such as a defective belt shape, a malfunction of an electric motor, a speed reducer, a pulley, etc., and a defective rotation of a roller, and these abnormalities have a mutual correlation. For example, when a bad shape occurs in the belt, when the bad shape part of the belt passes through each pulley or each roller, an abnormality such as abnormal vibration or abnormal noise occurs in the electric motor, reduction gear, each pulley, and each roller. Sometimes.
On the other hand, various abnormalities such as failure of the electric motor, reducer, pulley, etc., rotation failure of the roller, etc. may cause abnormalities due to problems with the electric motor, reducer, pulley, roller itself, resulting in a defective belt shape. It may not be the cause.
特許文献１や特許文献２に示す方法では、電動機の電流を検出する電流検出器やコンベアベルトの加速度を検出する加速度センサの出力値のみを用いてベルトコンベアの異常を検知している。このため、ベルトの形状不良と電動機、減速機、プーリー等の故障、ローラーの回転不良などの異常との相関を確認することができない。これにより、電動機、減速機、各プーリー、各ローラーに異常があるとされた場合に、それら電動機、減速機、プーリー、ローラー自体に問題があって異常となったのか、ベルトの形状不良に起因して異常となったのかを判定することができない。このため、ベルトコンベアの異常状態を誤検知なく高精度に判定することができない。
In the methods shown in Patent Document 1 and
従って、本発明はこの従来の問題点を解決するためになされたものであり、その目的は、ベルトの形状不良と、電動機、減速機、プーリー、ローラー、シュートのうちの少なくとも１つの異常との相関を容易に把握でき、ベルトコンベアの異常状態を誤検知なく高精度に判定することができる、ベルトコンベアの異常監視装置、異常監視プログラム及び異常監視方法を提供することにある。 Therefore, the present invention has been made to solve this conventional problem, and an object of the present invention is to deal with a defective shape of a belt and an abnormality of at least one of an electric motor, a speed reducer, a pulley, a roller, and a chute. It is an object of the present invention to provide a belt conveyor abnormality monitoring device, an abnormality monitoring program, and an abnormality monitoring method capable of easily grasping the correlation and determining the abnormal state of the belt conveyor with high accuracy without false detection.
上記目的を達成するために、本発明の一態様に係るベルトコンベアの異常監視装置は、電動機により減速機を介して回転駆動される駆動プーリー及び従動プーリーからなるプーリーの回転によりローラー上を走行し、被搬送物を搬送するベルトと、該ベルトで搬送された前記被搬送物が投入されるシュートとを備えたベルトコンベアの異常監視装置であって、前記ベルトの表面を撮像する撮像装置と、前記電動機の電流値を検出する電流センサ、前記電動機、前記減速機、前記プーリー、前記ローラー、及び前記シュートの振動、音、温度のそれぞれを検出する振動センサ、音響センサ、及び温度センサのうちの少なくとも１つのセンサと、前記撮像装置で撮像した画像データに基づく異常スコアを算出し、前記少なくとも１つのセンサの検出信号に基づく異常スコアを算出するとともに前記少なくとも１つのセンサの検出時刻を前記撮像装置の撮像時刻に合わせるように時間軸を調整するデータ演算装置と、該データ演算装置の出力を表示するデータ表示装置と、を備えていることを要旨とする。 In order to achieve the above object, the abnormality monitoring device for the belt conveyor according to one aspect of the present invention travels on the rollers by the rotation of the pulley including the drive pulley and the driven pulley which are rotationally driven by the electric motor via the speed reducer. An abnormality monitoring device for a belt conveyor including a belt for transporting an object to be transported and a chute into which the object to be transported is loaded, and an imaging device for imaging the surface of the belt. Of the current sensor that detects the current value of the electric motor, the vibration sensor that detects the vibration, sound, and temperature of the electric motor, the speed reducer, the pulley, the roller, and the chute, an acoustic sensor, and a temperature sensor. An abnormality score based on at least one sensor and image data captured by the imaging device is calculated, an abnormality score based on a detection signal of the at least one sensor is calculated, and the detection time of the at least one sensor is set by the imaging device. The gist is that the data calculation device that adjusts the time axis so as to match the imaging time of the data calculation device and the data display device that displays the output of the data calculation device are provided.
また、本発明の別の態様に係るベルトコンベアの異常監視プログラムは、電動機により減速機を介して回転駆動される駆動プーリー及び従動プーリーからなるプーリーの回転によりローラー上を走行し、被搬送物を搬送するベルトと、該ベルトで搬送された前記被搬送物が投入されるシュートとを備えたベルトコンベアの異常監視プログラムであって、前記ベルトの表面を撮像装置によって撮像した画像データを取得し、取得した前記画像データに基づく異常スコアを算出し、前記電動機の電流値を検出する電流センサ、前記電動機、前記減速機、前記プーリー、前記ローラー、及び前記シュートの振動、音、温度のそれぞれを検出する振動センサ、音響センサ、及び温度センサのうちの少なくとも１つのセンサによって検出した少なくとも１つのセンサの検出信号を取得し、取得した前記少なくとも１つのセンサの検出信号に基づく異常スコアを算出するとともに前記少なくとも１つのセンサの検出信号の検出時刻を前記撮像装置の撮像時刻に合わせるように時間軸を調整するデータ演算ステップをコンピュータに実行させることを要旨とする。 Further, the abnormality monitoring program of the belt conveyor according to another aspect of the present invention travels on the rollers by the rotation of the pulley including the drive pulley and the driven pulley which are rotationally driven by the electric motor via the speed reducer to move the object to be transported. An abnormality monitoring program for a belt conveyor including a belt to be conveyed and a chute into which the object to be conveyed conveyed by the belt is loaded, and image data obtained by capturing an image of the surface of the belt with an imaging device is acquired. An abnormality score is calculated based on the acquired image data, and each of the vibration, sound, and temperature of the electric motor, the speed reducer, the pulley, the roller, and the chute that detects the current value of the electric motor is detected. The detection signal of at least one sensor detected by at least one of the vibration sensor, the acoustic sensor, and the temperature sensor is acquired, and the abnormality score based on the acquired detection signal of at least one sensor is calculated and described. The gist is to have a computer perform a data calculation step of adjusting the time axis so that the detection time of the detection signal of at least one sensor is matched with the imaging time of the imaging device.
また、本発明の別の態様に係るベルトコンベアの異常監視方法は、電動機により減速機を介して回転駆動される駆動プーリー及び従動プーリーからなるプーリーの回転によりローラー上を走行し、被搬送物を搬送するベルトと、該ベルトで搬送された前記被搬送物が投入されるシュートとを備えたベルトコンベアの異常監視方法であって、前記ベルトの表面を撮像装置によって撮像する撮像ステップと、前記電動機の電流値を検出する電流センサ、前記電動機、前記減速機、前記プーリー、前記ローラー、及び前記シュートの振動、音、温度のそれぞれを検出する振動センサ、音響センサ、及び温度センサのうちの少なくとも１つのセンサによって、前記電動機の電流値、前記電動機、前記減速機、前記プーリー、及び前記ローラーの振動、音、温度のうちの少なくとも１つを検出する検出ステップと、前記撮像ステップで撮像した画像データに基づく異常スコアを算出し、前記検出ステップで検出した少なくとも１つのセンサの検出信号に基づく異常スコアを算出するとともに前記少なくとも１つのセンサの検出時刻を前記撮像装置の撮像時刻に合わせるように時間軸を調整するデータ演算ステップと、該データ演算ステップの出力をデータ表示装置に表示するデータ表示ステップと、を含むことを要旨とする。 Further, in the method for monitoring an abnormality of a belt conveyor according to another aspect of the present invention, the object to be transported is moved on a roller by rotation of a pulley including a drive pulley and a driven pulley which are rotationally driven by an electric motor via a speed reducer. An abnormality monitoring method for a belt conveyor including a belt to be conveyed and a chute into which the object to be conveyed conveyed by the belt is inserted, an imaging step in which the surface of the belt is imaged by an imaging device, and an electric motor. At least one of a current sensor for detecting the current value of the electric motor, the electric motor, the speed reducer, the pulley, the roller, and the vibration sensor, the acoustic sensor, and the temperature sensor for detecting the vibration, sound, and temperature of the chute. A detection step of detecting at least one of the current value of the electric motor, the electric motor, the speed reducer, the pulley, and the roller by one sensor, and image data captured by the imaging step. The anomaly score based on the above is calculated, the anomaly score based on the detection signal of at least one sensor detected in the detection step is calculated, and the time axis is adjusted so that the detection time of the at least one sensor is matched with the imaging time of the image pickup apparatus. It is a gist to include a data calculation step for adjusting the above and a data display step for displaying the output of the data calculation step on a data display device.
本発明に係るベルトコンベアの異常監視装置、異常監視プログラム及び異常監視方法によれば、ベルトの形状不良と、電動機、減速機、プーリー、ローラー、シュートのうちの少なくとも１つの異常との相関を容易に把握でき、ベルトコンベアの異常状態を誤検知なく高精度に判定することができる、ベルトコンベアの異常監視装置及び異常監視方法を提供できる。 According to the belt conveyor abnormality monitoring device, abnormality monitoring program, and abnormality monitoring method according to the present invention, it is easy to correlate a belt shape defect with at least one abnormality of an electric motor, a speed reducer, a pulley, a roller, and a chute. It is possible to provide a belt conveyor abnormality monitoring device and an abnormality monitoring method that can be grasped and can determine the abnormal state of the belt conveyor with high accuracy without erroneous detection.
以下、本発明の実施の形態を図面を参照して説明する。実施形態は、製鉄プロセスで必要となる鉄鉱石、石炭などの原料を搬送するベルトコンベアの異常を監視する例である。
なお、図面は模式的なものであり、各要素の寸法関係、各要素の比率等は、現実的なものとは異なる場合があることに留意する必要がある。図面の相互間においても、互いの寸法関係や比率が異なる部分が含まれている場合がある。
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. The embodiment is an example of monitoring an abnormality of a belt conveyor that conveys raw materials such as iron ore and coal required in a steelmaking process.
It should be noted that the drawings are schematic, and the dimensional relationship of each element, the ratio of each element, etc. may differ from the realistic ones. Even between drawings, there may be parts with different dimensional relationships and ratios.
先ず、図１には、本発明の一実施形態に係るベルトコンベアの異常監視装置の概略構成が示されている。ベルトコンベア１は、被搬送物としての原料８を搬送する無端状のベルト２と、ベルト２で搬送された原料８が投入されるシュート３とを備えている。ベルト２は、電動機４により減速機５を介して回転駆動される駆動プーリー６ａ及び複数の従動プーリー６ｂからなるプーリー６の回転により複数のローラー７上を走行する。
そして、ベルトコンベア１には、ベルトコンベア１の異常を監視する異常監視装置１０が設けられている。
First, FIG. 1 shows a schematic configuration of an abnormality monitoring device for a belt conveyor according to an embodiment of the present invention. The belt conveyor 1 includes an
The belt conveyor 1 is provided with an
この異常監視装置１０は、ベルト２の表面を撮像する撮像装置としてのカメラ１１を備えている。カメラ１１は、ベルト２の表面を撮像できるようにベルト２の走行経路の途中の任意の位置に設置され、走行しているベルト２の表面を常時撮像する。
また、異常監視装置１０は、電動機４の電流値を検出する電流センサ１２と、電動機４の振動（加速度）を検出する振動センサ１３ａと、電動機４の音（音圧）を検出する音響センサ１４ａと、電動機４の温度を検出する温度センサ１５ａとを備えている。振動センサ１３ａ及び温度センサ１５ａは電動機４に接触するように設置され、音響センサ１４ａは電動機４に対して非接触状態で設置されている。
The
Further, the
また、異常監視装置１０は、減速機５の振動（加速度）を検出する振動センサ１３ｂと、減速機５の音（音圧）を検出する音響センサ１４ｂと、減速機５の温度を検出する温度センサ１５ｂとを備えている。振動センサ１３ｂ及び温度センサ１５ｂは減速機５に接触するように設置され、音響センサ１４ｂは減速機５に対して非接触状態で設置されている。
また、異常監視装置１０は、駆動プーリー６ａ及び複数の従動プーリー６ｂの各々の振動（加速度）を検出する複数の振動センサ１３ｃと、駆動プーリー６ａ及び複数の従動プーリー６ｂの各々の音（音圧）を検出する複数の音響センサ１４ｃと、駆動プーリー６ａ及び複数の従動プーリー６ｂの各々の温度を検出する複数の温度センサ１５ｃとを備えている。振動センサ１３ｃ及び温度センサ１５ｃは駆動プーリー６ａ及び複数の従動プーリー６ｂの各々の軸受に設置され、音響センサ１４ａは駆動プーリー６ａ及び複数の従動プーリー６ｂの各々に対して非接触状態で設置されている。
Further, the
Further, the
また、異常監視装置１０は、複数のローラー７の各々の振動（加速度）を検出する複数の振動センサ１３ｄと、複数のローラー７の各々の音（音圧）を検出する複数の音響センサ１４ｄと、複数のローラー７の各々の温度を検出する複数の温度センサ１５ｄとを備えている。振動センサ１３ｄ及び温度センサ１５ｄは複数のローラー７の各々に接触するように設置され、音響センサ１４ｄは複数のローラー７の各々に対して非接触状態で設置されている。
更に、異常監視装置１０は、シュート３の振動（加速度）を検出する複数の振動センサ１３ｅと、シュート３の音（音圧）を検出する複数の音響センサ１４ｅと、シュート３の温度を検出する複数の温度センサ１５ｅとを備えている。振動センサ１３ｅ及び温度センサ１５ｅはシュート３に接触するように設置され、音響センサ１４ｅはシュート３に対して非接触状態で設置されている。
Further, the
Further, the
また、異常監視装置１０は、カメラ１１で撮像された画像データと、電流センサ１２、振動センサ１３ａ〜１３ｅ、音響センサ１４ａ〜１４ｅ、及び温度センサ１５ａ〜１５ｅの検出信号とを収集するデータ収集装置１６を備えている。データ収集装置１６は、カメラ１１で撮像された画像データと、電流センサ１２、振動センサ１３ａ〜１３ｅ、音響センサ１４ａ〜１４ｅ、及び温度センサ１５ａ〜１５ｅの検出信号とをそれぞれ指定した間隔で収集する。
また、異常監視装置１０は、データ収集装置１６で収集された、カメラ１１で撮像された画像データ、電流センサ１２、振動センサ１３ａ〜１３ｅ、音響センサ１４ａ〜１４ｅ、及び温度センサ１５ａ〜１５ｅの検出信号を蓄積するデータ蓄積装置１７を備えている。データ蓄積装置１７は、データベースで構成され、データ収集装置１６で収集された、カメラ１１で撮像された画像データ、電流センサ１２、振動センサ１３ａ〜１３ｅ、音響センサ１４ａ〜１４ｅ、及び温度センサ１５ａ〜１５ｅの検出信号を格納する。
Further, the
Further, the
また、異常監視装置１０は、データ演算装置１８を備えている。データ演算装置１８は、データ蓄積装置１７で格納された、カメラ１１で撮像された画像データ、電流センサ１２、振動センサ１３ａ〜１３ｅ、音響センサ１４ａ〜１４ｅ、及び温度センサ１５ａ〜１５ｅの検出信号を取得する。そして、データ演算装置１８は、カメラ１１で撮像した画像データに基づく異常スコアＳ（図６参照）を算出する。また、データ演算装置１８は、算出された異常スコアＳをベルト２の位置ごとに整理する。また、データ演算装置１８は、電流センサ１２、振動センサ１３ａ〜１３ｅ、音響センサ１４ａ〜１４ｅ、及び温度センサ１５ａ〜１５ｅの検出信号に基づく異常スコアＳ（図６参照）を算出するとともに、電流センサ１２、振動センサ１３ａ〜１３ｅ、音響センサ１４ａ〜１４ｅ、及び温度センサ１５ａ〜１５ｅの検出時刻をカメラ１１の撮像時刻に合わせるように時間軸を調整する。
Further, the
このデータ演算装置１８は、前述の各機能をコンピュータソフトウェア上でプログラムによって実行するための演算処理機能を有するコンピュータシステムである。そして、このコンピュータシステムは、ＲＯＭ，ＲＡＭ，ＣＰＵ等を備えて構成され、ＲＯＭ等に予め記憶された各種専用のプログラムによって、前述した各機能をソフトウェア上で実行する。
ここで、データ演算装置１８は、電流センサ１２、振動センサ１３ａ〜１３ｅ、音響センサ１４ａ〜１４ｅ、及び温度センサ１５ａ〜１５ｅの検出時刻の時間軸の調整に際しては、以下のようにする。即ち、カメラ１１の撮像位置と電流センサ１２、振動センサ１３ａ〜１３ｅ、音響センサ１４ａ〜１４ｅ、及び温度センサ１５ａ〜１５ｅの設置位置との間の距離及びベルト２の走行速度から、カメラ１１が撮像したベルト２の部分が電流センサ１２、振動センサ１３ａ〜１３ｅ、音響センサ１４ａ〜１４ｅ、及び温度センサ１５ａ〜１５ｅの設置位置を通過する時刻を計算して行う。
なお、データ演算装置１８の実行プロセスについては、後に詳細に説明する。
The data
Here, the
The execution process of the data
そして、異常監視装置１０は、データ演算装置１８の出力を表示するデータ表示装置１９を備えている。データ表示装置１９は、モニターで構成され、図６に示すように、時間軸を横軸として、データ演算装置１８でベルト２の位置ごとに整理された異常スコアＳを縦軸に表示する。また、データ表示装置１９は、データ演算装置１８で算出された電流センサ１２、振動センサ１３ａ〜１３ｅ、音響センサ１４ａ〜１４ｅ、及び温度センサ１５ａ〜１５ｅの検出信号に基づく異常スコアＳを縦軸に表示する。そして、異常スコアＳは、各異常スコアＳの大きさに応じて色分けして一元的にカラーマップ（図６では、白から黒まで４段階の階調で示している）として表示される。例えば，異常スコアＳが大きい場合（例えば、３≦Ｓ）には赤色，異常スコアＳが小さい場合（例えば、Ｓ＜１）には青色といったように異常スコアＳの数値で段階的に色を割り当て，センサの種類や測定位置に関わらず異常スコアＳを色として一つのカラーマップ上に描画する。
The
次に、図２乃至図５を参照して、図１に示すベルトコンベアの異常監視装置１０による処理の流れを詳細に説明する。
先ず、図２に示すように、ステップＳ１において、カメラ１１は、ベルト２の表面を撮像する（撮像ステップ）。
次いで、ステップＳ２において、電流センサ１２によって電動機４の電流値を検出する。また、振動センサ１３ａ〜１３ｅによって電動機４、減速機５、プーリー６、ローラー７、及びシュート３の振動（加速度）を検出する。また、音響センサ１４ａ〜１４ｅによって電動機４、減速機５、プーリー６、ローラー７、及びシュート３の音（音圧）を検出する。更に、温度センサ１５ａ〜１５ｅによって電動機４、減速機５、プーリー６、ローラー７、及びシュート３の温度を検出する（検出ステップ）。
Next, with reference to FIGS. 2 to 5, the flow of processing by the
First, as shown in FIG. 2, in step S1, the
Next, in step S2, the current value of the electric motor 4 is detected by the
そして、ステップＳ３において、データ収集装置１６は、カメラ１１で撮像された画像データと、電流センサ１２、振動センサ１３ａ〜１３ｅ、音響センサ１４ａ〜１４ｅ、及び温度センサ１５ａ〜１５ｅの検出信号とをそれぞれ指定した間隔で収集する（データ収集ステップ）。
次いで、ステップＳ４において、データ蓄積装置１７は、データ収集装置１６で収集された、カメラ１１で撮像された画像データ、電流センサ１２、振動センサ１３ａ〜１３ｅ、音響センサ１４ａ〜１４ｅ、及び温度センサ１５ａ〜１５ｅの検出信号を格納する（データ蓄積ステップ）。
Then, in step S3, the
Next, in step S4, the
次いで、ステップＳ５において、データ演算装置１８は、データ蓄積装置１７で格納された、カメラ１１で撮像された画像データ、電流センサ１２、振動センサ１３ａ〜１３ｅ、音響センサ１４ａ〜１４ｅ、及び温度センサ１５ａ〜１５ｅの検出信号を取得する。そして、データ演算装置１８は、カメラ１１で撮像した画像データに基づく異常スコアを算出する。また、データ演算装置１８は、算出された異常スコアをベルト２の位置ごとに整理する。また、データ演算装置１８は、電流センサ１２、振動センサ１３ａ〜１３ｅ、音響センサ１４ａ〜１４ｅ、及び温度センサ１５ａ〜１５ｅの検出信号に基づく異常スコアを算出するとともに、電流センサ１２、振動センサ１３ａ〜１３ｅ、音響センサ１４ａ〜１４ｅ、及び温度センサ１５ａ〜１５ｅの検出時刻をカメラ１１の撮像時刻に合わせるように時間軸を調整する（データ演算ステップ）。
Next, in step S5, the
つまり、ベルトコンベアの異常監視プログラムは、ベルト２の表面をカメラ１１によって撮像した画像データを取得し、取得した画像データに基づく異常スコアを算出し、電動機４の電流値を検出する電流センサ１２、振動センサ１３ａ〜１３ｅ、音響センサ１４ａ〜１４ｅ、及び温度センサ１５ａ〜１５ｅの検出信号を取得し、取得した電流センサ１２、振動センサ１３ａ〜１３ｅ、音響センサ１４ａ〜１４ｅ、及び温度センサ１５ａ〜１５ｅの検出信号に基づく異常スコアを算出するとともに電流センサ１２、振動センサ１３ａ〜１３ｅ、音響センサ１４ａ〜１４ｅ、及び温度センサ１５ａ〜１５ｅの検出時刻をカメラ１１の撮像時刻に合わせるように時間軸を調整するデータ演算ステップをコンピュータに実行させる。
That is, the abnormality monitoring program of the belt conveyor acquires the image data obtained by capturing the surface of the
ここで、データ演算装置１８の実行プロセスであるこのステップＳ５の画像データを取得した際の処理の流れを図３を参照して詳細に説明する。
先ず、ステップＳ５１において、データ演算装置１８は、データ蓄積装置１７に格納された、カメラ１１で撮像された画像データを取得する（画像データ取得ステップ）。
次いで、ステップＳ５２において、データ演算装置１８は、ステップＳ５１で取得したカメラ１１で撮像された画像データのベルト２における位置を算出する（画像データベルト位置算出ステップ）。
Here, the flow of processing when the image data in step S5, which is the execution process of the
First, in step S51, the
Next, in step S52, the
データ演算装置１８が画像データを取得している間隔は一定であるため，ベルト２の基準位置を決定すればベルト２の走行速度からカメラ１１で撮像された画像データのベルト２における位置（ベルト２の基準位置からの距離）を算出することができる。あるいは、データ演算装置１８は、ベルト２に目印を付けて画像処理で塔が画像データのベルト２における位置を決定しても良い。
次いで、ステップＳ５３において、データ演算装置１８は、当該画像データを画像処理することによりベルト２の形状不良を検知する（形状不良検知ステップ）。
Since the interval at which the
Next, in step S53, the
そして、ステップＳ５４において、データ演算装置１８は、形状不良の程度に応じてランク付けを行い、そのランクを異常スコアＳとして算出する（異常スコア算出ステップ）。
例えば、ステップＳ５３において検出した形状が正常な場合を「０」、異常がある場合にはその程度（例えば、疵の大きさ）に応じて「１」、「２」、「３」とランク付けし、そのランクを異常スコアＳとして算出する。
Then, in step S54, the
For example, if the shape detected in step S53 is normal, it is ranked as "0", and if it is abnormal, it is ranked as "1", "2", and "3" according to the degree (for example, the size of the flaw). Then, the rank is calculated as an abnormal score S.
次いで、ステップＳ５５において、データ演算装置１８は、ベルト２の位置ごとにステップＳ５４において算出した異常スコアＳを整理する（異常スコア整理ステップ）。
そして、データ演算装置１８は、画像データを取得した際の処理を終了し、後述するステップＳ６に移行する。
また、データ演算装置１８の実行プロセスであるステップＳ５の電流センサ１２及び温度センサ１５ａ〜１５ｅの検出信号を取得した際の処理の流れを図４を参照して詳細に説明する。
Next, in step S55, the
Then, the
Further, the flow of processing when the detection signals of the
先ず、ステップＳ６１において、データ演算装置１８は、データ蓄積装置１７に格納された、電流センサ１２及び温度センサ１５ａ〜１５ｅの検出信号を取得する（電流及び温度検出信号取得ステップ）。
次いで、ステップＳ６２において、データ演算装置１８は、電流センサ１２及び温度センサ１５ａ〜１５ｅの検出信号のデータについて、事前に正常時の平均値と標準偏差を算出して設定した上で、所定時間、例えば２分ごとに時間データの平均値を算出する（電流及び温度平均値算出ステップ）。
First, in step S61, the
Next, in step S62, the
次いで、ステップＳ６３において、データ演算装置１８は、電流センサ１２及び温度センサ１５ａ〜１５ｅの検出信号のデータについて、ステップＳ６２で算出した平均値の、正常時の平均値からの誤差を標準偏差で正規化しその値を異常スコアＳとして算出する（異常スコア算出ステップ）。
つまり、電流センサ１２及び温度センサ１５ａ〜１５ｅの検出信号のデータについての異常スコアＳは、正常時のデータの散らばり具合（標準偏差）に対する逸脱度合いを示し、値が小さいほど正常な状態であることを示している。
Next, in step S63, the
That is, the abnormality score S for the detection signal data of the
そして、ステップＳ６４において、データ演算装置１８は、電流センサ１２及び温度センサ１５ａ〜１５ｅの検出時刻をカメラ１１の撮像時刻に合わせるように時間軸を調整する（時間軸調整ステップ）。
ここで、データ演算装置１８は、カメラ１１の撮像位置と電流センサ１２及び温度センサ１５ａ〜１５ｅの設置位置との間の距離及びベルト２の走行速度から、カメラ１１が撮像したベルト２の部分が電流センサ１２及び温度センサ１５ａ〜１５ｅの設置位置を通過する時刻を計算して、時間軸を調整する。
Then, in step S64, the
Here, in the
例えば、電動機４がカメラ１１からベルト下流方向に２００ｍの位置にある場合、ベルト２の走行速度を２ｍ／ｓとすると、カメラ１１で撮像したベルト２の部分が電動機４に到着するまでに１００ｓかかることになる。つまり、電動機４の電流を検出する電流センサ１２の検出信号のデータを１００ｓずらせば、ベルト２の撮像時刻（カメラ１１の撮像時刻）と電流センサ１２の検出時刻とが一致することになる。
そして、このように時間軸を調整することで、後に述べるステップＳ６でのデータ表示において、ベルト２の撮像時刻（カメラ１１の撮像時刻）と電流センサ１２及び温度センサ１５ａ〜１５ｅの検出時刻（撮像したベルト２の部分が電動機４及び温度センサ１５ａ〜１５ｅを通過する時刻）とが一致してカラーマップ上で縦に並ぶ。これにより、ベルト２の形状不良に起因した電動機４、減速機５、各プーリー６、各ローラー７、及びシュート３の異常を容易に確認することができることになる。
For example, when the electric motor 4 is located at a position 200 m downstream from the
Then, by adjusting the time axis in this way, in the data display in step S6 described later, the imaging time of the belt 2 (imaging time of the camera 11) and the detection time of the
そして、データ演算装置１８は、電流センサ１２及び温度センサ１５ａ〜１５ｅの検出信号を取得した際の処理を終了し、後述するステップＳ６に移行する。
また、データ演算装置１８の実行プロセスであるステップＳ５の振動センサ１３ａ〜１３ｅ及び音響センサ１４ａ〜１４ｅの検出信号を取得した際の処理の流れを図５を参照して詳細に説明する。
先ず、ステップＳ７１において、データ演算装置１８は、データ蓄積装置１７に格納された、振動センサ１３ａ〜１３ｅ及び音響センサ１４ａ〜１４ｅの検出信号を取得する（振動及び音検出信号取得ステップ）。
Then, the
Further, the flow of processing when the detection signals of the
First, in step S71, the
次いで、ステップＳ７２において、データ演算装置１８は、振動センサ１３ａ〜１３ｅ及び音響センサ１４ａ〜１４ｅの検出信号のデータについて、所定時間、例えば２分ごとに時間データの周波数解析を実施する（周波数解析ステップ）。
次いで、ステップＳ７３において、データ演算装置１８は、振動センサ１３ａ〜１３ｅ及び音響センサ１４ａ〜１４ｅの検出信号のデータについて、ステップＳ７２で周波数解析を実施した結果、所定時間ごと、例えば２００Ｈｚごとのオーバーオール値を算出する（オーバーオール値算出ステップ）。
Next, in step S72, the
Next, in step S73, the
次いで、ステップ７４において、データ演算装置１８は、振動センサ１３ａ〜１３ｅ及び音響センサ１４ａ〜１４ｅの検出信号のデータについて、ステップＳ７３で算出したオーバーオール値の、正常時の値からの誤差を標準偏差で正規化しその値を異常スコアＳとして算出する（異常スコア算出ステップ）。
つまり、振動センサ１３ａ〜１３ｅ及び音響センサ１４ａ〜１４ｅの検出信号のデータについての異常スコアＳは、正常時のデータの散らばり具合（標準偏差）に対する逸脱度合いを周波数範囲ごとに示しているものであり、特定の周波数成分に現れる異常を高精度に検知することができる。
Next, in step 74, the
That is, the abnormality score S for the detection signal data of the
そして、ステップＳ７５において、データ演算装置１８は、振動センサ１３ａ〜１３ｅ及び音響センサ１４ａ〜１４ｅの検出時刻をカメラ１１の撮像時刻に合わせるように時間軸を調整する（時間軸調整ステップ）。
ここで、データ演算装置１８は、カメラ１１の撮像位置と振動センサ１３ａ〜１３ｅ及び音響センサ１４ａ〜１４ｅの設置位置との間の距離及びベルト２の走行速度から、カメラ１１が撮像したベルト２の部分が振動センサ１３ａ〜１３ｅ及び音響センサ１４ａ〜１４ｅの設置位置を通過する時刻を計算して、時間軸を調整する。
Then, in step S75, the
Here, the
そして、このように時間軸を調整することで、後に述べるステップＳ６でのデータ表示において、ベルト２の撮像時刻（カメラ１１の撮像時刻）と振動センサ１３ａ〜１３ｅ及び音響センサ１４ａ〜１４ｅの検出時刻（撮像したベルト２の部分が振動センサ１３ａ〜１３ｅ及び音響センサ１４ａ〜１４ｅを通過する時刻）とが一致してカラーマップ上で縦に並ぶことになり、ベルト２の形状不良に起因した電動機４、減速機５、各プーリー６、各ローラー７、及びシュート３の異常を容易に確認することができることになる。
そして、データ演算装置１８は、振動センサ１３ａ〜１３ｅ及び音響センサ１４ａ〜１４ｅの検出信号を取得した際の処理を終了し、後述するステップＳ６に移行する。
そして、図２に示すステップＳ６において、データ表示装置１９は、データ演算装置１８の出力を表示する（データ表示ステップ）。
Then, by adjusting the time axis in this way, in the data display in step S6 described later, the imaging time of the belt 2 (imaging time of the camera 11) and the detection times of the
Then, the
Then, in step S6 shown in FIG. 2, the
具体的には、データ表示装置１９は、図６に一例で示すように、時間軸を横軸として、データ演算装置１８でベルト２の位置ごとに整理された異常スコアＳと、データ演算装置１８で算出された電流センサ１２、振動センサ１３ａ〜１３ｅ、音響センサ１４ａ〜１４ｅ、及び温度センサ１５ａ〜１５ｅの検出信号に基づく異常スコアＳとを縦軸に並べて表示している。そして、異常スコアＳは、各異常スコアＳの大きさに応じて色分けして一元的にカラーマップ（図６では、白から黒まで４段階の階調で示している）として表示される。例えば，異常スコアＳが大きい場合（例えば、３≦Ｓ）には赤色，異常スコアＳが小さい場合（例えば、Ｓ＜１）には青色といったように異常スコアＳの数値で段階的に色を割り当て，センサの種類や測定位置に関わらず異常スコアＳを色として一つのカラーマップ上に描画する。
Specifically, as shown in FIG. 6 as an example, the
そして、このデータ表示装置１９によるデータ表示においては、ベルト２の撮像時刻（カメラ１１の撮像時刻）と電流センサ１２、振動センサ１３ａ〜１３ｅ、音響センサ１４ａ〜１４ｅ及び温度センサ１５ａ〜１５ｅの検出時刻（撮像したベルト２の部分が電流センサ１２、振動センサ１３ａ〜１３ｅ、音響センサ１４ａ〜１４ｅ、及び温度センサ１５ａ〜１５ｅを通過する時刻）とが一致してカラーマップ上で縦に並ぶことになる。その結果、カメラ１１で撮像した画像データに基づくベルト２の位置ごとに整理され得た異常スコアＳと、データ演算装置１８で算出された電流センサ１２、振動センサ１３ａ〜１３ｅ、音響センサ１４ａ〜１４ｅ、及び温度センサ１５ａ〜１５ｅの検出信号に基づく異常スコアＳとが一致してカラーマップ上で縦に並ぶことになる。
Then, in the data display by the
これにより、ベルト２の形状不良に起因した電動機４、減速機５、各プーリー６、各ローラー７、及びシュート３の異常を容易に確認することができることになる。
このため、ベルト２の形状不良と、電動機４、減速機５、プーリー６、ローラー７、及びシュート３の異常との相関を容易に把握でき、ベルトコンベア１の異常状態を誤検知なく高精度に判定することができる。その結果，ベルトコンベア１の異常部位を誤検知なく特定できるようになり，交換や修理などの保全業務を効率的に行うことができる。
As a result, it is possible to easily confirm the abnormality of the electric motor 4, the
Therefore, it is possible to easily grasp the correlation between the defective shape of the
なお、図６に示す一例では、例えば、１０：００少し前のところでベルト２の画像データに基づく大きな異常スコアＳ（３≦Ｓ）と、電動機４（駆動部モータ）の振動センサ１３ａの検出信号に基づく大きな異常スコアＳ（２００〜４００Ｈｚ、６００〜８００Ｈｚ：３≦Ｓ）、電動機４（駆動部モータ）の音響センサ１４ａの検出信号に基づく大きな異常スコアＳ（８００〜１ｋＨｚ、３≦Ｓ）、及び減速機５（駆動部減速機）の振動センサ１３ｂの検出信号に基づく大きな異常スコアＳ（８００〜１ｋＨｚ、３≦Ｓ）とが一致してカラーマップ上に並んでいる。このため、ベルト２の形状不良に起因して電動機４及び減速機５に異常が生じていることがわかる。
In the example shown in FIG. 6, for example, a large abnormality score S (3 ≦ S) based on the image data of the
一方、図６に示す一例では、例えば、１１：３０少し前のところで電動機４（駆動部モータ）の振動センサ１３ａの検出信号に基づく大きな異常スコアＳ（０〜２００Ｈｚ：３≦Ｓ）が存在するが、これに対応する時刻のところでベルト２の画像データに基づく大きな異常スコアＳ（３≦Ｓ）が存在せず、小さな異常スコアＳ（１≦Ｓ＜２）のみが存在する。このため、電動機４の異常はベルト２の形状不良とは関係なく生じていることがわかる。
On the other hand, in the example shown in FIG. 6, for example, a large abnormality score S (0 to 200 Hz: 3 ≦ S) based on the detection signal of the
また、電流センサ１２、振動センサ１３ａ〜１３ｅ、音響センサ１４ａ〜１４ｅ及び温度センサ１５ａ〜１５ｅの検出時刻（撮像したベルト２の部分が電流センサ１２、振動センサ１３ａ〜１３ｅ、音響センサ１４ａ〜１４ｅ、及び温度センサ１５ａ〜１５ｅを通過する時刻）同士が一致してカラーマップ上で縦に並ぶ。その結果、データ演算装置１８で算出された電流センサ１２、振動センサ１３ａ〜１３ｅ、音響センサ１４ａ〜１４ｅ、及び温度センサ１５ａ〜１５ｅの検出信号に基づく異常スコアＳ同士が一致してカラーマップ上で縦に並ぶので、電動機４、減速機５、各プーリー６、各ローラー７、及びシュート３の異常の相関関係を容易に確認することができる。
Further, the detection times of the
このように、本実施形態に係るベルトコンベアの異常監視装置１０及び異常監視方法によれば、ベルト２の表面を撮像し（撮像装置としてのカメラ１１、ステップＳ１：撮像ステップ）、電動機４の電流値、電動機４、減速機５、プーリー６、及びローラー７の振動、音、温度を検出する（電流センサ１２、振動センサ１３ａ〜１３ｅ、音響センサ１４ａ〜１４ｅ、及び温度センサ１５ａ〜１５ｅ、ステップＳ２：検出ステップ）。また、撮像した画像データに基づく異常スコアＳを算出し、検出した電流センサ１２、振動センサ１３ａ〜１３ｅ、音響センサ１４ａ〜１４ｅ、及び温度センサ１５ａ〜１５ｅの検出信号に基づく異常スコアＳを算出するとともに電流センサ１２、振動センサ１３ａ〜１３ｅ、音響センサ１４ａ〜１４ｅ、及び温度センサ１５ａ〜１５ｅの検出時刻をカメラ１１の撮像時刻に合わせるように時間軸を調整する（データ演算装置１８、ステップＳ５：データ演算ステップ）。そして、その出力を表示する（データ表示装置１９、ステップＳ６：データ表示ステップ）。
As described above, according to the
また、本実施形態に係るベルトコンベアの異常監視プログラムは、ベルト２の表面をカメラ１１によって撮像した画像データを取得し、取得した画像データに基づく異常スコアを算出し、電動機４の電流値を検出する電流センサ１２、振動センサ１３ａ〜１３ｅ、音響センサ１４ａ〜１４ｅ、及び温度センサ１５ａ〜１５ｅの検出信号を取得し、取得した電流センサ１２、振動センサ１３ａ〜１３ｅ、音響センサ１４ａ〜１４ｅ、及び温度センサ１５ａ〜１５ｅの検出信号に基づく異常スコアを算出するとともに電流センサ１２、振動センサ１３ａ〜１３ｅ、音響センサ１４ａ〜１４ｅ、及び温度センサ１５ａ〜１５ｅの検出時刻をカメラ１１の撮像時刻に合わせるように時間軸を調整するデータ演算ステップをコンピュータに実行させる。
Further, the abnormality monitoring program of the belt conveyor according to the present embodiment acquires image data obtained by capturing the surface of the
これにより、ベルト２の形状不良と、電動機４、減速機５、プーリー６、ローラー７、及びシュート３の異常との相関を容易に把握でき、ベルトコンベア１の異常状態を誤検知なく高精度に判定することができる。
また、データ演算装置１８（ステップＳ５：データ演算ステップ）では、算出された、撮像した画像データに基づく異常スコアＳをベルトの位置ごとに整理する。
そして、データ表示装置１９（ステップＳ６：データ表示ステップ）では、データ演算装置１８（ステップＳ５：データ演算ステップ）でベルト２の位置ごとに整理された異常スコアＳと、データ演算装置１８（ステップＳ５：データ演算ステップ）で算出された電流センサ１２、振動センサ１３ａ〜１３ｅ、音響センサ１４ａ〜１４ｅ、及び温度センサ１５ａ〜１５ｅの検出信号に基づく時間軸が調整された異常スコアＳとを、それらの大きさに応じて色分けして一元的にカラーマップとして表示する。
As a result, the correlation between the defective shape of the
Further, in the data calculation device 18 (step S5: data calculation step), the calculated abnormality score S based on the captured image data is arranged for each belt position.
Then, in the data display device 19 (step S6: data display step), the abnormality score S arranged for each position of the
これにより、カメラ１１で撮像した画像データに基づくベルト２の位置ごとに整理され得た異常スコアＳと、データ演算装置１８で算出された電流センサ１２、振動センサ１３ａ〜１３ｅ、音響センサ１４ａ〜１４ｅ、及び温度センサ１５ａ〜１５ｅの検出信号に基づく異常スコアＳとが一致してカラーマップ上で縦に並ぶ。このため、ベルト２の形状不良と、電動機４、減速機５、プーリー６、ローラー７、及びシュート３の異常との相関をより容易に把握でき、ベルトコンベア１の異常状態を誤検知なく高精度に判定することができる。
As a result, the abnormality score S that can be arranged for each position of the
また、データ演算装置１８（ステップＳ５：データ演算ステップ）では、カメラ１１の撮像位置と電流センサ１２、振動センサ１３ａ〜１３ｅ、音響センサ１４ａ〜１４ｅ、及び温度センサ１５ａ〜１５ｅの設置位置との間の距離及びベルト２の走行速度から、カメラ１１が撮像したベルト２の部分が電流センサ１２、振動センサ１３ａ〜１３ｅ、音響センサ１４ａ〜１４ｅ、及び温度センサ１５ａ〜１５ｅの設置位置を通過する時刻を計算し、電流センサ１２、振動センサ１３ａ〜１３ｅ、音響センサ１４ａ〜１４ｅ、及び温度センサ１５ａ〜１５ｅの検出時刻をカメラ１１の撮像時刻に合わせるように時間軸を調整している。
これにより、電流センサ１２、振動センサ１３ａ〜１３ｅ、音響センサ１４ａ〜１４ｅ、及び温度センサ１５ａ〜１５ｅの検出時刻をカメラ１１の撮像時刻に合わせるように時間軸を容易に調整することができる。
Further, in the data calculation device 18 (step S5: data calculation step), between the imaging position of the
Thereby, the time axis can be easily adjusted so that the detection times of the
以上、本発明の実施形態に係るベルトコンベアの異常監視装置、異常監視プログラム及び異常監視方法について説明してきたが、本発明はこれに限定されずに種々の変更、改良を行うことができる。
例えば、電流センサ１２、振動センサ１３ａ〜１３ｅ、音響センサ１４ａ〜１４ｅ、及び温度センサ１５ａ〜１５ｅはすべて設置する必要はなく、少なくとも１つ設置すればよい。この場合、データ演算装置１８における異常スコアＳの算出は、設置された少なくとも１つのセンサの検出信号に基づく異常スコアＳを算出するようにする。
Although the abnormality monitoring device, the abnormality monitoring program, and the abnormality monitoring method of the belt conveyor according to the embodiment of the present invention have been described above, the present invention is not limited to this, and various changes and improvements can be made.
For example, the
また、電流センサ１２、振動センサ１３ａ〜１３ｅ、音響センサ１４ａ〜１４ｅ、及び温度センサ１５ａ〜１５ｅを本実施形態のように全て設置した場合において、データ演算装置１８における異常スコアＳの算出は、設置された全てのセンサの検出信号に基づく異常スコアＳを算出する必要は必ずしもなく、設置された全てのセンサのうちの少なくとも１つのセンサの検出信号に基づく異常スコアＳを算出するようにしてもよい。
また、データ演算装置１８は、振動センサ１３ａ〜１３ｅ及び音響センサ１４ａ〜１４ｅの検出信号のデータについて、周波数解析を実施し、その結果を用いて異常スコアＳを算出するようにしている。しかし、温度センサ１５ａ〜１５ｅの検出信号のデータと同様に、所定時間ごとの平均値を算出し、その算出された平均値から異常スコアＳを算出するようにしてもよい。
Further, when the
Further, the
また、本発明の実施形態に係る異常監視プログラムは、ベルトコンベアだけでなく同様の循環する構造物を利用した搬送設備に有効であり、例えばチェーンコンベアに適用してもよい。 Further, the abnormality monitoring program according to the embodiment of the present invention is effective not only for a belt conveyor but also for a transport facility using a similar circulating structure, and may be applied to, for example, a chain conveyor.
１ ベルトコンベア
２ ベルト
３ シュート
４ 電動機
５ 減速機
６ プーリー
６ａ 駆動プーリー
６ｂ 従動プーリー
７ ローラー
８ 原料（被搬送物）
１０ 異常監視装置
１１ カメラ（撮像装置）
１２ 電流センサ
１３ａ 電動機の振動センサ
１３ｂ 減速機の振動センサ
１３ｃ プーリーの振動センサ
１３ｄ ローラーの振動センサ
１３ｅ シュートの振動センサ
１４ａ 電動機の音響センサ
１４ｂ 減速機の音響センサ
１４ｃ プーリーの音響センサ
１４ｄ ローラーの音響センサ
１４ｅ シュートの音響センサ
１５ａ 電動機の温度センサ
１５ｂ 減速機の温度センサ
１５ｃ プーリーの温度センサ
１５ｄ ローラーの温度センサ
１５ｅ シュートの温度センサ
１６ データ収集装置
１７ データ蓄積装置
１８ データ演算装置
１９ データ表示装置
Ｓ 異常スコア
1
10
12
Claims (9)
前記ベルトの表面を撮像する撮像装置と、
前記電動機の電流値を検出する電流センサ、前記電動機、前記減速機、前記プーリー、前記ローラー、及び前記シュートの振動、音、温度のそれぞれを検出する振動センサ、音響センサ、及び温度センサのうちの少なくとも１つのセンサと、
前記撮像装置で撮像した画像データに基づく異常スコアを算出し、前記少なくとも１つのセンサの検出信号に基づく異常スコアを算出するとともに前記少なくとも１つのセンサの検出時刻を前記撮像装置の撮像時刻に合わせるように時間軸を調整するデータ演算装置と、
該データ演算装置の出力を表示するデータ表示装置と、
を備えていることを特徴とするベルトコンベアの異常監視装置。 A belt that travels on a roller by rotation of a pulley composed of a drive pulley and a driven pulley that are rotationally driven by an electric motor via a speed reducer and conveys an object to be conveyed, and the object to be conveyed by the belt are loaded. It is an abnormality monitoring device for belt conveyors equipped with a chute.
An imaging device that images the surface of the belt and
Of the current sensor for detecting the current value of the electric motor, the vibration sensor, the acoustic sensor, and the temperature sensor for detecting the vibration, sound, and temperature of the electric motor, the speed reducer, the pulley, the roller, and the chute, respectively. With at least one sensor
The abnormality score based on the image data captured by the imaging device is calculated, the abnormality score based on the detection signal of the at least one sensor is calculated, and the detection time of the at least one sensor is adjusted to the imaging time of the imaging device. A data calculation device that adjusts the time axis,
A data display device that displays the output of the data calculation device, and
An abnormality monitoring device for belt conveyors, which is characterized by being equipped with.
前記ベルトの表面を撮像装置によって撮像した画像データを取得し、取得した前記画像データに基づく異常スコアを算出し、前記電動機の電流値を検出する電流センサ、前記電動機、前記減速機、前記プーリー、前記ローラー、及び前記シュートの振動、音、温度のそれぞれを検出する振動センサ、音響センサ、及び温度センサのうちの少なくとも１つのセンサによって検出した少なくとも１つのセンサの検出信号を取得し、取得した前記少なくとも１つのセンサの検出信号に基づく異常スコアを算出するとともに前記少なくとも１つのセンサの検出信号の検出時刻を前記撮像装置の撮像時刻に合わせるように時間軸を調整するデータ演算ステップ
をコンピュータに実行させることを特徴とするベルトコンベアの異常監視プログラム。 A belt that travels on a roller by rotation of a pulley composed of a drive pulley and a driven pulley that are rotationally driven by an electric motor via a speed reducer and conveys an object to be conveyed, and the object to be conveyed by the belt are loaded. It is an abnormality monitoring program for belt conveyors equipped with a chute.
A current sensor, the electric motor, the speed reducer, the pulley, which acquires image data obtained by imaging the surface of the belt with an imaging device, calculates an abnormality score based on the acquired image data, and detects a current value of the electric motor. The detection signal of at least one sensor detected by at least one of the vibration sensor, the acoustic sensor, and the temperature sensor that detect each of the vibration, sound, and temperature of the roller and the chute is acquired and acquired. Have the computer perform a data calculation step of calculating an anomaly score based on the detection signal of at least one sensor and adjusting the time axis so that the detection time of the detection signal of at least one sensor matches the imaging time of the imaging device. A belt conveyor abnormality monitoring program characterized by this.
前記ベルトの表面を撮像装置によって撮像する撮像ステップと、
前記電動機の電流値を検出する電流センサ、前記電動機、前記減速機、前記プーリー、前記ローラー、及び前記シュートの振動、音、温度のそれぞれを検出する振動センサ、音響センサ、及び温度センサのうちの少なくとも１つのセンサによって、前記電動機の電流値、前記電動機、前記減速機、前記プーリー、及び前記ローラーの振動、音、温度のうちの少なくとも１つを検出する検出ステップと、
前記撮像ステップで撮像した画像データに基づく異常スコアを算出し、前記検出ステップで検出した少なくとも１つのセンサの検出信号に基づく異常スコアを算出するとともに前記少なくとも１つのセンサの検出時刻を前記撮像装置の撮像時刻に合わせるように時間軸を調整するデータ演算ステップと、
該データ演算ステップの出力をデータ表示装置に表示するデータ表示ステップと、
を含むことを特徴とするベルトコンベアの異常監視方法。 A belt that travels on a roller by rotation of a pulley composed of a drive pulley and a driven pulley that are rotationally driven by an electric motor via a speed reducer and conveys an object to be conveyed, and the object to be conveyed by the belt are loaded. It is a method of monitoring abnormalities of a belt conveyor equipped with a chute.
An imaging step in which the surface of the belt is imaged by an imaging device, and
Of the current sensor for detecting the current value of the electric motor, the vibration sensor, the acoustic sensor, and the temperature sensor for detecting the vibration, sound, and temperature of the electric motor, the speed reducer, the pulley, the roller, and the chute, respectively. A detection step of detecting at least one of the current value of the electric motor, the vibration, sound, and temperature of the electric motor, the speed reducer, the pulley, and the roller by at least one sensor.
The abnormality score based on the image data captured in the imaging step is calculated, the abnormality score based on the detection signal of at least one sensor detected in the detection step is calculated, and the detection time of the at least one sensor is set by the imaging device. A data calculation step that adjusts the time axis to match the imaging time,
A data display step that displays the output of the data calculation step on the data display device, and
A method for monitoring an abnormality of a belt conveyor, which comprises.
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