托辊监测系统

一、核心技术架构

‌声呐智能诊断技术‌
采用‌分布式噪声传感器阵列‌，基于边缘计算单元实时采集托辊运行声波信号，结合AI声纹识别算法（HIK-DAS声波识别技术优化版），精准区分正常运转声与异常噪声（如轴承磨损、偏心振动等），故障识别准确率≥98%‌。

‌环境自适应能力‌：内置动态学习模型，可根据输送机工况（粉尘、湿度、振动干扰）自动优化检测阈值，适应煤矿、港口等复杂场景‌。

‌全链路监测架构‌

‌边缘-云端协同‌：监测分站内置声纹预处理模块，通过RS485总线实现低延迟数据传输（<50ms），地面平台同步进行声波特征比对与故障定位，支持10km以上皮带机全段覆盖‌。

‌启停联动检测‌：通过声波能量分析智能判断皮带机运行状态，避免误报并触发系统休眠/唤醒机制，功耗降低30%‌。

三、典型应用场景

‌长距离煤矿主运输巷道‌
通过分布式节点实现10km皮带机托辊全段监测，结合声纹定位技术，故障点定位误差≤±2m，减少人工巡检频次80%‌。

‌高湿度港口输送系统‌
传感器IP67防护设计，在潮湿、盐雾环境中稳定运行，误报率<1%，适配码头、堆场等严苛工况‌。

‌智能化矿山升级‌
无缝对接工业互联网平台，提供API接口输出托辊健康指数，支撑“预测性维护-工单派发-备件管理”全流程闭环。‌