基于物联网的露天矿山机电设备远程监控系统设计

0引言

露天矿山生产过程中,机电设备的运行效率和安全管控对效益和环保至关重要。随着矿山规模扩大、设备智能化升级,设备产生的多源异构数据急剧增多[1]。现有的监控系统在数据采集、传输、存储和分析等环节都有明显不足,数据价值未被充分利用,难以满足设备预测性维护、能耗优化等需求。矿山行业对安全生产和绿色发展的要求越来越高,特别需要智能化手段来降低设备故障率,减少设备非计划停机时间,提高能源利用效率。物联网技术能让设备互联互通,本文的 目标是设计一套智能化监控系统架构,研究如何利用物联网来弥补现有监控系统的不足。方案重点是让数据采集更全面、传输更及时、存储更合理、分析更精准,把数据深层次的价值挖掘出来,给设备预测性维护提供参考,提前发现设备可能出现的故障隐患。最后,要得出一套能复制的智能化监控解决方案。

1 系统硬件设计

1.1 监控器设计

监控器是关键硬件,负责把设备表面光学特征转换为可供分析的电信号,其性能直接影响故障图像采集精度和系统诊断效率。本文系统选用HTC系列高性能线阵监控器,它专为复杂工业场景优化设计,结构如图1所示。该监控器采用定制化光学镜头和高灵敏度传感器阵列,在强粉尘、高震动环境下也能稳定运行。

本文配置的监控器参数:采集速度1 000 mm/s,宽幅覆盖500 mm工作区域,横向分辨率达0.3 mm,像素单元2560个,扫描频率18.75 KHz,可完整还原图像细节。此外,监控器内置动态增益调节模块,能依光照强度自动调节曝光参数,防止图像失真。

1.2 传感器设计

本文系统里,传感器是数据采集核心,关乎对设备状态监测的精度和响应速度。针对环境温湿度监测,采用AM2320数字温湿度传感器。它通过I2C总线协议和主控芯片通信,温度测量范围是—40~+125 ℃ ,湿度测量精度在±2%RH,还有温度补偿算法[2],可有效消除干扰,适用于矿山长期监测。

设备振动与力学状态监测方面,系统集成MEMS三轴加速度传感器,结构如图2所示。

该传感器量程为±2~±16 g,分辨率1 mg,能精准捕捉微小振动信号。电流监测采用ACS758霍尔电流传感器,量程为±50~±200A,响应时间小于5 μs,可满足大功率设备电流突变监测的需求。压力监测选用MPX4115压力传感器,量程为0~115 kPa,输出线性度优,能实时反馈液压系统压力变化。

2基于物联网的远程监控系统软件设计

2.1基于物联网处理露天矿山机电设备运行数据

本文要实现露天矿山机电设备智能化监控,高效处理运行数据是关键。为此,建立物联网与LORa双通道通信链路,保障数据传输有冗余。同时,对不同设备下发不同控制指令,同步采集振动时域信号、红外热成像帧和三维点云数据,实时感知设备振动、温度、应力、气体浓度等多维度参数[3]。

采用物联网技术消除多源数据时空偏差,其权重系数wi由设备健康指数Hi与传感器置信度ci共同决定:

式中:n为设备数量;Hj和cj分别为第j个设备的健康指数和传感器置信度。

融合后的数据输入物联网模型进行数据预处理,公式为:

式中:X为预处理后的露天矿山机电设备运行数据;α、β为物联网模型优化参数;L为损失函数。

将处理后的露天矿山机电设备运行数据分为正常、预警、故障三种。

2.2建立露天矿山机电设备运行数据存储库

本文为露天矿山机电设备搭建运行数据存储库,命名为MEMS-DB,其核心是构建针对设备全生命周期管理的数据模型。考虑到矿山分布式监控需求[4],存储库要包含设备运行参数、故障诊断知识、环境感知、设备维护记录、用户权限管理以及控制指令日志等表。

下面以设备运行参数表与环境感知数据表为例,阐述存储表设计细节。

2.2.1设备运行参数表

该表存储设备核心运行参数,包括设备编号、振动频谱峰值、轴承温度等。其中,设备编号采用“矿区代码-设备类型-流水号”三级编码规则。为量化设备劣化趋势,引入劣化指数D的计算模型:

式中:Vc为当前振动峰值;Vb为基线值;Tc为当前温度;Tl为温度阈值;X、δ为权重系数,X+δ=1。

2.2.2环境感知数据表

本文把露天矿区粉尘浓度、风速、降雨量等环境参数整合成环境感知数据表,关联设备编号和传感器位置。为评估环境对设备故障率影响,构建了故障概率pf的联合概率模型:

式中:Q为环境参数数量;pfq为第q类环境参数引发的故障概率;γ为参数敏感度系数。

上述数学模型将设备运行参数与环境数据深度耦合,通过构建多表关联查询与实时计算引擎,系统可实现设备状态动态评估。

2.3 实现露天矿山机电设备远程监控

露天矿山机电设备远程监控系统核心是终端和监控中心高效数据交互,数据交互架构设计如图3所示。系统要求终端集成多种传感器,实时采集设备位置信息,再经无线通信模块把这些信息上传到中央监控中心。

中央监控中心采用路由器和交换机组局域网,把终端数据转发到云端服务器。云端服务器借助MEMS-DB分布式存储和处理数据。为让多用户同时访问,系统用微服务架构把数据接口拆成设备状态查询、历史数据回溯、控制指令下发等独立服务[5]。管理人员可在web端远程监控设备,移动端还能实时展示设备健康评分Rs,计算公式如下:

式中:xb为基线值;xl为阈值。

Rs若低于预设阈值,系统自动报警并推送到移动端。如此设计,能实现对露天矿山机电设备全生命周期的监控与智能化管理。

3 系统测试

3.1测试环境

为验证系统应用于工业场景的性能,测试环境用软硬件协同仿真架构。硬件上搭建微型露天矿山模拟平台,包括8台矿用变频电机、4台液压破碎机和2台通风设备,还集成了多种传感器网络。温度传感器采用AM2320,振动传感器采用MEMS三轴加速度传感器,所有传感器经双冗余RS485总线接入物联网。具体参数如表1所示。

同时,通过Locust压力测试工具模拟2000并发设备接入场景,确保系统在恶劣网络条件下的数据完整性与实时性。

3.2测试准备

选取典型露天矿山作业区作为系统测试试点,该区域涵盖采掘、运输、破碎等核心生产环节,集成破碎机、输送机、通风机、排水泵等机电设备以及配套的瓦斯监测、环境感知、视频监控等安全保障系统。矿山典型生产设备涵盖采矿机、穿孔设备、皮带运输系统及配套供电设施,设备参数包含额定功率、温升阈值等核心指标,如表2所示。

根据表2的矿山设备参数,给采矿机、穿孔设备和皮带运输系统设了3个核心监控点。这些设备功率高、工况复杂,实验重点考察监控系统数据传输效能,用监控波特率衡量,波特率越高说明系统越高效。测试持续24 h,全程记录设备运行状态数据。

3.3测试结果与讨论

实验采用Hadoop—1.0.3稳定版集群存储监控数据,针对上述3个监控点,持续采集监控波特率。测试期间以3 h为间隔记录数据,最终汇总形成波特率变化趋势图,如图4所示。

从图4可以看出,监控点1运行12h波特率达到160 KB/s峰值,说明高强度作业时数据多,对监控系统传输和处理能力要求高。监控点2波特率波动小,最高才115 KB/s,数据更新慢且稳,系统处理这类低频数据没问题。监控点3波特率大多在110~132 KB/s,运行持续,9~15 h运输高峰期波特率上升,系统也能应对数据量增加。综合3个监控点,即便波特率高,系统也能稳定运行,没出现数据丢失或延迟。这说明系统高效又可靠,能满足露天矿山监控的需求。

4结束语

本文设计的露天矿山机电设备远程监控系统,基于物联网技术,能实时感知设备状态,高效传数据、智能做分析。系统优势突出,既能提高监控波特率、降低传输延迟、优化资源利用,还能支撑设备故障预警、能效优化和安全管控。未来,系统会引入数字孪生和AI预测模型,拓展到设备全生命周期健康

管理,也会探索跨矿山协同监控,为露天矿山智能化和可持续发展提供技术支撑。

[参考文献]

[1]葛世平.基于边缘控制逻辑的车站机电设备监控系统一体化设计[J].城市轨道交通研究,2024,27(7):72—76.

[2]崔智明.煤矿井下低压供电系统远程集控漏电试验平台设计研究[J].中国煤炭,2024,50(1):101—107.

[3]李忠奎,吴文臻,张子良,等.煤矿井下机电设备保护和动作特性试验装置设计研究[J].煤炭工程,2023,55 (4):187—192.

[4]刘永奎,张霖,刘迎福,等.云制造环境下工业机器人远程监控系统设计与实现[J].系统仿真学报,2023,35 (2):318—329.

[5]贺耀宜,陈晓晶,郝振宇,等.智能矿山低代码工业物联网平台设计[J].工矿自动化,2023,49(6):141—148.

《机电信息》2025年第16期第13篇