(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211187479.5 (22)申请日 2022.09.28 (71)申请人 常州海图信息科技股份有限公司 地址 213000 江苏省常州市天宁区北塘河 东路17号 (72)发明人 徐卫星　肖涛　戚原野　 (74)专利代理 机构 常州市天龙专利事务所有限 公司 3210 5 专利代理师 张万兵 (51)Int.Cl. B65G 43/02(2006.01) G06V 20/52(2022.01) G06V 20/40(2022.01) G10L 25/51(2013.01) H04N 5/247(2006.01)H04N 5/33(2006.01) (54)发明名称 基于人工智能的皮带托辊故障监测系统 (57)摘要 本发明涉及故障监测技术领域， 具体公开了 基于人工智能的皮带托辊故障监测系统。 本发明 实施例公开的基于人工智能的皮带托辊故障监 测系统， 其中： 音频监测子系统， 用于对皮带运输 机进行噪音采集， 得到噪音信号数据， 并对所述 噪音信号数据进行处理分析， 判断是否存在运行 异常； 视频监测子系统， 用于在存在运行异常时， 对皮带运输机的皮带托辊进行视频拍摄和红外 监测， 生成拍摄监测数据， 并对所述拍摄监测数 据进行故障定位分析， 定位具体的故障托辊。 通 过音频监测来判断皮带托辊有无异常， 通过视频 监测定位具体的故障托辊， 能够通过视频与音 频 结合的方式， 对皮带托辊进行故障监测， 有效提 高检测准确率， 减少了人力成本， 提高了安全性。 权利要求书2页 说明书8页 附图2页 CN 115285621 A 2022.11.04 CN 115285621 A 1.基于人工智能的皮带托辊故障监测系统， 其特征在于， 所述系统包括音频监测子系 统和视频监测子系统， 其中： 音频监测子系统， 用于对皮带运输机进行 噪音采集， 得到噪音信号数据， 并对所述噪音 信号数据进行处 理分析， 判断是否存在运行异常； 视频监测子系统， 用于在存在运行异常时， 对皮带运输机的皮带托辊进行视频拍摄和 红外监测， 生成拍摄监测数据， 并对所述拍摄监测数据进行故障定位分析， 定位具体的故障 托辊； 具体的， 皮带托辊的侧面均设置有一个偏心圆， 视频监测子系统设置在皮带托辊的一 侧， 在皮带托辊运行时， 对皮带托辊的圆形截面和偏心圆进行视频拍摄， 生成托辊拍摄视 频， 根据托辊拍摄视频， 对皮带托辊的截面圆度进行分析， 判断是否发生形变， 生成形变判 断结果， 进而将托辊拍摄视频进 行逐帧化处理， 得到多个逐帧拍摄图片， 将 每两个逐帧拍摄 图片进行对比分析， 计算每两帧之 间的偏心圆的相对距离， 判断是否发生卡死， 生成卡死判 断结果， 综合形变判断结果和卡死判断结果， 定位发生形变和/或卡死的故障托辊。 2.根据权利要求1所述的基于人工智能的皮带托辊故障监测系统， 其特征在于， 所述音 频监测子系统具体包括： 音频传感器， 用于对皮带运输 机进行噪音采集， 得到噪音信号数据； 音频处理分析单元， 用于接收音频传感器传输的噪音信号数据， 对所述噪音信号数据 进行处理分析， 判断是否存在运行异常。 3.根据权利要求2所述的基于人工智能的皮带托辊故障监测系统， 其特征在于， 所述音 频处理分析单元具体包括： 音频接收模块， 用于 接收音频传感器传输的噪音信号数据； 音频处理模块， 用于对所述噪音信号数据进行处 理， 生成音频处 理数据； 音频分析模块， 用于对所述音频处 理数据进行异常 分析， 判断是否存在运行异常。 4.根据权利要求3所述的基于人工智能的皮带托辊故障监测系统， 其特征在于， 所述音 频分析模块具体包括： 音频分析子模块， 用于对所述音频处 理数据进行异常 分析， 生成异常 分析结果； 异常判断子模块， 用于根据所述异常 分析结果， 判断是否存在运行异常； 异常信号子模块， 用于在存在运行异常时， 生成异常信号。 5.根据权利要求4所述的基于人工智能的皮带托辊故障监测系统， 其特征在于， 所述视 频监测子系统具体包括： 视频监测单元， 用于接收所述异常信号， 对皮带运输机的皮带托辊进行视频拍摄和 红 外监测， 生成拍摄监测数据； 故障定位单 元， 用于对所述拍摄监测数据进行故障定位分析， 定位具体的故障托辊。 6.根据权利要求5所述的基于人工智能的皮带托辊故障监测系统， 其特征在于， 所述视 频监测单 元具体包括： 信号接收子单 元， 用于接收所述异常信号； 智能相机， 用于根据 所述异常信号， 对皮带托辊的圆形截面和 偏心圆进行拍摄， 生成托 辊拍摄视频； 红外温度相机， 用于根据 所述异常信号， 对皮带托辊的表面温度进行监测， 生成温度监权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115285621 A 2测数据。 7.根据权利要求6所述的基于人工智能的皮带托辊故障监测系统， 其特征在于， 所述故 障定位单 元具体包括： 视频分析模块， 用于对所述托辊拍摄视频进行处理分析， 定位形变和/或卡死的故障托 辊； 温度分析模块， 用于将所述温度监测数据与预设的温度阈值进行比较， 定位发生干摩 擦的故障托辊。 8.根据权利要求7所述的基于人工智能的皮带托辊故障监测系统， 其特征在于， 所述视 频分析模块具体包括： 形变判断子模块， 用于根据 所述托辊拍摄视频， 对皮带托辊的截面圆度进行分析， 判断 是否发生形变， 生成形变判断结果； 逐帧化处理子模块， 用于将所述托辊拍摄视频进行逐帧化处理， 得到多个逐帧拍摄图 片； 卡死判断子模块， 用于根据多个所述逐帧拍摄图片， 计算每两帧之间的偏心圆的相对 距离， 判断是否发生 卡死， 生成卡死判断结果； 第一故障定位子模块， 用于根据所述形变判断结果和所述卡死判断结果， 定位形变和/ 或卡死的故障托辊。 9.根据权利要求7所述的基于人工智能的皮带托辊故障监测系统， 其特征在于， 所述温 度分析模块具体包括： 阈值获取子模块， 用于获取 预设的温度阈值； 温度比较子模块， 用于将所述温度监测数据与预设的温度阈值进行比较， 生成温度比 较结果； 干摩擦判断子模块， 用于根据 所述温度比较结果， 判断是否存在干摩擦， 生成干摩擦判 断结果； 第二故障定位子模块， 用于根据所述干摩擦判断结果， 定位干摩擦的故障托辊。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115285621 A 3