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        基于深度學(xué)習(xí)的浮選加藥控制系統(tǒng)

        2020-06-10 09:07:18李紅強
        山東煤炭科技 2020年5期
        關(guān)鍵詞:計量泵煤泥藥量

        吳 剛 李紅強 鄭 杰

        (兗煤菏澤能化有限公司,山東 菏澤 274705 )

        1 引言

        國內(nèi)浮選工藝加藥普遍使用藥劑自流方式,人工調(diào)整閥門控制加藥量,主要存在以下問題:

        (1)專業(yè)性要求高,主觀性強,無法對泡沫狀態(tài)進行客觀評價。

        (2)勞動強度大,無法進行無間斷地、長時間觀察。

        (3)人工觀測精度低,無法對泡沫視覺特征進行量化表示。

        (4)不利于浮選生產(chǎn)知識的積累。

        靠人工測量,誤差波動大,成為制約浮選發(fā)展的一個瓶頸。采用圖像處理技術(shù),通過客觀的計算調(diào)整加藥量,在目前是一個可行路線。趙樓煤礦浮選主要技術(shù)指標(biāo)之一是精煤灰分,但精煤灰分測量困難,目前主要使用燃燒法與伽馬射線測量。燃燒法耗時長,一個批次檢測需要耗時約 45min,不能實時檢測。伽馬射線測量受精煤厚度、精煤含水量和含磁鐵礦粉量等影響波動較大,不易采用。因此,直接使用灰分作為反饋控制浮選加藥量不可行。而采用圖像分析方式,通過將浮選氣泡劃分成幾個波動范圍,間接反應(yīng)灰分波動區(qū)間的軟測量,成為最佳方案。

        2 總體設(shè)計

        針對趙樓煤礦選煤中心浮選人工加藥自動化程度低、勞動強度大的情況,統(tǒng)計工人操作經(jīng)驗與浮選氣泡對應(yīng)關(guān)系,深入研究分析加藥量與氣泡狀態(tài)內(nèi)在聯(lián)系。通過采集浮選槽內(nèi)浮選泡沫工況圖像,運用圖像處理技術(shù)評估浮選效果作為反饋,對浮選預(yù)處理器中加藥量實時調(diào)整,加藥量即為控制量,最終調(diào)整精煤灰分,達到控制被控量目的。浮選加藥控制系統(tǒng)主要結(jié)合了圖像處理技術(shù)與過程控制技術(shù)。其總體框圖如圖 1 所示[1]。

        3 基于深度學(xué)習(xí)煤泥浮選泡沫圖像分類研究

        目前,廣泛使用的浮選泡沫分類方法較多,但無一例外是通過人工提取圖像信息實現(xiàn)分類,需要復(fù)雜的圖像預(yù)處理與提取算法,且容易受到環(huán)境干擾影響準(zhǔn)確率。深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為深度學(xué)習(xí)的一種高效手段,避免了對圖像的預(yù)處理,直接輸入原始圖像,獲取分類結(jié)果[2]。

        針對煤泥浮選泡沫圖像,目前并沒有公開數(shù)據(jù)集可用,故采集了趙樓選煤廠現(xiàn)場圖像用于訓(xùn)練。通過對煤泥浮選泡沫圖像進行大量分析研究,在煤質(zhì)、給水量等因素不變的情況下,調(diào)整加藥量,發(fā)現(xiàn)其主要分為如圖2 所示4 類典型圖像:

        A 類氣泡:狀態(tài)最優(yōu),表面存在大量密集細小氣泡。

        B 類氣泡:狀態(tài)良好,氣泡密集,大小相對A類稍大。

        C 類氣泡:狀態(tài)一般,存在大量小氣泡,同時混存一些大氣泡。

        D 類氣泡:狀態(tài)不合格,無細小氣泡,存在大量大氣泡,氣泡虛且粘連嚴(yán)重。

        通過輸入大量多種狀態(tài)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,有助于網(wǎng)絡(luò)獲得較好的泛化能力。數(shù)據(jù)集中共分為如圖2所示A、B、C、D 類氣泡,每類下均有訓(xùn)練集、交叉驗證集、測試集,圖像像素均為1080*960。所采圖像包含車間全天不同時段、不同天氣、浮選槽霧氣較大等多種影響圖像效果的狀況,各類數(shù)量如表1 所示。

        圖1 基于深度學(xué)習(xí)的浮選加藥控制系統(tǒng)框圖

        表1 煤泥浮選泡沫數(shù)據(jù)集數(shù)目

        為解決在夜晚車間光線不足情況下傳統(tǒng)方法煤泥浮選泡沫圖像分類效果不理想的問題,建立了一個含有8 層的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),如圖3 所示。通過大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練,抽取圖像本質(zhì)信息,逐層過濾以減小光線影響,提高識別準(zhǔn)確率[3]。

        圖 2 4 類典型煤泥浮選氣泡

        圖3 浮選泡沫分類深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖

        4 系統(tǒng)硬件設(shè)計

        基于深度學(xué)習(xí)的煤泥浮選加藥控制系統(tǒng)硬件構(gòu)成如圖 4 所示,主要包括以下部分:加藥控制系統(tǒng)、檢測系統(tǒng)、人際交互系統(tǒng)等。其中,加藥控制系統(tǒng)包括下位機 PLC、變頻器、隔膜計量泵和上位機工作站。上位機工作站用于運算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類以及氣泡數(shù)量測定,PLC 依據(jù)圖像反饋發(fā)送速度值到變頻器,進而驅(qū)動隔膜計量泵。檢測系統(tǒng)包括測量藥劑桶內(nèi)液位高度的傳感器、浮選池圖像采集系統(tǒng)。人際交互系統(tǒng)為 WinCC 界面,顯示當(dāng)前運行狀況,可操作系統(tǒng)運行。

        圖4 浮選加藥智能控制系統(tǒng)硬件構(gòu)成

        5 系統(tǒng)軟件設(shè)計

        系統(tǒng)的軟件架構(gòu)總體設(shè)計如圖5 所示,包括三個部分。第一部分,即檢測和執(zhí)行環(huán)節(jié),PLC 將采集到的藥罐內(nèi)液位實時高度數(shù)據(jù),經(jīng)過網(wǎng)絡(luò)傳遞給 PC 機,并接收 PC 機發(fā)出的加藥量指令,控制變頻器相應(yīng)運轉(zhuǎn)。第二部分,圖像采集子系統(tǒng),通過高清球機將礦化氣泡圖像傳遞到 PC 機上,由搭建好的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理泡沫種類,并計算泡沫數(shù)量。第三部分是以 WinCC 為核心的人機交互界面,有權(quán)限的操作員可以通過界面切換系統(tǒng)運行模式,觀察系統(tǒng)運行參數(shù)與浮選氣泡狀態(tài),手動模式下可手動調(diào)整加藥量。

        圖5 系統(tǒng)軟件構(gòu)成框圖

        WinCC 操作界面如圖6 所示,兩套加藥系統(tǒng)位于界面左右兩側(cè),配有手動/自動切換按鈕。自動狀態(tài)下,系統(tǒng)將采集泡沫圖像進行運算,依據(jù)運算結(jié)果自動調(diào)整加藥量;手動狀態(tài)下,通過手動拉動滾動條,向 PLC 發(fā)送固定的加藥量值,可手動拉動調(diào)整。藥桶上配有液位顯示圖案,同時數(shù)字顯示液位高度。每臺計量泵旁有實時流量顯示文本,因計量泵一次沖程加藥量固定,可根據(jù)計量泵運行速度計算獲得實時流量,經(jīng)實際測量,該值穩(wěn)定可靠。

        圖6 Wincc 操作界面

        6 結(jié)語

        通過研究趙樓煤礦選煤中心浮選加藥工藝,利用圖像處理技術(shù)與人工智能技術(shù),設(shè)計出功能完善、自動調(diào)整、運行穩(wěn)定、維護簡單的自動加藥控制系統(tǒng)。該加藥系統(tǒng)可指定灰分值要求,檢測浮選泡沫工況,相應(yīng)調(diào)整加藥量以改變灰分值,提高綜合效益。該加藥系統(tǒng)克服了傳統(tǒng)需要依靠工人經(jīng)驗、不斷觀察浮選槽、手動調(diào)整加藥量的弊端,避免了浮選司機和藥劑的直接接觸,保障了員工身體健康,降低了勞動強度[4]。

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