研發(fā)起止時(shí)間：2017年1月～2019年12月

完成單位：大同煤礦集團(tuán)有限責(zé)任公司

獲獎(jiǎng)及評(píng)價(jià)：國(guó)際先進(jìn)

1 立項(xiàng)背景

目前，國(guó)內(nèi)煤礦大多數(shù)帶式輸送機(jī)的運(yùn)行方式還是恒速運(yùn)行，但是由于不同煤層的開采條件不同，煤礦的開采量是會(huì)發(fā)生變化的，也會(huì)使輸送機(jī)的運(yùn)料量隨之變化。如果帶式輸送機(jī)調(diào)速系統(tǒng)變化不及時(shí)會(huì)導(dǎo)致輸送機(jī)出現(xiàn)過載、輕載有時(shí)還會(huì)出現(xiàn)空載情況，導(dǎo)致電機(jī)損耗加重，能源浪費(fèi)嚴(yán)重。如何準(zhǔn)確的測(cè)量出皮帶輸送機(jī)物料的重量，對(duì)帶式輸送機(jī)的智能調(diào)速具有重要的指導(dǎo)意義。另外現(xiàn)在使用的普通礦用皮帶負(fù)荷大，環(huán)境惡劣，傳感器受到的震動(dòng)劇烈，不適用高精密傳感器；其次礦用皮帶現(xiàn)場(chǎng)粉塵大，機(jī)械傳動(dòng)容易對(duì)傳感器造成磁化，傳感器在使用過程中容易出現(xiàn)磁性漂移，使得校準(zhǔn)困難。礦用皮帶測(cè)量時(shí)，帶速與帶強(qiáng)均遠(yuǎn)大于其他應(yīng)用場(chǎng)合，測(cè)量誤差普遍在10%以上。皮帶校準(zhǔn)工作量大，通常每年校準(zhǔn)次數(shù)均在20次以上。

本項(xiàng)目將固態(tài)激光雷達(dá)、電子秤、電量表等多種傳感器進(jìn)行深度融合，利用人工智能算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行修正，開發(fā)了一套多傳感器融合的煤流智能測(cè)量系統(tǒng)，可精準(zhǔn)實(shí)現(xiàn)物料的瞬時(shí)體積，重量，密度，含矸率的計(jì)算，為煤礦帶式輸送機(jī)和刮板輸送機(jī)的智能調(diào)速提供數(shù)據(jù)支撐。

2 研究?jī)?nèi)容

（1）固態(tài)激光雷達(dá)的瞬時(shí)煤流體積測(cè)量方法研究與開發(fā)

本項(xiàng)目基于激光雷達(dá)的掃描原理（圖1），采用非接觸式固態(tài)二維激光雷達(dá)，對(duì)皮帶上的煤流進(jìn)行不間斷掃描，利用空載截面積減去有料截面積，得到物料面積，再與時(shí)間積分得到物料的體積，由此可以計(jì)算出煤流量，再用所計(jì)算的體積乘以煤流的密度可以得到煤流的重量。該測(cè)量方法具有非接觸式測(cè)量，故障率低，測(cè)量準(zhǔn)確穩(wěn)定等優(yōu)點(diǎn)。

圖1激光掃描儀的掃描系統(tǒng)原理

（2）多傳感器融合融合技術(shù)的研究

基于多傳感器融合算法基本思路，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)LSTM 算法將固態(tài)激光雷達(dá)、電子秤、電量表等多路數(shù)據(jù)進(jìn)行深度融合。

（3）基于多傳感器融合的煤巖識(shí)別技術(shù)的研究

首先通過使用激光雷達(dá)利用機(jī)器學(xué)習(xí)中的邏輯回歸算法進(jìn)行對(duì)皮帶空載的判別。通過使用邏輯回歸算法，得到的空載識(shí)別模型，其訓(xùn)練精度可達(dá)99.96%，預(yù)測(cè)精度在99.50%以上。通過剔除每秒中激光雷達(dá)空載幀數(shù)，計(jì)算出有物料幀數(shù)的體積，利用對(duì)應(yīng)時(shí)刻的重量，除以相應(yīng)的體積，可得此時(shí)刻所經(jīng)過皮帶秤的原煤瞬時(shí)密度，從而計(jì)算出此時(shí)刻的原煤瞬時(shí)含矸率,通過工業(yè)性試驗(yàn)測(cè)試含矸率精度可達(dá)90%以上（圖2）。

圖2 激光雷達(dá)電子皮帶秤實(shí)施現(xiàn)場(chǎng)

（4）基于多傳感器融合的精確過煤量研究與開發(fā)

項(xiàng)目通過在皮帶秤上加裝電子秤、固態(tài)激光雷達(dá)、電量表，對(duì)多個(gè)傳感器進(jìn)行系統(tǒng)融合，將傳感器輸出與實(shí)際值建立數(shù)據(jù)標(biāo)定，然后對(duì)多傳感器數(shù)據(jù)值進(jìn)行標(biāo)定，并訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)LSTM 模型，根據(jù)訓(xùn)練好的模型，對(duì)外輸出整機(jī)過煤量及瞬時(shí)過煤量（圖3）。

圖3 洗煤廠工業(yè)性試驗(yàn)

（5）基于多傳感器融合的煤流智能測(cè)量系統(tǒng)的研發(fā)

本項(xiàng)目為了實(shí)現(xiàn)多種傳感器融合，開發(fā)了一套多傳感器融合的煤流智能測(cè)量軟件，可以實(shí)時(shí)準(zhǔn)確的輸出瞬時(shí)煤量體積、累計(jì)煤量體積、瞬時(shí)重量、累計(jì)重量、速度、瞬時(shí)含矸率等的數(shù)據(jù)顯示，使用戶更加直觀的監(jiān)測(cè)煤量。開發(fā)的FPGA+DSP 的硬件架構(gòu)，支持了電子秤、激光雷達(dá)、電量表等各傳感器數(shù)據(jù)采集，實(shí)現(xiàn)了并行處理，無線通信等功能。

3 創(chuàng)新點(diǎn)

（1）開發(fā)了以激光雷達(dá)為核心的多傳感器信息融合帶式輸送機(jī)稱重系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了煤流測(cè)量的自動(dòng)化、準(zhǔn)確性。

（2）提出了基于LSTM的單傳感器、多傳感器融合的傳感器精度提升算法，有效提升了傳感器的測(cè)量精度。

（3）研發(fā)了基于帶式輸送機(jī)整機(jī)載重量、流入、流出重量的測(cè)量方法，提高了測(cè)量精度，可實(shí)現(xiàn)帶式輸送機(jī)系統(tǒng)的精準(zhǔn)調(diào)速。

4 技術(shù)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)：

周累計(jì)精度98.99%，月累計(jì)精度97.90%，體積輸出精度96.30%，含矸率精度93.5%。

5 研究成果及應(yīng)用效果

本項(xiàng)目獲授權(quán)計(jì)算機(jī)軟件著作權(quán)6 項(xiàng)，實(shí)用新型專利權(quán)1項(xiàng)。經(jīng)中國(guó)煤炭工業(yè)協(xié)會(huì)組織專家對(duì)本項(xiàng)目進(jìn)行科技成果鑒定，成果達(dá)到了國(guó)際先進(jìn)水平。

本項(xiàng)目開發(fā)的多傳感器融合的煤流智能測(cè)量系統(tǒng)已在塔山礦、同忻礦等十多個(gè)煤礦得到應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)了煤流系統(tǒng)精準(zhǔn)調(diào)速，有效降低了由于壓煤而產(chǎn)生的非計(jì)劃停產(chǎn)事故，達(dá)到生產(chǎn)效率最大化和節(jié)能降耗的目的。同時(shí)，含矸率的精準(zhǔn)測(cè)定，為智能綜放開采智能化放煤提供了技術(shù)支撐。