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        紅外智能巡檢機(jī)器人在銅電解過程中的應(yīng)用

        2021-04-23 01:45:06劉金泉羅明輝
        銅業(yè)工程 2021年1期
        關(guān)鍵詞:電解槽極板短路

        劉金泉,羅明輝

        (江西銅業(yè)集團(tuán)有限公司 貴溪冶煉廠,江西 貴溪 335424)

        1 引言

        當(dāng)前,新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革與我國加快轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式形成歷史性交匯, “中國制造2025”指出“依托優(yōu)勢企業(yè),緊扣關(guān)鍵工序智能化、關(guān)鍵崗位機(jī)器人替代、生產(chǎn)過程智能優(yōu)化控制、供應(yīng)鏈優(yōu)化,建設(shè)重點領(lǐng)域智能工廠、數(shù)字化車間。在基礎(chǔ)條件好、需求迫切的重點地區(qū)、行業(yè)和企業(yè)中,分類實施流程制造、離散制造、智能裝備和產(chǎn)品、新業(yè)態(tài)新模式、智能化管理、智能化服務(wù)等試點示范及應(yīng)用推廣?!?/p>

        目前國內(nèi)銅冶煉行業(yè)在電解銅生產(chǎn)時,必須耗費大量人力進(jìn)行電解槽故障極板的人工識別,每天倒班的人員進(jìn)行著枯燥重復(fù)的簡單勞動,檢驗效率低。

        江銅集團(tuán)經(jīng)過國內(nèi)外調(diào)研,率先科研立項,采用智能機(jī)器人+紅外巡檢技術(shù)[1],通過軌道機(jī)器人完成重復(fù)勞動,采用機(jī)器視覺技術(shù)、圖像處理技術(shù)等高科技手段,通過電腦自動識別,實現(xiàn)精準(zhǔn)和高效。

        2 紅外智能巡檢機(jī)器人

        2.1 紅外智能巡檢機(jī)器人的組成

        紅外熱成像儀基本原理:紅外線熱成像儀是利用紅外探測器、光學(xué)成像物鏡及光機(jī)掃描系統(tǒng)(或者焦平面技術(shù))接受被測目標(biāo)的紅外輻射能量分布圖形反應(yīng)到紅外探測器的光敏元件上,在光學(xué)系統(tǒng)和紅外探測器之間,有一個光機(jī)掃描機(jī)構(gòu)被檢測物體的紅外熱成像進(jìn)行掃描,并聚焦在單元或分光探測器上,由探測器將紅外輻射能轉(zhuǎn)換成電信號,經(jīng)放大處理,轉(zhuǎn)換成標(biāo)準(zhǔn)視頻信號通過電視屏或檢測器顯示紅外圖像。

        紅外熱成像智能巡檢機(jī)器人是一套具有集成短路和槽溫在線監(jiān)測兩大功能的高精度智能紅外測控系統(tǒng),該系統(tǒng)由巡檢機(jī)器人[4-5]、無線通訊網(wǎng)絡(luò)、主控后臺、手持終端等共四個部分組成,如圖1 所示。該套系統(tǒng)的核心技術(shù)是通過紅外成像設(shè)備對電解槽工作溫度進(jìn)行在線采集、傳輸和智能算法分析。

        紅外智能巡檢機(jī)器人的運行流程如下:

        主控后臺按照設(shè)定的巡檢周期將巡檢指令通過無線通訊網(wǎng)絡(luò)發(fā)送給巡檢機(jī)器人,巡檢機(jī)器人接到巡檢指令后對槽面區(qū)域進(jìn)行紅外掃描,掃描過程中將掃描的信息通過無線通訊網(wǎng)絡(luò)實時傳送到主控后臺,主控后臺對當(dāng)前的掃描信息進(jìn)行實時在線分析,將分析的結(jié)果通過無線通訊網(wǎng)絡(luò)發(fā)送到手持終端,作業(yè)人員通過查看手持終端上的信息,對問題進(jìn)行逐一處理,并將處理完的信息通過無線通訊網(wǎng)絡(luò)反饋到主控后臺。

        圖1 紅外熱成像巡檢智能機(jī)器人的組成

        2.2 貴冶電解車間紅外智能巡檢機(jī)器人的布局

        在貴冶電解車間三系列西系統(tǒng)南跨區(qū)域,安裝了上述紅外智能巡檢機(jī)器人,如圖2 所示。實現(xiàn)對該區(qū)域長120m,寬30m 內(nèi)的256 個電解槽進(jìn)行實時智能監(jiān)控。

        為了保證該區(qū)域256 個電解槽都能進(jìn)行有效的監(jiān)控到,其該區(qū)域的運行路徑設(shè)為“S”型,紅外智能巡檢小車從起始點運行到終點位置后,再由終點位置返回的起始點位置,完成一次掃描過程。

        圖2 吊架系統(tǒng)總體布局圖

        3 人工高斯計與紅外智能巡檢機(jī)器人槽面檢測的對比

        3.1 人工高斯計槽面檢測

        在銅電解過程中陰極板經(jīng)常會出現(xiàn)短路[7]和涼燒[2]現(xiàn)象,為了減少短路、涼燒現(xiàn)象對電解過程產(chǎn)生影響,每天必須有專人利用高斯計對槽面所有電解槽進(jìn)行拖短路處理。人工高斯計槽面檢測是利用高斯計在每槽電銅的耳部進(jìn)行拖移,當(dāng)某處的磁場發(fā)生較大幅度變化時,通過高斯計的磁場強(qiáng)弱指示燈來識別當(dāng)前位置的極板是否出現(xiàn)短路和涼燒現(xiàn)象。

        由于人工拖短路每天都要進(jìn)行5 次,每次處理都要花費2~3h。在長時間的作業(yè)會出現(xiàn)疲勞,而且作業(yè)環(huán)境溫度高也給現(xiàn)場作業(yè)人員帶來更大的勞動強(qiáng)度。在拖短路個過程中人工拖行的位置不能保證一致,拖行位置的偏差導(dǎo)致檢測的磁感應(yīng)強(qiáng)度出現(xiàn)誤差,最終有可能出現(xiàn)沒有檢測到的短路或涼燒極板的現(xiàn)象。

        人工高斯計檢測缺陷:純?nèi)斯ぷ鳂I(yè),勞動強(qiáng)度大;作業(yè)時間長,作業(yè)效率低;人工拖表測量位置不一致,造成測量結(jié)果誤差大。

        3.2 紅外智能巡檢機(jī)器人槽面檢測

        紅外智能巡檢機(jī)器人沿固定軌道對區(qū)域進(jìn)行紅外圖像連續(xù)掃描[3],通過高速無線通訊傳輸數(shù)據(jù)至后臺,后臺主控計算機(jī)首先建立過溫區(qū)域圖像特征庫,然后實時分析紅外圖像,通過算法校正實時的溫度并尋找紅外圖像中的匹配區(qū)域,發(fā)現(xiàn)有異常極板后啟動圖像分析模塊,識別故障極板及所在電解槽外形,定位故障極板位置。將檢測的結(jié)果自動打印出故障極板報表,引導(dǎo)現(xiàn)場處理人員找到超溫極板。

        表1 檢測對比統(tǒng)計

        利用智能巡檢機(jī)器人對作業(yè)區(qū)域掃描一次只需要20 min,人員只需要對溫度存在問題的極板進(jìn)行確認(rèn)并對其進(jìn)行相應(yīng)的處理。由于智能巡檢機(jī)器人檢測一次的時間較短,我們可以增加每天檢測的次數(shù),可以將多次的檢測結(jié)果形成溫度變化趨勢圖,通過分析該區(qū)域的溫度變化趨勢來更好的對槽面溫度的進(jìn)行管理。同時智能巡檢機(jī)器人每天只需要下達(dá)一次任務(wù),任務(wù)生成后便會按照任務(wù)的要求自動對該區(qū)域進(jìn)行全天候的掃描檢測,不在需要人為干預(yù),大大減低了員工的勞動強(qiáng)度,提高了槽面拖短路的效率。

        智能巡檢優(yōu)點:機(jī)器人智能化程度高,取代人工;可持續(xù)作業(yè),作業(yè)效率高;檢測識別精度高,系統(tǒng)可開展趨勢分析,實現(xiàn)預(yù)防維修。

        3.3 檢測對比

        我們利用高斯計拖表和紅外智能巡檢機(jī)器人對統(tǒng)一區(qū)域電解槽進(jìn)行檢測,再利用手持式紅外成像儀對兩個設(shè)備測量的溫度結(jié)果進(jìn)行確認(rèn)。每組電解槽共有16 槽,每槽共有54 塊陰極板和55 塊陽極板,檢測的對象為陰極板。其檢測結(jié)果如表1 所示。

        由表1 的統(tǒng)計結(jié)果可以看出,通過對第4 組、第8 組和第12 組的測試,人工用高斯計拖表查出15 處短路故障極板,紅外智能巡檢小車也查出了15 處同樣位置的故障極板,且紅外智能巡檢小車檢測出3 處短路初期故障,其極板其溫度約在100℃,對這3 處溫度進(jìn)行持續(xù)跟蹤測量發(fā)現(xiàn),后期會發(fā)展成短路極板。我們通過短路初期的溫度進(jìn)行特征處理,形成短路初期溫度特征庫,對符合短路初期特征庫的進(jìn)行預(yù)判,通過對短路初期的極板進(jìn)行提前處理,減少短路極板生成的末期量,進(jìn)一步有效的提高電解的電流效率[7]。

        4 結(jié)語

        通過紅外智能巡檢小車在銅電解精煉過程中出現(xiàn)的短路極板溫度的探索與研究,該設(shè)備在銅電解精煉過程電解槽面的管理中發(fā)揮出很大的優(yōu)勢,不僅可以提高槽面短路處理作業(yè)的效率還可以減少員工的勞動強(qiáng)度,進(jìn)一步提升了電解槽面智能化管理的程度。該系統(tǒng)平臺的運用可以不斷的優(yōu)化包括紅外原始圖像灰度分析算法、圖像邊緣提取算法、短路極板的溫度特性及形成查找算法、自動積累故障特征庫的算法等。該設(shè)備具有廣闊的運用前景。

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