鄒宜金，林宇華，郭凱旋，岳益鋒，高 偉，程永林，焦 莉，曲金星

（1.福建華電可門發(fā)電有限公司，福建 福州 350000；2.華電電力科學(xué)研究院有限公司，浙江 杭州 310030）

一直以來國內(nèi)煤場的堆取料作業(yè)主要依靠人工操作現(xiàn)場堆取料設(shè)備完成，其主要原因?yàn)槊簣雒娣e大，無法提供作業(yè)煤堆的實(shí)時(shí)輪廓，部分具有煤堆三維數(shù)據(jù)的煤場，堆取料機(jī)無法和煤堆三維圖像進(jìn)行交互，完成自動(dòng)高效的堆取料作業(yè)。

在國外，自動(dòng)堆取料作業(yè)研究較早，技術(shù)先進(jìn)的國家經(jīng)過試驗(yàn)改造已完成了自動(dòng)堆取料功能，在煤場底層設(shè)備安裝傳感設(shè)備并成功上線了自動(dòng)控制系統(tǒng)。在日本，大田七尾發(fā)電成功應(yīng)用半自動(dòng)遠(yuǎn)程控制的堆取料機(jī)。而位于荷蘭的鹿特丹港和德國的漢莎港都成功應(yīng)用了無人值守的全自動(dòng)控制的堆取料機(jī)，但其無人值守堆取料由于僅應(yīng)用的激光掃描的方式對(duì)料堆進(jìn)行識(shí)別，并未采用點(diǎn)云數(shù)據(jù)對(duì)堆取料機(jī)作業(yè)點(diǎn)進(jìn)行精確定位，也沒有實(shí)時(shí)掃描并與堆取料策略交互。

國內(nèi)的堆取料機(jī)自動(dòng)控制研究，雖然近幾年研發(fā)了堆取料作業(yè)自動(dòng)控制裝置，可以通過PLC 控制實(shí)現(xiàn)堆取料自動(dòng)化，并有HMI 操作界面，但檢測料堆與大臂間的距離、精確定位、根據(jù)實(shí)際堆料情況計(jì)算料堆參數(shù)并給出針對(duì)煤種的作業(yè)參數(shù)，這些技術(shù)很難實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化，以上參數(shù)大多依靠堆取料司機(jī)人工調(diào)整。在料堆形狀不規(guī)則時(shí)無法自動(dòng)尋找作業(yè)開層點(diǎn)、作業(yè)過程中無法實(shí)時(shí)判斷作業(yè)模式是否高效合理、作業(yè)時(shí)無法根據(jù)實(shí)際煤種進(jìn)行作業(yè)參數(shù)調(diào)整，這也是造成燃煤電廠的堆取料作業(yè)一直為人工手動(dòng)操作的最大原因。

為了對(duì)自動(dòng)控制系統(tǒng)進(jìn)行性能優(yōu)化，目前傳感設(shè)備對(duì)煤場存煤情況的自動(dòng)實(shí)時(shí)監(jiān)測成為研究熱點(diǎn)，采用自動(dòng)控制系統(tǒng)可以改善就地操作人員的工作環(huán)境。隨著三維重建技術(shù)與自動(dòng)化技術(shù)的不斷發(fā)展，自動(dòng)堆取料無人值守系統(tǒng)逐漸在煤場得到廣泛應(yīng)用。我國的港口曾經(jīng)采用微波雷達(dá)檢測、超聲波檢測、懸掛式傾斜開關(guān)檢測、單點(diǎn)式激光測距開關(guān)檢測、紅外線檢測等技術(shù)。但上述技術(shù)沒有針對(duì)不同煤場進(jìn)行定制化建模，存在很多缺陷，由于三維數(shù)據(jù)無法與堆取料機(jī)自動(dòng)控制系統(tǒng)實(shí)時(shí)交互，缺乏對(duì)堆料空隙、取料修坡以及堆料流量的檢測能力，并且還需要時(shí)常根據(jù)任務(wù)內(nèi)容調(diào)整作業(yè)參數(shù)，故無法與PLC 配合實(shí)現(xiàn)真正意義上的無人化堆取料控制。

1 現(xiàn)有堆取料機(jī)自動(dòng)控制功能與不足

1.1 現(xiàn)有自動(dòng)控制系統(tǒng)功能

目前已經(jīng)應(yīng)用的堆取料機(jī)控制系統(tǒng)軟件界面可呈現(xiàn)激光盤煤儀三維成像的煤場三維模型，通過人工手動(dòng)輸入作業(yè)起始點(diǎn)并下發(fā)給PLC 進(jìn)行自動(dòng)控制。堆取料自動(dòng)控制過程中，激光掃描儀只在作業(yè)開始前后進(jìn)行煤場整體掃描，為控制系統(tǒng)提供料場數(shù)據(jù)，作業(yè)過程中不再動(dòng)作。自動(dòng)堆取料控制采用固定模式作業(yè)，即堆料回轉(zhuǎn)角度、取料下俯角度回轉(zhuǎn)速度等參數(shù)均為固定值。而針對(duì)不同煤種，需在作業(yè)前憑經(jīng)驗(yàn)人工修改控制參數(shù)。作業(yè)過程不包括補(bǔ)堆功能、不包括邊界取料控制、取料恒流量控制等功能?？刂栖浖蓪?shí)現(xiàn)設(shè)備狀態(tài)的展示、三維模型分析、參數(shù)修改等功能，但系統(tǒng)為獨(dú)立系統(tǒng)，并未與輸煤程控管理信息系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)交互，管理數(shù)據(jù)需通過人工手動(dòng)錄入。

1.2 現(xiàn)有控制系統(tǒng)的不足

（1）堆取煤計(jì)劃需人為制定與執(zhí)行：目前堆取煤計(jì)劃制定所依據(jù)的信息為人工繪制的存煤圖和人工摻配經(jīng)驗(yàn)，沒有融合存煤數(shù)量、品質(zhì)、位置、溫度及煤場堆形等數(shù)字化煤場信息系統(tǒng)作為支撐，更沒有摻配評(píng)價(jià)系統(tǒng)為摻配工作提供指導(dǎo)。軟件不能自動(dòng)計(jì)算作業(yè)起始及結(jié)束坐標(biāo)，需人工制定并輸入，無法做到全過程無人化干預(yù)。

（2）控制參數(shù)無法自動(dòng)實(shí)時(shí)調(diào)整：功能比較基礎(chǔ)、簡單，作業(yè)模式固定，僅能實(shí)現(xiàn)智能控制的基礎(chǔ)功能。整個(gè)堆取料自動(dòng)控制過程激光掃描儀無法進(jìn)行實(shí)時(shí)掃描及建模，沒有實(shí)時(shí)與堆取料機(jī)進(jìn)行數(shù)據(jù)交互。由于沒有前端作業(yè)過程中的實(shí)時(shí)掃描的支撐，導(dǎo)致作業(yè)過程中不能根據(jù)堆取料的實(shí)際情況進(jìn)行過程參數(shù)的自動(dòng)調(diào)整，降低了料場的利用率及作業(yè)效率。

（3）無法針對(duì)不同煤種調(diào)整控制方式：沒有針對(duì)不同煤種的自然堆積角計(jì)算的不同限高以及回轉(zhuǎn)角度，或自然堆積角只取決于理論數(shù)值，不會(huì)針對(duì)實(shí)際情況調(diào)整限高、回轉(zhuǎn)角度，導(dǎo)致場地利用率低或燃料溢出到擋墻以外，造成污染。

2 改進(jìn)的堆料自動(dòng)控制方法

改進(jìn)的控制系統(tǒng)結(jié)合煤場動(dòng)態(tài)三維模型和堆取料機(jī)自動(dòng)定位系統(tǒng)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，根據(jù)當(dāng)前具體的堆取料需求，與煤質(zhì)數(shù)據(jù)庫實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)互通，根據(jù)不同煤種煤質(zhì)數(shù)據(jù)給出堆取料機(jī)控制參數(shù)，規(guī)劃出堆取料大臂作業(yè)的回轉(zhuǎn)范圍，并將相關(guān)參數(shù)發(fā)送至堆取料機(jī)PLC 控制堆取料機(jī)進(jìn)行堆料作業(yè)。

堆料過程作業(yè)優(yōu)化方案：

S1：作業(yè)開始前，激光掃描儀對(duì)煤場進(jìn)行整體掃描，得到煤場三維模型圖，通過點(diǎn)云數(shù)據(jù)計(jì)算，自動(dòng)給出堆料起始位置坐標(biāo)。

S2：激光掃描儀將通過智能算法計(jì)算得到的堆料起始坐標(biāo)θ1、結(jié)束坐標(biāo)θ2，并通過以太網(wǎng)通訊下發(fā)給PLC 控制系統(tǒng)，PLC 控制堆取料機(jī)動(dòng)作，使堆取料機(jī)開始對(duì)位。

S3：堆取料機(jī)對(duì)位完成，進(jìn)行定點(diǎn)堆料，啟動(dòng)激光掃描儀并進(jìn)行三維成像，根據(jù)實(shí)時(shí)形成的三維圖像自動(dòng)計(jì)算出當(dāng)前所堆煤種的自然堆積角α，為了使燃料不溢出到擋墻以外，又可最大程度地利用場地，如圖1 所示，限高H 計(jì)算公式為：

其中h1為擋墻高度，r0為堆料臂到擋墻距離，H0為最大限高。

若計(jì)算得到的HH0，則本次堆料限高為H0。根據(jù)堆料臂上安裝的超聲測距儀測得的料堆高度，堆料高度至限高H，定點(diǎn)堆料結(jié)束。

圖1 料堆與擋墻高度示意圖

S4：定點(diǎn)堆料結(jié)束后，堆料臂回轉(zhuǎn)一定角度并繼續(xù)定點(diǎn)堆料，重復(fù)S3 動(dòng)作。回轉(zhuǎn)角度θ0根據(jù)不同料種有不同的計(jì)算公式。設(shè)定v 型空隙高度為1/8H，兩料堆定點(diǎn)距離為d，則

S5：在自動(dòng)堆料過程中應(yīng)將兩煤堆之間的v 型空隙填滿，保證同一區(qū)域的料堆頂面為一個(gè)平面，此時(shí)堆料臂在θ1+nθ0與θ1+（n+1）θ0之間回轉(zhuǎn)堆料，需要三維掃描儀的實(shí)時(shí)建模數(shù)據(jù)判斷補(bǔ)堆是否結(jié)束，并給出指令進(jìn)行后續(xù)堆煤動(dòng)作。

S6：若補(bǔ)堆結(jié)束，判斷堆料是否已到達(dá)結(jié)束地址或激光掃描儀實(shí)時(shí)判斷接近結(jié)束邊界位置或燃料全部卸完。

S7：在自動(dòng)堆料控制中，系統(tǒng)需實(shí)時(shí)獲取堆料臂的位置，并與三維模型實(shí)時(shí)交互，檢測料堆的邊界位置坐標(biāo)與結(jié)束作業(yè)地址間的距離。若料堆已接近作業(yè)結(jié)束地址，中控室控制畫面將提示報(bào)警信息，同時(shí)控制系統(tǒng)自動(dòng)計(jì)算已堆料作業(yè)量及剩余空間內(nèi)可堆積的最大體積。操作人員判斷是否可以繼續(xù)堆料作業(yè)直到結(jié)束，若滿足，則系統(tǒng)自動(dòng)將剩余煤堆積完成；若不滿足，操作人員暫停自動(dòng)堆料操作，重新啟用新地址區(qū)域開始對(duì)料作業(yè)，并下發(fā)給堆取料機(jī)。

其堆料過程作業(yè)參數(shù)優(yōu)化流程如圖2 所示：

圖2 堆料過程作業(yè)參數(shù)優(yōu)化流程

3 改進(jìn)的取料自動(dòng)控制方法

圓形煤場刮板取料過程為：取料臂行走小車圍繞中心立柱左右回轉(zhuǎn)，帶動(dòng)取料刮板運(yùn)作，啟動(dòng)刮板機(jī)構(gòu)并俯仰至一定角度，利用這些做著往復(fù)運(yùn)動(dòng)的刮板將物料逐層刮落至下部中央漏斗處，漏斗將物料轉(zhuǎn)運(yùn)至地面皮帶機(jī)，并啟動(dòng)地面皮帶系統(tǒng)將物料運(yùn)至原煤倉。

取料過程作業(yè)優(yōu)化方案：

S1：通過與摻配煤系統(tǒng)以及燃料管理系統(tǒng)集成，系統(tǒng)能夠通過數(shù)據(jù)接口從信息管理系統(tǒng)接受當(dāng)班作業(yè)計(jì)劃（作業(yè)計(jì)劃包括起止位置、煤種取煤噸位、取煤流量等信息）系統(tǒng)啟動(dòng)自動(dòng)取料作業(yè)模式，堆取料機(jī)進(jìn)入自動(dòng)取料狀態(tài)。

S2：取料作業(yè)任務(wù)下發(fā)后，取料機(jī)滿足自動(dòng)對(duì)位要求，調(diào)用三維成像模型進(jìn)行切入點(diǎn)計(jì)算，三維成像模型調(diào)用無人化系統(tǒng)堆料時(shí)，存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫的料堆三維數(shù)據(jù)，對(duì)目標(biāo)料堆進(jìn)行三維計(jì)算，分析取料切入點(diǎn)位置，并將位置信息反饋給取料模型，開始自動(dòng)對(duì)位。堆取料機(jī)上本地PLC 收到目標(biāo)地址信息后，結(jié)合取料臂初始位，刮板取料臂上仰到最大角度，如果是大范圍回轉(zhuǎn)經(jīng)過無料區(qū)域，回轉(zhuǎn)快速運(yùn)行，當(dāng)取料臂運(yùn)行到進(jìn)入料堆區(qū)域則減速為工作低速，直至實(shí)際位置信號(hào)與給定位置吻合，定位完成。

S3：取料作業(yè)開始之前根據(jù)取料切入點(diǎn)判斷料堆是否開過層，開過層的煤堆需在激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)中有記錄，且進(jìn)入步驟S5；未開層的煤堆進(jìn)入步驟S4 的修坡過程。PLC 根據(jù)激光掃描儀給出的坐標(biāo)H 確定取料臂的俯仰角γ 并進(jìn)行下俯，取料臂長為R0，

S4：未開層的新料堆底層與中心柱有一段距離，需要進(jìn)行修坡作業(yè)。修坡過程中，激光掃描儀提供的料堆數(shù)據(jù)起到關(guān)鍵作用，可以選取讀取煤堆多點(diǎn)的數(shù)據(jù)與取料臂俯仰角度進(jìn)行比較，來判定修坡完成情況。隨著物料被刮向中心料斗，料堆山峰被逐漸削掉，山腳和中心料斗之間空間被逐漸填平。修坡完成的依據(jù)是激光掃描儀實(shí)時(shí)計(jì)算料堆頭部、中部、尾部等所組成的直線角度數(shù)據(jù)，并與堆取料機(jī)PLC 實(shí)時(shí)交互，PLC 判斷物料坡度數(shù)據(jù)與取料臂俯仰角度接近，并且，判斷已有煤落入皮帶（皮帶電流瞬間增大），此時(shí)修坡結(jié)束。進(jìn)入步驟S5。

S5：刮板運(yùn)行與俯仰機(jī)構(gòu)組合，進(jìn)行分層取料，用刮板俯仰控制進(jìn)行分層，利用俯仰傳感器對(duì)取料臂俯仰角度進(jìn)行定位。在開始取料時(shí)，首先進(jìn)行最高層取料，取料臂下俯至三維模型定位的俯仰角度至煤堆表面，啟動(dòng)刮板，行走小車驅(qū)動(dòng)取料臂回轉(zhuǎn)，開始第一層取料作業(yè)；隨即，取料臂按照數(shù)據(jù)庫中取料煤種的特性參數(shù)調(diào)整下俯角度，進(jìn)行下一層取料，以此類推，逐層取料。取料過程中，為了精準(zhǔn)地控制取料臂的運(yùn)動(dòng)軌跡，取料恒流量系統(tǒng)控制的設(shè)計(jì)采用改進(jìn)的PID 神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)解耦取料恒流量控制方案對(duì)目標(biāo)量進(jìn)行跟蹤。

（1）刮板電流與皮帶秤關(guān)系擬合。將測得的實(shí)時(shí)刮板電機(jī)電流獲得實(shí)時(shí)取料量值作為系統(tǒng)的反饋值，并建立兩者之間的數(shù)學(xué)關(guān)系，采用BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性函數(shù)擬合的方法確定關(guān)系曲線y=f（x，α，ρ，ω）。其中，α 為堆積角，ρ 為堆比重，w 為水分，x 為皮帶秤示數(shù)。算法流程如圖3 所示。

BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)確定為4 輸入，1 輸出，隱含層有5個(gè)節(jié)點(diǎn)，因此BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為4-5-1。

（2）PID 神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。本文選取的三個(gè)控制量的PID 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有3 個(gè)并列的子網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)權(quán)值的作用是將子網(wǎng)絡(luò)相互聯(lián)系在一起。各子網(wǎng)絡(luò)的輸入神經(jīng)元分別為接受控制的目標(biāo)值和當(dāng)前值。每個(gè)子網(wǎng)絡(luò)各有比例、積分、微分控制。網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖4 所示：

圖3 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合建模流程圖

圖4 PID 神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)圖

圖中，X11，X21，X31是控制量的目標(biāo)值，即俯仰鋼絲繩拉力、刮板電流和大臂回轉(zhuǎn)電流；X12，X22，X32是控制量的當(dāng)前值；Y1，Y2，Y3是通過PID 神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)計(jì)算得到的控制規(guī)律；ωsij，ωsjk是網(wǎng)絡(luò)權(quán)值。

輸入層的神經(jīng)元，輸出數(shù)據(jù)xsi（k）=Xsi（k）

隱含層包含9 個(gè)神經(jīng)元，計(jì)算公式為

隱層的神經(jīng)元輸出公式如下：

以上公式中，h 為輸出層神經(jīng)元序號(hào)；s 為子網(wǎng)的序號(hào)，s=1，2，3；i 表示輸入層神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)的標(biāo)識(shí)號(hào)，i=1，2；表示所述隱含層神經(jīng)元組中神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)的標(biāo)識(shí)號(hào)，j=1，2，3；usj（k）為隱含層各神經(jīng)元輸出值；xsi（k）為各子網(wǎng)輸入層神經(jīng)元輸出值；ωsij為各子網(wǎng)絡(luò)輸入層至隱含層的連接權(quán)重，ωsjk為隱含層至輸出層的連接權(quán)重值。

取料過程參數(shù)優(yōu)化流程如圖5 所示：

圖5 取料過程參數(shù)優(yōu)化流程圖

4 改進(jìn)控制策略的優(yōu)勢

基于點(diǎn)云數(shù)據(jù)的圓形煤倉建模與作業(yè)控制參數(shù)優(yōu)化，利用馬道上固定的三維掃描儀實(shí)時(shí)對(duì)煤堆形態(tài)進(jìn)行動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)三維建模，實(shí)現(xiàn)刮板堆取料機(jī)依據(jù)三維建模數(shù)據(jù)與不同煤種煤質(zhì)優(yōu)化控制參數(shù)。同時(shí)，將模型測量的煤堆關(guān)鍵信息，如三維模型圖、煤堆體積、質(zhì)量等關(guān)鍵數(shù)據(jù)提供給煤場管理系統(tǒng)。

通過三維模型的實(shí)時(shí)空間數(shù)據(jù)，計(jì)算起始料堆的實(shí)時(shí)自然堆積角；并利用實(shí)時(shí)自然堆積角和煤場的實(shí)時(shí)空間數(shù)據(jù)，計(jì)算煤場能夠堆積此料堆的最高高度，并進(jìn)行控制參數(shù)的調(diào)整，控制預(yù)設(shè)限高、堆料回轉(zhuǎn)角度。精準(zhǔn)控制堆料限高，避免料堆溢出擋墻造成污染，同時(shí)調(diào)整回轉(zhuǎn)角度也可以最大程度利用場地，提高場地利用率。

增加自動(dòng)擋控制的補(bǔ)堆過程，通過實(shí)時(shí)三維模型對(duì)煤堆間空隙進(jìn)行智能判斷，并自動(dòng)精準(zhǔn)定位到煤堆空隙進(jìn)行補(bǔ)堆操作。通過掃描模型實(shí)時(shí)判斷是否完成補(bǔ)堆過程以及是否到達(dá)堆料邊界，并給予報(bào)警。

取料過程中激光掃描儀以模型數(shù)據(jù)呈現(xiàn)的角度實(shí)時(shí)判斷是否完成修坡過程。加入取料臂回轉(zhuǎn)速度、俯仰角度、刮板速度為控制量，采用改進(jìn)的PID 神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)解耦控制算法，根據(jù)不同煤種擬合出刮板電流與皮帶秤顯示數(shù)值的具體關(guān)系式，更精確、快速的控制取料流量，并包含邊界取料策略，使整個(gè)取料過程更高效、安全。

改進(jìn)的PID 神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)解耦取料恒流量控制效果如下圖6 所示?？梢钥闯?，改進(jìn)的PID 神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)控制方案對(duì)取料恒流量控制取得了滿意的效果，控制量可以快速接近控制目標(biāo)，且響應(yīng)時(shí)間較短。

圖6 改進(jìn)的PID 神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)控制結(jié)果

在作業(yè)過程中掃描儀進(jìn)行實(shí)時(shí)建模并與PLC 進(jìn)行數(shù)據(jù)交互，根據(jù)不同煤種與實(shí)際情況調(diào)整作業(yè)參數(shù)，如堆料限高、回轉(zhuǎn)角度，補(bǔ)堆完成判斷、修坡完成判斷、邊界判斷，以提高作業(yè)效率，提高場地利用率，提高作業(yè)穩(wěn)定性，增加安全性。

5 結(jié)論

改進(jìn)控制方案采用固定式激光盤煤儀進(jìn)行實(shí)時(shí)掃描，在作業(yè)過程中實(shí)時(shí)建模并與PLC 進(jìn)行數(shù)據(jù)交互。在堆料過程中，定點(diǎn)堆料初期利用激光掃描儀計(jì)算實(shí)際自然堆積角，并利用此參數(shù)計(jì)算相應(yīng)堆料限高、堆料回轉(zhuǎn)角度。掃描儀實(shí)時(shí)判斷是否完成補(bǔ)堆過程以及是否到達(dá)堆料邊界，并給予報(bào)警。取料過程中，激光掃描儀以模型數(shù)據(jù)呈現(xiàn)的角度實(shí)時(shí)判斷是否完成修坡過程。

優(yōu)化的控制方案可根據(jù)不同煤種與實(shí)際情況調(diào)整作業(yè)參數(shù)，如堆料限高、回轉(zhuǎn)角度，補(bǔ)堆完成判斷、修坡完成判斷，邊界判斷，以提高作業(yè)效率，提高場地利用率，提高作業(yè)穩(wěn)定性，增加安全性。