張 濤

（國家能源集團(tuán)寧夏煤業(yè)有限責(zé)任公司棗泉煤礦,寧夏靈武 750408）

引言

膠帶輸送機又稱帶式輸送機，是一種煤礦工作時常用的傳送機械設(shè)備，主要由傳送帶、傳送裝置、驅(qū)動裝置、拉緊裝置、滾筒等部件組成，廣泛應(yīng)用于家電、電子、電器、機械、印刷等各行各業(yè)。由于在礦產(chǎn)工作時，膠帶輸送機在井下作業(yè)，由于井下空間比較狹小，杰塵和礦渣比較多，導(dǎo)致杰塵和礦渣容易進(jìn)入膠帶輸送機滾筒軸承內(nèi)，增加軸承摩擦，對軸承造成不同程度的損壞。此外，輸送帶上的煤炭在輸送過程中與輸送帶不斷摩擦，長時間的摩擦?xí)斐奢斔蛶嗔?。正因為井下作業(yè)環(huán)境惡劣以及膠帶輸送機長時間不停產(chǎn)，導(dǎo)致膠帶輸送機故障率較高。膠帶輸送機運行狀態(tài)是否正常，直接關(guān)系到煤礦生產(chǎn)質(zhì)量和井下作業(yè)安全。為了保證煤礦井下作業(yè)安全與生產(chǎn)效率，需要采取有效的手段和技術(shù)對膠帶輸送機運行狀態(tài)進(jìn)行實時監(jiān)測。隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，膠帶輸送機運行狀態(tài)監(jiān)測逐漸開始進(jìn)入智能化階段，但國內(nèi)關(guān)于膠帶輸送機運行狀態(tài)智能監(jiān)測研究起步比較晚，現(xiàn)有的理論和技術(shù)還不夠成熟，傳統(tǒng)方法在實際應(yīng)用中經(jīng)常出現(xiàn)誤判、錯判現(xiàn)象，監(jiān)測結(jié)果與實際情況一致性系數(shù)較低，為此本文設(shè)計一種煤礦膠帶輸送機運行狀態(tài)智能監(jiān)測方法。

1 膠帶輸送機運行狀態(tài)智能監(jiān)測方法

膠帶輸送機故障種類比較多，比如輸送帶斷裂、滾動軸破損、輸送帶跑偏、輸送帶打滑、主滾筒不轉(zhuǎn)、輸送機悶車等，每個故障特征都有所不同，如果要對所有故障特征進(jìn)行識別和判斷，需要進(jìn)行大量的計算和數(shù)據(jù)采集，膠帶輸送機運行狀態(tài)具有時效性特性，復(fù)雜的監(jiān)測程序會增加監(jiān)測結(jié)果的延時率，從而無法保證監(jiān)測精度[1]。

綜合以上考慮，本文提出一種視頻智能監(jiān)測思路，無論膠帶輸送機出現(xiàn)何種故障，其最直接的表現(xiàn)方式是膠帶輸送機運行速度下降或者提升，因此利用視頻中角點位置坐標(biāo)，確定膠帶輸送機運行速度，以此判斷其運行狀態(tài)是否正常，其具體監(jiān)測流程見圖1。

圖1 膠帶輸送機運行狀態(tài)智能監(jiān)測流程圖

如圖1 所示，此次提出的監(jiān)測方法主要包括運行視頻圖像獲取、視頻圖像坐標(biāo)系轉(zhuǎn)化及濾波、視頻圖像增強及對比度調(diào)整以及運行狀態(tài)評估監(jiān)測四部分，以下將從該四部分出發(fā)，對本文提出監(jiān)測方法進(jìn)行詳細(xì)說明。

1.1 膠帶輸送機運行視頻圖像獲取

此次以膠帶輸送機運行速度為監(jiān)測量，在對膠帶輸送機運行狀態(tài)評估前，首先需要獲取到膠帶輸送機運行數(shù)據(jù)，根據(jù)實際需求此次選擇監(jiān)控器作為膠帶輸送機運行數(shù)據(jù)采集裝置，獲取到膠帶輸送機運行視頻圖像數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)采集裝置主要由線形光源、工業(yè)線陣CCD 相機、計算機三部分組成，根據(jù)煤礦井下作業(yè)環(huán)境以及運行數(shù)據(jù)質(zhì)量要求，選擇型號為KFHA-45647工業(yè)線陣CCD 相機，將其安裝在膠帶輸送機輸送帶一端上部，相機鏡頭采用ADGF-4A5F4 高清鏡頭，考慮到井下比較黑暗，空間比較狹小，為工業(yè)線陣CCD相機配備一個型號為IHFA-1454 線行光源，將其安裝在工業(yè)線陣CCD 相機正上方，間距控制在35 cm～45 cm 之間，該光源呈散射狀，將其作為工業(yè)線陣CCD 相機補充光源[2]。將工業(yè)線陣CCD 相機與線行光源電源線路采用串聯(lián)的方式接入膠帶輸送機伺服電機上，采用同一個開關(guān)，只要膠帶輸送機開啟電源處于運行狀態(tài)，工業(yè)線陣CCD 相機與線行光源也會同時開啟[3]。根據(jù)實際情況，對工業(yè)線陣CCD 相機分辨率、拍攝范圍、焦距等參數(shù)進(jìn)行設(shè)定，利用打卡器將工業(yè)線陣CCD 相機拍攝到的視頻圖像自動讀取，并通過無線網(wǎng)絡(luò)將數(shù)據(jù)發(fā)送到計算機上，用于后續(xù)監(jiān)測分析。

1.2 視頻圖像坐標(biāo)系轉(zhuǎn)化及濾波

在膠帶輸送機運行視頻圖像數(shù)據(jù)采集過程中，工業(yè)線陣CCD 相機成像過程是將運行過程中的膠帶輸送機投影變換到計算機圖像中，工業(yè)線陣CCD 相機采集到的視頻圖像數(shù)據(jù)上傳到計算機上，涉及到視頻圖像坐標(biāo)系轉(zhuǎn)化，其轉(zhuǎn)化過程首先需要將世界坐標(biāo)系轉(zhuǎn)化為相機坐標(biāo)系，這一過程為剛體變換過程，不存在變形問題，只需要將世界坐標(biāo)系平移、旋轉(zhuǎn)到相機坐標(biāo)系即可，其轉(zhuǎn)化公式為：

式中，x、y、z 分別表示轉(zhuǎn)化得到的相機坐標(biāo)系橫軸、縱軸和斜軸；α 表示大地坐標(biāo)系旋轉(zhuǎn)角度；h 表示大地坐標(biāo)系平移距離；r 表示旋轉(zhuǎn)變換矩陣[4]。完成上述轉(zhuǎn)化后，再將相機坐標(biāo)系轉(zhuǎn)化為圖像坐標(biāo)系，這一過程屬于透視投影變換過程，將相機坐標(biāo)系中三維空間轉(zhuǎn)換為二維平面，因此該轉(zhuǎn)化過程中會發(fā)生變形，利用變形矩陣對其進(jìn)行轉(zhuǎn)化，其用公式表示為：

式中，X、Y 分別表示圖像二維坐標(biāo)系橫軸與縱軸；Y表示變形矩陣；Z 表示相機坐標(biāo)系光軸所在直線。由于井下機械設(shè)備比較多，工業(yè)線陣CCD 相機采集數(shù)據(jù)過程中會受到不同程度干擾，導(dǎo)致采集的視頻圖像會存在噪聲，為了改善視頻圖像數(shù)據(jù)質(zhì)量，采用均值濾波算法對視頻圖像數(shù)據(jù)除噪處理，即針對帶標(biāo)記膠帶輸送機視頻圖像中的像素進(jìn)行處理，假設(shè)視頻圖像中任意一點像素為（n，m），以該像素點為中心，將其放到濾波模板內(nèi)，將該點像素調(diào)整為均值，以此去除視頻圖像噪聲，其除噪操作用公式表示為：

1.3 視頻圖像增強及對比度調(diào)整

考慮到井下拍攝環(huán)境光線不足，采集到的視頻圖像存在不同程度模糊，為了后續(xù)可以精準(zhǔn)跟蹤到圖像角點，以Iand 理論為理論依據(jù)，對視頻圖像增強，隨機選取一個視頻圖像，假設(shè)視頻圖像為I，其用公式可以表示為：

式中，R 表示環(huán)境亮度函數(shù)；K 表示景物反射函數(shù)[6]。通過對視頻圖像I 卷積操作，實現(xiàn)對其增強，提升圖像清晰度[8]。為了突出視頻圖像中的膠帶輸送機目標(biāo)，更好地區(qū)分圖像背景與目標(biāo)，采用LUT 算法對視頻圖像對比度調(diào)整，將原始視頻圖像中初始杰度值調(diào)整為另一個杰度級值，其用公式表示為：

式中，S（μ）表示對比度調(diào)整后的視頻圖像；φ 表示杰度值轉(zhuǎn)換函數(shù)；ρmax表示動態(tài)最大值；ρmin表示動態(tài)最小值；Vmin、Vmax分別表示視頻圖像杰度級人為設(shè)定范圍的最小值和最大值。利用以上公式對視頻圖像對比度調(diào)整，將圖像杰度值調(diào)整到范圍內(nèi)，為后續(xù)角點檢測及運行狀態(tài)評估奠定基礎(chǔ)。

1.4 運行狀態(tài)評估監(jiān)測

在上述基礎(chǔ)上，利用幀間差分法計算出膠帶輸送機運行速度，其主要是在視頻圖像上隨機選取一個點，將其定義為角點，已知角點位置坐標(biāo)，根據(jù)該角點在相鄰兩幀或者三幀之間的時差，確定膠帶輸送機運行速度，假設(shè)τ 為膠帶輸送機視頻圖像序列，τt與τt-1為視頻中連續(xù)兩幀，根據(jù)連續(xù)兩幀圖像中像素點杰度值差值計算，對視頻圖像差分處理，其用公式表示為：

式中，κ 表示差分后的視頻圖像；τt（x，y）、τt-1（x，y）分別為連續(xù)兩幀圖像中像素點杰度值。對差分處理后的視頻圖像閾值化處理。如果差分后的視頻圖像杰度值小于設(shè)定閾值，則認(rèn)為該視頻像素為前景像素，如果差分后的視頻圖像杰度值大于設(shè)定閾值，則認(rèn)為該視頻像素為背景像素。在前景像素中隨機選取一點，設(shè)定為角點J，該角點在連續(xù)兩幀中的表示為J1與J2，根據(jù)該兩個角點在圖像坐標(biāo)系中的位置坐標(biāo)，計算出角點運動速度，即輸送機運行速度，其計算公式為：

式中，d1表示角點J1到圖像坐標(biāo)系原點距離；J2表示角點J1到圖像坐標(biāo)系原點距離；t1-t2表示視頻中帶有角點J 的連續(xù)兩幀時間差。利用上述公式計算出膠帶輸送機運行速度，正常情況下膠帶輸送機處于勻速運行，但允許有一定的運行速度誤差，根據(jù)實際情況設(shè)定一個閾值，如果公式（7）計算結(jié)果不在初始運行速度到設(shè)定閾值范圍內(nèi)，則輸出監(jiān)測結(jié)果為運行異常，如果公式（7）計算結(jié)果在初始運行速度到設(shè)定閾值范圍內(nèi)，則輸出監(jiān)測結(jié)果為運行正常，以此實現(xiàn)對膠帶輸送機運行狀態(tài)智能監(jiān)測。

2 實驗論證

為了驗證本次提出的膠帶輸送機運行狀態(tài)智能監(jiān)測思路的可行性與可靠性，選擇某煤礦膠帶輸送機為實驗對象， 該煤礦膠帶輸送機型號為SFHAG-564F4，皮帶共五層，皮帶厚度為11.26 mm，機身重量為564.62 kg，輸送距離為35.45 m，最大提升角度為30°，輸送能力為20 t/h，功率為3.56 kW，在該煤礦主要用于輸送煤炭，輸送機的輸送速度范圍為0.56～2.15 m/s，由于該膠帶輸送機使用時間比較長，部分零部件已經(jīng)出現(xiàn)明顯的老化現(xiàn)象，經(jīng)常出現(xiàn)故障，符合實驗需求，故選擇將本文設(shè)計方法與傳統(tǒng)方法（文獻(xiàn)[5]、文獻(xiàn)[6]方法）對該膠帶輸送機運行狀態(tài)進(jìn)行智能監(jiān)測。

使用IFHA 軟件計算出一致性系數(shù)，一致性系數(shù)可以反映出監(jiān)測結(jié)果與實際情況的相似程度，一致性系數(shù)越高表示監(jiān)測精度越高，根據(jù)實驗數(shù)據(jù)繪制三種方法監(jiān)測結(jié)果與實際一致性系數(shù)對比圖見圖2。

圖2 三種方法監(jiān)測結(jié)果與實際一致性系數(shù)對比圖

通過分析圖2 中的數(shù)據(jù)，可以得出以下結(jié)論：與兩種傳統(tǒng)方法相比，設(shè)計方法對于煤礦膠帶輸送機運行狀態(tài)智能監(jiān)測，監(jiān)測結(jié)果與實際一致性系數(shù)比較大，基本接近1，說明監(jiān)測結(jié)果基本與實際情況一致，最大一致性系數(shù)為0.99，最小一致性系數(shù)為0.91，平均一致性系數(shù)為0.94，可以將監(jiān)測結(jié)果與實際一致性系數(shù)控制在0.9 以上，說明設(shè)計方法具有較高的監(jiān)測精度。

3 結(jié)論

此次針對傳統(tǒng)方法存在的不足和缺陷，提出一種視頻智能監(jiān)測方法，用于煤礦膠帶輸送機運行狀態(tài)智能監(jiān)測，有效提高了監(jiān)測精度，此次研究對豐富膠帶輸送機運行狀態(tài)智能監(jiān)測理論，保證膠帶輸送機運行穩(wěn)定性與安全性以及煤礦生產(chǎn)效率，具有良好的現(xiàn)實意義。