嚴(yán) 策

（陜西彬長(zhǎng)小莊礦業(yè)有限公司，陜西 咸陽 713500）

1 基于激光輔助視覺技術(shù)的煤礦帶式輸送機(jī)運(yùn)煤流量自動(dòng)化監(jiān)測(cè)與分析

目前，在煤礦帶式輸送機(jī)運(yùn)煤流量的監(jiān)測(cè)中，主要應(yīng)用的檢測(cè)裝置包括電子皮帶秤、核子皮帶秤、超聲波皮帶秤和視覺測(cè)量法，除了電子皮帶秤為接觸式檢測(cè)方法以外，其余均為非接觸式檢測(cè)方法[1]。這些測(cè)量技術(shù)在一定程度上解決了煤礦帶式運(yùn)輸機(jī)運(yùn)煤流量的檢測(cè)問題，但是在自動(dòng)化和智能化方面的開發(fā)程度較低，無法為評(píng)估運(yùn)煤流量和帶式輸送機(jī)的能耗等提供準(zhǔn)確的依據(jù)。該文基于激光輔助視覺技術(shù)提出一種新的智能化和無人化的煤流量檢測(cè)技術(shù)，如圖1 所示。具體原理是利用激光高亮度和方向集中的特點(diǎn)對(duì)帶式運(yùn)輸機(jī)進(jìn)行激光光束的透射，高亮的激光束在每塊表面形成條紋，隨后觸發(fā)與礦井輸煤系統(tǒng)地面控制管理平臺(tái)相聯(lián)的光學(xué)攝像設(shè)備，實(shí)時(shí)、不間斷地采集皮帶機(jī)上的煤塊斷面圖像，通過設(shè)定的圖像以及設(shè)備的三角法相似原理計(jì)算激光光束條紋相對(duì)皮帶基準(zhǔn)面的高度，結(jié)合控制平臺(tái)中輸入的帶式輸送機(jī)速度可以計(jì)算帶式輸送機(jī)的運(yùn)煤量[2]。

該文采用的激光發(fā)射器的輸出功率為0.5 mW～30.0 mW，激光波長(zhǎng)為635 nm，最大工作電流小于60 mA，發(fā)散角度為88°，1 m 處線寬為3 mm，工作溫度為-20℃～60℃。攝像機(jī)的傳感器類型為1/1.8″Progressive Scan CMOS，有效像素為2 000 000 px，寬動(dòng)態(tài)范圍為120 dB，焦距為2.8 mm～12.0 mm F1.4，通信進(jìn)口為自適應(yīng)以太網(wǎng)接口，主碼流分辨率為50 Hz 20 f/s（1920×1080），最低照度黑白色時(shí)為0.0001Lux@（F1.2，AGC ON），彩色時(shí)為0.0007Lux@（F1.2，AGC ON），采樣幀率設(shè)置為20 f/s[3]。

為了測(cè)試皮帶機(jī)速度與運(yùn)煤流量之間的關(guān)系，基于激光輔助視覺技術(shù)對(duì)皮帶機(jī)上的斷面進(jìn)行圖像采集，并按測(cè)試的斷面曲線換算為運(yùn)煤質(zhì)量。換算時(shí)，煤炭的質(zhì)量密度為0.92 g/cm3，將帶式輸送機(jī)的運(yùn)行速度設(shè)置為3 種工況，分別為0.5 m/s、1.5 m/s 和3.0 m/s，運(yùn)輸煤流量的真實(shí)值分別為441.6 t/h、883.2 t/h 和1 766.5 t/h，獲得的采樣點(diǎn)數(shù)分別為1 500 個(gè)、600 個(gè)和300 個(gè)。不同皮帶機(jī)速度下基于激光輔助視覺技術(shù)的礦井皮帶機(jī)運(yùn)煤流量監(jiān)測(cè)曲線如圖2 所示。

圖2 不同皮帶速下運(yùn)煤流量監(jiān)測(cè)曲線

由圖2可知，3種不同礦井帶式輸送機(jī)速度條件下的運(yùn)煤流量曲線變化大致相同，分為3 個(gè)階段，分別為快速增加階段、穩(wěn)定階段和快速下降階段，隨機(jī)抽取8 個(gè)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)并與實(shí)際運(yùn)煤流量值進(jìn)行比較，其相對(duì)誤差計(jì)算結(jié)果見表1。由表1 可知，3 種不同輸送機(jī)的速度計(jì)算值均比實(shí)測(cè)值略小，且這種誤差值非常小，均小于0.15%，表明基于激光輔助視覺技術(shù)的礦井皮帶機(jī)運(yùn)煤流量監(jiān)測(cè)精度較高，可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化和智能化控制運(yùn)煤流量的目標(biāo)。

表1 不同皮帶速下基于激光輔助視覺技術(shù)的礦井皮帶機(jī)運(yùn)煤流量監(jiān)測(cè)結(jié)果

2 基于BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算的礦井帶式輸送機(jī)智能化節(jié)能控制

BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是在基本人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上發(fā)展的人工智能算法，不僅有從輸入層到隱藏層再到輸出層的正向計(jì)算，而且會(huì)將輸出結(jié)果與目標(biāo)值進(jìn)行比較，當(dāng)出現(xiàn)較大誤差時(shí)，不斷調(diào)整輸入層和隱藏層的權(quán)重，不斷迭代計(jì)算，從輸出層到輸入層進(jìn)行反向傳播，直到輸出結(jié)果與目標(biāo)結(jié)果的誤差小于閾值并趨于穩(wěn)定。典型的BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算原理如圖3 所示。

圖3 典型BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法結(jié)構(gòu)原理圖

假設(shè)輸入層的節(jié)點(diǎn)輸入值為xi，輸入層節(jié)點(diǎn)與隱藏層節(jié)點(diǎn)之間的權(quán)重為wij，那么可以得到隱藏層的輸出結(jié)果yj，如公式（1）所示。

式中：f為網(wǎng)絡(luò)函數(shù)；neti為網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的傳遞函數(shù)，；θj為預(yù)測(cè)誤差。

在正向傳遞中，假設(shè)隱藏層節(jié)點(diǎn)與輸出層節(jié)點(diǎn)的權(quán)重為Tli，那么可以得到輸出層的輸出結(jié)果zk，如公式（2）所示。

各個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的輸出誤差如公式（3）所示[4]。

式中：E為各個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的輸出誤差；ti為實(shí)際值。

根據(jù)輸出層的輸出值z(mì)k、隱藏層額輸出值yj和各節(jié)點(diǎn)的輸出誤差E進(jìn)行反向傳遞，計(jì)算方法如公式（4）所示。

式中：tm為m節(jié)點(diǎn)的輸出值；tl為l層的輸出值；yj為隱藏層的輸出值。

3 礦井帶式輸送機(jī)智能化節(jié)能控制系統(tǒng)框架

為了實(shí)現(xiàn)礦井帶式輸送機(jī)的自動(dòng)化、智能化節(jié)能控制功能，達(dá)到遠(yuǎn)程遙控的目的，對(duì)礦井帶式輸送機(jī)控制系統(tǒng)的總體架構(gòu)進(jìn)行設(shè)計(jì)，如圖4 所示。智能化礦井帶式輸送機(jī)系統(tǒng)的主要模塊包括數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)傳輸模塊、數(shù)據(jù)遠(yuǎn)程訪問模塊和數(shù)據(jù)處理模塊[5]。

圖4 礦井帶式輸送機(jī)智能化節(jié)能控制系統(tǒng)框架設(shè)計(jì)

礦井帶式輸送機(jī)智能化節(jié)能控制系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集模塊可以對(duì)礦井帶式輸送機(jī)的狀態(tài)曲線或數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)展示，記錄皮帶機(jī)的運(yùn)輸速度、運(yùn)煤流量、輸送機(jī)功率和電壓等數(shù)據(jù)。

4 基于BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算的礦井帶式輸送機(jī)智能化節(jié)能控制效果分析

在實(shí)際運(yùn)行過程中，礦井帶輸送機(jī)的運(yùn)行速度和功率消耗都會(huì)不斷發(fā)生變化，為了保證礦井帶式輸送機(jī)智能化節(jié)能控制系統(tǒng)能夠靈敏地計(jì)算運(yùn)輸機(jī)的功率，該文基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法設(shè)置了不同運(yùn)煤流量測(cè)試值，計(jì)算礦井帶式運(yùn)輸機(jī)的功率消耗，從而得到節(jié)能優(yōu)化的最優(yōu)解。

礦井帶式輸送機(jī)在不同速度下的皮帶機(jī)載荷如圖5 所示，具體數(shù)據(jù)見表2。由圖5 可知，隨著礦井帶式輸送機(jī)速度的提高，3 種工況的皮帶機(jī)載荷均呈非線性增加，隨著運(yùn)煤流量的增加，皮帶機(jī)載荷也不斷增加，當(dāng)運(yùn)煤流量為440 t/h 時(shí)，皮帶機(jī)的載荷速度增加得較慢，而當(dāng)運(yùn)煤流量為880 t/h、1 800 t/h 時(shí)，皮帶機(jī)的載荷速度增加得較快。

表2 礦井帶式輸送機(jī)速度與皮帶機(jī)載荷關(guān)系

圖5 礦井帶式輸送機(jī)速度與皮帶機(jī)載荷關(guān)系曲線

不同運(yùn)煤流量下礦井帶式輸送機(jī)消耗功率關(guān)系如圖6所示。由圖6 可知，隨著運(yùn)煤流量增加，礦井帶輸送機(jī)的消耗功率呈不斷增加的趨勢(shì)，當(dāng)運(yùn)煤流量小于525 t/h 時(shí)，礦井帶輸送機(jī)消耗功率提高的速度較慢，當(dāng)運(yùn)煤流量大于525 t/h 時(shí)，礦井帶輸送機(jī)消耗功率提高的速度較快。

圖6 不同運(yùn)煤流量條件下礦井帶式輸送機(jī)消耗功率關(guān)系曲線

5 結(jié)語

該文基于激光輔助視覺技術(shù)對(duì)煤礦帶式輸送機(jī)運(yùn)煤流量進(jìn)行自動(dòng)化監(jiān)測(cè)，研究了礦井帶式輸送機(jī)智能化節(jié)能控制系統(tǒng)的框架設(shè)計(jì)，并基于BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)礦井帶式輸送機(jī)在不同運(yùn)煤流量下的皮帶機(jī)載荷和功率消耗進(jìn)行了預(yù)測(cè)，得到以下3 個(gè)結(jié)論：1） 基于激光輔助視覺技術(shù)對(duì)煤礦帶式輸送機(jī)運(yùn)煤流量的監(jiān)測(cè)表明，輸送機(jī)在3 種不同速度下，計(jì)算值均比實(shí)測(cè)值略小且這種誤差值控制得非常小，均小于0.15%，表明基于激光輔助視覺技術(shù)的礦井皮帶機(jī)運(yùn)煤流量監(jiān)測(cè)精度較高，可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化和智能化控制運(yùn)煤流量的目標(biāo)。2） 隨著礦井帶式輸送機(jī)速度的提高，3 種工況的皮帶機(jī)載荷均呈非線性增加，隨著運(yùn)煤流量的增加，皮帶機(jī)載荷也不斷增加，當(dāng)運(yùn)煤流量為440 t/h 時(shí)，皮帶機(jī)的載荷速度增加得較慢，當(dāng)運(yùn)煤流量為880 t/h、1 800 t/h 時(shí)，皮帶機(jī)的載荷速度增加得較快。3） 隨著運(yùn)煤流量的增加，礦井帶輸送機(jī)的消耗功率呈不斷提高的趨勢(shì)，當(dāng)運(yùn)煤流量小于525t/h 時(shí)，礦井帶輸送機(jī)消耗功率提高的速度較慢，當(dāng)運(yùn)煤流量大于525 t/h 時(shí)，礦井帶輸送機(jī)消耗功率提高的速度較快。