隨著智能技術(shù)在各領(lǐng)域的廣泛應用，要求膠帶機能夠高精度、高效率完成工作，因此，煤礦井下膠帶機智能化精確控制技術(shù)成為研究重點。本文分析了膠帶機智能化精確控制技術(shù)的組成結(jié)構(gòu)、工作原理、重要性以及控制算法，主要目的就是提升智能制造領(lǐng)域膠帶機的性能，推動產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

1.膠帶機的組成結(jié)構(gòu)及工作原理

膠帶機安裝簡便，運行時產(chǎn)生的工作阻力小，能夠以較低的電力消耗運送較遠的距離[1]。膠帶機的驅(qū)動裝置負責為膠帶機提供牽引力，主要結(jié)構(gòu)組成如圖1所示。膠帶機的工作原理是膠帶環(huán)繞傳動、轉(zhuǎn)向和拉緊滾筒形成一個環(huán)形。當膠帶機正常運轉(zhuǎn)時，驅(qū)動裝置驅(qū)動傳動滾筒，膠帶受到傳動滾筒的摩擦力而運轉(zhuǎn)，拉緊滾筒為膠帶提供合適的張力，保證膠帶機平穩(wěn)運行[2]。

2.膠帶機智能化精確控制技術(shù)的重要性

煤礦井下膠帶機智能化精確控制技術(shù)在智能制造中處于核心地位，對生產(chǎn)的效率、安全性、產(chǎn)品質(zhì)量以及成本都有著不可替代的作用[3]。智能制造對煤礦井下膠帶機的控制精度提出了更高要求，不僅體現(xiàn)在膠帶機的定位精度上，還包括對其運動軌跡和速度的精確控制。精確控制技術(shù)對于提高生產(chǎn)效率至關(guān)重要，精確控制輸送速度、物料投放量都要求智能化控制系統(tǒng)具備高度的響應能力和穩(wěn)定性。另外，精確控制技術(shù)對于提升生產(chǎn)安全性也具有重要作用，精確控制技術(shù)能夠確保膠帶機的運行軌跡和操作精度，避免因設(shè)備運行偏差導致的安全事故?？山柚_控制技術(shù)對膠帶機的各項運行參數(shù)進行精準調(diào)控，保障生產(chǎn)過程始終穩(wěn)定且連貫，精準把控產(chǎn)品質(zhì)量。智能化的主要目的就是降低成本，實現(xiàn)利益最大化，而精確控制技術(shù)實現(xiàn)了膠帶機的自動化運行和遠程監(jiān)控，人工成本得到了有效地控制。

3.膠帶機智能化精確控制算法設(shè)計

3.1基于PID控制的膠帶機控制算法設(shè)計

PID的控制原理就是通過計算被控對象的誤差，對系統(tǒng)的誤差和輸出變量進行比例、積分和微分處理，從而生成一個控制信號來驅(qū)動膠帶機。PID調(diào)節(jié)的數(shù)學表達式為：

式中，Kp為比例系數(shù)；Ti為積分時間常數(shù)；Td為微分時間常數(shù)。

本文采取了近似代替的方法，將模擬量轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)字量表達式，即：

式中， 為比例增益； 為積分增益； 為微分增益； e （ k ） 為第k個采樣時刻的實際值與給定值的差值。

其中，比例項負責降低誤差的幅度;積分項負責消除穩(wěn)態(tài)誤差；微分項根據(jù)偏差變化的速度進行調(diào)節(jié)，可縮短被控制變量的調(diào)節(jié)過程。

3.2采用自適應控制技術(shù)提升控制精度

自適應控制技術(shù)是提高控制精準度的關(guān)鍵技術(shù)保障，面對負載大、輸送距離長的工況時，膠帶機啟動階段能快速生成充足的張緊力，有效降低輸送帶的振動幅度。自適應控制的流程如下：首先，進行參數(shù)估計，以此為基礎(chǔ)進行動力學建模，動力方程為：

根據(jù)參數(shù)估計的結(jié)果設(shè)計自適應控制律，其表達式為：

式中， 為質(zhì)量矩陣； 為離心力矩陣； G（ q） 為傳遞函數(shù)； 為比例增益；e為誤差量； 為誤差量的導數(shù)。

在現(xiàn)代控制理論中實施反饋控制是采用自適應控制技術(shù)提升控制精度的最后一個步驟。實現(xiàn)精準控制運動需要將計算出的扭矩 τ 應用到膠帶機上，并持續(xù)監(jiān)測膠帶機的工作狀態(tài)，根據(jù)實際運動情況調(diào)整參數(shù)估計和控制律。

3.3基于背景建模法的運動目標檢測

背景建模是用來檢測運動前景的常用方法，最大的優(yōu)點就是根據(jù)不同的應用場景可以設(shè)計不同的建模方法[4]。背景建模法用于煤礦井下膠帶機中可精確檢測到運動目標，其建模流程如下：

[1]背景初始化

在煤礦井下膠帶機的背景建模中需要進行初始化，提供基準狀態(tài)及消除初始誤差，使背景模型更加準確和穩(wěn)定。

[2]背景更新

背景更新的主要目的是能適應環(huán)境隨時間的變化，避免因環(huán)境因素的改變導致對膠帶機運行狀態(tài)的監(jiān)測出現(xiàn)誤判或漏判。背景更新的關(guān)鍵步驟如下：

① 更新方式

所有像素點以相同的方式更新，表達式為：

式中，α是學習率，范圍在[0，1]之間；Bt和It分別是t時刻的背景和當前幀。

② 學習率

學習率可以是確定且能動態(tài)調(diào)整的，也可以是模糊的。學習率影響背景模型適應環(huán)境變化所需的時長，因此，針對具有不同時域特征的背景，應當采用差異化的學習速率。

[3]前景檢測

前景檢測是通過之前的操作成功獲取背景之后，將待檢測的視頻幀圖像減去背景圖像，獲得其中的運動前景部分。

3.4基于卡爾曼濾波與最近鄰法結(jié)合 的目標跟蹤

卡爾曼濾波器通過迭代的方法將整個追蹤過程分為預估和矯正兩個步驟：一是計算下一個狀態(tài)的變量和誤差協(xié)方

差，如式（6）；二是將先驗估計和新的測量值結(jié)合起來進行后驗估計。

在井下膠帶運輸機輸送物體的場景中，視頻檢測算法流程如下： ① 對初始化后的視頻幀圖像進行處理，檢測目標區(qū)域，并追蹤目標區(qū)域的外接矩形中心。② 運用卡爾曼濾波算法對下一幀Tracks的位置進行預測。 ③ 采用最近鄰方法，匹配預測得到的Tracks位置與新檢測到的Detections位置。 ④ 對各個預測Tracks和Detections區(qū)域中心之間的歐氏距離進行計算。 ⑤ 對預測Tracks的位置進行更新，更新后的Tracks將用于后續(xù)視頻幀中的目標跟蹤。

4.結(jié)束語

本文深入探討了煤礦井下膠帶機智能化精確控制技術(shù)，通過分析膠帶機的組成結(jié)構(gòu)及工作原理，明確了其在智能制造中的重要性，重點研究PID控制、自適應控制、背景建模和卡爾曼濾波與最近鄰法在提高控制精度方面的應用。本研究對煤礦井下膠帶機智能化精確控制技術(shù)的發(fā)展具有一定借鑒意義。

參考文獻：

[1]煤炭工業(yè)部書刊室．皮帶運輸機[M].中國工業(yè)出版社，1965.

[2]余洲生。連續(xù)輸送機械[M].上海海運學院學報編輯部，1981.

[3]趙文博。井下膠帶輸送機的智能視頻監(jiān)測方法研究[D].西安科技大學，2014.

[4]萬劍?；卩徲蛳嚓P(guān)性的背景建模方法研究[D].重慶大學，2016.

作者單位：充礦能源集團股份有限公司南屯煤礦