煤礦井下人車聯動控制系統

孫杰臣，李敬兆，王繼偉，許志

(1.安徽理工大學 電氣與信息工程學院， 安徽 淮南 232001；2.淮北礦業股份有限公司 機電裝備部， 安徽 淮北 235000)

0 引言

智慧礦山作為礦山智能化的最高形式，融合了物聯網、云計算、人工智能等技術，實現多業務協同、自主分析和自主決策，正在成為煤礦企業新的發展目標[1-2]。井下無人運輸系統是智慧礦山的重要組成部分，目前礦用高可靠5G專網系統的投入運行促進了井下無人運輸技術快速發展，但井下人員的活動有較高的主觀性，在有車輛運行的巷道中仍然會發生人員傷亡事故。

為保障煤礦井下無人運輸車輛行駛過程中巷道內人員的安全，需要進行井下人員目標檢測，并依據人員位置對車輛進行控制[3]。在井下人員目標檢測方面，常用的YOLOv3目標檢測模型能夠對圖像中的目標進行自動識別，并獲取目標的位置，但模型參數多、計算量大[4]，導致目標檢測實時性較差。在車輛速度控制方面，傳統的PID控制存在響應速度慢、魯棒性差等缺點[5]。鑒于此，本文運用深度可分離卷積[6](Depthwise Separable Convolution，DSC)網絡對YOLOv3目標檢測模型進行改進，以滿足對井下人員檢測的精度與實時性要求；采用遺傳算法[7](Genetic Algorithm，GA)優化PID控制，提高車輛控制響應速度，實現車輛速度精確控制；提出了一種煤礦井下人車聯動控制系統，使用改進的YOLOv3目標檢測模型在車輛行駛時對井下人員進行檢測，依據人員與車輛之間的距離，利用GA-PID控制算法對車輛速度進行控制，可保障煤礦井下人員安全和車輛有序運行。……