王松,姚春莊,吳寶新,竇同新,張志俊,王炳章,劉義,韓宗榜
(國能(天津)大港發電廠有限公司,天津 300272)
火車卸煤翻車機系統主要采用折返式翻車機,系統設備包括重牛、夾軌器、翻車機本體、遷車臺、輕牛等設備。翻卸火車車型為C64和C70系列敞車。

圖1 折返式翻車機形式
目前,翻車機系統主要工作流程已基本實現自動化,但火車摘鉤和復鉤仍然由人工完成。
人工提鉤方式摘鉤及復鉤,存在多種弊端:摘鉤工作操作繁瑣,在火車未停穩時進行摘鉤,容易絆倒卷入;火車來煤晝夜不停,工人長時間工作精力不足,夜間工作效率降低;翻車機卸煤區域粉塵大,對工人健康產生影響。

圖2 翻車機人工摘鉤
神華國能天津大港發電廠1號翻車機系統1991年投產使用,由意大利散料運輸公司生產。翻車機系統設備年代久遠,自動化程度低,工人工作強度大,人身安全風險大。通過摘鉤機器人以及摘復鉤機器人的加入,實現了翻車機系統的全自動卸車流程,有效降低了安全風險,提高了生產效率。
大港發電廠1號翻車機系統主要包含重牛、夾軌器、翻車機本體、遷車臺、輕牛等設備。
重牛牽引重列來煤車廂至固定位置,將重車列第二節車廂的前輪固定在夾輪器位置;重牛停止運行,等待人工進行摘鉤作業(火車的車廂之間連接車鉤采用人工提鉤方式摘鉤)。人工摘鉤完畢,人工通過按鈕確認,重牛繼續后續流程;重牛將翻車機上的已完成翻卸的空車廂推至遷車臺上,后續遷車臺將空車廂遷移至空車線上。在遷車臺遷移空車廂之前,需要人工進行調正C64和C70的車鉤,調正車鉤保證空車車廂能夠良好掛鉤,連成一列。調正車鉤后,人工點按按鈕,遷車臺遷移空車廂至空車線。輕牛推動空車廂在空車線上碰撞實現空車廂的掛鉤。
翻車機自動化程度低,需要人工實時參與作業,人工的工作強度大,存在安全隱患,而且翻車機卸煤區域煤塵嚴重,對作業人員身體健康產生不利影響。

圖3 折返式翻車機工作流程
隨著人工智能技術的迅速發展,圖像識別技術、多軸機械臂技術、雷達應用越來越多地進入了重工業應用場景。本項目定制研發多軸摘鉤機械臂,通過機器視覺和激光雷達檢測和識別目標手柄,融合多傳感手段進行智能狀態檢測和高精度伺服電機控制等功能,達到機械臂智能自動作業,實現自動摘鉤及摘復鉤工作。
快速確定對應的摘鉤方式是摘鉤機器人快速完成摘鉤動作的技術關鍵。這個問題可以通過識別列車編號的不同類型而區分摘鉤方式和手柄樣式。
在機器人摘鉤前序特定位置安裝高清攝像頭,采用基于機器視覺的圖像識別技術,利用深度學習網絡結構,訓練車號特征模型,最終實現了在復雜環境工況下車號特征的準確識別,功能完善,性能可靠。

圖4 摘鉤機器人布置
摘鉤機器人配備多軸機械臂、智能視覺識別系統及高精度雷達,可以準確區分不同車型的車鉤情況,根據識別到的車鉤情況,應用不同的摘鉤策略,完成模擬人工拉手柄的摘鉤動作,實現火車車廂自動摘鉤。

圖5 車鉤手柄識別
摘鉤機器人通用性強,適應不同類型敞車車廂;識別精準,找準車鉤精準施力,摘鉤時機合適;機型小巧,適應狹小作業空間。
翻車機完成翻卸作業后,空載車廂的兩側車鉤仍為鎖閉狀態,造成空車廂在空車線側不能順利撞鉤,需要對其中一側的車鉤進行人工摘鉤和開鉤。
摘復鉤機器人包括兩種功能:模擬人工拉手柄的摘鉤動作和打開車鉤鉤舌。摘復鉤機器人布置于翻車機出口側,采用多軸機械臂完成摘鉤動作,利用高精度雷達精確定位車鉤中心位置,采用電動推桿實現打開鉤舌動作。當空車廂經遷車臺轉移至空車線后,輕牛推動空車廂在空車線上碰撞其他列車順利實現空車廂的掛鉤。
翻車機全自動化系統是將包括摘鉤機器人、摘復鉤機器人系統無縫應用于翻車機自動卸車流程,并完善必要的監控和檢測環節,從而實現翻車機系統的全自動化卸車作業。
摘鉤機器人必須接到系統允許摘鉤指令才能開始作業;首次摘鉤失敗后還應調動重牛回撞再二次摘鉤;摘鉤成功信號應反饋給翻車機控制系統。
摘復鉤機器人必須得到空車在遷車臺就位信號才能開始作業;動作完成后應向系統發出摘復鉤完畢信號。
上述功能的實現首先要求翻車機系統與摘鉤、摘復鉤機器人建立數據通信,然后完善升級翻車機系統控制邏輯以實現機器人與翻車機系統的動作流程配合。

圖6 翻車機自動化系統
翻車機控制室內程控值班員工作任務繁重,增配不必要的顯示終端將對值班員增加工作負擔。在原監控系統組態軟件上做必要的升級,操作界面中增加摘鉤、摘復鉤機器人監控界面,包含動作參數及流程狀態信息,使值班員能夠對翻車機卸車全流程有整體把握。
翻車機作業線全自動無人值守系統是一個有機的整體,除摘鉤、摘復鉤外,還需將其他需要人工監視的部分作業流程納入智能檢測與全自動控制。系統新增基于雷達檢測原理的翻車機內重車定位保護、空車掛鉤未成功檢測,基于圖像識別的風管摘開狀態檢測、重牛輕牛沿線人員安全預警系統等,實現全面安全防護下的機器代人作業。
摘鉤、摘復鉤機器人系統目前已在神華國能天津大港發電廠有限公司1號翻車機線卸車作業中得到了實際應用,效果良好。
系統成功應用的前提除了選擇合適的高精度傳感器、設計合用的摘鉤策略、高效的軟件算法之外,在實際工程應用中以下幾點值得注意:
(1)雷達數據的有效處理:在環境狀況良好時激光雷達通常可以提供非常準確的測量結果。但在翻車機附近,煤粉濃度、濕度指標極高,煤粉顆粒、水汽等會對激光雷達的測量結果造成很大干擾。軟件必須采取有效的關聯濾波等智能篩選算法,“忽略”尺寸微小的粒子,描繪出粉塵后面的真實物體輪廓,將干擾減少到最低程度。
(2)環境光線對機器視覺的干擾:列車編號識別系統、車鉤手柄識別系統均應用了基于機器視覺的圖像識別技術,但現場環境光線情況復雜(白天的直射陽光、夜晚照明光線等成像無用光),將會降低系統的檢測、識別效果,軟件必須采取有效算法祛除基本成像光源之外光線對視頻數據的影響。
實踐證明,翻車機系統投入列車編號識別系統、摘鉤機器人以及摘復鉤機器人,替代人工實現了重車自動摘鉤、空車自動摘復鉤動作,保障了本質安全,補全了翻車機卸車流程中全自動作業的最后關鍵環節,有力推動了人工智能技術在燃煤電廠的應用,切實提高了電廠管理水平。