新疆某選煤廠智能裝車定位系統的應用研究

齊 健,包國強,劉 峰,周 南,劉化男,高會穎

(1.國家能源集團新疆能源有限責任公司,新疆 烏魯木齊 830000;2.天津美騰科技股份有限公司,天津 300000)

0 引言

我國將工業核心競爭力的提升作為實現工業強國的關鍵,并高度重視創新因素。2015年,“中國制造2025”發布十年發展戰略,將智能制造作為發展的主攻方向。目前,煤炭行業已通過新技術與新設備的引入,逐漸投入智慧礦山的建設[1-2]。但煤炭行業整體的信息化水平仍有所不足,各環節數據未能得到充分集成。煤炭行業尚未實現“智慧大腦”的構建,在管理邏輯與方法上依舊以人工管理為主[3-4]。

一些高校和高新企業對此進行了研究。張澤江等[5]通過設置電眼進行車輛定位,結合限位開關實現車廂定位。張帥帥[6]以伺服控制系統為研究重點,將供煤、車號識別、稱重計量等系統作高度集成,布置多個軌道衡以規避定位問題。亢俊明等[7]以系統精度改進支持軟件包的動態優化,但仍以光電開關作為定位手段。紀洪準[8]將視頻監控、位置傳感器與車號識別等相結合,強化關鍵點位置判定。王懷江[9]依托組態軟件與相關技術,發揮軟件的更多功能優勢,把定位數據加入多重計算規則。肖涌洪[10]關注混掛列車自動裝車問題,將計算機面板控制作為操作核心,針對不同車型作差異化定位處理。張冬梅等[11]針對裝車自動化軟件存在的缺陷,提出了一類修正的動態矩陣控制算法,為系統最優控制的實現提供保障。新疆某選煤廠作為國家重點企業,對自動化生產和信息化管理有很高的要求。針對目前情況,新疆某選煤廠開展了智能裝車系統建設項目。智能裝車中最關鍵的是車廂定位技術,其直接參與放料實際判定。智能定位系統是避免撒料和裝車偏載的核心要素,對能否實現智能化起決定性作用。

本文針對選煤廠智能裝車過程中車廂定位方法進行研究,通過對比確定光電感應方案,根據裝車場景確定測量光幕的規格和技術參數,并對測量光幕進行可行性試驗。本文對試驗誤差進行分析和結果優化,確定了測量光幕作為實時測量裝車過程中車輛定位的裝置。車廂定位的檢驗精度高、響應時間短,滿足智能裝車使用需求。

1 定位技術研究

1.1 技術方案確定

常規定位檢測手段包括射頻識別、光電感應、雷達掃描、遙感定位等。由于裝車場景的特殊性,火車行進速度非常慢。相對于列車本身長度,車的單位時間位移微乎其微。因此,遙感技術、全球定位系統(global positioning system,GPS)技術等檢測方式無法滿足細小分辨率要求。過大的定位偏差將造成溜槽與車廂的磕碰,甚至引發撒煤的風險。射頻識別的定位精準度較高,但基本是單次測量,難以實現過程連續檢測,且實施方案需在鐵軌下方施工。這會影響生產,因此不可用。

光電傳感技術相對于其他幾種技術有明顯優勢。目前,一些先進的裝車站已經通過增設雷達測速傳感器和光電傳感器,利用可編程控制技術自動調節裝車系統定量倉液壓閘板放煤的開啟時間點,使自動裝車成為現實[12]。

通過對技術發展現狀的分析可知,光電傳感技術作為有效的非接觸式檢測方法,反應迅速、安裝簡單,兼具可靠性和實用性。因此,本文選擇在光電定位方向上進行突破。

1.2 技術方案假設

測量光幕是光電原理中具備定位檢測可行性的裝置,具有高分辨率、響應快速等優勢。本文據此提出使用測量光幕作為連續定位的方案假設,即多組測量光幕沿裝車通道連續首尾拼接布置,形成覆蓋車廂長度的光電檢測區域。當車廂行駛時,車廂的前后邊沿在檢測區域內形成對光電信號的切割。因此,根據信號變化即可計算出任意時刻車廂的相對位置。

基于鐵路限界要求,測量光幕的水平對射距離需在5 m以上。又因常規敞車車廂最大車長約15 m,搭建的檢測區域需大于車長,因此檢測長度設為16 m。此外,定位裝置的性能應不低于人的判斷能力。裝車時,車的平均速度為0.8 km/h,而人的反應時間在150 ms左右,故分辨車廂位置在4.8 cm左右。本文對分辨率取整,將分辨率目標設為4 cm。綜上,本文選用10組單根長度1.6 m、光軸距4 cm、對射距離8 m的測量光幕組合。

為量化位置概念,本文以車輛進站方向第一點為原點、車輛行駛方向為正方向建立坐標系。當車廂進入檢測區域后,車廂前沿開始切割測量光幕激光線陣信號,車廂依次經過檢測區域。隨后,當車廂后沿進入檢測區域,同樣依次從頭到尾反切割信號,通過收集和處理所有點的信號狀態,再經過簡單換算即可得到車廂的相對位置。坐標設置方法如圖1所示。

1.3 定位驗證測試

本文定制滿足上述要求的測量光幕作為主現場感知設備,并設置通信方式為485串口協議。本文配套選型USR系列的串口服務器,將串口協議統一轉換為ModbusTCP協議。通過匯聚交換機,形成以太網通信與算法計算機的連接,以形成完整的定位網絡系統。該系統在現場布署,連接后經過調試使其具備數據采集能力。

1.3.1 相對誤差的驗證

為便于描述,本文在測試時把車廂的前邊沿稱為車頭、后邊沿稱為車尾。車頭或車尾在光幕中的相對位置用坐標表示。由于檢測區域足夠長,區域內始終有前后2節車的車頭或車尾。通過前車頭坐標減后車頭坐標,可以得到1節車廂的長度。依照上述方法,本文采集C80車廂進入檢測區域時測量光幕給出的數據,用測量值減去實際值得到測量誤差,并計算誤差所處范圍數據個數及所占比例。車長即前車鉤到后車鉤的長度。車長計算誤差如表1所示。

表1 車長計算誤差Tab.1 Calculation errors of vehicle length

由表1可知,車長與實際之差在±6 cm之內的占比為97.19%,最大定位偏差為±10 cm。測試再用同樣的方式進行了車廂長度的計算。車廂長度計算誤差如表2所示。

表2 車廂長度計算誤差Tab.2 Calculation errors of carriage lengths

C80真實車長為10.83 m。由表2可知,絕大部分數據誤差范圍在±6 cm之內,占總量的94.24%。該結果略低于車長計算的準確性,但同樣滿足使用要求。

1.3.2 單點絕對誤差的驗證

單點絕對誤差驗證是為驗證測量光幕相鄰點之間有無干擾,而測量車輛實際到達坐標點和裝置輸出的信號是否一致。驗證采用單個光電開關與測量光幕對比的方法,將光電開關安裝在某坐標點上。當車頭經過該點時,光電開關發出感應信號。測試采集此時測量光幕的輸出信號,觀察信號是否安裝在光電開關的對應點。

測試判斷車頭的定位準確性。測試將光電開關放置在測量光幕第200個坐標點上,統計車頭經過光電開關時測量光幕輸出信號點的位置,并將2點位置相減以得到車頭定位絕對誤差。車頭定位絕對誤差如表3所示。

表3 車頭定位絕對誤差Tab.3 Absolute errors of head positioning

由表3可知,以±6 cm為判斷標準,車頭定位準確率為99.59%,趨近100%。同理,測試再統計車尾定位的準確性。車尾定位絕對誤差如表4所示。

表4 車尾定位絕對誤差Tab.4 Absolute errors of end positioning

由表4基本得到同樣的結論,車尾定位準確率為99.38%。更換其他參照點,并經過多輪測試,定位準確率均在99%以上。因此可以確定利用信標系統作為車廂定位的方案可行。

1.4 數據分析與優化處理

1.4.1 數據色階分析

通過驗證測試可知,本文假設方案在理論上具備應用條件,但實際工況下的穩定性仍有待提高。為保證工業化應用,本文對測量光幕輸出的數據進行采集,并分析數據規律。本文收集現場裝車時的坐標原始數據錄入Excel中。每組采樣數據為1行。采集的多組連續數據呈多行排列。每組數據包含400個坐標點的狀態。不同信號狀態用數字1和0區分:1代表車廂;0代表車廂連接處的空隙。本文利用Excel色階工具進行填色處理。

空白顏色表示1,即車廂;填色部分表示0,即車廂連接處的空隙。

原始定位數據色階分布效果如圖2所示。

圖2 原始定位數據色階分布效果Fig.2 Color gradient distribution effect of original positioning data

由圖2可知,車廂在裝車過程中位移與時間呈近似線性關系,但并不是絕對勻速。其在定位方面存在如下問題。

①在大片空白區域內有一些色點,表示局部不同區段間的檢測元件發生了信號串擾。

②填色區域內有少量空白點出現,表示車廂連接處可能存在一定的干擾源,比如爬梯、手剎輪鏈條、掉落的煤塊甚至是飛動的昆蟲(由于安裝位置較高,可以排除人為因素)。

③不同區段的同步性不佳,各區段之間可能存在不同程度錯位。

④有局部縱列出現空白,表示存在信號丟失的問題。

1.4.2 數據優化處理

基于上述問題,本文進行了數據優化處理,主要包括如下內容。

(1)開發規避干擾源的數據處理算法。

①通過區域分塊識別車箱體和車廂間隙。2個部分數據的各自獨立處理。箱體部分作去空計算。間隙部分作去噪計算。

②對干擾點進行標記,根據干擾點長度、連續性、位置特性等因素進行清洗合并,將單獨干擾源轉換為集中干擾源。

③對集中干擾源進行二次識別。根據實際場景的動態變化規律,可將干擾源進行合并或刪除,從而成功地規避所有干擾源。

(2)利用分布存儲、集中調取方式,改善同步問題。采集每幀數據進行規避干擾計算,輸出初步定位結果。再集中調取20幀定位結果作平滑計算,基于客觀規律和數據變化趨勢作二次優化,去除可信度低的數據,得到最終的定位結果。

(3)提高采樣頻率,采用自主開發的通信引擎實現通信性能在每個循環50 ms以內。因增加了基礎運算的數據量,計算結果更具可信度。

(4)設置主動和被動雙向數據訪問路徑,增加心跳檢驗、斷點檢查功能。當出現斷點時自動重連,以解決信號不連續的問題。

原始數據優化后,再次利用Excel色階工具進行填色。優化后定位數據色階分布效果如圖3所示。

由圖3可知,車廂位置清晰,大部分異常數據得以規避。優化后定位數據具備較強的抗干擾能力,能夠為裝車控制模型提供準確、真實的車輛定位數據,具備現場實施條件。

2 研究結果

①工業化設計。

為滿足現場應用要求,考慮安全、穩定、易清潔、易維護等特點,本文對定位裝置進行了工業化設計。設計內容為:制作Q235可拆卸式金屬分體護罩;內部設計光幕安裝調整支架及布線線槽;透光部分采用鋼化玻璃,玻璃透光率滿足90%以上;拼接處采用多螺栓連接,整體密封,防塵防水,表面可直接清水沖洗。

②報警設計。

定位系統本身應具備診斷與報警功能。一方面,系統檢測硬件的工作狀態,采用數字量輸入模塊接入測量光幕的報警信號。當硬件出現異常時發出報警,提示系統進行檢查。另一方面,系統在定位計算結果上作報警判定。受供煤速度影響,車輛連續低速運動。定位結果應保持一致。如果定位結果表現為車輛跳躍、瞬移、車廂丟失等現象,則視為結果異常,系統會發出報警。

③備份設計。

作為獨立系統,為避免硬件故障影響生產,系統采用硬件整套熱備方式,即2套同樣的測量光幕裝置一高一低并排安裝,同時帶電工作。正常情況下,系統采用1組信號進行計算和執行。當出現故障時,系統立刻自動切換到備用硬件繼續工作,以保證系統的安全、可靠。

上述研究最終形成了科學、精準、穩定的定位系統,結合其他技術研發以達到智能裝車等綜合性改造目標。

3 結論

本文對新疆某選煤廠智能裝車定位系統進行研究,根據車廂長度及鐵路規范要求確定測量光幕總長度及相應參數。本文主要對測量光幕定位的準確性進行細致分析:分別以車頭和車尾為參考測量車長,并計算其與實際車長的誤差;計算相應誤差區間內數據個數的比例,車長計算誤差在±6 cm之內的占比為97.19%、車廂長度誤差在±6 cm之內的占比為94.24%,滿足智能裝車定位的使用要求;對測量光幕單點準確性采用光電開關進行對比,分別以車頭和車尾為參考點,誤差±6 cm以內準確率分別為99.59%和99.38%,同樣滿足智能裝車要求;對采集的數據進行去噪及連續性優化,增加測量光幕的穩定性和準確性,以形成滿足智能裝車系統要求的工業應用產品。

智能裝車定位系統表現出鮮明的智能化特性。其安全穩定、效率突出,且管理成本較低。該系統還可進一步拓展,為其他類似應用場景提供借鑒。同時,該系統可與相關系統集成,加入整體智能化建設體系中,以實現企業技術與管理水平提升。