中国炼铁网移动版

主页 > 技术文摘库 >

基于5G、机器视觉、深度学习多技术融合的焦炉五大机车智能化技术研发与应用

研究背景与问题

在能耗双控和碳排放双控的大环境下,对焦化生产提出了更高要求,智能制造成为焦化行业技术进步的主要手段。目前全国冶金焦焦化企业约290家,涉及冶金焦在产产能5.59亿吨,焦炉机车智能化率不足10%。

焦炉生产具有作业环境恶劣、安全管控难、劳动强度大的特点。为提高生产效率、降低生产成本和保证安全生产,国内外相关企业均开展了自动化、智能化研究。国外日本、德国、韩国等国家顶装式焦炉四大机车均实现了无人值守,国内部分新建顶装式焦炉实现了以自动化改造为主的有人值守、无人操作案例,而捣固式焦炉因工艺相对复杂,机车控制精度要求高,目前还没有企业实现五大机车的无人化作业。

建龙西钢140万吨焦化工序,配备 2*72 孔 5.5 米捣固式焦炉,配套的五大机车是核心设备。焦炉机车以人工操作为主,存在操作标准不统一、作业效率低、安全管控难度大的问题。研发焦炉机车无人化系统能够解决人工操作的弊端。

焦炉机车实现无人化作业的主要技术难题包括:机车定位控制、机车安全控制、控制系统的鲁棒性以及机车的智能化调度四个方面。

1、机车智能化调度难题

(1)数据融合。焦炉生产过程是系统性的,五大机车需要相互协作,同时要与焦炉燃烧系统、除尘系统、熄焦系统、化产系统做好协同,才能高质量的完成生产作业。这些系统的数据结构、数据属性、通讯方式各有差异,难以实现统一管理、集中处理分析。

(2)协同控制。焦炉稳定生产需多工序有效衔接,如除尘、熄焦、捣固和化产冷却等系统的整体联动,以及特殊情况下根据生产需要,机车存在跨炉区作业情况,需人工确认及操作机车定位等因素,需要调度系统在满足焦炉正常生产前提下,实现异常工况的智能化调度。

2、机车防撞控制难题

(1)障碍物检测。机车作业过程中障碍物检测手段包括限位检测、雷达检测、红外线检测、视觉检测等,焦炉机车作业现场存在雪、雾、蒸汽等恶劣环境,采用传统检测技术或单一检测手段,造成障碍物的漏检、误检情况,无法满足机车自动驾驶安全需求。

(2)安全控制。焦炉机车的安全防护要点是检测准确、响应迅速,传统的平台分析,将视频、雷达数据上传平台,平台端分析,再将分析结果下发,机车端根据结果执行。这种架构效率低、响应慢,不能满足焦炉机车无人驾驶安全防护需求。

3、机车定位精准控制难题

(1)定位检测。目前行业中焦炉机车地址检方式以格雷母线或光编码牌为主,在现场实际应用中,机车地址检测时,格雷母线受干扰影响较大,光编码牌受烟、气、雾影响较大。两种检测手段在焦炉作业现场单独应用,受环境影响,会出现检测出错的情况,地址检测出现异常,直接影响定位控制效果,以及后续作业安全性。

(2)定位控制。焦炉本体受季节温度影响,发生炉体膨胀,主要反映在炉门弹簧发生形变,未及时调整可导致移门机构和取门台车控制发生位置偏差,进而损坏炉门和台车本体机构,该难点在高寒及大温差下的捣固式五大车焦炉尤为突出。炉门横向膨胀偏差后,传统定位控制方式不能实现闭环控制,难以保证机车炉门作业安全性。

4、控制系统高鲁棒性难题

(1)数据通讯技术。焦炉机车属大型特种移动设备,常用的移动设备网络连接包括5G、wifi6、NB-IoT等方式,在工业场景应用尤其是大型机械设备上,受遮挡及环境因素影响,很难保证网络连接可靠。

(2)容错控制。目前行业中焦炉机车的自动化控制基本成熟,在设备状态、信号正常时,能够进行自动作业,但在出现干扰信号、异常状态时,自动作业系统无法作业,控制系统投用率不高,需要向高鲁棒性提升。

针对上述焦炉机车实现无人化的技术难题,开展“基于5G、机器视觉、深度学习多技术融合的焦炉五大机车智能化技术研发与应用”研究。打造国内首套高寒地区捣固式焦炉机车无人驾驶系统,推动冶金行业重型有轨机械设备无人化发展。

、解决问题思路与技术方案

1、总体思路

项目组对国内外先进技术进行探索,结合行业焦炉机车控制现状,先后进行五车联锁、机车自动控制、机车自动驾驶、机车无人驾驶技术研究。分完善基础设施、搭建系统平台、实现边缘无人控制三方面推进,实现焦炉机车无人化建设。

2、技术方案

针对焦炉机车无人化技术难题,分别对机车定位控制、安全控制、系统鲁棒性、机车智能调度进行技术攻关。对建龙西钢5.5米捣固式焦炉五大机车实施无人化改造,首先进行基础设备完善,其次搭建平台系统环境,最后完成机车边缘无人控制,从而实现焦炉机车无人驾驶。

(1)基础设备完善

项目建设首先对各机车的行驶轨道进行平整度调整,保证轨道平整度满足机车自动行驶需求,机车走行对位平稳,不出现溜车、卡顿现象。其次,优化机车单元自动控制,实现五大机车各机车单元作业自动化。包括取门机构的位置控制改造,使取关门控制达到毫米级精度控制效果,适应炉门膨胀变化带来作业位置不同,进行定制化作业。

(2)无人化平台建设

搭建整个无人化系统的基础环境,包括大数据平台、工业互联网平台、中控平台、机车地址检测系统、5G+工业互联网、边缘控制系统、视觉设备、雷达设备等基础内容。

(3)定位控制系统建设

采用编码电缆+码牌方式组成的机车定位系统,两套检测装置相互验证、冗余控制,保证地址检测数据的可靠性。针对机车作业环境及工况影响定位控制精度的问题,历经6个月跟车收集,将数据形成标准,完成包含载重状态、环境、行驶状态三个版块的工况分析系统。

定位控制系统根据工况反馈以及地址反馈,对目标地址进行模型预测闭环控制。在对位完成后,采用机器视觉扫描每个炉门对位中心点,分析机车实际与炉门的对位偏差,根据偏差自动调整台车及移门机构行程,同时配合原定位系统形成进行自主计算和修正偏差的反馈调节,进而保障对位的准确和安全。

(4)机车作业控制系统建设

采用5G+WiFi6冗余无线通讯模型,提高机车数据通讯的网络安全、可靠。为保证机车间作业的联锁数据准确、有效,在无线网络冗余的基础上,建立平台到机车与机车到机车的冗余数据通讯模式。在单网络或通讯出现异常,机车间联锁数据也可以正常传输。保障机车间联锁信号的可靠性。

开发多感知的机车状态监测系统,在传感器、限位、作业时长、作业位置等数据异常时,能够有效检出。建立机车作业知识库,结合工艺合规性,完善健全规则数据,当机车出现异常时,根据规则数据,结合机车状态数据,进行数据变化容忍度训练。定义和滤除干扰项,持续优化系统容错能力,给出最优控制指令。

(5)机车作业安全系统建设

首先采取物理隔离+视觉识别+雷达识别+电子围栏的方式,实现机车作业范围检测全覆盖。采用机器视觉、激光雷达数据融合方案,增大了感知的范围和冗余度,同时避免了尺度、遮挡等问题。实现了高寒地区恶劣环境下,焦炉机车障碍物的高效、精准检测。

为提高安全防护响应速度,机车端采用边缘计算、边缘控制的架构。实时计算的视觉、雷达数据,结合机车地址、边缘限位、机车行驶数据以及机车状态数据,实现敏捷响应的多感知安全分析,根据分析结果向机车控制系统发出相应指令。

控制系统配备智能语音播报器,在对机车进行边缘控制的同时,对当前机车作业情况、安全防护情况进行实时播报,使周边作业的人员、车辆第一时间掌握当前机车作业流程及机车状态,启起到预警、提示作用。

(6)机车智能调度系统建设

建设大数据平台,包含机车作业反馈实时数据、焦炉工艺标准数据、焦炉历史生产数据、作业及异常分析标准数据。大数据通过工业互联网平台对五大机车及关联系统数据进行集中采集,采集完成后进行有效过滤、多维分析、统一服务,保证数据应用的时效性和准确性。

建立五大机车与焦炉燃烧、除尘、熄焦、捣固、化产工序的协同管理系统,实现多工序间作业的高效衔接,提高炼整体作业效率。在特殊生产工况下,集中调度系统根据状态选择,自动匹配机车对应炉区及对应联锁车辆,实现实时动态稳定切换。


(责任编辑:zgltw)