矿用智能巡检装置视频监测与自动识别技术分析.pdf

自动化技术与应用 Automation Technology and Application2023.7 今日制造与升级 39参考文献1 陈景文.基于DeviceNet总线的造纸机传动系统设计J.化工自动化及仪表，2011，38（4）：435-438.2 庞成立.基于现场总线的工业机器人智能控制研究J.煤炭技术，2012，31（9）：50-51，61.3 杨上华.DeviceNet总线在隔膜纸插入机中的应用J.中国设备工程，2018（8）：200-201.4 朱海涛.Device-Net现场总线在铝热连轧控制系统中的应用J.电工技术，2010（1）：40-41.5 张伟旗.阴极永久剥片机组常见设备故障的控制J.世界有色金属，2013（1）：41-45.6 江越文.阴极铜剥片装置的优化改造J.铜业工程，2020（5）：95-98.7 钟骏.提高剥片洗涤机组洗涤质量实践J.铜业工程，2020（3）：95-98.8 江越文.提高阴极铜剥片机组链条使用寿命的实践J.铜业工程，2021（1）：92-95.9 李晓光.浅谈洗涤设备优化，提升产品质量J.铜业工程，2022（1）：74-76.10 罗明辉.减少阴极板损坏生产实践J.铜业工程，2020（4）：73-75.11 张伟旗，舒胜春.永久阴极剥片机组工艺装备设计创新及关键技术研究J.中国有色冶金，2015，44（3）：41-45.12 谢小春，童想胜.ASI总线技术在ISA阳极加工机组的应用研究J.中国金属通报，2016（12）：65-67.作者简介马书泰（1983），男，山西临汾人，本科，助理工程师，主要研究方向为冶金装备及自动化控制。0引言2020年，我国颁布了关于加快煤矿智能化发展的指导意见，明确提出智能化是煤炭工业高质量发展的核心技术支撑，是实现矿山减员增效、提升管理效益的重要措施。为了推进矿山智能化建设，机电运输系统智能巡检装置获得了广泛应用。这种装置的主要作用是替代人工完成设施设备的日常巡检，减少入井作业人员，以及降低作业人员劳动强度和安全风险，实现测温、读取设备运行参数、摄像、数据分析与缺陷管理等功能。因此，持续提升巡检装置的视频监测与自动识别能力，具有重要意义。1 工程概况国能新疆屯宝煤矿位于准南煤田硫磺沟矿区西部，其中主斜井全长1400m，巷道内左右两侧各设置有两套自动机械设备，分别是主斜井钢丝绳芯带式输送机和主斜井架空乘人装置。巷道自然环境复杂，湿度高且爆炸性气体与粉尘弥漫，能见度差，不适合入井人员长时间滞留。因此，为了确保这两套机械装置能够安全、可靠地发挥效能，采用矿用多参数智能巡检装置取代人工进行巡检。多参数智摘要矿用多参数智能巡检装置是实现矿山智能化升级改造的关键设备，能够取代人工实现对巷道复杂环境中的机械设备工作状态进行自主监测。在解构矿用多参数智能巡检装置工作原理与系统组成的基础上，分析了在复杂环境中进行视频采集的技术原理，对现场视频摄录、视频特征提取和目标状态辨识等环节进行了理论解释。通过对机械设备工作状态识别技术的阐述，分析了智能巡检装置启动故障报警机制的条件。随机选择智能巡检装置在特定工作时长内的监测结果进行统计，验证了视频监测与自动识别技术的运行效果。关键词矿山智能化；多参数智能巡检装置；视频监测；目标自动识别中图分类号TD67 文献标志码A矿用智能巡检装置视频监测与自动识别技术分析石耀龙，黄伟，刘朝鑫（国能新疆屯宝矿业有限责任公司，新疆昌吉831114）自动化技术与应用 Automation Technology and Application40 今日制造与升级 2023.7能巡检装置的巡检内容见表1。表1 多参数智能巡检装置巡检内容项目巡检装置巡检内容工作状态监测主斜井钢丝绳芯带式输送机托辊、H 架、皮带带面的工作状态主斜井架空乘人装置钢丝绳、驱动轮及其轴承、托绳轮、压绳轮等设备的工作状态工作温度监测主斜井钢丝绳芯带式输送机滚筒包胶和轴承、驱动部电机本体、电机轴承、减速器等设备的工作温度主斜井架空乘人装置电机本体、电机轴承、减速器等的工作温度工作环境监测巷道工作沿线有毒有害气体、烟雾等的含量，以及设备是否有异常响动为了完成表1中的巡检内容，多参数智能巡检装置采用挂轨方式运行，巡检装置本体自行走。为了适合工作环境的特殊要求，巡检装置采用本体安全型防爆部件。在多参数智能巡检装置中，中心计算机和移动巡检平台、移动巡检子站都采用直流稳压电源供电，同时配有不间断电源（UPS）备保。移动巡检平台和移动巡检子站上装载有各种多用途传感器，如烟雾传感器、甲烷浓度传感器等，用于获得巷道内的环境参数变化情况。网络摄像仪对巷道内的主斜井钢丝绳芯带式输送机和主斜井架空乘人装置的运行状态进行实时监测，确保对关键机械设备信息的全面掌握。各个组成部分之间通过煤矿用聚乙烯绝缘镀锌通信电缆传输数据、通过煤矿用射频同轴电缆供电。2 高清移动视频采集技术2.1 视频采集原理与系统构建移动视频采集技术是矿用智能巡检装置的核心。在高湿度和粉尘环境下，通过移动巡检装置上搭载的多个红外网络摄像仪实现对主斜井皮带、主斜井猴车等各项信息的图像采集。采集到的图像信息通过千兆无线通信，传输至远程端上位机显示并存储。通过对图像的浏览分析，确定设备是否存在异常、损坏程度、故障位置，确认是否需要停机检修以及有无违章操作人员等情况。为了实现这一目的，多参数矿用智能巡检装置采用模块化思想构建视频采集系统。视频采集系统主要由现场摄录模块、特征提取模块、状态辨识模块等3部分组成。2.2 现场视频摄录对于工作巷道内的设备工作信息，多参数矿用智能巡检装置主要利用高清红外网络摄像仪进行采集。系统启动后，视频与音频同步采集，通过提前预设视频捕获率控制摄录速度。摄录时，利用 AVlcap 的类窗口函数访问摄像仪的视频采集接口。其中，不同的类函数实现的功能不同，具体见表2。表2 视频采集类窗口函数与功能类函数功能cAPSlus创建场景动态捕捉窗口cAPvers捕捉窗口显示模式cAPtubs封装数据本体VideoHDR封装数据头利用表2中的各种类函数，高清红外网络摄像仪将当前视频窗口作为预览窗口，对采集到的视频信号进行二值编码，同时将 RGB 图像转换成 LAB 色彩空间格式。之后进行系统回调，利用回调机制触发视频逐帧动态采集功能，再利用驱动链接中心计算机，将设备工作状态及编码封装后的数据本体及数据头进行上传。2.3 视频特征提取对于高清红外网络摄像仪传送的现场视频图像，中心计算机进行解码后采用基于光流衍生法的技术进行特征提取。中心计算机根据由光流衍生出的运动特征，通过主成分分析法（PCA）对机械设备的运动特征从时空方面进行分析，识别出特征行为。基于光流衍生法的特征提取技术，主要基于 LAB 色彩空间中的颜色灰度值进行。选定特定的视频图像作为参考帧，对其中关键目标的灰度信息进行统计。以此为基准，建立特征判断准则，之后将各帧图像的特新信息与这一判断基准进行比较。特征提取的算法可以概述如下。（1）提取运动目标在单帧图像中的轮廓位置信息，分别标记为 xmin、xmax、ymin、ymax，则运动目标的质心坐标位置信息，标记为（x0，y0）。x0=（xmax-xmin）/2，y0=（ymax-ymin）/2。（2）基于质心坐标位置，对运动目标的轮廓数据进行拟合。假设在时刻 t，摄像头屏幕中像素点（i，j）代表的目标的光流信息为 u（i，j，t），令 d（i，j，t）=|x（i，j，t）-u（i，j，t）|，其中，d（i，j，t）为光流-位置偏差。依次求得所有像素点的光流-位置偏差值，然后进行阈值分类。（3）设置阈值为 TP（0 TP 1），如果满足式 Pd（i，j，t）TP，其中，P 为概率运算，说明目标点是机械设备的关键部位，含有表征设备运行状态的关键信息，可以用于状态辨识。2.4 目标状态辨识对目标是否属于背景像素进行分类后，对含有机械设备运行状态的关键目标进行状态辨识。状态辨识主要通过与数据库的对比实现。通过选择所要识别的各种正常行为、异常行为的视频图像，构成数据库；之后将目标图像特征与数据库进行匹配，计算匹配重合度的大小。匹配重合度自动化技术与应用 Automation Technology and Application2023.7 今日制造与升级 41以像素个数为单位进行计数，只有多数像素能够重合，说明目标图像特征与数据库中的图像具有极大的相似性，据此可以判定机械设备工作于稳定状态。否则，说明机械设备的工作状态存在异常，此时可以启动故障报警装置。3 工作状态异常识别技术为了快速判定机械设备的工作状态是否异常，在现场工作状态视频采集的基础上。文章采用基于 Hausdorff 方法的特征相似性判据进行工作状态异常识别。基于 Hausdorff 方法的特征相似性判据，通过距离度量来判别机械设备异常工作状态的具体位置。对于代表目标不同特征的两个有限点集 A=a1，a2，an 和B=b1，b2，bn，两者之间的 Hausdorff 距离可以表示为：H（A，B）=maxh（ai，bi）（1）式中，i=1，2，n，并且h（ai，bi）=ai，bi2是不同特征点之间的2-范数运算。根 据 式（1），可 以 计 算 得 到 不 同 特 征 点 之 间 的Hausdorff 距离。对数据库中表征机械设备正常工作状态的图像中的相同坐标位置（xi，yi）的特征点进行同样的处理，得到它们的 Hausdorff 距离。计算同一位置处由摄像仪采集的图像中的特征点Hausdorff 距离与数据库中特征点 Hausdorff 距离之间差值：D（A，B）=H（A，B）-H0（A，B）（2）式中，A和B为不同坐标位置的特征点，H（A，B）为摄像仪采集图像中的特征点之间的Hausdorff距离，H0（A，B）为数据库中的标准图像的特征点之间的Hausdorff距离。对于计算得到的所有 D（A，B），进行聚类分析。聚类分析是将不同类别的特征点归为一类。文章中依据计算得到的 D（A，B）的大小，将特征点标记为“正常”和“异常”两类。设置阈值为0.3，当 D（A，B）0.3时，判定为“异常”，否则判定为“正常”。在聚类分析之后，统计“异常”特征点和“正常”特征点之间的比例。如果“异常”特征点占比过高，说明现场机械设备的工作状态大概率偏离正常状态，此时可以触发故障报警机制，向中心计算机发出暂停设备运转的信号，等待人工进行故障确认与排查。4 运行效果分析国能新疆屯宝煤矿利用多参数矿用智能巡检装置对巷道内的两台自动机械设备，即主斜井钢丝绳芯带式输送机和主斜井架空乘人装置，进行工作状态不间断监测。统计自2023年13月共90个自然日内的工作状态监测情况，结果如图1所示。环境不良停机误报停机故障停机稳定运行时长（d）858090706050403020100122监测结果图1 90个自然日内智能巡检装置监测结果统计由图1可以看出，多参数矿用智能巡检装置在样本周期（90d）内，共监测到故障停机5d，其中，因设备故障停机2d、因环境不良导致停机1d、因误报停机2d，其余85d 均未触发报警装置，机械设备稳定运行。在出现停机的5d 中，误报停机2d，占样本总天数的比例为0.2%，属于可接受的范围；故障停机是由于传送皮带出现卡滞引发电机温度升高导致的，环境不良停机是由于监测到巷道中甲烷气体含量超标导致的。5 结束语文章结合国能新疆屯宝煤矿的智能化升级改造，分析了多参数矿用智能巡检装置的系统组成及视频采集和工作状态异常识别技术。利用文章提出的现场视频摄录、视频特征提取、目标状态辨识与工作异常识别技术，该煤矿实现了长时间无值守安全运转，主斜井钢丝绳芯带式输送机和主斜井架空乘人装置在运行中的故障状态被准确识别，通过报警机制实现了及时排查。针对多参数矿用智能巡检装置依然具有误报和误识别的可能性，在后续研究中，应该进一步提升视频数据分析能力，引入机器学习方法，进一步提高故障采集与识别的能力。参考文献1 刘艳，胡腾飞，张大伟，等.宁煤公司煤矿智能化建设顶层规划研究J.中国煤炭，2023，49（5）：71-79.2 丁震，孙继平，张帆，等.智能化矿山通信接口与协议技术规范研究J.工矿自动化，2023，49（2）：6-13.3 蔡峰，王陈书略，黄韶杰.煤矿智能矿山自动化开采技术与应用J.内蒙古煤炭经济，2023（2）：130-132.作者简介石耀龙（1977），男，山东巨野人，本科，工程师，主要研究方向为煤矿智能化。