基于多传感器融合的煤流智能测量系统的研发及应用

研发起止时间：2017年1月～2019年12月

完成单位：大同煤矿集团有限责任公司

获奖及评价：国际先进

1 立项背景

目前，国内煤矿大多数带式输送机的运行方式还是恒速运行，但是由于不同煤层的开采条件不同，煤矿的开采量是会发生变化的，也会使输送机的运料量随之变化。如果带式输送机调速系统变化不及时会导致输送机出现过载、轻载有时还会出现空载情况，导致电机损耗加重，能源浪费严重。如何准确的测量出皮带输送机物料的重量，对带式输送机的智能调速具有重要的指导意义。另外现在使用的普通矿用皮带负荷大，环境恶劣，传感器受到的震动剧烈，不适用高精密传感器；其次矿用皮带现场粉尘大，机械传动容易对传感器造成磁化，传感器在使用过程中容易出现磁性漂移，使得校准困难。矿用皮带测量时，带速与带强均远大于其他应用场合，测量误差普遍在10%以上。皮带校准工作量大，通常每年校准次数均在20次以上。

本项目将固态激光雷达、电子秤、电量表等多种传感器进行深度融合，利用人工智能算法对数据进行修正，开发了一套多传感器融合的煤流智能测量系统，可精准实现物料的瞬时体积，重量，密度，含矸率的计算，为煤矿带式输送机和刮板输送机的智能调速提供数据支撑。

2 研究内容

（1）固态激光雷达的瞬时煤流体积测量方法研究与开发

本项目基于激光雷达的扫描原理（图1），采用非接触式固态二维激光雷达，对皮带上的煤流进行不间断扫描，利用空载截面积减去有料截面积，得到物料面积，再与时间积分得到物料的体积，由此可以计算出煤流量，再用所计算的体积乘以煤流的密度可以得到煤流的重量。该测量方法具有非接触式测量，故障率低，测量准确稳定等优点。

图1激光扫描仪的扫描系统原理

（2）多传感器融合融合技术的研究

基于多传感器融合算法基本思路，利用神经网络LSTM 算法将固态激光雷达、电子秤、电量表等多路数据进行深度融合。

（3）基于多传感器融合的煤岩识别技术的研究

首先通过使用激光雷达利用机器学习中的逻辑回归算法进行对皮带空载的判别。通过使用逻辑回归算法，得到的空载识别模型，其训练精度可达99.96%，预测精度在99.50%以上。通过剔除每秒中激光雷达空载帧数，计算出有物料帧数的体积，利用对应时刻的重量，除以相应的体积，可得此时刻所经过皮带秤的原煤瞬时密度，从而计算出此时刻的原煤瞬时含矸率,通过工业性试验测试含矸率精度可达90%以上（图2）。

图2 激光雷达电子皮带秤实施现场

（4）基于多传感器融合的精确过煤量研究与开发

项目通过在皮带秤上加装电子秤、固态激光雷达、电量表，对多个传感器进行系统融合，将传感器输出与实际值建立数据标定，然后对多传感器数据值进行标定，并训练深度学习LSTM 模型，根据训练好的模型，对外输出整机过煤量及瞬时过煤量（图3）。

图3 洗煤厂工业性试验

（5）基于多传感器融合的煤流智能测量系统的研发

本项目为了实现多种传感器融合，开发了一套多传感器融合的煤流智能测量软件，可以实时准确的输出瞬时煤量体积、累计煤量体积、瞬时重量、累计重量、速度、瞬时含矸率等的数据显示，使用户更加直观的监测煤量。开发的FPGA+DSP 的硬件架构，支持了电子秤、激光雷达、电量表等各传感器数据采集，实现了并行处理，无线通信等功能。

3 创新点

（1）开发了以激光雷达为核心的多传感器信息融合带式输送机称重系统，实现了煤流测量的自动化、准确性。

（2）提出了基于LSTM的单传感器、多传感器融合的传感器精度提升算法，有效提升了传感器的测量精度。

（3）研发了基于带式输送机整机载重量、流入、流出重量的测量方法，提高了测量精度，可实现带式输送机系统的精准调速。

4 技术经济指标：

周累计精度98.99%，月累计精度97.90%，体积输出精度96.30%，含矸率精度93.5%。

5 研究成果及应用效果

本项目获授权计算机软件著作权6 项，实用新型专利权1项。经中国煤炭工业协会组织专家对本项目进行科技成果鉴定，成果达到了国际先进水平。

本项目开发的多传感器融合的煤流智能测量系统已在塔山矿、同忻矿等十多个煤矿得到应用，实现了煤流系统精准调速，有效降低了由于压煤而产生的非计划停产事故，达到生产效率最大化和节能降耗的目的。同时，含矸率的精准测定，为智能综放开采智能化放煤提供了技术支撑。