机器人制样系统关键技术研究及性能试验

杨 勇，任 率

(湖南三德科技股份有限公司，湖南 长沙 410205)

0 引 言

2021年我国经济工作会议中提出1项重点工作目标即“碳达峰、碳中和”，而火力发电是二氧化碳排放的重要主体之一。近年来，最大限度降低化石燃料的碳排放已成为智慧电厂建设的重点研究方向，而研究火力发电碳减排的前提是基于对电厂的燃料来料过程进行自动化、精细化、智能化管理，并重点管理和防控采、制、化3个重要环节。

在燃料的制样环节，需将采样环节采集的数十、数百、甚至数千公斤的样品严格按照国标规定的操作流程进行破碎、缩分、干燥、制粉，最终制备而得各级粒度不同、质量不同的化验样品。可想而知，将大量的煤样制备成少量的试样，其理化性质不能发生改变，且化验结果需要准确反映所采购煤样的品质，因而该制备过程的要求非常高[1]。

制样方法大致可分为四代。第一代为纯人力时代，通过人工使用钢辗、二分器等简单的制样工具对煤样进行碾碎、敲碎、缩分，因人工劳动量过大而逐步出现了机械化的产品，如锤式破碎机、制样粉碎机、电动缩分器等，再进入到第二代半自动化阶段。该2个阶段均需经验丰富的操作人员严格按照国标的要求进行规范性操作，人力资源投入较大，人工干预较多，对操作人员的工作熟练程度、职业操守依赖性很大，且在人工制样室粉尘环境下易引发职业病，而制样过程的监管主要通过安装摄像头、制定规章考核制度进行监督[2]。从2012年～2014年起开始国内出现流水线式自动制样系统[3]，其主要原理是按照GB/T 19494.2、GB 474等要求，将破碎单元、缩分单元、干燥单元、制粉单元通过自动转运胶带、斗式提升机等连接为1个整体以代替以往的人工制样方式，在避免人为干预的同时提高了制样的规范性。近年来，第三代流水线式自动制样技术的基础技术(破碎、干燥、制粉)逐步趋向于成熟可靠，但对于煤种的适应性要求、制样过程的精细化管理要求越来越高，现有的技术对于煤质情况复杂的情况难以适应[4-6]，因而煤炭的制样应运进入第四代—机器人制样时代[7-8]。机器人制样主要将工业机器人引入流水线自动制样系统之中，替代原有的胶带搬运、斗式提升等方式从而在煤炭、焦炭领域获得应用[9-10]，进一步推动了整个行业的发展。

结合煤炭智能制样系统的验收试验以及燃料智能化管控系统在火电厂中的应用研究[11-12]，以下将以1种机器人制样系统为例，从系统组成、工作流程、关键技术、与传统自动制样的对比、性能试验等方面进行阐述，对机器人制样系统的优势进行探讨，以期为电厂、矿山、钢铁等企业的煤炭智能化管理建设提供参考，提升管理效益和经济效益。

1 系统组成与工作流程

机器人制样系统是在传统流水线式自动制样系统基础上的升级迭代，由初级入料口、一级破碎单元、一级定质量缩分单元、备份样缓存单元、二级破碎缩分单元、低温快速干燥单元、制样粉碎单元、机器人单元、容器自动清扫模块、样瓶封装单元、除尘单元、控制软件单元等组成，工业机器人本身并不具备破碎、缩分等核心功能，仅替代了人工制样、传统自动制样系统中的搬运、倒料等功能，因此从功能的角度分析，机器人属于整体系统的辅助部件而非核心部件。但由于引入了机器人灵活性的特点，并结合其他关键技术，从而衍生了更多的功能。机器人制样系统示意如图1所示。

图1 机器人制样系统示意

系统选择的机器人为ABB IRB6700 6轴系统产品，其工作范围达2.6 m，端部负载为200 kg，重复定位精度0.05 mm，重复循环精度0.06 mm，同时搭载了防碰撞检测系统，在自动制样系统中具备了很好的精度和安全性。

机器人制样系统的标准流程如图2所示，该自动制样系统的输入为15 kg～120 kg样品，输出为粒度6 mm全水分样1～2份，每份1.25 kg；3 mm存查样1～2份，每份700 g；0.2 mm分析样1～2份，每份60 g。若需要更多的份数，该系统也可实现个性化定制。由于机器人的引入，使得整套系统可以是非流水线式的作业，流程的多样性成为可能。例如，来样粒度为3 mm、质量≥3.75 kg，则机械手可以直接将样品从次级入料口倒入，而跳过前端的一级破碎、一级定质量缩分等环节。又如，来料质量为300 kg，超过了标准入料量120 kg，则机器人可先将样品在一级定质量缩分胶带上进行前级缩分，将样品质量缩分至小于120 kg后再进入一级破碎单元。引入机器人后其功能可增强整套系统的适应性。

图2 机器人制样系统标准流程

机器人制样系统不是1套单机版的系统，其可有机融入整套燃料智能化管控系统，与采样系统、气动传输系统、自动存查柜系统、燃料管控系统甚至电厂已有的其他管理系统对接，并可选配前级干燥单元、在线全水测试单元等，从而将其更广泛地应用于电厂的燃料智能化管控。

配置前级干燥系统、取13 mm全水样的定制化系统流程如图3所示。

图3 机器人制样定制化系统流程

2 关键技术及功能特点

带“伞旋”机构的锤式破碎技术、低温风透快速干燥技术、自沉集”制样粉碎技术等在系统中已成熟应用十多年[3,13]。以下对引入机器人单元后的关键技术、功能特点以及该系统的运维保障系统进行探讨，并对比机器人制样系统与传统流水线式制样系统，从而归纳前者所具有的差异化优势。

2.1 称重管理技术

传统的流水线式自动制样系统，由于主要采用胶带作为样品输送的机构，样品在胶带上铺成长条状薄层，难以实现称量，而机器人搬运则使得各环节的样品称重管理变得非常简单[14-15]。各环节样品称重是1项非常重要的功能，引入机器人单元后的关键技术可实现整套自动制样系统进入样品的质量、收集样品的质量，准确获得收集率和样品损失率。在传统的自动制样系统中，只能事后发现收集的样品质量有误，但并不知道系统的残留、黏堵在哪个环节，而当发现称量有误后，残留的样品已与后续其他样品混合污染，将导致一系列样品结果失真。而采用各环节称重管理技术以后，样品收集质量不足时则可及时主动报警，发现并可追溯环节问题，进而迅速地处理异常状况。机器人制样系统的各环节称重管理数据见表1，系统可自动在软件界面生成质量管理表格，自动分析制粉损失率或系统总损失率。

从表1可发现，该机器人制样系统大量采用透明覆盖件，使得设备结构内部可见，从而避免整套设备成为黑匣子。结构上的透视化和数据上的透明化，构成了该系统可信度高的特点。

表1 机器人制样系统的各环节称重管理数据

2.2 防黏、堵、交叉污染技术

传统的流水线式制样系统能适应煤质较好的样品，但对于水分较高、黏度较大或含有一定煤泥的样品则可能会黏、堵，从而造成交叉污染。机器人制样系统在沿用传统技术(如振动、喷吹、刮扫、清洗样)的基础上，提出2项机器人制样特有的技术。 (1)机械手对于一级破碎倒料用的大圆桶与方桶、存样用的全水样分析样样瓶等各环节容器，在倒料、接料的前后进行自动清扫，为避免湿黏的样品顽固地黏附在容器底部、壁部，同时采用通热风与清扫的方式，已取得较好的效果，如图4所示。

图4 机器人制样自动清扫效果

(2)机器人制样系统可以选配前级干燥系统，为避免前级干燥去除的水分对样品全水数据产生影响，若粒度合适则可先采取全水样再预干燥，或由前级干燥系统对样品的水分进行自动补偿计算。

2.3 运维保障系统

传统的运维服务为纯人工服务，是指设备发生故障后通知厂家派技术人员到现场排查原因、厂内准备备件并现场更换调试。此为被动式服务，耗时长且影响生产。而运维保障系统是1种主动式预服务，将问题暴露在正式发生之前，避免停机影响生产。例如系统可自动生成煤样制备档案，每天制样数量、称样量均有记录，如通过大数据分析得知0.2 mm筛板的使用寿命约为300个样，则系统可在筛板使用寿命即将达到之前，通过上位机软件、手机APP端向运维管理人员发送指令，检查筛板的磨损情况，必要时予以更换。因此，系统中的机器人替代了人的体力劳动，但尚未替代人的脑力劳动，还需配置运维保障系统对整套自动制样系统的故障、运维进行预判和报警。进而，机器人制样系统在实现无人值守、无人干预的同时，故障处理、运维保养通过运维保障系统实现了人机共生。

3 系统性能试验

为判断智能制样系统是否满足国标的要求，项目委托具备国家认定资质的第三方鉴定机构对系统进行鉴定试验。试验的主要规范性引用文件包括GB/T 19491.1—2004《煤炭机械化采样 第1部分：采样方法》、GB/T 19491.2—2004 《煤炭机械化采样 第2部分：煤样的制备》、GB/T 19491.3—2004 《煤炭机械化采样 第3部分：精密度测定和偏倚试验》、GB/T 474—2008 《煤样的制备方法》、GB/T 211—2017 《煤中全水分的测定方法》、DL/T 747—2010《发电用煤机械采制样装置性能验收导则》、DL/T 1330—2014 《火电厂煤炭破碎缩分联合制样设备性能试验规程》。试验内容：制样精密度、制样偏倚、留样质量及出料粒度、全水分损失率，样品数目：全水分样20个，分析煤样100个。

3.1 留样质量及出料粒度过筛率试验

抽取偏倚试验25个同种煤样，试验煤样干基灰分(Ad)平均值为18.43%，分别通过制样系统，收集缩分后的0.2 mm、3 mm、6 mm煤样，称量煤样制样；分别抽取上述煤样中的5组，用标准试验筛进行筛分试验，试验结果见表2～表3。

表2 留样质量试验数据

表3 粒度为6 mm、3 mm、0.2 mm的试样筛分试验

试验结果表明：所有粒度为0.2 mm的分析样与存查样的质量均不小于60 g，满足粒度小于0.2 mm分析煤样质量要求；所有样品3 mm存查样质量均不小于700 g，满足标称最大粒度3 mm存查煤样质量要求；所有样品的6 mm全水样质量均不低于1.25 kg，满足粒度小于6 mm全水分样质量要求，即均符合国标GB/T 474—2008的要求。

3.2 精密度试验

制样精密度测定的目的在于鉴定该智能制样系统按照电厂的制样方案所能达到的制样精密度范围，并确定该制样精密度范围能否达到期望的精密度要求。

3.3 偏倚试验

偏倚性试验的目的在于鉴定该制样系统所制取的煤样(3 mm存查样、0.2 mm分析样)灰分与参考值之间是否存在显著性差异。

根据国标GB/T 19494.3—2004的要求，选取了试验煤样的干基灰分(Ad)平均值为18.48%，共进行20组试验。试验结果如下：

整体结论：该智能制样系统不存在实质性偏倚。

3.4 全水分损失测算试验

根据DL/T 1339—2014要求系统的全水分损失率不能大于5%。称取约40 kg煤样共10个，每个试样掺和后按九点法或二分法取全水，作为进料煤样的全水分煤样，剩余样品迅速倒入该制样系统，进行破碎、缩分、收集后，作为留样的全水分煤样。按照GB/T 211规定的方法分别测定进料煤样和留样的全水分，全水分损失率的计算公式如下：

式中，LM为全水分损失率，%；Mt，l为进料煤样的全水分，%；Mt，L为留样的全水分，%。全水分损失测算试验结果见表4。

表4 全水分损失测算试验结果

试验结果表明，此次试验过程中全水损失率为2.8%，符合标准要求。

4 结 语

以“机器人替代人”的机器人制样系统是煤炭制样未来发展的趋势，能够克服人工制样劳动强度大、人工监管不到位等问题。以上介绍的机器人制样系统，通过工业机器人技术与传统的自动制样技术的强强联合，扩增了自动制样系统的煤种适应性；根据国标的严格要求对该项目进行了性能鉴定试验，试验结果表明该系统完全符合国标要求。该系统的推出，将提高高能耗企业的燃料智能化、自动化管理水平。