一种提高制丝储柜安全系数的装置研制

刘赐德，陈 健，沈鹏宇，钟智敏

(江西中烟工业有限责任公司 赣州卷烟厂，江西 赣州 341000)

在卷烟制丝生产过程中，叶片加工、叶丝加工、梗丝加工和膨线加工线都配置了众多的储柜，储柜的主要作用是储存物料，同时在物料醇化、物料混配以及加工工序的缓冲中都起到了关键作用[1]。在实际生产过程中，物料进入储柜内是布料行车进行往返布料，物料在储柜内呈四棱台形，导致在生产过程尾料输出时，柜内余留尾料较薄[2]，尽管此时储柜底带频率相应地增加，但是柜内依旧存在着部分物料无法及时运送至后段工序，与此同时，布料行车与储丝柜高度一定，柜内两侧的底带上的裙边在布料过程中也不可避免地有物料，而储柜数量有限，难以满足单一储柜储存相同牌号的物料[3-4]。

如果在尾料输出时，不能及时对尾料进行清扫，首先不能保证下游工序在尾料加工工序中流量的稳定性，影响相关工艺指标的考核；其次，生产结束后，残余物料在柜内，仍需要人工进行清扫，物料要等下次生产再进行回掺，增加了劳动强度，同时物料储存较久影响工艺质量。所以针对目前的现状，为了降低尾料输出时间及尾料输出流量稳定，以及避免不同牌号的物料间存在混牌，进一步提高工艺质量，目前采用的是在尾料时采取人工提前清扫方式，将确保尾料产品质量。但是，此时储柜所有旋转设备处于运行状态，尤其是耙钉在持续运转的同时，底带也在往前输送，可能产生“拨辊挤伤”安全事故，对人工进入操作存在巨大的安全隐患[5]。

针对此类问题，为进一步降低在储柜安全隐患危险系数，切实保障操作人员的人身安全，本文通过技术改进，研制一种基于STM32语音识别方式的制丝储柜安全装置，借助语音识别和判断技术，在操作人员进入柜体进行清扫作业时，如果面临着人身安全隐患，操作人员能够通过语音的呼喊，及时阻止设备的运行，尤其是停止出料耙钉和底带的运转。这样既保证了产品的工艺质量，同时又降低了储柜安全隐患危险系数，确保了操作人员的人身安全。

1 问题现状分析

通过现状进行调查，操作人员进入储柜进行清扫(见图1)时，底带和出料耙钉还在运行，一方面操作人员要推扫物料，另一方面底带运动将人员往前输送，操作人员在扫柜的同时面临着接近运转的耙钉。稍不注意，操作人员将触及出料耙钉，对人员产生机械伤害，造成人员伤亡的重大安全事故。

为定量对该模式下操作人员对储柜进行清扫的危险等级，利用“LEC评价方法”对其进行评价[6]。经综合评估，事故发生的可能性L值为3(发生事故的可能性：可能发生事故，但不经常)，暴露于危险环境的频繁程度E值为6(暴露于危险环境的频繁程度：每天工作时间内暴露)，发生事故产生的后果C值为15(发生事故后：非常严重，一人死亡)，则风险等级D值为270，达到风险等级的B级，属于高度危险，必须立即整改。

2 方案设计

基于STM32语音识别的制丝储柜安全装置可以细分为语音识别模块、核心处理模块和控制处理模块[7]。整个语音识别的储柜安全装置系统设计图如图2所示。

2.1 语音识别模块

本设计系统中的语音识别模块选用的是ICRoute公司的LD3320芯片，外围加语音采集及相关电路构成。LD3320芯片本身就是专门针对语音识别和处理的芯片，集成了高精度A/D和D/A接口，不需要外接任何的辅助芯片如Flash、RAM、加密芯片等，所以操作简便[8]。

2.2 核心处理模块

核心处理模块主要是对语音识别模块的数据利用核心处理模块进行处理，并将处理的结果传送到控制处理模块。对于该模块，使用的是STM32F103C8T6作为主控芯片，该芯片是基于ARM Cortex-M3 32位的RISC内核，内置了高速的储存器和丰富的增强I/O接口，具有高性能、实时、低功耗、低电压等特点[9]。

2.3 控制处理模块

控制处理模块是将语音识别后，通过核心处理模块将获取得到有效的语音信息处理后发出相应的信号，控制所需要的动作执行。本文所需的动作执行就是当操作人员遇到紧急情况时，通过呼救措施，紧急将拨料耙钉以及储柜底带电动机停止的操作。在本设计中，将STM32F103C8T6的一输出接口接入控制模块的继电器，当继电器检测到输出信号后控制拨料耙钉以及储柜底带电动机停机。

3 方案设计

3.1 程序设计

在语音识别的程序设计中，采用中断的方式工作，其工作流程分为：先进行语音识别的初始化，然后写入识别列表，并开始识别，识别成功后开始响应中断。

1)初始化。在初始化程序里，主要完成软复位、模式设定、时钟频率设定和FIFO设定。

2)写入识别列表。本文采取连续不同编号的识别条目，表1所示为简单的示例，选择5个不同的字符串，分别为ting ji(停机)、jiu ming(救命)、jiu ming a(救命啊)、wei xian(危险)和jin ji qing kuang(紧急情况)，根据列表的规则每个识别条目是标准普通话的汉语拼音(小写)。

表1 识别列表示例

uint8 LD_AsrAddFixed()

{

uint8 k, flag;

uint8 nAsrAddLength;

define DATE_A 8/*数组二维数值*/

define DATE_B 30/*数组一维数值*/

uint8 code sRecog[DATE_A][DATE_B]= {"ting ji","jiu ming","jiu ming a","wei xian","jing ji qing kuang"}

};

3)开始识别。设置几个相关的寄存器，即可对语音进行识别。

void LD_Init_ASR()

{

LD_Init_Common();

LD_WriteReg(0xBD, 0x00);/*启动ASR模块*/

LD_WriteReg(0x17, 0x48);/*激活LD3320内部DSP*/

delay(10);

LD_WriteReg(0x3C, 0x80);

LD_WriteReg(0x3E, 0x07);

LD_WriteReg(0x38, 0xff);

LD_WriteReg(0x3A, 0x07);

LD_WriteReg(0x40, 0);

LD_WriteReg(0x42, 8);

LD_WriteReg(0x44, 0);

LD_WriteReg(0x46, 8);

delay(1);

}

4)响应中断。如果采集得到语音信号，不管是否识别出正常结果，都会产生一个中断信号。

根据上述工作流程，为了避免在实际过程中噪声导致对识别系统误判的影响，在程序控制中，增加了二级指令的判断。需要在设定的识别条目中同时识别得到至少2个不同的内容，方可对外部信号进行输出。

3.2 硬件设计

当操作人员面临着危险时，通过呼喊信号被STM32语音识别软件所识别，并在系统中输出信号时，需要对出料耙钉和出料底带急停。在硬件系统的设计中，当检测到有信号输出时，即可控制出料耙钉和出料底带急停，同时，在柜体外部增加声光报警装置，提示外面人员发生紧急情况。具体示意图如图3所示。

4 实施效果

该装置成功研制并安装完成后，为验证其有效性和实用性，在生产现场的环境中对该装置进行了大量的测试，测试结果见表2。

表2 实施效果测试情况

根据表2可以得出，通过测试，当发出相关的语音内容时，语音信号经过处理成功识别后，将触发信号传输到电气控制模块上，均能及时对出料耙钉和底带进行急停并将声光报警器驱动报警。其测试效果准确率达100%，效果较好。

同时，利用LEC安全风险评估法，验证安装后储柜的危险等级。经综合评估，事故发生的可能性L值为0.2(发生事故的可能性：极不可能)，暴露于危险环境的频繁程度E值为6(暴露于危险环境的频繁程度：每天工作时间内暴露)，发生事故产生的后果C值为15(发生事故后：非常严重，一人死亡)，则风险等级D值为18，达到风险等级的E级(稍有危险，可以接受)。实施后风险等级降低，可充分保障操作人员的生命安全。

5 结语

本设计利用语音识别技术，通过语音控制储柜出料耙钉和底带运行之间的联动，当操作人员在清扫储柜时发生了紧急情况，可以通过呼喊信号，有效对出料耙钉和底带进行急停，为人身安全不受到设备侵害提供了有力保证，消除了安全隐患。通过该技术的实施，利用LEC安全风险评估法，风险等级降低，可充分保障操作人员的生命安全，效果较好。