黄兆爽 杨金宝 王文奇 顾强 李国庆 董若冰 郭世伟 王学伟 李春明
国投北疆电厂 天津 300480
1 改造前设备状况
天津国投津能发电有限公司成立于2004年3月, 一期工程建设2×1000MW发电机组于2009年投产发电，二期工程于2018年6月 投产发电。电厂总共有48条输煤皮带机,由于皮带机数量众多，输送现场工况恶劣复杂，威胁巡检人员安全；同时人工巡检受检测人员的技术水平，工作状态，经验等限制，巡检质量参差不齐；近年来由于人工成本不断攀升，巡检成本随之提高；人工巡检频率低，不可把控性高，巡检范围局限性大，巡检覆盖区域有限，往往无法及时发现问题并对危险事件和可能发生的事故进行及时报警；而且传统电厂巡检手段的现状有较多不足的地方：
（1）过分依赖安全员的责任心，执行随意性大；
（2）粗放的巡检模式难以监督及考核评估；
（3）基于纸面的信息反馈存在滞后性，难以分享给相关管理人员；
（4）巡检结果难以综合分析，对实现设备预测性维护无太大意义；
（5）软件管理系统无法应对多变、复杂的现场情况。
另外输煤皮带机在长时间运行过程中，设备异响问题、皮带托辊和驱动滚筒温升问题、皮带线跑偏问题、主动电机温升异常以及皮带线上煤量局部增大或断料等问题随时都有可能发生，这些隐性设备故障点在下一秒都可能成为设备停机，影响生产正常进行的因素之一。输煤线皮带线巷道对安全操作要求十分严格，稍有不慎都将发生不可预估的安全问题，所以无证、无关人员以及未佩戴相关安全防护器械等人员禁止在该区域活动。
输煤皮带机巷道中：粉尘含量、环境温度、湿度、烟雾浓度、瓦斯等可燃气体浓度等参数是反映现场工况的重要指标，这些参数随着生产时时发生变化，不同区域有可能会有数值局部升高，单靠固定式采集装置对粉尘含量、环境温度、湿度、烟雾浓度、瓦斯等可燃气体浓度等参数采集有一定的局限性，不能反映整线的情况，存在一定的安全隐患。
输煤皮带机巷道中现阶段配备固定摄像头与固定监测点，存在一定的监测盲区，固定摄像头仅可储存现场视频，无法对现场环境、设备、人员、物料进行分析、故障判断与报警功能，固定监测点需要后台人为操控监测，不能实现自动巡检，无法对现场常见故障点与重点区域进行巡视。
输煤皮带机在输送过程中有可能出现堵料，或料块过大等情况，均会对输送皮带造成不同程度的影响，甚至会引起生产事故。
基于以上目前存在的问题以及现场发生的不可预见性问题，技改项目引入智能巡检机器人BYT-II对输煤皮带机以及巷道进行实时监控，数据采集分析以及智能巡检识别保障输煤线路正常稳定运行，将输煤线路存在的隐性故障变被动检测为主动检测，保证输煤系统安全，高效，环保，节能的运行生产，满足企业安全生产与环保要求。
2 改造方案及设计
此次改造主要针对C8带式输送机进行智能巡检机器人升级改造，机器人采用吊轨式安装运行方式。
2.1整机安装方案：
2.2 设计传感器部分改造及设计方案：
2.2.1瓦斯传感器
存在煤炭的工作环境中常含有大量的可燃性气体，其中瓦斯含量占比最高，直接影响生产作业的安全，因此巡检机器人搭载了业界领先的燃烧催化式可燃气体传感器，采用燃烧催化反应可保持高精确度检测可燃气体浓度。可燃气体检测主要应用运算放大器，和单片机模数转换。涉及的技术有小信号放大，低通滤波器，和模数转换。噪声对12位以上分辨率的A/D转换电路影响是致命的，对直流放大电路而言温度漂移必须控制在很小的范围之内。
2.2.2 环境温度传感器
工业现场常用铂电阻类传感器，此类传感器为模拟器件，还需要采样电路来支持，增加了设计难度和功耗，如果为了提高测温精度，去除传感器线上电阻的影响，还会造成更多的成本投入和资源开销；因此温度传感器选择了数字型温度传感器DS18B20，独特的总线接口，只需要一根数据线便可实现通信，电压范围为3.0V ~ 5.5V，测量温度范围为-55℃至+125℃，精度为±0.5℃，无需外部元件，简化了电路的设计。由于传感器并非直接焊接在电路板上，而是通过设备外接探头的方式实现传感器的安装，因此在PCB上只设计接口电路
2.2.3 环境湿度传感器
对于环境湿度的检测，我们选用了AM2322 数字湿度传感器，它是一款含有己校准数字信号输出的温度传感器。采用专用的湿度采集技术，确保产品具有极高的可靠性与卓越的长期稳定性。传感器包括一个电容式感湿元件和一个高性能微处理器相连接。该产品具有品质卓越、超快响应、抗干扰能力强、性价比极高等优点。AM2322 通信方式采用单总线通讯。标准单总线接口，使系统集成变得简易快捷。超小的体积、极低的功耗，信号传输距离可达 20 米以上，使其成为各类应用甚至最为苛刻的应用场合的最佳选择。
2.2.4 粉尘浓度传感器
粉尘浓度传感器能得到空气中1～100微米悬浮颗粒物质量浓度，使用进口激光器与感光部件，数据稳定可靠；内置风扇，数字化输出，集成度高。如图1.4外部通讯采用稳定可靠的RS485通讯，保证在复杂工业环境中数据传输的可靠。粉尘浓度传感器采用激光散射原理：当激光照射到通过检测位置的颗粒物时会产生微弱的光散射，在特定方向上的光散射波形与颗粒直径有关，通过不同粒径的光学积分统计及换算公式可以得到不同粒径的实时颗粒物的数量浓度，按照标定方法得到跟官方单位统一的质量浓度。可对环境总悬浮颗粒物浓度（TSP）进行实时监测，量程可达到0-20mg/m3，灵敏度1μg /m3，相对误差±30μg/m3；
同时我们针对空气中水雾颗粒和粉尘颗粒难以区别的问题，对两者相互影响及除湿方案进行探究，结合湿度数据综合分析，得出更接近实际的总悬浮颗粒物浓度，通过大量的前期数据测试、分析和曲线拟合，得到矫正曲线。解决了实际应用中的误差，有极高的实用价值。
2.3 上位机软件功能简介
2.3.1 软件分成四个界面：
主界面：主要功能实现对机器人控制、视频显示、数据显示、状态显示、图像窗口切换等等；视频分析界面：标记并存储热成像检测区域、标记针孔摄像头视频检测参考线、区域并存储等；数据查询界面：实现实时数据显示、报警数据显示、视频数据显示、后期打印数据等。系统设置界面：实现阈值设置、用户管理、日志管理等功能。
2.3.2 核心算法
（1）人员检测：包括现场人员计数及安全帽检测。通过智能巡检机器人云台摄像头获取现场图像，使用深度学习检测方法（SDD）。通过样本的提取、标签制作、模型训练，最后，利用获取的模型实现现场人员计数及相关规范的检测，如是否戴安全帽、口罩、工装规范等，当出现上述问题时，相应区域显示警报信息。
（2）设备状态检测：1.包括物料、托辊、电机、减速机温度检测，巡检机器人当开启巡检模式时，上位机根据机器人反馈的位置信息，并结合数据库中存储的检测区域信息，获取红外视频图像相应区域温度，当温度大于设定的阈值时，显示报警功能；2.皮带跑偏检测功能，利用机器人针孔摄像头传送来的视频信息，并结合相关标记参数，在全程中选取固定点位进行皮带边缘检测，当边缘超过设定值时，启动报警功能。
（3）异响监测，此过程大致分为两部分：
①语音特征提取：其目的是从语音波形中提取出随时间变化的语音特征序列，主要使用梅尔频率倒谱系数(MFCC)；
②模型匹配：将输入的语音特征与声学模型（模式）进行匹配与比较，得到最佳的识别结果，这里使用卷积神经网络（CNN），该过程模型的获取，需要采集现场正常情况下及异响情况下的声音样本。当分析出异响现象时，上位机巡检界面将显示警告。
（4）人脸识别
人脸检测使用MTCNN网络做人脸检测和对齐；身份确认使用谷歌的FaceNet检测模型， FaceNet是一个解决人脸识别和人脸聚类问题的全新深度神经网络架构。通过对入场人员的信息注册、人脸识别，发现陌生人闯入并启动警报功能。