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    露天煤礦無人運輸系統(tǒng)平臺設計與關鍵技術應用

    2022-11-19 08:34:40賀愛平
    控制與信息技術 2022年5期
    關鍵詞:運輸系統(tǒng)露天煤礦障礙物

    賀愛平

    (國家能源集團陜西神延煤炭有限責任公司 西灣露天煤礦,陜西 榆林 719302)

    0 引言

    采礦業(yè)是我國國民經濟的基礎和支柱產業(yè)之一,以礦業(yè)為基礎的原材料工業(yè)和相關加工業(yè)占全國工業(yè)總產值的60%以上。據統(tǒng)計,社會生產所需80%左右的原材料、95%左右的能源、70%左右的農業(yè)生產資料均來自礦產資源[1]。我國露天煤礦資源豐富,露天煤礦共有376處,年產能9.5億噸、占全國煤礦總產能的17.8%[2]。目前我國煤炭增產增供政策持續(xù)推進,原煤生產保持較快增長。據國家統(tǒng)計局統(tǒng)計,2022年1~4月,規(guī)模以上企業(yè)生產原煤14.5億噸,同比增長10.5%[3]。近年來,隨著一系列加快煤礦智能化發(fā)展的國家政策的積極引導以及大數據、人工智能等高新技術的不斷發(fā)展成熟和應用,國內露天煤礦行業(yè)不斷朝著智能化、無人化方向發(fā)展。露天煤礦運輸作為煤礦生產作業(yè)中的重要環(huán)節(jié),承擔著從采剝到卸載的關鍵運輸任務。礦山無人運輸技術近幾年在國內逐漸興起并成為礦山工程裝備自動化的關鍵技術之一,處于當前世界以智能化、數字化、網聯化為核心的現代裝備制造技術最前沿,是未來工業(yè)互聯網的重要發(fā)展方向[4]。本文以露天煤礦無人運輸系統(tǒng)作為露天煤礦智能化建設切入點,剖析目前礦山運輸存在的問題,建設露天煤礦無人運輸系統(tǒng)平臺,探索、研究露天煤礦無人運輸系統(tǒng)關鍵技術,并將其應用于生產作業(yè)實踐,積極推動智慧礦山建設。

    1 當前礦山運輸存在的問題

    露天礦山發(fā)展面臨成本高、安全風險大、采運效率低等瓶頸,行業(yè)痛點明顯,升級需求迫切,主要表現在3點:

    (1)露天礦山開采作業(yè)運營成本高,作業(yè)駕駛環(huán)境嚴酷、多風、多塵,而且道路崎嶇,車輛振動劇烈,容易引發(fā)塵肺、胃下垂等職業(yè)病。因此,年輕人大多不愿從事相關工作,引發(fā)招工難、用工貴問題,平均每輛車每年司機及輔助司機成本最高可達120萬元,后勤人員成本最高可達17萬元。礦用車輛輪胎磨損與燃油消耗成本也非常高昂。據統(tǒng)計,每輛礦用卡車平均每年需更換5~6條輪胎,每條輪胎價值約30萬元,總價高達150~180萬元;同時,每輛礦用卡車(簡稱“礦卡”)每年燃油消耗費用達300萬元[5]。

    (2)露天礦山作業(yè)效率低。一般礦區(qū)是24 h連續(xù)作業(yè),三班輪換,但礦卡的實際運輸效率其實并不高。如某礦區(qū),每輛卡車每次在排隊卸載過程的平均等待時間是2.3 min,每天的等待時間就達到3.3 h[5]。在運輸效率方面,每輛礦用卡車每小時運輸量在149~217 m3之間波動,難以保證長時、高效運輸,效率波動幅度達31%[6]。

    (3)礦用車輛載重高、盲區(qū)大,而礦區(qū)道路環(huán)境復雜惡劣,人工駕駛容易引發(fā)作業(yè)事故。平朔安太堡露天煤礦統(tǒng)計數據顯示,在事故原因方面,坡道行車、停車和司機操作不當引起的礦卡事故占35%[7],70%的礦卡事故發(fā)生在啟動階段和駕駛員低速駕駛過程中[8]。

    為此,結合露天煤礦機械化程度高、區(qū)域相對封閉、運輸線路相對固定、運行速度較低等特點,本文提出構建以無人運輸系統(tǒng)為典型特征的智能礦山平臺,以減少或避免對駕駛人員健康、安全的危害或威脅;其不僅可以大幅提升運輸效率、降低運營成本,而且更加節(jié)能和環(huán)保[9]。該無人運輸系統(tǒng)主要實現以下目標:

    (1)降低成本。減少用工量,節(jié)能降耗(燃油、輪胎等),減少車輛維護工作;

    (2)提高安全性。通過無人運輸實現自動化作業(yè),提高作業(yè)安全水平;

    (3)提升運輸效率。實現全天候運營,提升生產效率;

    (4)優(yōu)化運營管理。優(yōu)化生產排程,柔性產能配置,降低管理復雜性。

    2 露天煤礦智能化綜合管控平臺建設

    露天煤礦無人運輸系統(tǒng)以“信息化技術與采礦工藝深度融合”為總思路,夯實數字基礎,促進數據融合共享,加速智慧應用落地。建設智能化綜合管控平臺,強化端、網、云等新型基礎設施建設,集成礦山生產、經營和管理全鏈數據,促進數據融合共享與互聯互通,支撐智慧礦山建設。

    夯實數字基礎主要包括“端”和“網”兩個方面?!岸恕贝砣嫘畔⒏兄ㄟ^部署感知類傳感器,如智能攝像機、邊坡檢測裝置、氣象采集儀等設備,結合圖像融合識別、振動感知、聲音識別及射頻識別等技術,實現礦山環(huán)境數據、采礦裝備狀態(tài)信息、工況參數、移動巡檢數據等全面采集?!熬W”則表示全域無線連接,整體規(guī)劃部署礦山控制網、生產網、辦公網、監(jiān)控網等網絡,優(yōu)先保障控制網的通信暢通與冗余安全,實現主要辦公區(qū)、主要采區(qū)、受控區(qū)域、裝備作業(yè)區(qū)等重點區(qū)域的網絡全覆蓋。通過構筑感知和信息連接能力,奠定“智慧礦山”數字基礎。

    綜合管控平臺由1個基礎云平臺、3個核心技術平臺(運控平臺、運維平臺和人工智能平臺)和1個數據中臺構成,如圖1所示。該平臺集生產、安監(jiān)、智能保障、智能決策分析和智能經營管理等系統(tǒng)數據與功能于一體,支撐生產要素統(tǒng)籌安排和分配,作業(yè)計劃和調度動態(tài)調節(jié)。其功能具體如下:

    圖1 綜合管控平臺架構Fig.1 Architecture of the comprehensive control platform

    (1)基于安全、可靠的“云→端”處理架構,實現平臺統(tǒng)一管理、資源按需分配和彈性擴展是云平臺的核心理念。云平臺主要包括礦山數據中心云和邊緣云,承載路、車、場等控制中心業(yè)務資源,實現數據綜合分析和算法優(yōu)化迭代。礦區(qū)的邊緣云,負責各生產設備數據匯聚和具體算法執(zhí)行。通過構建“云→端”業(yè)務處理模型,為智慧礦山提供高效、敏捷的數字底座。

    (2)通過高精地圖、路徑規(guī)劃及實時數據庫等技術,構建實時運控平臺,提高車輛及設備的遠程控制精度與效率,豐富多系統(tǒng)間聯動控制,支撐車、路、場/站的協同監(jiān)控功能,包括集中運行監(jiān)視、應急處置、地圖管理等。

    (3)基于礦山生產作業(yè)及設備產生的海量數據,通過大數據、故障預測與健康管理(prognostics health management,PHM)等技術,運用故障預測與健康管理模型賦能礦山設備運維,最終構建一個協同、高效的運維平臺,如圖2所示,支撐礦山車輛及設備的健康評估、壽命預測、檢修管理、運維決策以及綜合分析等功能。

    圖2 運維平臺Fig.2 Operation and maintenance platform

    (4)基于圖像處理、語音識別、自然語言處理、知識圖譜和數據挖掘等AI技術,打造礦山人工智能平臺,支撐對人員危險行為和違規(guī)作業(yè)的識別、運營調度的優(yōu)化等多類具體應用。

    (5)數據中臺匯聚車、路、場/站全方位數據,構建礦山數據資產目錄,實現數據資產圖譜化。根據不同主題域對數據進行標準管理,建立礦山數據標準,基于業(yè)務需求驅動,支撐智能生產、智能輔助、智能安監(jiān)和智能決策等核心業(yè)務應用,為礦山行業(yè)數據提供“接入-處理-組織-共享-應用”的全生命周期管理能力。

    基于云架構的綜合管控平臺,建設包括礦用卡車無人運輸、智能穿爆等智能生產系統(tǒng),人員安全監(jiān)控、邊坡安全監(jiān)測、環(huán)境安全監(jiān)控等智能安監(jiān)系統(tǒng),給排水與供熱通風、供電管理等智能輔助系統(tǒng)和與生產經營管理相關的智慧經營系統(tǒng),支撐“無人”、“高效”、“綠色”、“安全”的智慧礦山建設。

    3 露天煤礦無人運輸系統(tǒng)關鍵技術創(chuàng)新

    露天煤礦無人運輸系統(tǒng)的主要任務是實現固定路線上的礦石運輸,涉及倒車入位、挖機裝載、重載爬坡、精準???、自動排棄、軌跡規(guī)劃和自主避障等場景[10]。其主要由車載自動駕駛系統(tǒng)(vehicle automation package,VAP)、數據通信系統(tǒng)(data communication system,DCS)、地面管理與監(jiān)控系統(tǒng)(ground management and supervision system,GMS)和協同作業(yè)系統(tǒng)(collaborative operation package,COP)4大系統(tǒng)組成,如圖3所示。

    圖3 露天煤礦無人運輸系統(tǒng)Fig.3 Autonomous haulage system in open-pit coal mines

    VAP的主要功能包括融合感知、決策規(guī)劃、運動控制以及傳動執(zhí)行。其被安裝在無人駕駛礦用卡車上,可從GMS接收調度指令和路徑信息,并根據車輛自身狀態(tài)進行安全決策,向車輛下達相應的控制指令,驅動礦用卡車執(zhí)行作業(yè)任務。在執(zhí)行任務過程中,VAP通過組合導航系統(tǒng)來獲取自身高精度定位與姿態(tài)信息,通過車載傳感器獲取周圍地形和障礙物信息,并根據這些信息對車輛運行狀態(tài)進行實時動態(tài)調整。

    DCS包括有線通信和無線通信。GMS內設備之間通過有線通信進行數據交換,GMS與VAP之間通過無線通信進行數據交換。DCS作為GMS和VAP之間的橋梁,承擔著兩者間低延時、高速率、大容量和高安全性的數據傳輸任務。DCS負責將車輛基本狀態(tài)信息、VAP狀態(tài)信息、環(huán)境感知信息、礦區(qū)關鍵位置信息和視頻監(jiān)控信息等數據實時傳回至GMS;同時負責將GMS確定的作業(yè)任務、參考路徑、車輛控制命令等數據實時傳輸至VAP,實現兩者間高效的信息互聯[11]。

    GMS被部署在作業(yè)控制中心(operation control center,OCC)內,是針對無人/有人駕駛車輛混編運行系統(tǒng)的生產指揮中心,能提供混合編組運行所需的礦區(qū)地圖管理、調度作業(yè)計劃、路徑規(guī)劃、車輛安全防護、車輛數據監(jiān)控、數據存儲、統(tǒng)計分析、車輛管理與用戶管理等功能。同時,GMS為系統(tǒng)用戶提供清晰、直觀的礦區(qū)信息綜合顯示、操作界面和調度管理功能。

    COP可實時上傳各人工駕駛車輛(含電鏟、推土機、平路機、有人駕駛礦用卡車)的狀態(tài)信息至GMS,同時GMS可通過COP向這些車輛的司機下發(fā)調度、行車提醒等信息。

    露天煤礦無人運輸系統(tǒng)需滿足全天候障礙物感知識別、非結構化道路下運行規(guī)劃、不平路面下穩(wěn)定控制、采掘面持續(xù)變化下自適應工作、復雜環(huán)境下系統(tǒng)安全防護等核心需求。礦山無人運輸系統(tǒng)屬于多學科交叉融合的復雜技術系統(tǒng)[12],涉及的關鍵技術如下:

    (1)高精定位與地圖動態(tài)更新

    無人駕駛礦卡采用衛(wèi)星導航和慣導進行定位,能同時支持北斗、GPS、GLONASS和GALILEO等多種衛(wèi)星的信號和定位模式,在不同場景下實現載波相位差分定位和慣性姿態(tài)測量,為礦卡提供準確的位置和姿態(tài)信息,采集并提取厘米級精度的地圖信息,結合全礦區(qū)的無人駕駛礦卡車載雷達、攝像頭以及協同車輛的位姿信息,精確采集地圖邊界,動態(tài)實時更新作業(yè)地圖,如圖4所示。

    圖4 地圖更新Fig.4 Map updating

    (2)多約束條件的路徑規(guī)劃

    多約束條件的路徑規(guī)劃技術,采用基于搜索空間離散化、節(jié)點拓展方式、代價函數設計的混合A*滾動規(guī)劃技術,實現快速、精準、實時運行路徑規(guī)劃,引導礦用卡車到達準確的位置和方向,滿足礦山復雜的作業(yè)生產環(huán)境。

    在露天煤礦作業(yè)過程中,如果礦卡反復碾壓路面相同位置,容易在道路上形成固定的車轍,造成道路不平整,不僅會影響其他車輛的行駛,也不利于無人駕駛礦卡跟蹤控制的穩(wěn)定性和精準性。

    針對以上情況,混合A*算法搜索出來的全局最短路徑通常是固定的,通過算法優(yōu)化,保證生成的路徑始終在可通行車道內被均衡碾壓,并保證在雙向車道會車場景中車輛橫向不會發(fā)生碰撞現象。

    (3)動態(tài)避障

    動態(tài)避障技術是露天煤礦無人運輸系統(tǒng)在運輸作業(yè)過程中對出現在行進路線上的障礙物采取的安全措施,通過智能感知技術與路徑規(guī)劃技術的結合,準確檢測行進路線上的障礙,實時滾動搜索繞障路徑,在滿足安全生產的前提下,保障無人運輸作業(yè)的流暢性。無人駕駛礦用卡車動態(tài)避障包括以下情況:在遇到障礙物以及不同障礙物組合時,在不同車速下具備避障能力,不停車直接動態(tài)繞行障礙物;在行駛過程中遇到道路阻塞的情況不可繼續(xù)通行時,在不同車速下主動安全停車;在行駛過程中遇到較小的障礙物,則直接騎跨障礙物通過;在行駛過程中同時遇到無法跨騎通過的障礙物和對向行駛車輛時,先安全停車,等待對向車輛通過后再動態(tài)繞行障礙物。

    (4)多塵環(huán)境障礙物感知

    多塵環(huán)境障礙物感知技術是利用激光雷達多回波與毫米波信息,攻克了多傳感器深度融合與多目標跟蹤難題,解決了多塵環(huán)境下的目標精準檢測問題,如圖5~圖7所示。目標檢測是采用典型傳感器,包括毫米波雷達、激光雷達、攝像頭等對周圍環(huán)境目標進行識別;多傳感器融合是考慮到信息的不確定性,對多個傳感器信息進行融合,以提高環(huán)境感知的準確性和魯棒性[13],在高度復雜和不確定性駕駛環(huán)境中對運行環(huán)境短期和長期變化進行預測[14],保證連續(xù)生產作業(yè)效率。

    圖5 礦區(qū)多塵環(huán)境Fig.5 Dusty environment in open-pit mines

    圖7 多塵過濾效果Fig.7 Dust filtering effect

    (5)顛簸路面小障礙識別

    圖6 揚塵識別效果Fig.6 Dust identification effect

    顛簸路面小障礙識別技術能夠使礦卡自適應礦區(qū)非鋪裝路面,提高環(huán)境感知系統(tǒng)檢測的準確性,在不同程度顛簸工況下自適應實現對各種類型障礙物,特別是小障礙物的檢測。經過現場不斷優(yōu)化,表面面積為50 cm×50 cm障礙物的檢測距離可達200 m以上(圖8~圖9),表面面積為30 cm×30 cm小障礙物的檢測距離可達150 m以上(圖9),可以有效防止輪胎割傷,從而延長輪胎使用壽命。

    圖8 50 cm×50 cm小障礙物識別Fig.8 Recognition of 50 cm×50 cm obstacles

    圖9 30 cm×30 cm小障礙物識別Fig.9 Recognition of 30 cm×30 cm obstacles

    (6)軌跡跟蹤控制

    基于融合電驅特性的車輛橫縱向控制算法,結合礦卡線控化和最優(yōu)控制算法,采用軌跡跟蹤控制技術控制大慣性礦卡跟蹤軌跡運行,在復雜的運行場景下實現車輛平穩(wěn)高效運行及精確的軌跡跟蹤,速度控制誤差小于2 km/h,泊車橫向誤差小于0.5 m、縱向誤差小于0.5 m,位姿中的橫擺角誤差小于5°。

    (7)故障診斷與預警

    故障診斷與預警技術主要實現對關鍵部件的故障診斷與健康管理,是支撐礦山少人化、無人化的基礎,其通過建立發(fā)動機、變流器、電動輪等關鍵子系統(tǒng)故障診斷與健康評估標準模型,實現早期故障預警,保障車輛行駛安全。

    (8)智能調度

    通過智能調度技術,在精準定位的基礎上,基于生產計劃和作業(yè)進度,結合作業(yè)環(huán)境、車輛時空分布,借鑒軌道交通的“移動閉塞”理念,實現多車多編組協同作業(yè),進行保障安全、效率優(yōu)先的路權管理。

    4 工程實踐

    西灣露天礦區(qū)位于陜西省榆林市榆陽區(qū)的東北部、神木市的西南部。勘查區(qū)呈不規(guī)則形狀,南北長約18 km,東西寬約4.1 km,面積為73.47 km2。

    西灣煤礦目前已完成共計31臺220 t大噸位礦卡線控化改造和50余臺協同車輛的改造,無人駕駛礦卡一次性通過國家礦山機械質量檢驗檢測中心的33項功能及性能項點的檢驗。其中線控化改造11項,無人駕駛功能及性能22項,均獲得國家級權威質檢認證。無人駕駛礦卡與電鏟、推土機、平地機、灑水車協同作業(yè),實現在西灣露天煤礦實際生產場景“白班+夜班”全生命周期的無人駕駛運輸工業(yè)化運行以及遠程啟動、設備自檢、協同裝載、無人運輸、協同卸載、會車/跟車和遠程關閉等全流程多場景應用。

    西灣露天煤礦無人運輸系統(tǒng)自2021年11月運行以來,測試完成800余個試驗項點,其中涉及碰撞、傾覆等安全項點453個,為露天煤礦無人運輸系統(tǒng)安全可靠生產運行提供了保障,累計無人駕駛運行里程168 000 km,累計運量562萬立方米。神延西灣露天煤礦無人運輸系統(tǒng)已被打造成為國內首個在富水地質條件下進行無人駕駛生產作業(yè)、國內首個實際生產作業(yè)量突破500萬立方米和國內首個真正采用4G/5G通信安全冗余的無人駕駛系統(tǒng),其富水作業(yè)場景如圖10所示。

    圖10 富水作業(yè)環(huán)境Fig.10 Water-rich operating environment

    到2022年底,西灣露天煤礦將實現31臺220噸級礦用卡車和50臺協同作業(yè)車輛的多編組無人駕駛運輸運行。

    5 結語

    國內礦山無人運輸技術相對國外的起步較晚,但近幾年發(fā)展迅猛,目前基本處于試運營階段。西灣煤礦本著“技術先進、方案可行、有序推進”的原則,與國內礦山無人駕駛運輸系統(tǒng)研究企業(yè)強強聯合,結合西灣露天煤礦應用需求,經過不斷的技術積累和試驗驗證,攻克了系統(tǒng)安全、智能調度、路徑規(guī)劃、地圖更新、感知融合等關鍵技術,目前已進入實際生產運營階段。

    隨著大數據、人工智能、5G等前沿技術的不斷發(fā)展及感知硬件技術的不斷成熟,無人運輸系統(tǒng)將向著更加智能化和無人化的方向發(fā)展。

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