煤矿机器（精选5篇）
煤矿机器 篇1
0 引言
用于大型动力设备的能量存储装置有锂电池、燃料电池、超级电容、飞轮储能装置等。电池是最常见的能量存储单元,传统的铅蓄电池经过不断改进,性能得到进一步提高,锂电池和燃料电池作为新型动力电池也已进入实验阶段。磷酸铁锂电池是近几年发展较快的锂电池,具有安全性高、容量大等特点,是理想的动力电源。研究锂电池要解决的主要是安全性和放电效率问题。超级电容是一种优秀的储能原件,具有很高的比功率,目前超大容量的电容已经开始应用于动力电源。用电池并联超级电容的混合电源结合了两者的优点,通过合理控制,提高了电源系统输出功率。本文针对煤矿救灾机器人电源系统的需求,对磷酸铁锂电池、超级电容以及磷酸铁锂电池并联超级电容的混合电源3种能量存储装置的工作原理及性能进行了研究和对比。
1 动力电源特性探讨
1.1 磷酸铁锂电池特性
磷酸铁锂电池是一种新型的锂聚合物电池,是指用LiFePO4作为正极材料的锂聚合物电池。锂聚合物电池的正极材料有 LiCoO2,LiMn2O4,LiNiO2,Li(NiCoMn)O2,LiFePO4等,其中LiCoO2是目前绝大多数锂离子电池使用的正极材料。从材料的原理上讲,磷酸铁锂电池的充放电过程也是一种锂离子的嵌入/脱嵌过程,锂电池的嵌入/脱嵌速度决定了电池的充放电能力。
1.1.1 磷酸铁锂电池反应机理分析
磷酸铁锂电池的正极采用LiFePO4,负极采用锂碳层间化合物,中间是聚合物隔膜。隔膜能够通过Li+离子,阻止电子e-通过,目前其主要材料是聚乙烯和聚丙烯微孔膜。
电池的正极反应式为
电池的负极反应式为
电池的总反应式为
通过掺杂高价金属离子和表面包覆电子导体或离子导体2种方法可以有效提高磷酸铁锂电池倍率[1]。磷酸铁锂电池具有以下特点:
(1) 能量密度高。
磷酸铁锂电池理论比容量为170 mA·h/g,实际比容量可做到140 mA·h/g,与普通动力锂电池的容量相当,远大于铅酸电池和镍氢电池[2]。
(2) 循环寿命长。
磷酸铁锂电池循环寿命长,因为磷酸铁锂电池的正极结构在充放电过程中产生的LiFePO4结构和FePO4结构相似,且体积接近,LiFePO4脱锂后体积仅减小6.81%,密度增大2.59%。由于充放电过程中正极的结构变化小,容量不会由于结构变化过大或崩塌而造成衰减,电池充放电的循环寿命长。
(3) 安全性好。
磷酸铁锂电池嵌入和脱嵌过程中热力学稳定,与其他锂电池正极材料相比,LiFePO4稳定性最高,其次是LiMn2O4,Li(NiCoMn)O2,镍钴铝锂,LiCoO2的热稳定性最差。LiFePO4结构稳定,在过充时不产生游离氧。LiFePO4在嵌脱过程中体积变化较小,可以有效缓解碳负极在充电过程中的体积效应,减小应力。结构特点使得LiFePO4具有较高的安全性。
1.1.2 磷酸铁锂电池充放电特性
电池的充放电过程是一个复杂的化学变化过程。在充电过程中,充电电流随时间变化而不断减小,较常用的充电方法为先恒流后恒压充电。过充会导致电池负极产生锂沉淀:Li++e-=Li(s),这种情况常发生于正极的磷酸铁锂多于负极的吸收量时,但是在高充电率的情况下,即使正极活性物质与负极的比例正常,也可能发生金属锂的沉积。金属锂的形成会使可用于电池内部循环的锂离子量减少,导致电池容量下降。金属锂还会与其他物质发生反应而产生Li2CO3等。金属锂会在负极与隔膜之间产生,可能阻塞隔膜的微孔,增大电池的内阻。
电池的放电过程与充电过程相反,电池的输出电流能力会随着电池荷电状态(State of Charge,SOC)的不断减小而减小,所以电池在低电量情况下进行高倍率放电会导致过放。电池的过放会破坏正极的磷酸铁锂晶体结构,造成电池容量的不可恢复的减少,因此必须严格控制磷酸铁锂电池的充放电过程。常用的锂电池都配有充放电保护板,该电路板能够严格控制电池的充电电压、最低放电电压和最大放电电流,保证电池在使用过程中的安全。
1.1.3 磷酸铁锂电池充放电模型
锂离子电池模型一般采用内阻模型,即1个理想电源和1个电阻串联的等效电路,如图1所示。常温下磷酸铁锂单体电池的内阻为几毫欧到几十毫欧,电池内阻的微观形态表示为电极电阻与内部锂离子脱嵌后通过隔膜形成LiFePO4的化学阻力的串联组合。这种内阻模型结构简单,通用性强,但不能精确地表述电池的内阻状态[3],对精度要求不高的情况下可以使用该模型。
1.2 超级电容特性
1.2.1 超级电容的性能特点
(1) 能量的转变方式不同于其他储能设备。超级电容充放电是双电层充放电的物理过程或电极物质表面的快速、可逆的电化学过程,不需要转变能量形式,直接进行充电和放电,能量没有损失。
(2) 大电流放电能力超强,能量转换效率高,充放电过程中能量损失小,大电流能量循环效率为90%以上。
(3) 充放电循环使用寿命长,深度充放电循环使用次数可达50万次,没有记忆效应。
(4) 充电速度快,充电10 ～600 s可达到其额定容量的95%以上。
(5) 功率密度高,可达300～5 000 W/kg,相当于电池的5～10倍。
(6) 超低温特性好,工作温度范围宽,为-40～+70 ℃。超级电容充放电过程发生的电荷转移大部分都在电极活性物质表面进行,所以容量随温度的衰减非常小。
1.2.2 超级电容结构原理
超级电容结构如图2所示。
超级电容的基本原理是德国亥姆霍兹提出的双电层理论。当向电极充电时,处于理想化电极状态的电极表面电荷将吸引电极表面周围电解液中的异性离子,这些离子吸附在电极表面形成双层电荷层,构成双电层电容。因为电容的2个电极之间距离很小,电容基片常采用卷绕和叠压的方式,使电极表面积成倍增加,所以超级电容容量可达几千法拉[6]。
1.2.3 超级电容放电特性
超级电容的充放电过程和普通电容相同,根据普通电容的放电特性可得到如下关系:
式中:Qi为超级电容放出电流所消耗的能量;Qc为超级电容减少的能量;Ic为超级电容放电电流;Vw为超级电容正常工作电压;Vmin为超级电容截止工作电压;Tc为在电路中要求持续工作时间;Cc为超级电容的标称容量。
由Qi=Qc可得
1.3 混合电源特性
混合电源结合了磷酸铁锂电池和超级电容的优点,具有以下特性:
(1) 超级电容可补偿电池电流,使得本应与负载电流相等的电池输出电流得以下降,缓解了电池输出大电流的压力。
(2) 混合电源脉动负载的占空比、周期越小,则输出功率越大;超级电容的等效串联内阻越小,电池的等效串联内阻越大,则输出功率越大;超级电容的容量、并联支路数越大,则峰值输出功率越大。
(3) 混合电源非常适用于峰值功率很高但平均功率较低的脉动功率负载。
2 3种动力电源比较
煤矿救灾机器人是一种特殊的移动机器人,对电源性能要求高,在启动、爬坡和翻越障碍时需要大电流的输出,又需要大容量的储能装置维持较长的续航时间,因此,根据机器人的特性,结合实际电池和超级电容的特性参数对3种动力电源进行对比。
煤矿环境恶劣,空间狭小,煤矿救灾机器人体积和重量不能太大。在救援中机器人需要翻越障碍,需要很大的驱动能力。假设机器人平均输出功率为500 W左右,运行时间为2 h,估算3种电源的容量。
(1) 磷酸铁锂电池。
电源平均放电电压为25.6 V,机器人运行平均电流为20 A,运行时间为2 h,需要的电池容量为40 A·h。
(2) 超级电容。
假设机器人单独使用超级电容作为电源,运行时间为2 h,机器人工作电压为29 V,截止工作电压为18 V,根据式(7)计算得出所需超级电容的容量为13 090 F。
(3) 磷酸铁锂电池并联超级电容的混合电源。
由于机器人通常采用高速电动机和减速器作为驱动部件,且机器人运行的速度及机械效率较低,超级电容能量的回收效率也较低,因此,超级电容只能用于大电流输出。假设机器人加速时需要的电流为60 A,启动时间为5 s,机器人工作电压为29 V,截止工作电压为18 V,根据式(7)计算得出所需超级电容的容量为27 F。电池选用40 A·h的磷酸铁锂电池,使用过程中通过电池给超级电容充电。
3种动力电源的比较结果见表1。
从表1可看出,由于超级电容比能量较低,导致体积和重量都较大,无法安装到机器人上,单独采用超级电容的方案不适合煤矿救灾机器人。混合电源输出电流较大,但是其中有一部分重量为超级电容,比能量低于电池。相比之下,磷酸铁锂电池的比能量和比功率满足机器人使用要求。相同重量和体积的电池、超级电容及混合电源相比,磷酸铁锂电池携带的能量更多,因而更具有优势。
3 磷酸铁锂电池小电流放电特性研究
针对煤矿救灾机器人的特殊要求,机器人所携带的电能要尽可能地增加机器人的续航时间和距离,在机器人携带电量有限的情况下,如何利用好电能成了问题的关键。下面从2个方面进行讨论。
首先,电池本身的容量决定于其内部反应物的多少。电池放电的本质为化学反应,而化学反应的速度与质量分数有关,因此,在电池容量低时电池内的反应物质量分数降低,此时无法维持大电流所需的快速反应,但此时若要电流减小,所需的反应速度也减小,电池则有可能继续维持需求的反应速度。所以在小电流的情况下可以放出更多的电量。
其次,在输出相同电量的情况下,电池小电流输出能放出更多的能量。电池本身有内阻,内阻对能量的消耗随电流增加而增大。由建立的电池模型可知,电池内阻在小电流输出时分压小,输出电压高,电池能够放出更多的能量,提高电池能量的利用效率。
因为电池本身化学反应复杂,无法用理论公式进行建模,所以,不考虑电池放电电量的变化,只对电池放电电流和电池放出电能之间的关系进行理论研究。研究对象为1块24 V,40 A·h的磷酸铁锂电池组。假设电池工作在恒定的环境下,温度参数一致,电池内阻为R0,电池放电电流为i,放电时间为T,外部负载电阻为Rf,电池初始状态为充满状态,放电至截止电压结束,得到电池总能量为
电池内阻消耗的能量为
内阻消耗的能量与总能量的比值为
在放电过程中,电池内阻会增大,但变化范围小,所以内阻近似为恒定值。负载电阻为
式中:U为电池端电压,为恒定值。
将式(11)代入式(10),得
由此可见,电流越大,内阻消耗的能量所占的比值越大。已知测试电池容量时放电电流为In,放电电压为Un,则
假设电池恒流放电,放电至终止电压,放电时间T为
通过查阅资料,得到电池内阻为100 mΩ,电池放电电流为20 A时,平均放电电压为25.6 V,放出电量为40 A·h。由式(14)和式(15)可得电池放电时间曲线和内阻耗比曲线,如图3所示。
分析图3可知:① 电池小电流放电时,放电时间长,但放电时间随放电电流的增大而减小的速度快;大电流放电时,放电时间较短,放电时间减小速度趋于平缓。② 电池内阻消耗的能量和电池输出电流为正比关系,输出电流为10 A时内阻消耗比例为4%,输出电流为100 A时其消耗的能量几乎占总能量的40%,电池输出电流在30 A以下时,电池自身消耗的能量在12%以下。因此,控制电池输出电流可以控制输出能量的效率,小电流输出可以有效降低电池自身的能量消耗。
4 结论
分析了磷酸铁锂电池和超级电容的性能,对比了磷酸铁锂电池、超级电容以及磷酸铁锂电池并联超级电容的混合电源的性能,得出如下结论:① 根据机器人的实际需求,磷酸铁锂电池较适合作为机器人的电源。② 研究了磷酸铁锂电池的小电流放电特性,建立了相应的放电模型,并据此对1块24 V,40 A·h的电池进行理论计算,发现电池放电电流在30 A以下时,电池自身消耗的能量可以控制在12%以下,降低输出电流可以降低电池自身的能量消耗,增加输出的能量。
摘要：针对机器人电源系统的需求,分析并比较了磷酸铁锂电池、超级电容以及磷酸铁锂电池并联超级电容的混合电源的性能,认为磷酸铁锂电池较适合作为煤矿救灾机器人的动力电源;研究了磷酸铁锂电池的小电流放电特性,建立了相应的放电模型,并据此对24V,40A.h的电池进行理论计算,得出结论:放电电流在30A以下时,电池自身消耗的能量可以控制在12%以下,降低输出电流可以降低电池自身的能量消耗,增加输出的能量。
关键词：救灾机器人,动力电源,磷酸铁锂电池,超级电容,混合电源
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煤矿救援机器人结构设计及分析 篇2
与地面环境相比, 煤矿井下地貌环境更加复杂, 这对机器人控制系统的设计提出了更高的要求, 在井下应用的机器人需具备高机动性、强大的环境感知能力和快速的反应能力[1]。按照移动机构的特点, 机器人基本可分为轮式、腿式、轮腿式和履带式[2]。轮式救援机器人虽然越过壕沟、台阶的能力较低, 但具有高速、高效的性能, 在一般地形中具有相当的优势 (运动迅速、平稳) [3]。通过选择合适的悬挂系统, 可使轮式救援机器人适应凹凸不平的地形。本文将轮式及曲柄结构相结合, 设计了一种底座可变形式六轮机器人。该机器人能够根据地形特征调整自己的底座结构, 有很强的越障能力和对非结构化地形的适应能力[4]。
1轮式救援机器人样机模型
轮式救援机器人样机模型如图1所示。
2六轮行走结构设计
机器人行走机构主要由电动升降系统、底盘系统、独立悬挂系统、承载轮机构、行走驱动系统组成, 如图2所示。
六轮移动机器人的底盘长度为720 mm, 底盘包括主题车架和前、后轮可升降车架3个部分。机器人在爬坡时, 通过对升降系统的控制, 可使6个驱动轮同时与地面接触, 增大轮胎与地面的附着力, 提高轮式机器人的爬坡能力。
电动推杆为升降系统提供了动力, 可升降车架将推杆产生的力转换成轮胎升降的力, 为爬越阶梯创造了条件。
六轮移动机器人采用独立悬挂系统, 减少了车身受到的冲击, 并提高了车轮的地面附着力;降低了机器人的重心, 从而提高了行驶稳定性;左右车轮单独跳动, 互不相干, 减小了车身的倾斜和震动。
六轮移动机器人采用集中控制- 分布驱动方式, 即每个轮子上都装有驱动电动机和减速器, 电动机由安装在车体上的中央控制元件控制其转动速度。这种结构简单, 而且便于实现, 有利于运动机构性能的发挥。
3轮式行走系统的力学系统
3.1驱动系统计算
首先计算机器人在平面道路的驱动功率, 设轮胎直径为d, 半径为r, 将轮胎站立在木板上, 将木板一端缓缓抬起, 直到轮子开始滚动, 测量此时木板与地面的夹角, 设为α, 则可测得滚动摩擦因数δ为
支撑面的正压力为
根据滚动摩擦定律[5], 可得驱动轮转矩为
驱动轮所需驱动力为
驱动轮所需功率为
当机器人爬坡时, 其受力示意图如图3所示。
设Tf为滚动阻力矩, δ 为滚动阻力因数, G为机器人重力, 则机器人所受的滚动阻力Fδ= 2δGcosβ/d=2δFf/d, 坡道分力Fg=Gsinβ, 此时总阻力F=2δFf/d+Gsinβ。
设FN为斜坡上支撑面的正压力:
则
驱动轮在斜坡上克服滑动摩擦力所需的驱动力为
在斜坡上克服滑动摩擦力所需功率为
机器人爬坡时坡道分力Fg=Gsinβ, 机器人以0.5m/s的速度爬30°的斜坡时, 克服坡道分力所需的功率为
总阻力和所需的总功率为
六轮机器人是按照六轮独立驱动的方式设计的。考虑到机器人越障所需要的功率, 直接选用了24V/36 W直流减速电动机。6个电动机的总功率为36×6=216W, 216>129.12>63, 说明满足设计要求。
3.2转向分析
机器人采用的是差动转弯的方式, 其差动驱动的几何模型如图4所示[6], 其中XOY为地面的固定坐标系。在轮式机器人上建立车载坐标系, 坐标系的点O′位于机器人质心位置, Y′轴沿机器人中轴线指向前进方向。B为左右轮中心线之间的距离, v和ω 为移动平台几何中心O′的瞬时线速度和角速度, ω1, ω2分别表示左右驱动带轮的角速度, r表示驱动带轮的半径, 移动机器人在地面固定坐标系XOY的位姿用 (x, y, θ) 的来表示。
移动机器人左右轮的速度可表示为
由速度瞬心法确定移动平台几何中心O′的线速度和角速度为
将式 (12) 代入式 (13) , 可得
机器人车载坐标系原点O′相对固定坐标系XOY的坐标方程可以用矩阵表示:
将式 (14) 代入式 (15) 并整理, 可得
式 (16) 即为机器人在地面坐标系XOY的运动速度。分析式 (16) 可知:1当ω1=ω2时, 左右两侧驱动轮角速度相等, 机器人直线行驶。2当ω1≠ω2时, 为差速转向状态, 其中ω1>ω2为向左转向, ω1< ω2为向右转向, 若ω1, ω2其中一个为0, 则右驱动轮或左驱动轮制动, 可实现制动转向。3当ω1=-ω2时, 机器人原地回转, 此时转弯半径为0。
3.3前后轮升降系统的设计
前后轮升降系统如图5所示。前后轮分别安装在前后的副底盘上, 在电动推杆的推力作用下, 副底盘绕O轴转动, 底盘和驱动轮胎都升起, 协助六轮机器人爬越高台和楼梯。
3.4越障分析
为更好地适应井下的复杂环境, 以模拟实验平台为例, 检测机器人的越障能力。六轮机器人爬楼梯解析图如图6所示。设L1为升降系统的有效长度, L2为机器人中间轴和后轴的有效长度, 本文中的六轮机器人为对称结构, 故L1=L2;H为台阶的高度, 要满足式 (17) , 机器人才可以找到一个合适的角度, 使前轮搭到台阶面, 为抬离地面做准备;W为台阶楼梯宽度, 要满足式 (18) , 机器人才可以实现连续攀爬。
式 (17) 、式 (18) 为轮式机器人连续攀爬楼梯的必要条件。由以上分析可知, 机器人升降系统的有效长度会影响机器人的爬梯性能, 在一定条件下, 机器人升降系统与中间主体长度之和增大时, 机器人的爬梯性能逐渐提高。
4结语
介绍了轮式救援机器人样机模型, 设计了六轮行走机构, 并详细分析了轮式行走系统的力学系统。轮式救援机器人采用六轮驱动、差速转向、独立悬挂系统以及底座可变形的结构, 能够更好地适应复杂的非结构环境, 增强了越障能力;采用集中控制-分布驱动方式, 有利于运动机构性能的发挥。
参考文献
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煤矿机器 篇3
近数十年来,机器视觉作为一种基于图象信息的传感方式,正被应用于越来越多的行业和场合尤其是恶劣或危险的场合中,以代替人完成检测、识别、测量、引导等传统上需要经验和主观判断完成的工作并表现出优越的性能。安全高效的煤炭生产一直是煤炭行业的追求,这一要求近年来由于全社会对安全生产的愈加重视和对高产量的追求正在变得越来越迫切。将机器视觉技术应用于煤矿各生产环节,尤其是煤矿井下,对于提高煤炭生产的自动化和信息化水平、减轻工人劳动强度、实现煤炭的安全高效生产具有重要意义。
1 机器视觉的概念和特点
视觉使人类得以感知和理解周边的世界。据统计,人类从外部世界获得的信息约有70%以上是由视觉获取的。这既说明视觉信息量的巨大,也表明人类对视觉信息有较高的利用率,同时又体现了人类视觉功能的重要性。机器视觉的目的就是通过图象感知和理解周围环境,以复制并延伸人类视觉的效果。
1.1 机器视觉的概念
机器视觉技术是计算机科学的一个重要分支,它涉及到计算机、图象处理、模式识别、人工智能、光学、机械等多个领域,其功能及应用范围随着工业自动化的发展逐渐完善和推广。简言之,机器视觉就是用成像系统和计算机及相应软件代替人的眼睛和大脑以及思维来做各种测量和判断。
机器视觉技术利用图象处理、模式识别以及人工智能等方法对获取的图象进行自动处理和分析,以得到一个可供机器识别和利用的结果。机器视觉技术与传统机械设备的结合使机械设备具备了视觉和思维,使机械系统的运行具备了一定的柔性和智能。以机器人为例,没有视觉传感,机器人的动作只能在设计好的环境下通过编程事先设定,或通过示教设定,当环境发生改变时,机器人的动作就很难达到预定目标。视觉传感器的添加使得机器人能够根据环境的改变自动调整其运行方式以完成规定任务,体现出一定的柔性和智能。
机器视觉系统一般包括摄像机和镜头、光源、图象采集卡、监视器、计算机(或其它图象处理设备)及图象采集和处理软件等。其一般原理:摄像头摄取目标图象(通常为模拟图象),图象采集卡将其数字化并传输至计算机中,由图象采集和处理软件分析图象内容以获取所需信息,光源的作用是改善目标的照明效果以便突出所需目标特征。
在机器视觉技术中,硬件平台是基础,软件是核心,软件除了对摄像机、光源等进行控制及人机交互功能外,主要完成视觉信息载体——图象的处理和分析。图象处理流程一般包括图象预处理、图象分割、目标描述、目标识别和理解等,若用于测量,还需要建立摄像机成像模型并进行摄像机标定。
1.2 机器视觉技术的特点
与其它传感方式相比,机器视觉技术具有如下特点:
(1) 非接触测量。对观测和被观测者都不会产生任何破坏性影响,从而提高系统适应性和可靠性;
(2) 信息丰富和直观。这是其它传感器无可比拟的优势。
与人相比,机器视觉技术具有如下特点:
(1) 长时间稳定工作,人类难以长时间进行稳定和客观的观察,而机器视觉则可以长时间稳定地按照一定标准执行测量、分析和识别任务,具有判断速度快和效率高的特点;
(2) 可以在恶劣环境下工作,如辐射、高温、低温或具有某种危险性的环境;
(3) 具有较宽的光谱响应范围,如人眼看不到的红外图象和紫外图象,扩展了人眼的视觉范围;
(4) 易于实现生产线自动化、易于集成到生产设备中。
2 机器视觉技术用于煤矿井下的意义
2.1 有助于改善煤矿安全形势
经济发展离不开能源支撑,而煤炭在我国能源结构中仍占主体地位,因此煤炭工业发展直接影响着经济发展和运行。煤炭行业因安全问题一直被认为是高危行业,虽然目前煤矿安全形势逐年改善,但每年各种事故仍导致大量人员伤亡和重大财产损失,频发的煤矿重特大事故越来越受到社会的强烈关注,因此煤矿安全形势能否改善,不仅关系到生命财产损失,也关系到煤炭行业的社会形象。
提高煤炭开采的机械化、自动化和信息化水平,实现少人或无人矿井是改善煤矿安全形势、减少人员伤亡的必由之路。为此,就要实现井下环境及其人员、仪器仪表和设备的远程监控,将井下的各种信息尽可能充分地传递到地面监控室来,其中关键位置的实时视频监控信息是最重要的监控信息之一。实现井下人员、设备和关键位置的实时视频监控,不仅有利于安全事故防范,也有利于事故发生后的救援行动和事故分析。
2.2 有助于提高煤矿设备自动化水平
随着国家和社会对煤矿安全的日益重视,煤矿在安全方面的投入越来越大,另一方面,经济快速发展对煤炭需求量逐年增加,这使得煤炭行业正在摆脱劳动力密集型产业的定位,煤炭生产逐步向安全高效的自动化生产线方向发展。
机械设备自动化的最高水平体现为具有人工智能的、能够按照既定目标自动应对各种复杂情况进行工作的机器人。机器人最重要的组成部分是其传感器系统。传感器使机器人能够获得所需的各种信息,其中视觉信息传感器目前已经成为高性能机器人不可缺少的传感器,利用视觉传感器获得的信息,机器人可以完成环境感知、自动测量和自动引导等任务,从而极大地提高设备的自动化水平,减少人工介入。其结果是在提高生产效率的同时,将特定人员从恶劣环境中解脱出来并降低事故发生时人员的伤亡率。
2.3 矿井可视化是政策导向和发展趋势
在日前科技部等部门联合发布的《固体矿产资源技术政策要点》中对发展矿山自动化、信息化技术提出了明确要求,其中明确提出要发展具备无线遥控、在线检测、模式识别、图象处理技术等功能的井下移动设备、采矿运输、提升及通风、排水等主要生产环节设备的自动化技术,要重点发展包括综采工作面单机设备的网络工况监测、采煤机自适应技术、工作面直线推进监测监控技术、低能见度视频监控技术等在内的综采工作面自动化生产控制系统,实现综采工作面生产过程自动化控制;要发展矿井数字信息与可视化技术,实现矿井下和地面生产系统的集中监测监控和矿井管理网络化、信息化和可视化。
矿井的可视化与数字化必然离不开机器视觉技术,这也表明以机器视觉技术为基础的矿井可视化、数字化是煤炭行业发展的政策导向和发展趋势。
3 机器视觉技术在煤矿中的应用前景
机器视觉技术的信息载体是图象,从图象的角度划分,机器视觉在煤矿中的应用可分为3个层次,即场景监视、场景描述和场景解释。
视觉技术应用的第一个层次是场景监视,即将现场图象不作任何处理直接显示在远程显示器上,或者将现场采集的图象输入图象处理设备进行适当处理后以便于人眼观察的方式显示在远程显示器上,主要用于监视现场是否有异常情况发生,其特征是输入和输出都是图象。这个层次的应用是最广泛的,如散布在矿区地面或井下各个重要位置的摄像头,以及用于特种机器人(如执行抢险或救援任务的机器人)的视觉传感器,使工作人员无法到达或无法长期值守的重要位置的实时场景可以集中显示在中央控制室或指定地点。这个层次的视觉技术应用需要解决的问题是图象和视频的远程传输,如对图象的压缩编码以减少所需存储空间或传输时间和对传输通路的要求。
视觉技术应用的第二个层次是场景描述,即将现场采集的图象输入图象处理设备,经过适当处理后对图象中感兴趣的目标进行检测和测量,以获得其客观信息,从而建立对场景和目标的描述,其特征是输入图象输出数据。这里的“数据”可以是对目标特征测量的结果,或是基于测量的符号表示,描述了图象中目标的特点和性质。这个层次的应用领域最为宽广,包括物体有无检测、物位液位检测、温升及着火点检测、漏电检测、空间几何尺寸测量、物体位置姿态测量、三维形貌测量等。这个层次的视觉技术应用需要解决的问题是针对特定用途的机器视觉硬件平台建立和图象处理算法的开发。目前的研究热点——掘进机自动定位,即掘进机空间位置姿态自动测量问题,机器视觉技术就是较好的解决方案之一。
视觉技术应用的第三个层次是场景解释。在前两个应用层次的基础上,进一步研究图象中各目标的性质和它们之间的相互联系,并得出图象内容含义的理解以及对客观场景的解释,从而指导和规划行动。这一层次的应用属于视觉技术最高层次的应用,包括用于上下井人员考勤的人脸识别技术、移动设备的自动引导、特种机器人的视觉检测和控制技术等。这个层次的视觉技术应用需要解决的问题是借助人工智能和模式识别的理论对图象中包含的信息进行解释和推理。
总之,提高煤炭开采的机械化、自动化和信息化水平,实现少人甚至无人矿井是改善煤矿井下安全形势、减少人员在事故中的伤亡率的必由之路。这就要求大力发展矿井监控技术,从而为图象和视觉技术在煤矿井下的应用提供广阔的应用前景。
4 结语
综上所述,机器视觉技术在煤矿有广阔的应用前景,但由于煤矿特殊的工况,如光照差、粉尘严重、潮湿和水雾、狭小空间、震动和冲击、电磁干扰等,使得机器视觉技术在这一场合的应用面临诸多技术难点需要解决。
虽然机器视觉技术用于煤矿还存在一些技术难点需要解决,但其对于提高煤矿装备的自动化、信息化水平,改善井下安全形势、提高生产效率和减轻劳动强度等有重要意义。因此,必将在今后一段时间内得到广泛的应用。
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煤矿机器 篇4
1.1 矿井主排水管路堵塞的影响
煤矿主排水系统是煤矿水害防治的主要手段和措施, 其安全可靠性直接关系到矿井有关作业人员的安全。煤矿主排水管线经过一定年限的排水工作后, 因管道内壁结垢造成通流面积减小, 排水阻力加大及电耗增加, 主排水系统的能力大大下降, 同时管道内壁的沉积物使管道内壁不同程度地腐蚀, 直接影响排水安全和工作效率。由于煤矿生产的特殊性, 目前常规的清管工艺无法在安全、可靠、高效的基础上去除其管内的结垢层, 而先进、实用、安全、经济和高效的管道机器人在线清理技术装备的研究与应用, 是解决上述问题的一种有效途径。
1.2 国内外治理方法与工艺
目前, 国内外治理主排水管路的方法主要有化学清洗法、通球法、高压水射流法以及更换管道路法等。由于采用上述方法进行管道疏通时, 施工现场千变万化, 对管道的欠保护或过保护的现象大量存在, 影响了管道保护的可靠性、运行的经济性、作业的安全性, 尤其是已经使用多年、防腐设施落后的管道, 此现象更加突出。
1.2.1 化学清洗法
化学清洗法是采用一定的工艺手段使化学药剂和主排水管道内的结垢物质进行反应、使其溶解的清洗过程。若对矿井的主排水管路进行化学清洗, 势必需用大量的化学药品, 成本巨大且造成大量的污染, 所以目前不使用。
1.2.2 通球法
通球法主要采用高效组合式清管器实现长距离管线的在线清洗, 其具有清洗彻底、对管线无损伤和无腐蚀等优点, 但其只适用管道结垢层较薄且较软的一类垢层, 对于诸如上述主排水管路的垢层清除不适用。
1.2.3 高压水射流法
高压水射流清洗法是利用设备增压系统 (如超高压柱塞泵) 加压的水由喷头射出, 形成高速水射流, 这种水射流有很高的冲击和剥削能力, 可将管壁上的结垢、金属氧化物和其他附着物清除, 清洗质量很好。但其在清洗过程中很难把握其剥离垢层的多少及块状的大小, 在竖直的主排水管路其剥离的垢块很容易将下部窄小的空间堵塞, 使清洗工作难以进行。
1.2.4 更换管路法
更换管路法是目前国内外常用的方法。在采用上述方法和工艺均不能解决问题时, 采取更换已结垢近于堵塞的管路是最为可靠的, 但存在施工周期长、管路不能重复利用以及施工环节多、工艺复杂、安全风险大等诸多问题。
1.2.5 复合钻击工艺法
复合钻击工艺法主要是利用管道钻击机器人携带相关设备, 依靠专门设计的刀具的旋转和冲击、再加上水射流来工作。在传感器及控制系统的控制下产生48 000次/min的冲击频率, 将坚硬的垢层击打成碎屑, 在高压水射流的作用下形成泥浆被冲走, 达到清洗垢层的目的。
2 研究的思路与框架
利用管道机器人在线清理技术是解决上述问题的一种较好的方法和途径, 可大大缩短施工周期, 避免在生产中因存在上述重大安全隐患而造成重大经济损失。
2.1 国内外管道机器人设计和应用情况
管道机器人是一种可沿管道内部或外部自动行走、携带一种或多种操作机械, 在工作人员的遥控操作或计算机自动控制下进行一系列管道作业的机、电、仪一体化智能系统。目前国内外管道机器人的研究成果很多, 可是真正应用到实际工程中的实例不是太多, 特别是使用机器人携带较大重量的负荷 (机械装置) 且能在竖直的管道内上下行走的管道机器人更不多。目前使用较为成熟的就是利用管道机器人在干燥的管道内携带小负荷工具短距离平行行走, 用于宾馆、商场、办公楼等做空调风道的清扫工作[1,2,3]。另外就是对小管径的管道进行检测和维护, 但大多是在研究和试验阶段, 而对于结垢层太厚且管路因结垢后其内径不同的管线, 此类机器人则无法工作。
2.2 矿井主排水管道中垢层物质组成
矿井内的积水中有大量的矿物质以及一些泥砂, 在排水管路工作时以及在主排水管路不工作时, 其内部都是充满水的, 因这些细小的泥砂及一些碳酸盐、硅酸盐等物质, 一部分会沉淀在管壁上, 久之可形成一定厚度和硬度的结垢层, 使主排水管路的通流直径减小, 威胁矿井的安全排水。
2.3 设计思路与框架
依据管道内垢层物质的组成、硬度状况和形成机理, 采用钻击加水射流复合和计算机自动控制等技术工艺进行设计, 经过悉心研究、技术攻关, 一款小巧玲珑、结构紧凑、可靠性高、功能齐全的机器人终于诞生。从而实现了控制、进给、行走、探测、钻击、全程视频监控、安全保障等机电一体化、智能化功能。
3 装备结构
管道机器人装置主要结构如图1所示。
1.高清视频部分;2.驱动部分;3.电子发射定位部分钻击部分;4.减速机;5.磁轮系统;6.驱动马达;7.万向节;8.钻击部分;9.刀具;10.管道内壁结垢;11.控制、动力电缆;12.安全牵引
该装备主要结构分为驱动部分、钻击部分、探测部分、控制部分、高清视频部分、电子发射定位部分、安全牵引部分、水射流部分、行走部分等。
3.1 驱动部分
机器人主要由液压驱动或电力驱动。驱动部分主要提供了机器人前进或后退所需要的动力, 使机器人可以携带大重量的负荷在竖直或水平的管道内行走。
3.2 控制部分
控制系统是管道机器人的重要组成部分, 它控制机器人按一定的顺序运动和动作。这部分包括各种传感器 (压力传感器、速度传感器、温度传感器) 和控制芯片。控制流程如图2所示。
3.3 钻击部分 (机械切割)
主要是由旋转冲击刀具、多级变速机构、齿轮组合机构、转动振动机构等组成。其利用内轴上的齿轮相互跳动带动特殊的刀具的旋转和冲击振动, 对管道内壁的结垢层进行振动击打和切割, 使其剥离成细小的碎屑, 在高压水的作用下变成泥浆随着水流走。虽每次的冲击是轻微的, 但48, 000次/min的冲击频率可产生连续的力, 将坚硬的垢层击碎成细屑, 达到所需要的效果。
3.4 测量、高清视频部分
利用高清视频成像测量技术可监测管道机器人实时工作技术情况和管壁被清理的程度。同时利用数字图像处理技术对管道内视频图像进行数字化处理、图像分割和边缘跟踪, 并利用成像原理得出图像中实物的几何尺寸 (管道机器人施工前, 可对结垢层进行定量和定性检测, 达到管道内结垢图像定量解释目的) 。高清视频成像系统同时具有对管道机器人所工作过的路径进行精密计量功能, 可以记录路径的最小长度单位值为毫米。
3.5 安全牵引部分
管道机器人在工作时虽然有驱动部分控制着整个设备的前进或后退, 但考虑到万一遇到驱动部分出现故障不工作, 此时就需要一个万无一失的保险装置———安全牵引部分。安全牵引主要是以一定直径的钢索固定在机器人的后面, 地面上配以卷扬机。机器人正常工作时, 安全牵引只是随着机器人的前进和后退, 并不施加任何作用力, 一旦机器人出现故障时, 安全牵引在控制系统的指令下 (也可手动控制) 立即动作, 将管道中发生故障的机器人牵引而出, 避免一切后患。这等于是为机器人的工作加上了双保险。
3.6 电子发射定位部分
管道机器人在工作的同时携带无线电发射装置与接收仪器, 共同构成电子跟踪系统, 即电子发射定位部分。电子发射定位部分主要由电子定位发射机和电子定位接收机组成, 在管道机器人工作时或在管道机器人故障、或安全牵引装置也失去作用时, 可以准确无误地显示管道机器人所在管道内的具体位置, 再一次成为机器人在管道内进行清理工作的安全保障。
3.7 行走部分
采用永磁组合轮吸附技术, 在行走机构的圆周方向均匀布置若干组永磁组合轮, 在管道内壁上实现强力吸附和灵活行走的功能。该项技术已获国家发明专利。
4 工艺过程
4.1 施工前的准备
勘察地面和主排水管路的走向及工艺参数, 如管线布置 (长度、管道直径、管线的转弯半径) , 垢的积存厚度、垢的成分和硬度、现场环境、设施、施工物资的存放场, 水源、动力电源的保证;利用高清视频成像测量系统对管道内部的结垢情况进行实际测量, 绘制管道内结垢尺寸参数图;制定工艺路线、工艺措施、安全措施和组织措施;设备安装, 调试。
4.2 管道内结垢的清理
管道机器人进入管道后, 在多个传感器的信号作用下控制系统控制着驱动部分前进或后退, 同时收到垢层厚度、硬度等信号, 控制系统控制着钻击部分的旋转速度和振动次数, 将管壁上的结垢切割击碎;在高清视频成像测量系统的作用下, 实时对已清理的管径进行测量和观察, 如清理不彻底, 控制系统将会使机器人后退进行重复清理。全程高清视频监控。
4.3 竣工后验收
利用高清视频成像测量系统对管道内部清理后的情况进行全方位地检测, 评价结果应形成验收报告。
5 工程试验、应用
对管道机器人 (复合钻击水射流) 清垢工艺与更换管路的经济性进行比较。以一个负400 m深、管径273 mm、管内结垢单边70 mm厚管路为例, 通过多次计算机模拟试验和实际场景工业性试验, 得出结果如表1所示。
6 结语
该管道机器人系统在清理长距离管道内结垢的应用上, 安全、可靠、高效、经济、实用, 节约人、财、物, 具有很好的实用性和创新性, 有着优异的安全性。机器人系统可广泛应用于各种严重结垢的管路以及堵塞管路的清理工程中。
摘要：煤矿主排水管道内壁易形成一些诸如钙镁盐结晶垢, 使管道有效过流截面减小、阻力加大以及电耗增加, 威胁矿井生产安全。当输水阻力达到一定程度时, 常要拆除旧管线, 重新安装新管线, 人工成本和材料成本很大, 井筒内悬空作业安全风险大, 并影响矿井正常生产。而利用管道机器人在线清理技术, 能安全、经济、全面、高效解决上述问题, 是目前的最佳选择。
关键词：煤矿主排水管道,管路堵塞,安全隐患,更换新管道,管道机器人在线清理
参考文献
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煤矿机器 篇5
我国煤矿井下安全事故频发,其中由于瓦斯爆炸而引起的煤矿灾害事故占一半以上,安全一直是制约煤炭开采的关键问题。为了在井下发生煤矿瓦斯等事故中及时开展救援工作,研究一种能进入危险矿井进行现场环境检测和人员搜救的井下移动机器人是非常必要的。煤矿井下地形复杂,环境恶劣,灾害发生后的井下环境变得更加不确定,复杂的路况要求井下移动机器人要有较强的路径规划能力。不确定环境下的路径规划是移动机器人研究的一个重要问题,一直是一个没能妥善解决的难题。所谓不确定环境,是指移动机器人只能通过传感器探测其周围有限范围内的环境信息。在这种不确定环境下,移动机器人的路径规划大都采用局部路径规划方法,又称动态或在线路径规划。
灾害后的井下环境是不确定的,路径规划方法一定要有学习的能力才能适应环境,提高井下移动机器人的智能性。强化学习是一种无监督的在线学习方法,由于其不需要知道环境精确模型,具有实时性和自适应性,因而适应解决井下不确定环境下的移动机器人路径规划问题。采用强化学习算法中的Q-learning算法来实现移动机器人在井下不确定环境下的路径规划,Q-learning算法适应不确定性环境下的学习,可以在井下的复杂多变的环境下快速有效地实现路径规划。
2 强化学习中Q-learning的算法
强化学习又被称为增强学习或再励学习,它的本质是从环境状态到动作映射的学习,以使动作从环境中获得的累积回报值最大。强化学习是一种重要的机器学习方法,在智能控制、机器人及分析预测等领域有许多应用。它要解决的是这样的问题,一个能够感知环境的自治机器人,怎样通过学习选择能达到目标的最优动作,即从环境到行为映射的学习,以使奖励信号(强化信号)最大。Q-learning算法是一种最重要的强化学习方法。Q-learning是无需环境模型的强化学习的一种形式,它可以被认为是异步动态规划的一种方法。Q-learning面临的任务是在初始条件未知的情况下来决定策略。Watikins把Q-learning看成一个增量式的动态规划。用一步方式来决定策略,并希望找到一个策略π(动作序列)使评价总和得到最大。如果环境模型(即状态转移概率及评价模型)已知或由观测估计出来,则上述问题可用动态规划(DP)解决。Q-learning的思想是不去估计坏境模型,而是直接优化一个可迭代计算的Q函数,此Q函数为在状态st时执行动作at,且此后按最优动作序列执行时的折扣累计强化值,即:
undefined
3 基于Q-learning算法的路径规划
为了实时而准确获得机器人所处环境的信息,解决障碍物的避障问题,机器人必须通过一定数量的传感器来感知局部环境。假定机器人配置有8个测距传感器,传感器分别探测8个不同的方向,这8个方向平分圆周。根据移动机器人局部路径规划特点,假定机器人在任何时刻都能通过这些传感器感知8个方向上一定距离之内是否存在障碍物,可以通过传感信息测定机器人与障碍物之间的距离,并假定机器人与障碍物之间的安全距离为D,当距离小于D时,则会发生碰撞。
在Q-learning算法中,井下机器人的路径规划过程包括一系列不同的阶段习步骤如下:
Step1:观察当前的环境状态;
Step2:选择并执行一个动作;
Step3:观察下一个环境状态;
Step4:收到一个立即强化信号;
Setp5:调整Q值:
undefined
其中undefined。
机器人在井下复杂环境中通过传感器感知局部环境信息,做出判断并执行动作,环境给出即时强化信号,机器人根据强化信号来调整动作。当机器人碰撞到障碍物后不返回初始点,在原地寻找其他可行路径,保证能够寻找到目标点。当满足:到达目标和达到预定最大步数2个条件中的任何一个时,结束1个周期的学习,如此反复直到规划出最优路径。
4 仿真实验及结果分析
在仿真试验中,井下环境为离散化的栅格,每个栅格代表机器人的1种状态。黑色区域为障碍物,空白处为巷道。井下移动机器人的任务是从任何一个初始位置开始以尽可能少的步数到达事故发生位置,并且不能和障碍物发生碰撞,做如下假设:
(1) 移动机器人在二维空间内运动;
(2) 机器人可以通过传感器系统探测周围一定范围内的井下环境;
(3) 机器人把除了目标点外所有被观测到的对象当作障碍物。
仿真场景如图1所示,环境为10×10的栅格,仿真场景中的黑色区域为障碍物,绿色方格为初始点,红色方格为目标点,其每次走过的轨迹被显示出来,每个栅格对应于机器人走过的每一步。环境中的目标是静态的,对于移动机器人而言,环境(即障碍物、边界以及目标的位置)是不确定的。以机器人为中心的二维空间内平均分布8个运动方向,代表它的8个可选动作。
对于机器人的学习系统来说,学习的目标有2个:成功避开障碍物,以最少步数到达目标点。因此机器人强化信号包括2个方面:Rs={-10,10,-100,0},对应条件为{接近障碍物,远离障碍物,与静态障碍物碰撞,其他};Rg={100,0},对应条件为{到达目标点,漫游寻找目标点}。
移动机器人从环境中获得的总的强化信号:R=ωsRs+ωgRg,其中ωs和ωg是机器人相对于障碍物和目标点回报的加权值,0<ωs<1,0<ωg<1,权值ωg和ωg的和为1。以上各强化信号的加权值的选定,可以根据环境中障碍物的相关性,对传感器可感知区域内是否感知到障碍物存在,是否趋向于目标点来赋予不同的权值,权值的大小反映移动机器人对环境特征的综合重视程度。
仿真结果及分析如图2和图3所示,可以看出Q-learning算法在不确定环境下通过学习规划出在当前无避碰的最优路径。
成功幕数(Episode)是指移动机器人从初始位置开始,通过学习成功到达目标点的1个学习周期,成功步数是指每一幕中机器人成功学习的步数,成功步数越少,说明机器人的行动策略越来越优,路径规划的效率也越来越高。随着学习的不断进行,机器人对环境逐渐适应,机器人的行动越来越有效率,避障能力越来越高,成功幕数快速增加,每次成功学习步数呈减小趋势,最终收敛到一个固定值,这说明此算法学习到最优路径,这个路径能保证机器人从初始点任一时刻出发都能避开障碍物,并在当前环境下以最少的步数到达目标点,如图4所示,当井下环境较复杂时,规划效果也很好。
5 结 语
研究了利用强化学习算法解决井下移动机器人局部路径规划问题,采用强化学习中Q-learning算法实现井下移动机器人的局部路径规划。利用Q-learning算法的实时性和自适应性适合局部路径规划的特点,在不确定环境下的实现快速有效规划,而且当井下环境变得复杂时,该算法的路径规划效果也很好,仿真试验说明该方法的有效性和可行性。下一步的主要工作是如何结合实际进一步提高学习的效率和收敛速度,并运用到实际机器人系统中。
摘要：机器人的路径规划一直是机器人研究领域的难点问题。针对煤矿井下环境的不确定性,环境的复杂使机器人很难得到好的规划结果。采用强化学习算法中的Q-learning算法实现井下移动机器人的局部路径规划,并对Q函数中的即时回报进行加权修正,使算法更有效地利用环境特征信息,进一步提高了避障能力。最后通过VC++进行仿真和模拟。仿真实验说明该方法的有效性和可行性。
关键词：移动机器人,不确定环境,强化学习,路径规划
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