煤矿管道自动化焊接装备的控制优化

一、引言

在煤矿开采与运输过程中，管道系统承担着通风、排水、瓦斯抽采等重要功能，是保障煤矿安全生产的关键基础设施。随着煤矿开采规模的扩大和智能化进程的推进，传统人工焊接方式因效率低、质量不稳定、劳动强度大等问题，已难以满足煤矿管道建设与维护的需求。自动化焊接装备凭借其高效、稳定的优势，逐渐成为煤矿管道焊接的主流选择。然而，煤矿井下环境复杂，存在高湿度、高粉尘、电磁干扰强等问题，对自动化焊接装备的控制性能提出了更高要求。因此，开展煤矿管道自动化焊接装备的控制优化研究，对于提升焊接质量、保障煤矿安全生产具有重要的现实意义。

二、煤矿管道自动化焊接装备控制现状与问题分析

（一）控制现状

目前，煤矿管道自动化焊接装备多采用基于 PLC 或工控机的控制系统，可实现焊接过程基本自动化，如调节焊接电流、电压，控制焊接速度等。部分装备配备简单焊缝跟踪装置，通过机械接触式或光电感应式传感器检测焊缝位置并纠偏。但这些装备控制功能有限，难以适应煤矿井下复杂工况。

（二）存在的问题

焊接参数调节不精准：煤矿管道材质、管径、壁厚有差异，井下环境因素（如湿度、粉尘）影响焊接过程。现有装备焊接参数多为预设固定值，无法实时精准调节，易导致焊接质量不稳定，出现焊缝气孔等缺陷。

焊缝跟踪能力不足：传统焊缝跟踪方式存在问题，机械接触式传感器易损坏且精度有限，光电感应式传感器在高粉尘环境检测信号易受干扰，偏差较大。管道有安装误差等情况时，装备难以准确跟踪焊缝，影响焊接质量和效率。

智能化程度低：当前自动化焊接装备控制系统缺乏全面监测与智能分析能力，无法实时采集分析多源数据，难以预判焊接缺陷和自动优化参数。且装备与煤矿井下智能化管理系统集成度低，无法实现数据共享与协同作业。

抗干扰能力弱：煤矿井下电气设备产生强电磁干扰，影响自动化焊接装备控制系统稳定性，导致控制信号传输错误等问题。井下潮湿环境还可能损坏电子元件，降低装备可靠性。

三、煤矿管道自动化焊接装备控制优化策略

（一）焊接参数自适应调节优化

构建参数模型：基于焊接工艺理论和大量实验数据，建立煤矿管道焊接参数与管道材质、管径、壁厚、环境因素等之间的数学模型。例如，通过回归分析方法，确定不同材质、壁厚管道在不同环境湿度下的最佳焊接电流、电压和焊接速度组合 。

实时监测与调节：在焊接装备上安装高精度传感器，实时采集焊接电流、电压、电弧温度、熔池图像等数据。利用机器学习算法，如神经网络算法，对采集的数据进行分析处理，与预设的参数模型进行对比，自动调整焊接参数，实现焊接过程的自适应控制。例如，当检测到焊接电流不稳定时，系统自动调节电压和焊接速度，以维持稳定的焊接过程。

（二）焊缝跟踪控制优化

多传感器融合技术：采用激光视觉传感器、电弧传感器和超声波传感器相结合的多传感器融合方案。激光视觉传感器能够获取焊缝的三维形貌信息，适用于管道对接焊缝的精确跟踪；电弧传感器通过检测焊接电流、电压的变化，实时感知焊缝的位置偏差，对焊缝跟踪进行动态修正；超声波传感器则可在高粉尘、强磁场等恶劣环境下，对焊缝位置进行辅助检测 。通过数据融合算法，综合处理多传感器数据，提高焊缝跟踪的准确性和可靠性。

智能纠偏控制：基于多传感器获取的焊缝位置信息，设计智能纠偏控制算法。当检测到焊缝偏差时，控制系统根据偏差大小和方向，自动调整焊接小车的行走轨迹或焊枪的姿态，实现快速、精准纠偏。同时，引入模糊控制、自适应控制等先进控制策略，提高纠偏系统的响应速度和稳定性。

（三）智能化焊接过程管理优化

焊接过程监测与诊断：构建基于物联网技术的焊接过程监测系统，实时采集焊接装备的运行状态、焊接参数、环境参数等数据，并上传至云端服务器。利用大数据分析和人工智能技术，对焊接过程进行实时监测与诊断，及时发现焊接过程中的异常情况，如设备故障、焊接缺陷等，并发出预警信号 。同时，系统可根据历史数据和当前焊接情况，预测焊接缺陷的发生概率，提前采取预防措施。

工艺参数智能优化：建立焊接工艺参数优化数据库，存储不同工况下的最佳焊接工艺参数和成功焊接案例。当新的焊接任务下达时，系统通过人工智能算法，如遗传算法，从数据库中搜索相似案例，结合当前焊接条件，自动生成最优的焊接工艺参数。在焊接过程中，系统还可根据实际焊接情况，不断学习和优化工艺参数，提高焊接质量和效率。

（四）抗干扰能力优化

硬件抗干扰设计：对自动化焊接装备的控制系统进行硬件抗干扰设计，采用屏蔽技术减少电磁干扰对控制电路的影响，如对控制线路进行屏蔽布线，使用屏蔽机柜对电子元件进行防护 。同时，选用具有防潮、防尘、防爆性能的电子元件和设备，提高装备在井下恶劣环境下的可靠性。

软件抗干扰措施：在控制系统软件中加入数字滤波、信号校验等抗干扰程序，对采集到的信号进行预处理，去除噪声干扰，提高信号的准确性。此外，采用冗余设计和故障自诊断技术，当系统受到干扰出现故障时，能够自动切换到备用模块或进行故障修复，保证焊接过程的连续性。

四、工程应用案例与效果分析

（一）工程应用案例

在陕西某煤矿井下瓦斯抽采管道焊接工程中，应用控制优化的自动化焊接装备。该工程管道总长 15 公里，管径 DN200 - DN800，材质为高强度合金钢，焊接要求高。井下湿度超 90% ，电磁干扰严重。

施工前，技术人员依管道参数和井下环境，用优化后的控制系统建焊接参数模型并调试装备。焊接时，多传感器融合焊缝跟踪系统检测焊缝位置，智能纠偏控制算法使焊枪对准焊缝；焊接参数自适应调节系统依环境湿度和焊接情况调电流、电压和速度；智能化焊接过程管理系统监测质量，异常预警并调参数。工程历时 25 天完成，较传统装备施工效率提高 40‰

（二）应用效果分析

焊接质量提升：无损检测显示，焊缝合格率从 85% 提至 98% ，减少气孔、未焊透等缺陷。力学性能测试表明，焊接接头强度和韧性达标，保障管道安全可靠。

施工效率提高：装备能快速适应不同管径、壁厚管道焊接，减少人工调参和纠偏时间。较传统装备，焊接速度提高 30%-50% ，工期缩短 15 天，降低成本。

劳动强度降低：装备智能化控制减少操作人员工作量，只需监控和设置参数。抗干扰和稳定性增强，减少故障维修时间。

智能化水平提升：装备与井下智能化管理系统数据对接，管理人员可远程监控焊接进度、质量等。智能诊断和预测功能为设备维护提供依据，提高管理水平。

五、结论

煤矿管道自动化焊接装备的控制优化是提升煤矿管道焊接质量和效率的关键。通过对焊接参数自适应调节、焊缝跟踪控制、智能化焊接过程管理和抗干扰能力等方面进行优化，能够有效解决现有装备存在的问题，显著提高焊接质量、施工效率，降低劳动强度，提升装备的智能化水平。在实际工程应用中，优化后的装备取得了良好的效果，为煤矿管道建设与维护提供了有力保障。未来，随着人工智能、物联网等技术的不断发展，煤矿管道自动化焊接装备的控制优化将朝着更加智能化、自主化的方向发展，为煤矿智能化开采和安全生产提供更强的技术支持。

参考文献

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