选煤厂输送设备智能调速与安全保障体系构建

引言

选煤厂作为煤炭清洁高效利用的关键环节，其物料输送系统的运行效率与可靠性直接影响全厂的生产能力和经济效益。传统输送设备运行模式多依赖固定转速或简单手动调节，存在能耗高、设备磨损不均、突发故障响应滞后等问题，安全风险亦随之积聚。随着工业互联网、人工智能等新一代信息技术的发展，构建输送设备的智能调速与安全保障体系具备了坚实的技术基础。该体系通过实时感知运行状态、智能决策调速策略、精准识别潜在风险并实施主动防护，是提升选煤厂本质安全水平和智能化运行能力的关键突破口，对推动煤炭工业高质量发展具有重要的理论与实践意义。

一、智能调速系统的技术架构与运行机理

智能调速系统的核心在于构建“感知-分析-决策-执行”的闭环控制回路。系统通过部署于关键节点的多源传感器网络（如电流、速度、温度、振动、视频等），实时采集输送设备运行状态及煤流负荷信息，并利用时间序列对齐技术消除多源数据的时间漂移误差。所获数据经边缘计算节点进行特征提取与工况分割后，传输至中央平台。平台依托融合物理机理与数据驱动的混合建模方法，对设备健康度、负载波动特性及能效熵值进行动态评估，突破传统单一模型泛化性不足的局限。基于此，系统通过多目标优化算法动态生成兼顾能耗、磨损与生产效率的最优调速指令，并采用滑模变结构控制策略驱动变频器实现转速的鲁棒调节。该架构通过动态权重调整机制适应不同生产场景，确保设备在变载荷、多扰动工况下维持高效平稳运行，显著降低调速滞后导致的能量损失。

二、安全保障体系的多层次构建逻辑

安全保障体系遵循“事前预警-事中防护-事后处置”的纵深防御原则，各层级间通过信息总线实现毫秒级响应协同。事前预警层整合声发射、红外热成像及分布式光纤传感技术，构建基于时空特征融合的故障早期诊断模型，可对输送带隐性损伤、滚筒轴承微裂纹等渐进性故障实现亚健康状态识别，预警时效较传统阈值监测提升 40% 以上。事中防护层采用安全完整性等级（SIL）认证的控制架构，当检测到速度失稳、张力突变等危险工况时，系统基于故障树分析（FTA）启动分级响应：初级响应触发局部降速与纠偏装置联动；二级响应激活区域隔离停机；三级响应执行全线紧急制动并联动抑爆系统，形成递进式安全屏障。事后处置层依托数字孪生技术重构故障演化过程，结合故障模式与影响分析（FMEA）库输出维修决策图谱，为快速恢复生产提供因果链追溯支撑。

三、系统集成与协同优化策略的提升路径

体系效能的核心在于打破“调速”与“安全”系统的功能壁垒，实现跨域数据价值的深度挖掘。需构建基于 OPCUA 统一架构的工业物联网平台，通过语义化数据模型解决多协议设备间的互操作难题。在功能耦合层面，将设备剩余寿命预测模型嵌入调速目标函数，使转速指令自动规避高磨损风险区间；同时安全系统实时获取调速过程中的动态载荷谱，优化故障预警的工况适应性。更关键的是建立双系统间的反向优化机制：安全预警触发的降速记录将作为样本反哺调速策略库，增强系统对极端工况的适应能力；而调速系统积累的设备状态退化数据则用于修正安全模型的失效概率计算，形成“安全约束下的效能优化”与“效能数据驱动的安全增强”双向赋能闭环。该协同机制需通过数字线程技术实现全生命周期参数追溯，为系统持续演进提供基线参照。

四、智能算法在效能与安全中的核心作用

算法创新是体系智能化跃升的核心驱动力。调速优化领域，采用多智能体强化学习算法解决长距离皮带机的分段协同调速问题，通过分布式决策消除负荷波动传播效应；结合高斯过程回归构建能耗-寿命平衡模型，实现非稳态煤流下的超前优化控制。安全保障方面，开发时空图卷积网络（ST-GCN）处理多传感器异构数据，精准识别托辊群异常振动与皮带跑偏的耦合故障；利用生成对抗网络（GAN）扩充少见故障样本，提升小样本工况下的诊断鲁棒性；创新迁移学习框架实现历史故障知识向新安装设备的快速转移，破解设备个体差异导致的模型失效难题。这些算法通过嵌入式AI 芯片实现边缘侧实时推理，在降低云端依赖的同时满足安全响应的低延时需求，形成“云边端”协同的智能计算范式。

五、体系实施的技术路径与面临的挑战

实施需分阶段攻克技术-管理复合型难题。初期以高价值输送线为试点，重点验证传感器抗粉尘干扰能力与振动信号的去噪算法有效性，建立设备数字护照基础数据库。中期通过软件定义网络（SDN）实现全厂控制流重构，开发安全策略可编程引擎应对工艺变更需求，并构建基于区块链的审计追踪系统保障操作不可篡改性。后期需融入全厂智能决策大脑，实现输送系统与分选、仓储等环节的全局能耗联动优化。持续性挑战聚焦四个方面：极端湿度与电磁干扰下传感数据的可信保障需发展自校准技术；百毫秒级安全响应要求突破TSN 时间敏感网络与5GURLLC 的融合部署瓶颈；多模态数据融合中的特征冲突消解需开发注意力机制与知识图谱联用架构；全系统功能安全认证（如 IEC61508）与等保 2.0 要求的合规性设计需贯穿实施全周期。这些挑战的解决依赖产-学-研在材料科学、通信协议、算法框架等领域的跨学科协作。

结论

选煤厂输送设备智能调速与安全保障体系的构建，标志着煤炭行业从经验驱动向数据驱动的范式变革。本研究表明，基于“感知-决策-执行”闭环的智能调速系统深度融合多源传感技术与自适应控制算法，实现了能耗动态优化与设备工况的精细化调节，有效克服了传统调速策略的滞后性与刚性缺陷。纵深式安全保障体系通过跨层级风险预警机制与 SIL 认证的防护逻辑，显著提升了输送系统对隐性故障与突发风险的预见性处置能力。尤为关键的是，调速系统与安全系统的深度协同形成双向赋能闭环：安全约束优化调速边界，效能数据驱动模型迭代，共同构建了“防患于未然”的主动防护生态。尽管在复杂工况适应性、实时响应可靠性及系统集成成本等方面仍面临挑战，但该体系通过降低运维成本、延长设备寿命、遏制重大事故，为选煤厂实现安全、高效、低碳运行提供了可落地的技术路径。未来研究需聚焦智能算法的边缘化部署、功能安全与信息安全的融合设计，以及跨生产单元的全局协同优化，持续推动煤炭智能化建设的纵深发展。

参考文献：

[1]李兵法，杨鹏，赵庆兵，等.设备运行状态智能监测系统在亭南选煤厂的应用[J].煤炭加工与综合利用，2024，（10）：64-66+71.

[2]战仕发，周广宇，柳康，等.带式输送机智能调速系统研究及应用[J].煤矿机械，2023，44（11）：168-171.

[3]郭勇.带式输送机防撕裂智能检测装置在葫芦素选煤厂的应用[J].煤炭加工与综合利用，2024，（09）：8-10.

[4]魏庆杰，孙宾，丁晓礼.智能调速研究在煤矿带式输送机中的应用[J].现代制造技术与装备，2024，60（06）：159-161.