矿山电气自动化控制系统设计中人工智能技术的应用

1 人工智能技术在电气自动化控制中的关键技术体系

1.1 机器学习算法在设备状态预测中的应用原理

在铁矿开采的复杂作业场景中，设备状态预测的准确性直接关系到生产系统的可靠性与安全性。传统基于阈值报警的监测方式难以应对矿山机械的渐变式劣化特征，而机器学习算法通过构建设备全生命周期数据模型，实现了从简单异常检测到状态趋势预判的跨越式升级。

监督学习算法在设备状态预测中发挥着基础性作用，其通过历史故障样本的标注数据训练分类模型，能够有效识别设备早期失效特征。以矿石破碎机轴承预测性维护为例，支持向量机（SVM）算法通过对振动频谱特征的监督学习，可在轴承滚道出现微观裂纹阶段即触发预警，相较传统振动烈度监测方法提前三个数量级识别故障萌芽。

时序预测模型在处理设备性能衰退趋势方面展现出独特优势。长短期记忆网络（LSTM）通过记忆单元结构设计，能够有效捕捉矿山输送带电机电流、温度等参数的时序依赖关系。在莱州铁矿的实际应用中，该模型通过分析电机绕组温度的季节性波动规律与负载变化关联性，成功预测出绝缘老化导致的温升异常，使维护窗口期从常规月度检修扩展到动态调整模式。

迁移学习技术解决了矿山设备故障样本稀缺的难题。针对新型智能矿卡缺乏历史故障数据的情况，采用域自适应方法将已积累的柴油发动机磨损数据进行特征空间映射，建立跨设备的状态预测模型。这种方法通过保留源域数据的深层特征表达，在目标域少量样本的微调下，即可实现对新设备润滑系统异常的高精度检测。

1.2 深度强化学习在动态控制策略优化中的实现路径

深度强化学习通过构建智能体与环境的持续交互机制，为铁矿电气设备的动态控制提供了自适应的优化框架。该技术体系以马尔可夫决策过程为理论基础，将矿石破碎机电流波动、输送带负载变化等实时工况参数映射为高维状态空间，通过设计兼顾能效与稳定性的复合奖励函数，引导智能体探索最优控制策略。

动态控制策略优化的核心在于仿真环境与真实系统的协同进化机制。通过 Unity3D 引擎构建的虚拟矿山物理模型，能够模拟矿石硬度分布不均、设备机械磨损等复杂工况，为智能体提供全天候的训练场景。当策略网络在仿真环境中达到稳定收敛后，通过迁移学习技术将策略参数映射至实际控制系统，并建立基于置信区间的安全约束机制。这种虚实结合的训练方式不仅降低了试错成本，更重要的是使控制策略具备应对突发工况的鲁棒性，例如在输送带突发堵料时，智能体能够基于压力传感器时序数据快速生成减速-清堵-恢复的复合控制指令。

多智能体协同架构的引入突破了单设备优化的局限性。针对矿山供电网络与生产设备的耦合特性，设计分布式强化学习框架实现全局能效优化。各子系统智能体通过通信协议共享母线电压、功率因数等关键参数，中央协调器运用注意力机制动态调整策略权重。这种架构在胶东铁矿的应用中展现出独特优势，当球磨机负载突变引起电网谐波畸变时，系统能在 200ms 内协调变频器与无功补偿装置完成协同响应，显著优于传统 PID 控制的秒级调节速度。

边缘计算节点的部署策略直接影响控制系统的实时性能。将策略网络轻量化后部署至设备端的嵌入式网关，利用现场总线周期传输状态特征向量，可在 10ms 内完成控制量计算与输出。这种边缘-云协同计算模式有效平衡了计算资源与实时性要求，特别是在矿石破碎机的衬板磨损补偿控制中，本地智能体根据振动频谱特征自主调整破碎间隙，同时将磨损趋势数据上传至云端进行长周期策略优化，形成分层递进的控制优化体系。

2 智能控制系统在铁矿山生产场景中的实践应用

2.1 矿石破碎流程的智能故障诊断系统构建

在铁矿开采的核心生产环节中，矿石破碎流程的智能故障诊断系统构建面临着多源异构数据处理与实时响应要求的双重挑战。针对颚式破碎机、圆锥破碎机等关键设备的运行特性，本研究设计了基于多模态感知与深度特征融合的故障诊断架构。系统通过部署在设备关键部位的振动传感器、红外热像仪和电流互感器，实时采集轴承温度、齿轮啮合频率、电机功率波动等 12 维物理参数，构建起覆盖机械传动、电力驱动、液压控制三大子系统的监测网络。

诊断模型的核心创新在于时空特征的双流学习机制。时序卷积网络（TCN）负责提取振动信号中的长周期劣化趋势，图注意力网络（GAT）则通过构建传感器节点关系图挖掘多测点间的故障传播规律。在莱州铁矿的应用实践中，该模型成功识别出圆锥破碎机主轴轴向窜动的早期特征，其诊断精度相较传统频谱分析法提升约 40% 。

系统的工程化部署采用边缘-云端协同架构，在设备控制柜内嵌的智能网关中部署轻量化诊断模型，确保 200ms 内的实时响应能力。边缘节点同步将特征向量上传至云端知识库，通过对比历史案例库中的相似故障模式，自动生成维修策略建议。

2.2 带式输送机群的多目标协同控制策略验证

在铁矿连续生产体系中，带式输送机群的协同控制直接影响物料转运效率与系统能耗水平。针对传统单机调速策略引发的能耗激增与设备磨损加剧问题，本研究设计了基于多智能体强化学习的协同控制架构。该架构通过部署在输送机驱动部的边缘计算节点，实时采集电机电流、带速张力、物料流量等运行参数，构建覆盖全运输线的时间同步数据网络。

控制策略的核心在于分布式决策机制的构建。各输送机智能体通过 OPC UA 协议共享运行状态，中央协调器运用博弈论模型解析设备间的能量传递关系。当检测到上游给料量突变时，系统通过滚动时域优化算法预测物料流波动趋势，动态调整相邻输送机的速度匹配系数。

系统验证阶段搭建了数字孪生测试平台，通过导入矿山地质建模数据与历史生产记录，精确复现输送机群的实际运行环境。测试数据表明，协同控制策略在保持额定运输能力的前提下，使空载时段设备待机率提升至85% 以上。特别是在处理倾斜巷道运输工况时，智能体通过分析坡度传感器数据，自主优化驱动电机扭矩分配方案，有效预防了皮带打滑现象的发生。

结语

在铁矿山智能化改造实践中，人工智能技术的融合应用已展现出显著的工程价值。通过构建具有自学习能力的控制策略优化体系，矿石破碎环节实现了破碎机液压压力与矿石硬度的动态匹配，使衬板磨损速率得到有效控制。带式输送系统的多目标协同控制模型不仅平衡了能耗与设备寿命的冲突关系，更通过物料流预测实现了运输网络的全局优化。

参考文献

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