摘要：本文对火电厂输煤系统问题进行了简要探讨，并结合当前物联网及人工智能技术发展，提出了关于输煤系统智能化运维系统的构建，并针对其中运行及维护过程中的常见故障问题，提出了相关解决方案，以供参考。
关键词：火电厂；输煤系统；智能化；运行维护
1 传统输煤系统运维巡检的现状
近年来火电厂一直在向智能化方向发展，在电气、锅炉、汽机及环保等专业都有大的进步，其中燃料智能化系统也取得了广泛的应用，但燃料智能化系统主要是针对入厂煤炭采制化方面的智能化应用，而输煤系统运行和维护方面却成了被忽略的地方。目前火电厂输煤系统除了设备自动化水平低外，由于大多电厂存在外包队伍，也就导致了整体素质水平的参差不齐，运维人员素质偏低，文化程度低，部分高级职称人员不足10%，年龄结构上偏大，部分40岁以上人员高达80%[1]，人力成本上也在逐年递增。
2 人工智能的发展及输煤系统智能化
所谓的人工智能一般是指的计算机深度学习，此处指的是图像识别技术，通过算法与大数据进行学习，从而就能实现机器智能。火电厂输煤生产属于典型的运维一体化作业模式，输煤智能化正是基于图像识别达成的，通过激光成像技术、大数据分析法、智能算法、智能控制系统、通讯系统以及安全机制等，结合物联网技术，实现人联网、设备联网、场景联网，实现运行监测、环境监测、设备监测，实现输煤全自动无人值守作业、巡检智能化、维护智能化等等。
3 输煤系统常见问题
3.1运行及巡检存在的问题
运行中常见的故障主要包括：胶带跑偏、胶带撕裂损伤、落煤管堵料、料点跑偏扬尘、料点跑偏洒料、效率低耗能高、胶带火灾等。
传统的挤压电阻式、压绳开关式撕裂和阻旋、活动挡板式落料筒堵料信号都是基于事故后判断，不具备预警功能。
设备点多线长，巡检工作量大，巡检质量和人员定位难以管控。
3.2维护及点检存在的问题
常见的设备故障主要包括皮带撕裂、托辊失效、清扫器故障、落煤管磨损、电气故障、制动器故障、减速机故障、润滑脂失效等。
设备数量多，在线点检数据少，离线点检工作量大，周期偏长，数据没有代表性，不具备设备状态劣化趋势分析的意义。
3.3其他
在线巡点检数据少翻车机、斗轮堆取料机、卸船机等大型设备仍属于信息孤岛，与输煤系统中控室联系主要通过几个关键电信号或人工联系。
随着环保管理要求，露天煤场需要逐步进行全封闭改造，直接带来存煤盘点及测温不易等新问题。
4 输煤智能化运维巡检系统的架构
4.1表示层
监控大屏；PC终端；移动终端。
4.2应用层
数据图标统计；设备故障模型分析和挖掘；设备及系统运行成本分析；能源损耗分析；环境影响分析与建模；外部系统接口。
4.3作业层
作业系统控制；运维流程管理；警告显示；自动化堆取物料作业系统；胶带跑偏视觉诊断纠偏系统；胶带撕裂和缺陷视觉诊断系统；胶带物料堆型体积视觉识别系统；视觉识别明火监测系统；机器人自动巡检系统；人员定位与管控系统；音频托辊故障分析系统；物联网设备远程诊断系统。
4.4支撑层
三维模型库；胶带堆型库；运维记录库；设备故障模式分析数据库；空间计算；波形拟合；物料信息库；基础配置库；音视频记录；轮廓识别。
4.5设备层
无人值守斗轮机；轨道巡检机器人；胶带视觉分析设备；音频探测矩阵；高清摄像机；集成的大型接卸设备、物联网终端。
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5 输煤智能化运维系统的解决方案
5.1胶带视觉跑偏诊断和纠偏系统
基于人工智能图像识别技术建立虚拟跑偏特征数据库，从而实现基于视频图像分析来判断跑偏的功能。通过高清高速摄像机完成数据的采集，主要是通过胶带与参照背景色彩分析，提取边缘特征与特征表对比，从而分析出实际跑偏量，通过输煤程控下达“指令”，控制电动纠偏器进行纠偏，并可以建立专家诊断系统，从而实现自主控制纠偏。
5.2胶带物料堆型视觉识别和胶带效率评价系统
通过对胶带瞬时煤流体积计算，可以自动判断出落料是否对中，对挡板调整预警。同时胶带上的物料体积和堆型识别可以判断胶带是否重载、过载和偏载，可以通过实时数据进行输煤效率比对，避免参考皮带秤评价的单一性和局限性。
5.3落煤管堵料视觉诊断和控制系统
通过对进入转运站落煤管前后胶带上的落料断面体积进行图像识别，计算单位时间内胶带上物料量，实现对落煤管是否堵料的预判断和预警，指导中控值班员实时下达处理指令。
5.4基于视觉识别和胶带撕裂和胶带缺陷视觉诊断系统
通过在胶带机尾部、落料点、回程皮带中，通过绿色线性激光垂直照射胶带表面，采用阵线相机采集反射光线识别出胶带轮廓，激光光源会呈现出和胶带表面一致的轮廓线，结合胶带专家数据库，判断胶带表面是否存在破损、划伤、撕裂缺陷等。可以实现胶带异物贯穿性撕裂、胶带纵向撕裂、胶带胶接口磨损、及胶带工作面损伤。
5.5基于UWB技术的智能巡检系统
采用超宽带（UWB）定位技术，通过在输煤系统厂区部署基站，向巡检人员分发定位标签，实现对人员位置的实时监控，在后端软件平台，能够实现包括人员定位、巡检管理、轨迹追踪等功能，具有一定的事前预防和事后追溯能力[2]。将定位系统与摄像头结合，可动态画面显示人员位置信息，便于管理人员第一时间了解现场情况并进行处理，提升应急处理能力。
5.6智能化煤场
煤场全封闭后有利于环境保护，但煤场内粉尘、高温、有毒气体的监测直接关系到工作人员的安全健康，需要极大的重视。
一是可以采用轨道式盘煤巡检机器人进行实时监测，在煤棚顶部修建布置专用轨道，设备上带着激光扫描仪、双波段测温装置、气体检测装置、定位装置、无线通讯装置等，在伺服电机的驱动下全时段沿着轨道进行巡检，对煤堆全方位扫描监测，自动分析数据进行诊断，构建三维数据坐标，精准判断事故空间方位，对于重点部分还可以拍照存档。
二是实现斗轮堆取料机智能化，斗轮堆取料机是重要的接卸设备，通常每一台大车配备五名司机倒班作业，担负着来煤堆存、上仓取煤工作，连续工作时间长、作业强度大。而结合堆形状识别功能3D激光扫描技术，精确的大车自身位置的识别，完整的自动检测和保护功能及其控制系统强大的数据处理、网络通信和自动化监控功能，斗轮堆取料机就可按照堆取料工艺通过程序控制进行全自动作业，实现无人值守，降低运行人员工作强度和减员增效。
5.7煤仓间和汽车卸煤槽区域巡检机器人
煤仓间转运站设备障碍较多，常会间隔布置犁式卸料器、除尘器等，而汽车卸煤槽叶轮给煤机运行情况也有类似，两者都是巡检的薄弱地方，此类可以使用带着高清白光和红外摄像、粉尘探测器的巡检机器人，通过无线通讯传输图像信息实时进行图像识别技术处理，精准判断问题及时指导控制运行及维修。
5.8基于物联网的设备状态诊断系统
应用物联网及传感器技术，将翻车机、卸船机、斗轮堆取料机等大型设备的控制系统与输煤中控系统数据集成，消除信息孤岛，实现“在线”点检为主；结合输煤设备FMEA设备故障模式与影响分析数据库，建立基于数据统计和分析的设备状态管理系统，可以基于噪声矩阵分析和仿真实现托辊状态诊断，基于压力检测实现清扫器状态诊断，基于齿轮和轴承振动和温度检测实现电机及减速机状态诊断，利用PI系统运行数据实现制动器动作次数统计指导闸瓦更换工作、统计润滑脂工作时间实现基于时间的维护策划指导等等。
6 结语
总的来说，没有输煤工艺的完全自动化，没有设备和信息孤岛的完全消除，没有完善的管理标准，那么输煤运维智能化就是一句空谈。罗马不是一天建成的，只有先做好智能智慧燃料的顶层设计，并制定发展方向，逐步实现从复杂到直观的简化、从“人防”到“技防”的变革、从数字化到智慧化的跨越、由经验控制到精细化控制转变，最终依托智能智慧工程，实现输煤系统本质安全、少人值守、精准运维，实现安全及效益最大化。
参考文献：
[1]于涛. 基于手机移动APP的电力物资供应系统研究[D].华北电力大学,2018.
[2]董云峰, 刘强. 基于UWB的化工厂人员定位系统设计.智能物联技术,2019: 51(3)
作者简介：李红军（1976.10- ），男，满族，辽宁省葫芦岛市，电力工程师，研究方向：火电厂燃料全链条管理及其智能化。
论文作者:李红军
论文发表刊物:《电力设备》2019年第23期
论文发表时间:2020/4/9
标签：胶带论文; 系统论文; 设备论文; 火电厂论文; 作业论文; 数据论文; 视觉论文; 《电力设备》2019年第23期论文;