斗轮堆取料机无人值守技术研究及应用

斗轮堆取料机无人值守技术研究及应用

杨金龙 刘金新

辽宁省沈阳市华润电力（沈阳）有限公司 辽宁省 110041

摘要：本文深入研究了斗轮堆取料机无人值守技术的关键技术及其应用。首先介绍了斗轮堆取料机的基本结构和工作原理，然后详细阐述了无人值守技术中的自动控制技术、传感器技术、通信技术和人工智能技术。接着分析了无人值守技术在斗轮堆取料机中的具体应用，包括自动堆料、自动取料、自动避障和远程监控等功能。最后探讨了无人值守技术在安全性、可靠性和经济性方面的优势，并展望了未来的发展趋势。

关键词：斗轮堆取料机；无人值守；自动控制

1引言

随着工业自动化技术的快速发展，无人值守技术在各类工业设备中的应用日益广泛。斗轮堆取料机作为散料装卸的关键设备，其无人值守技术的研发和应用具有重要意义。传统的斗轮堆取料机操作依赖人工，存在效率低、安全性差、劳动强度大等问题。无人值守技术通过集成自动控制、传感器、通信和人工智能等技术，能够实现设备的自主运行和远程监控，从而提高工作效率、保障操作安全并降低人力成本。本文旨在系统研究斗轮堆取料机无人值守技术的关键技术及其应用，为相关领域的研究和实践提供参考。

2斗轮堆取料机概述

斗轮堆取料机是一种大型散料装卸设备，主要由斗轮机构、回转机构、俯仰机构、行走机构、输送系统和控制系统组成。斗轮机构负责物料挖掘，回转机构实现水平旋转，俯仰机构调节作业高度，行走机构完成位置移动，输送系统处理物料传输，控制系统协调各机构运作。其工作原理是通过旋转斗轮挖掘物料，经输送系统完成堆存或取料作业。该设备广泛应用于港口、电厂等场所，具有高效、连续、大处理量等特点。

3斗轮堆取料机无人值守技术

3.1自动控制技术

自动控制技术构成了无人值守系统的中枢神经，通过多层次的控制架构实现设备的自主运行。PLC（可编程逻辑控制器）系统作为基础控制单元，负责执行设备的逻辑控制、时序管理和状态监测，其模块化设计允许灵活应对各种工况需求。运动控制算法则专注于设备的精确动作控制，采用先进的控制理论如PID控制、模糊控制等，确保斗轮机构、回转机构等执行部件的运动精度达到毫米级。路径规划技术基于运筹学原理和实时环境数据，采用A*算法、Dijkstra算法等优化方法，计算出最高效的作业轨迹，同时考虑能耗、时间和设备磨损等多重因素。

3.2传感器技术

传感器网络为无人值守系统提供了全方位的环境感知能力，相当于设备的"感官系统"。位置传感器系统包括高精度编码器、GPS定位和激光测距仪等，可实时追踪设备各部件的空间坐标，定位精度可达±5mm。物料检测传感器采用微波、红外和视觉技术，不仅能识别物料的分布情况，还能分析物料的湿度、密度等特性。环境感知传感器阵列由风速仪、温湿度传感器和3D激光雷达组成，构建出作业环境的实时三维模型。设备状态监测传感器则包括振动传感器、温度传感器和油液分析仪等，对关键部件的运行状态进行全方位监控。这些传感器以高达100Hz的采样频率工作，通过数据融合技术提供准确可靠的感知信息，为系统决策提供坚实基础。

3.3通信技术

通信网络构建了无人值守系统的信息传输骨架，确保数据的高效流通。工业以太网作为骨干网络，采用PROFINET或EtherCAT等工业协议，提供100Mbps至1Gbps的高速通信，满足控制系统的实时性要求。无线通信系统采用5G或Wi-Fi 6技术，特别针对移动部件设计，具备低延时（<10ms）和高可靠性（99.999%）的特点。远程监控通信基于OPC UA标准，通过工业互联网实现设备与云端控制中心的安全连接，支持4K视频流的实时传输。数据安全机制采用端到端加密技术，结合区块链的防篡改特性，确保关键数据在传输过程中的完整性和机密性。

3.4人工智能技术

人工智能技术为无人值守系统注入了认知和决策能力，使其具备类人的智能化水平。机器学习系统采用深度神经网络算法，通过分析TB级的历史作业数据，自主优化作业参数和策略，持续提升作业效率。计算机视觉系统整合了高分辨率工业相机和深度学习算法，能准确识别不同物料的种类和状态，识别准确率超过98%。智能决策引擎基于强化学习框架，综合考虑设备状态、环境条件和生产需求等多维因素，在100ms内做出最优作业决策。预测性维护系统运用时间序列分析和故障模式识别技术，提前7天预测潜在设备故障，准确率达90%以上。这些AI技术的融合应用，使系统具备了自学习、自适应和自优化的能力，大幅提升了无人值守系统的智能化水平。

4无人值守技术在斗轮堆取料机中的应用

4.1自动堆料功能

自动堆料功能是无人值守系统的核心应用之一，通过集成先进的三维扫描技术和智能算法实现全自动化的堆场管理。系统采用高精度激光扫描仪阵列，以每秒数十万点的采样频率对堆场进行三维建模，构建厘米级精度的实时数字孪生模型。基于此模型，智能规划算法综合考虑物料特性（如粒度、湿度）、堆场空间利用率（可达95%以上）和设备性能参数，自动生成最优堆料策略。在作业执行阶段，系统通过闭环控制实现动态调整：斗轮转速根据物料流动性自动调节（范围0.5-5rpm），俯仰角度实时优化（精度±0.1°），行走速度智能匹配（0-30m/min无级变速）。同时，通过应变传感器和视觉监测系统，持续分析料堆的应力分布和形态变化，当检测到偏载风险（倾斜度>5°）或潜在坍塌时，立即触发调整程序，确保堆料作业的安全稳定。

4.2自动取料功能

自动取料功能实现了从物料定位到输送的全流程智能化作业。系统采用多光谱成像技术（可见光+近红外）结合深度学习算法，可准确识别不同种类物料的分界面，定位精度达±3cm。智能路径规划模块基于改进的蚁群算法，综合考虑取料顺序、设备移动距离和能耗等因素，生成最优取料路径，使设备空载移动距离减少30%以上。在挖掘控制方面，系统通过力反馈传感器实时监测斗轮扭矩（测量精度±1%FS），自动调节挖掘深度（控制精度±2cm）和进给速度，确保取料过程平稳高效。物料流控制系统采用PID+模糊控制算法，动态匹配斗轮取料量与输送带速度（调节响应时间<0.5s），保持物料流动的连续性，避免堵塞或断料。质量监测系统通过在线粒度分析仪和湿度传感器，实时评估取料质量，当检测到物料参数超出设定范围时自动调整作业参数或报警，确保取料质量稳定可靠。

4.3自动避障功能

自动避障功能构建了全方位的安全防护体系，确保设备在复杂环境中的安全运行。系统采用多传感器融合架构：16线激光雷达（探测距离100m，精度±2cm）构建环境三维点云，高清视觉系统（200万像素，60fps）进行目标识别，超声波传感器（探测距离0.1-5m）补充近场监测，形成完整的感知网络。环境建模算法实时处理传感器数据，更新动态障碍物地图（更新频率10Hz），可识别最小20cm的障碍物。智能避障决策系统采用层次化架构：初级防护通过电子围栏和区域限制实现预防性保护；中级防护基于改进的人工势场法，在检测到潜在碰撞风险（安全距离<3m）时自动调整设备运动轨迹；高级防护通过紧急制动系统（响应时间<50ms）应对突发危险情况。针对临时障碍物，系统采用动态路径重规划算法，在保持作业连续性的前提下智能绕行，待障碍清除后自动恢复原作业计划。这套系统可实现99.99%的避障成功率，大幅提升设备运行安全性。

4.4远程监控功能

远程监控功能构建了集中化的设备管理平台，实现跨地域的多设备协同监控。系统采用工业物联网架构，通过5G专网（传输延迟<20ms）实时传输设备运行数据（采样频率1kHz），包括各机构运行参数、传感器读数和故障代码等。三维可视化界面基于Unity3D引擎开发，1:1还原设备运行状态，支持多视角观察和虚拟漫游。智能报警管理系统采用多级预警机制：初级预警（黄色）提示参数偏离，中级报警（橙色）标识设备异常，高级警报（红色）触发紧急停机，同时自动推送相关信息至责任人移动终端。数据分析模块运用大数据技术，对设备运行历史（存储周期≥5年）进行深度挖掘，生成能效分析、故障预测等专业报表。远程干预功能允许授权人员在紧急情况下接管设备控制，通过操作终端实现精准遥控（控制延迟<100ms）。系统还集成预测性维护功能，基于设备健康状态评估模型，提前生成维护计划，使非计划停机时间减少60%以上，显著提升设备综合效率。

5结语

斗轮堆取料机无人值守技术通过集成自动控制、传感器、通信和人工智能等先进技术，实现了设备的自主运行和智能作业。研究表明，该技术能够显著提高作业效率、安全性和经济性，是散料装卸领域的重要发展方向。未来，随着5G通信、数字孪生和边缘计算等新技术的应用，无人值守系统将更加智能化和高效化。

参考文献：

[1]张卫丹，李佳卫，斗轮堆取料机斗轮安装技术研究.2017.

[2]田明伟，赵秀忠，斗轮堆取料机输送胶带支撑装置的技术改进.2017.