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礦用全自動行車風門防夾撞多模態感知與安全控制技術

更新時間:2025-10-13點擊次數:254

礦用全自動行車風門防夾撞多模態感知與安全控制技術

針對礦井風門防撞感知能力不足的問題,提出激光點云-壓力場耦合的多模態感知架構,結合D-S證據理論決策模型與分級制動策略,實現防撞虛警率≤0.3%、制動響應時間≤0.2s。通過HALT試驗驗證系統在粉塵濃度500mg/m3、水霧密度0.5g/m3環境下的可靠性,滿足《煤礦安全規程》第652條對風門安全控制的要求。

1. 引言

 

礦井風門作為通風系統的關鍵設施,其防撞性能直接影響礦井安全。傳統單傳感器(如紅外或超聲波)在粉塵、水霧環境下易出現誤檢(虛警率>5%),導致風門非必要停機或碰撞事故。本研究構建激光雷達(二維)+壓力傳感器(陣列式)的多模態感知系統,通過空間-力學雙維度信息融合,解決礦車偏載(重心偏移≥200mm)時的防撞失效問題。

2. 多模態感知系統設計

系統采用“激光點云定位+壓力梯度分析"的協同感知架構:

  • 激光點云定位模塊:配置二維激光雷達(測距精度±3mm,掃描頻率50Hz),通過DBSCAN聚類算法提取礦車輪廓特征,實時計算礦車與風門的距離(誤差≤±10mm)及速度(誤差≤±0.1m/s);

  • 壓力梯度分析模塊:布置8組陣列式壓力傳感器(量程0-5kN,分辨率1N),通過分析壓力分布變化率(ΔP/Δt)檢測礦車沖擊力,觸發閾值設定為500Pa/s。
    實驗室測試表明,系統在粉塵濃度500mg/m3環境下的點云完整率達98%,壓力傳感器信號穩定性達99.2%。

3. 異構數據融合決策模型

基于D-S證據理論構建多模態決策模型,定義基本概率分配函數(BPA):

  • 激光點云BPA:根據礦車距離與速度計算碰撞概率,權重分配0.4;

  • 壓力梯度BPA:根據壓力變化率計算沖擊概率,權重分配0.35;

  • 歷史數據BPA:結合礦車歷史運行軌跡預測碰撞風險,權重分配0.25。
    通過證據融合規則計算最終碰撞概率,當概率>0.8時觸發一級預警(減速至0.5m/s),概率>0.95時觸發二級急停(0.2s內制動)。仿真結果顯示,系統虛警率從5.2%降至0.28%,漏檢率從3.1%降至0.05%。

4. 分級制動安全控制策略

設計“預警-減速-急停"三級制動策略:

  • 一級預警:當碰撞概率>0.8時,PLC控制器輸出減速信號,電動驅動模塊降低風門開合速度至0.5m/s;

  • 二級減速:當碰撞概率>0.9時,氣動回路啟動,氣缸壓力調整至0.6MPa,實現風門柔性減速;

  • 三級急停:當碰撞概率>0.95或壓力傳感器檢測到沖擊力>800N時,電磁制動器鎖死風門,制動距離控制在1.2m內。
    HALT試驗表明,系統在-20℃~60℃溫度范圍、95%濕度條件下,三級制動響應時間均≤0.2s,滿足MT/T 1097-2008《煤礦機電產品防爆技術要求》。



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