基于深度學(xué)習(xí)的浮選加藥控制系統(tǒng)

吳 剛 李紅強(qiáng) 鄭 杰

（兗煤菏澤能化有限公司，山東 菏澤 274705 ）

1 引言

國(guó)內(nèi)浮選工藝加藥普遍使用藥劑自流方式，人工調(diào)整閥門(mén)控制加藥量，主要存在以下問(wèn)題：

（1）專(zhuān)業(yè)性要求高，主觀性強(qiáng)，無(wú)法對(duì)泡沫狀態(tài)進(jìn)行客觀評(píng)價(jià)。

（2）勞動(dòng)強(qiáng)度大，無(wú)法進(jìn)行無(wú)間斷地、長(zhǎng)時(shí)間觀察。

（3）人工觀測(cè)精度低，無(wú)法對(duì)泡沫視覺(jué)特征進(jìn)行量化表示。

（4）不利于浮選生產(chǎn)知識(shí)的積累。

靠人工測(cè)量，誤差波動(dòng)大，成為制約浮選發(fā)展的一個(gè)瓶頸。采用圖像處理技術(shù)，通過(guò)客觀的計(jì)算調(diào)整加藥量，在目前是一個(gè)可行路線(xiàn)。趙樓煤礦浮選主要技術(shù)指標(biāo)之一是精煤灰分，但精煤灰分測(cè)量困難，目前主要使用燃燒法與伽馬射線(xiàn)測(cè)量。燃燒法耗時(shí)長(zhǎng)，一個(gè)批次檢測(cè)需要耗時(shí)約 45min，不能實(shí)時(shí)檢測(cè)。伽馬射線(xiàn)測(cè)量受精煤厚度、精煤含水量和含磁鐵礦粉量等影響波動(dòng)較大，不易采用。因此，直接使用灰分作為反饋控制浮選加藥量不可行。而采用圖像分析方式，通過(guò)將浮選氣泡劃分成幾個(gè)波動(dòng)范圍，間接反應(yīng)灰分波動(dòng)區(qū)間的軟測(cè)量，成為最佳方案。

2 總體設(shè)計(jì)

針對(duì)趙樓煤礦選煤中心浮選人工加藥自動(dòng)化程度低、勞動(dòng)強(qiáng)度大的情況，統(tǒng)計(jì)工人操作經(jīng)驗(yàn)與浮選氣泡對(duì)應(yīng)關(guān)系，深入研究分析加藥量與氣泡狀態(tài)內(nèi)在聯(lián)系。通過(guò)采集浮選槽內(nèi)浮選泡沫工況圖像，運(yùn)用圖像處理技術(shù)評(píng)估浮選效果作為反饋，對(duì)浮選預(yù)處理器中加藥量實(shí)時(shí)調(diào)整，加藥量即為控制量，最終調(diào)整精煤灰分，達(dá)到控制被控量目的。浮選加藥控制系統(tǒng)主要結(jié)合了圖像處理技術(shù)與過(guò)程控制技術(shù)。其總體框圖如圖 1 所示[1]。

3 基于深度學(xué)習(xí)煤泥浮選泡沫圖像分類(lèi)研究

目前，廣泛使用的浮選泡沫分類(lèi)方法較多，但無(wú)一例外是通過(guò)人工提取圖像信息實(shí)現(xiàn)分類(lèi)，需要復(fù)雜的圖像預(yù)處理與提取算法，且容易受到環(huán)境干擾影響準(zhǔn)確率。深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為深度學(xué)習(xí)的一種高效手段，避免了對(duì)圖像的預(yù)處理，直接輸入原始圖像，獲取分類(lèi)結(jié)果[2]。

針對(duì)煤泥浮選泡沫圖像，目前并沒(méi)有公開(kāi)數(shù)據(jù)集可用，故采集了趙樓選煤廠現(xiàn)場(chǎng)圖像用于訓(xùn)練。通過(guò)對(duì)煤泥浮選泡沫圖像進(jìn)行大量分析研究，在煤質(zhì)、給水量等因素不變的情況下，調(diào)整加藥量，發(fā)現(xiàn)其主要分為如圖2 所示4 類(lèi)典型圖像：

A 類(lèi)氣泡：狀態(tài)最優(yōu)，表面存在大量密集細(xì)小氣泡。

B 類(lèi)氣泡：狀態(tài)良好，氣泡密集，大小相對(duì)A類(lèi)稍大。

C 類(lèi)氣泡：狀態(tài)一般，存在大量小氣泡，同時(shí)混存一些大氣泡。

D 類(lèi)氣泡：狀態(tài)不合格，無(wú)細(xì)小氣泡，存在大量大氣泡，氣泡虛且粘連嚴(yán)重。

通過(guò)輸入大量多種狀態(tài)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，有助于網(wǎng)絡(luò)獲得較好的泛化能力。數(shù)據(jù)集中共分為如圖2所示A、B、C、D 類(lèi)氣泡，每類(lèi)下均有訓(xùn)練集、交叉驗(yàn)證集、測(cè)試集，圖像像素均為1080*960。所采圖像包含車(chē)間全天不同時(shí)段、不同天氣、浮選槽霧氣較大等多種影響圖像效果的狀況，各類(lèi)數(shù)量如表1 所示。

圖1 基于深度學(xué)習(xí)的浮選加藥控制系統(tǒng)框圖

表1 煤泥浮選泡沫數(shù)據(jù)集數(shù)目

為解決在夜晚車(chē)間光線(xiàn)不足情況下傳統(tǒng)方法煤泥浮選泡沫圖像分類(lèi)效果不理想的問(wèn)題，建立了一個(gè)含有8 層的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如圖3 所示。通過(guò)大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練，抽取圖像本質(zhì)信息，逐層過(guò)濾以減小光線(xiàn)影響，提高識(shí)別準(zhǔn)確率[3]。

圖 2 4 類(lèi)典型煤泥浮選氣泡

圖3 浮選泡沫分類(lèi)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖

4 系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)

基于深度學(xué)習(xí)的煤泥浮選加藥控制系統(tǒng)硬件構(gòu)成如圖 4 所示，主要包括以下部分：加藥控制系統(tǒng)、檢測(cè)系統(tǒng)、人際交互系統(tǒng)等。其中，加藥控制系統(tǒng)包括下位機(jī) PLC、變頻器、隔膜計(jì)量泵和上位機(jī)工作站。上位機(jī)工作站用于運(yùn)算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)以及氣泡數(shù)量測(cè)定，PLC 依據(jù)圖像反饋發(fā)送速度值到變頻器，進(jìn)而驅(qū)動(dòng)隔膜計(jì)量泵。檢測(cè)系統(tǒng)包括測(cè)量藥劑桶內(nèi)液位高度的傳感器、浮選池圖像采集系統(tǒng)。人際交互系統(tǒng)為 WinCC 界面，顯示當(dāng)前運(yùn)行狀況，可操作系統(tǒng)運(yùn)行。

圖4 浮選加藥智能控制系統(tǒng)硬件構(gòu)成

5 系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)

系統(tǒng)的軟件架構(gòu)總體設(shè)計(jì)如圖5 所示，包括三個(gè)部分。第一部分，即檢測(cè)和執(zhí)行環(huán)節(jié)，PLC 將采集到的藥罐內(nèi)液位實(shí)時(shí)高度數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)網(wǎng)絡(luò)傳遞給 PC 機(jī)，并接收 PC 機(jī)發(fā)出的加藥量指令，控制變頻器相應(yīng)運(yùn)轉(zhuǎn)。第二部分，圖像采集子系統(tǒng)，通過(guò)高清球機(jī)將礦化氣泡圖像傳遞到 PC 機(jī)上，由搭建好的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理泡沫種類(lèi)，并計(jì)算泡沫數(shù)量。第三部分是以 WinCC 為核心的人機(jī)交互界面，有權(quán)限的操作員可以通過(guò)界面切換系統(tǒng)運(yùn)行模式，觀察系統(tǒng)運(yùn)行參數(shù)與浮選氣泡狀態(tài)，手動(dòng)模式下可手動(dòng)調(diào)整加藥量。

圖5 系統(tǒng)軟件構(gòu)成框圖

WinCC 操作界面如圖6 所示，兩套加藥系統(tǒng)位于界面左右兩側(cè)，配有手動(dòng)/自動(dòng)切換按鈕。自動(dòng)狀態(tài)下，系統(tǒng)將采集泡沫圖像進(jìn)行運(yùn)算，依據(jù)運(yùn)算結(jié)果自動(dòng)調(diào)整加藥量；手動(dòng)狀態(tài)下，通過(guò)手動(dòng)拉動(dòng)滾動(dòng)條，向 PLC 發(fā)送固定的加藥量值，可手動(dòng)拉動(dòng)調(diào)整。藥桶上配有液位顯示圖案，同時(shí)數(shù)字顯示液位高度。每臺(tái)計(jì)量泵旁有實(shí)時(shí)流量顯示文本，因計(jì)量泵一次沖程加藥量固定，可根據(jù)計(jì)量泵運(yùn)行速度計(jì)算獲得實(shí)時(shí)流量，經(jīng)實(shí)際測(cè)量，該值穩(wěn)定可靠。

圖6 Wincc 操作界面

6 結(jié)語(yǔ)

通過(guò)研究趙樓煤礦選煤中心浮選加藥工藝，利用圖像處理技術(shù)與人工智能技術(shù)，設(shè)計(jì)出功能完善、自動(dòng)調(diào)整、運(yùn)行穩(wěn)定、維護(hù)簡(jiǎn)單的自動(dòng)加藥控制系統(tǒng)。該加藥系統(tǒng)可指定灰分值要求，檢測(cè)浮選泡沫工況，相應(yīng)調(diào)整加藥量以改變灰分值，提高綜合效益。該加藥系統(tǒng)克服了傳統(tǒng)需要依靠工人經(jīng)驗(yàn)、不斷觀察浮選槽、手動(dòng)調(diào)整加藥量的弊端，避免了浮選司機(jī)和藥劑的直接接觸，保障了員工身體健康，降低了勞動(dòng)強(qiáng)度[4]。