煤矿智能化连续运输系统关键技术研究.pdf

第48卷第7期 2020年 7月 煤炭科学技术 Co a l Sc ienc e a nd Tec h no l o g y Vo l . 48 No . 7 Ju l y 2020 蒋卫良，王兴茹，刘 冰，等.煤矿智能化连续运输系统关键技术研究[J].煤炭科学技,2020,487134- 142. d o i 10. 13199/j. c nk i. c st . 2020. 07. 013 JIANG Weil ia ng, WANG Xing r u, LIU Bing, et al. St u d y o n k ey t ec h no l o g y o f c o a l mine int el l ig ent c o nt inu o u s t r a ns po r t a t io n [J] .Co a l Sc ienc e a nd Tec h no l o g y,2020,487 134-142. d o i 10. 13199/j. c nk i. c st . 2020. 07. 013 移动扫码阅读 煤矿智能化连续运输系统关键技术研究 蒋卫良，王兴茹，刘冰,祁存根 中国煤炭科工集团上海有限公司,上海200030 摘 要针对煤流输送系统存在逆煤流启车及始终全速的非最优运行状态,造成电能无效消耗及煤流 输送系统传动部件无效磨损的现状，为提高煤流输送系统的运行效率，提出了煤矿智能化连续运输系 统关键技术,主要涉及4个方面煤量检测技术、智能控制策略、智能监控预警和煤流输送系统大数据 远程监控云平台。煤量检测技术通过视频图像分析处理,检测出煤流输送线上煤料的宽度、截面积或 体积,从而计算出瞬时煤量，作为煤流输送系统智能化调速的数据来源。智能控制策略通过改进煤流 输送系统控制和运行工艺，即顺逆煤流自适应启动控制、煤量自适应调速和多级设备协同控制，提高 煤流输送系统的运行效率和智能化水平，节能降耗,延长设备使用寿命。巡检机器人搭载高清摄像装 置、热成像仪及多种有害气体传感器，可执行煤流输送系统井下巡检任务,取代人工巡检，实现智能监 控预警。煤流输送系统大数据远程监控云平台通过对煤流输送系统运行状态数据的采集、存储、分析 和展示，解决了煤流输送系统生产故障排查耗时、滞后等问题，实现了煤流输送系统生产作业过程的 少人化、数据化和远程实时监控。 关键词煤流系统;煤量检测；智能控制；智能监控；大数据远程监控 中图分类号TD67 文献标志码A 文章编号0253-2336 2020 07-0134-09 Study on key technology of coal mine intelligent continuous transportation JIANG Weil ia ng, WANG Xing r u, LIU Bing, XI Gu ng en China Coal Technology and Engineering Group Shanghai Ltd., Shanghai 200030, China Abstract In view o f t h e c u r r ent sit u a t io n t h a t t h e c o a l f l o w syst em h a s t h e r ever se c o a l f l o w st a r t ing a nd t h e no n o pt ima l o per a t io n st a t e o f f u l l speed a l l t h e t ime, r esu l t ing in t h e inva l id c o nsu mpt io n o f el ec t r ic ener g y a nd t h e inva l id w ea r o f t h e t r a nsmissio n pa r t s o f t h e c o a l f l o w syst em, in o r d er t o impr o ve t h e r u nning ef f ic ienc y o f c o a l f l o w , t h e a u t h o r s d isc u sse t h e k ey t ec h no l o g y o f mine int el l ig ent c o nt inu o u s t r a nspo r t a t io n, inc l u d ing f o u r pa r t s c o a l qu a nt it y d et ec t io n t ec h no l o g y, int el l ig ent c o nt r o l st r a t e g y, int el l ig ent mo nit o r ing a nd ea r l y w a r ning a nd c o a l f l o w syst em big d a t a r emo t e mo nit o r ing c l o u d pl a t f o nn.Th r o u g h vid eo ima g e a na l ysis a nd pr o c essing, c o a l qu a nt it y d et ec t io n t ec h no l o g y c a n d et e c t t h e w id t h, sec t io na l a r e a o r vo l u me o f c o a l o n t h e c o a l f l o w c o nveying l ine, so a s t o c a l c u l a t e t h e inst a nt a neo u s c o a l qu a nt it y, w h ic h c a n be u sed a s t h e d a t a so u r c e o f int el l ig ent speed r eg u l a t io n o f c o a l f l o w syst em. Th r o u g h impr o ving t h e c o nt r o l a nd o per a t io n pr o c ess o f c o a l f l o w syst em, na mel y, sel f -a d a pt ive st a r tu p c o nt r o l f r o m t h e u pst r ea m t o d o w nst r ea m o r inver sel y, sel f -a d a pt ive speed r eg u l a t io n a c c o r d ing t o c o a l qu a nt it y a nd mu l t i-l evel equ ipment c o l l a bo r a t ive c o nt r o l, t h e o per a t ing ef f ic ienc y a nd int el l ig enc e l evel o f c o a l f l o w syst em a r e impr o ved, ener g y sa ving a nd c o nsu mpt io n r ed u c t io n a r e a c h ieve d, a nd t h e ser vic e l if e o f equ ipment is pr o l o ng ed . Th e Inspec t io n r o bo t w h ic h equ ipped w it h HD c a mer a d evic e, t h er ma l ima g er a nd a va r iet y o f h a r mf u l g a s senso r s, c a n per f o r m u nd er g r o u nd inspec t io n a l o ng c o a l f l o w syst em, r epl a c e ma nu a l inspec t io n, a nd r ea l ize int el l ig ent mo nit o r ing a nd ea r l y w a r ning . Th r o u g h t h e c o l l ec t io n ,st o r a g e, a na l ysis a nd d ispl a y o f t h e r u nning st a t e d a t a o f t h e c o a l f l o w syst em, c o a l f l o w syst em big d a t a r emo t e mo nit o r ing c l o u d pl a t f o r m so l ves t h e pr o bl ems, su c h a s t ime c o nsu ming a nd l a g in t r o u bl esh o o t ing o f t h e c o a l f l o w syst em, a nd r ea l izes t h e a u t o ma t io n, d ig i t iza t io n a nd r emo t e r ea l -t ime mo nit o r ing o f t h e c o a l f l o w syst em pr o d u c t io n pr o c ess. Key words c o a l f l o w syst em ； c o a l qu a nt it y d et ec t io n ； int el l ig ent c o nt r o l; int el l ig ent mo nit o r ing ； big d a t a r emo t e mo nit o r ing 收稿日期2020-04-03 ；责任编辑代艳玲 基金项目上海市产业转型升级发展专项资金资助项目（沪卜2017-09） 作者简介蒋卫良（1961），男，浙江东阳人，研究员 E-ma il jw l l 065 163.c o m 134 蒋卫良等煤矿智能化连续运输系统关键技术研究2020年第7期 0引 言 2018年全国煤矿事故死亡333人，煤矿安全形 势依旧严峻。在环境危险、恶劣的煤矿井下,实现少 人或无人作业，直接减少井下工作人员数量是减少 人员伤亡，保障安全的重要手段。由发生事故后被 动的人员救险转变为主动减少井下工人数量已在业 内形成共识,即无人则安。带式输送机是煤炭生产 中的重要装备，由于煤矿开采的不均衡性，导致带式 输送机常处于“大马拉小车”的非最优运行状态，不 仅造成电能浪费，也使带式输送机传动系统、转动部 件、输送带形成无效磨损，缩短了设备使用寿 命⑴刀，实现带式输送机智能化运行是当前带式输 送机技术的发展方向，煤流输送系统无人化运行是 必然趋势。近年来，煤矿带式输送机已经大量采用 变频驱动方式，采用液力耦合器驱动方式的带式输 送机也有逐步改造为变频驱动的趋势。随着带式输 送机物料检测技术以及煤矿企业设备管理水平的不 断提升,实现带式输送机智能化运行，根据带式输送 机运量调速，“煤多快转、煤少慢转、无煤待机”，提 高带式输送机运行效率，节能降耗已成为各大煤矿 企业的诉求，也是目前各大煤机企业的研究重点。 带式输送机智能控制技术和无人巡检技术是实现带 式输送机无人化运行的关键技术之一。煤量检测技 术提供实现智能控制的数据来源，智能控制技术通 过有效协调各个变频器的工作，提高带式输送机的 运载效率，平衡各驱动电动机的出力，达到节能减 排,降低损耗，延长设备使用寿命的经济效益,减少 频繁调速、溢煤、洒煤和重载，满足现代化采煤工业 的要求［3一4］。 当前针对带式输送机智能化运行技术在煤矿企 业也有尝试性应用，但均未得到普及。主要原因是 技术不太成熟，故障率高，增加工人维护工作量；同 时节能、降耗和减员效果不明显。基于此，笔者采用 先进的视频图像识别技术、无人巡检技术、智能控制 技术和大数据平台，对煤流输送系统煤量检测、无人 化控制、智能高效运行和大数据远程监控平台进行 了研究,以期实现生产活动中“人、设备、系统”三大 要素的准确协同,形成生产合力，即通过先进的数字 化手段，高效协同矿山安全生产中“人、设备、系统” 资源的配合，确保在正确的时间以正确的方式把正 确的消息传递给正确的人，以便及时做出正确的决 策,从而达到“集中远控、无人值守、设备在线监测 和故障预警”的建设目标，实现矿山安全生产经营 水平提升。 1煤量检测技术 煤量检测技术是实现煤流输送系统智能调速的 基础。带式输送机煤量检测方式可分为接触式检测 和非接触式检测。接触式检测有输送带秤检测、核 子秤检测等；非接触式检测有视频检测、超声波检测 和激光仪器检测等⑸。输送带秤检测维护量大，同 时检测精度不能满足调速要求；核子秤检测由于有 辐射，在煤矿不易推广。与其他方式相比，激光仪器 检测方式可提高带式输送机瞬时煤量检测的实时性 和准确性，实现带式输送机上散煤输送量的快速、准 确、连续、稳定测量。相关专家学者对激光仪器检测 方式进行了研究，曾飞等⑹提出了带式输送机物料 瞬时流量激光测量方法。近几年视频图像分析技术 得到了快速发展,在煤炭行业也有大量的应用,由于 安装方便、维护量小、检测准确且直观，成为当前煤 量检测技术最先进的方式。基于视频图像分析技术 的煤量检测无疑代表了当前的发展方向，检测内容 各不相同，其中基于激光扫描的带式输送机瞬时煤 量检测是检测带式输送机上煤料的截面积，基于视 频识别的带式输送机煤量检测是检测带式输送机上 煤料的宽度,基于双目视觉的带式输送机煤量检测 是检测带式输送机上煤料的体积。 1.1基于激光扫描的带式输送机瞬时煤量检测 在带式输送机输送带上方安装激光发射器和数 字摄像机,激光发射器垂直安装在输送带上方，数字 摄像机以一定角度安装在带式输送机上方，使数字 摄像机拍摄到激光发射器照射的输送带区域，如图 1所示。数字摄像机通过网络将拍摄图像传送给计 算终端,计算终端通过视频图像分析,提取出带式输 送机上煤料轮廓线。激光投射到煤料面上产生的激 光线与投射到无煤的带式输送机输送带上产生的激 光线不同,两者之间有一个形变，这种形变可以反映 煤料的深度信息⑺，根据煤料的深度信息可计算瞬 时煤量。首先对获取的激光图像进行预处理，确定 感兴趣区域Reg io n o f Int er est, R0I；在 ROI 内，利 用Oh t a颜色空间的特性提取激光线轮廓，并进行细 化和连接处理;结合离线获取的基线实时计算煤量 大小屈O 煤量检测过程主要有基线获取模块和实时检测 模块组成。其中基线获取模块是指通过激光线提 取，激光线细化及连接处理等获取带式输送机在空 载和满载状态下的基线;实时检测模块是指通过对 比实时获取的激光线和基线折算出实时瞬时煤量 信息O 135 2020年第7期媒尖科学技术第48卷 c o nveyo r ba sed o n l a se r sc a nning 图像预处理包括ROI获取和去燥处理,在此基 础上，利用Oh t a颜色空间获取激光线，并进行基于 索引表的细化处理;对细化的图像进行连接处理，将 实时获取的激光线与基线进行融合，形成眼图，计算 面积,从而获取实时煤量。为减小光照和噪声等外 部因素的影响，采用基于索引表的细化算法通过结 构元素和图像进行相关计算,获取目标像素的拓扑 信息卩创，实现激光线的细化和连接处理，图2a为 激光线轮郭原图，图2b为激光线细化和连接后效 果。根据提取到的带式输送机上散煤激光线轮廓, 进行截面积近似计算⑴］,从而计算出实时煤量 信息。 （a）激光线轮廓 （b）激光线细化和连接后效果 图2输送带上激光线轮廓及细化和连接后效果 Fig .2 La ser l ine pr o f il e o f bel t c o nveyo r a nd it s t h inning a nd c o nnec t io n ef f ec t 1.2基于视频识别的带式输送机煤量检测 基于视频识别技术，在带式输送机上方安装摄 像头采集视频图像,通过对图像分析与数据处理,检 测出带式输送机分布煤料边缘，即得到带式输送机 分布煤料的宽度。如图3所示，输送带呈弧形，并且 煤量不同,输送带发生的形变也会不同，因此根据煤 料堆积轮廓线即可计算出瞬时煤量。 此种检测方法的关键是煤料边缘的检测，即分 辨出无煤区域的传输带像素值和有煤区域的像素值 的差异。首先采用高清摄像头采集视频图像，然后 对图像进行预处理，即图像的噪声滤除和图像不同 区域的分割。图像噪声主要是带式输送机上瞬时煤 料增加和减少引起的冲击噪声，为提取有效煤料信 136 图3煤堆积形状 Fig .3 Co a l pil e sh a pe 号，对图像采用极值中值滤波，消除图像中噪声卫］。 由于煤料边缘点一般位于图像中灰度值变化剧 烈的位置,即灰度值导数较大或极大的地方,所以空 间上通过梯度或微分算法锐化图像的边缘。通过对 时间上连续的多帧图像进行处理，有煤区域同一像 素点的像素值变化剧烈,而无煤区域同一像素点的 像素值变化不大妙。根据这个特点，通过计算同一 像素点在多帧图像上像素值标准差即可分辨出煤料 的边界。统计学中标准差可反映一组数据的波动情 况，灰度值为150时对应标准差的数值变化剧烈，即 为有煤区域与无煤区域的边界，如图4所示。灰度 值在250-300的区间内，标准差的数值也变化剧 烈,即为另一个有煤区域与无煤区域的边界。 图4灰度值与标准差的对应关系 Fig .4 Co r r espo nd enc e bet w een g r ey va l u e a nd st a nd a r d d evia t io n 1.3基于双目视觉的带式输送机煤量检测 针对带式输送机光照条件复杂多变，以及煤料 内部颗粒间隙非均匀随机分布的特点，提出一种基 于双目视觉深度感知的带式输送机煤量检测方法, 包括基于多分辨率小波变换和K-mea ns聚类的煤 料识别模块，基于双目视觉深度信息的煤料三维点 云数据提取模块，以及基于Del a u na y与T-S模糊推 理的精确煤量计算模块。 1）煤料识别模块。采用多分辨率小波变换算 法增强运输煤料图像的对比度,并基于K-mea ns聚 类算法去除输送带等背景以实现煤料识别。带式输 送机输送带背景与煤料颜色相近,导致对比度差,边 缘细节模糊，图像识别困难。因此，首先将图像进行 二维离散小波变换,以增强煤料的对比度，达到抑制 输送带背景和减少噪声的目的，然后在增强的场景 蒋卫良等煤矿智能化连续运输系统关键技术研究2020年第7期 图像基础上，采用K-mea ns聚类方法实现煤料识 别。基于双目视觉的煤量检测如图5所示。 99 / \ / \ i \ r \ 煤料 r n 图5基于双目视觉的带式输送机煤量检测示意 Fig . 5 Sc h ema t ic o f c o a l qu a nt it y d et ec t io n o f bel t c o nveyo r ba sed o n bino c u l a r visio n 2） 煤料三维信息提取模块。①采用文献［14］ 标定方法求解相机的内部参数和外部参数；②采用 Bo u g u et算法对仅含煤料的左右视图进行校正，实现 煤料左右图像同行共面以降低双目匹配的难度; ③采用基于Censu s变换的立体匹配算法［⑸，将中 心像素与邻域像素灰度值进行比较，减小图像的增 益和亮度偏差等因素的影响，并保留邻域像素的位 置信息。算法包描以下4部分Censu s变换、匹配 代价计算、代价聚合和视差图优化。煤料三维信息 提取通过所获取的运输煤料视差图，结合已标定相 机参数，基于双目视觉三角测量原理,恢复运输煤料 的三维点云信息，从而利用深度感知信息计算煤料 体积。 3） 煤量计算模块。根据文献［16］中的空外接 球准则和局部性准则，采用基于逐点插入法的三维 Del a u na y算法进行四面体剖分。为避免煤料边界线 和边界面的不完整性等问题造成误差较大，采用基 于操作和B操作的约束边恢复方法和基于拓扑 结构分解的约束面灰度方法”］,以保证煤料边界的 完整性。采用T -S模糊推理规则计算出适宜的煤 料填充率,对煤料体积进行修正,以消除煤料间隙对 所测煤料体积的影响。 2带式输送机智能控制技术 智能控制策略在于工艺流程的优化控制，是按 照运输流程智能地控制每条带式输送机的启动、停 止及智能调速。 2.1启停自适应控制 带式输送机系统启动的传统工艺为逆煤流启 动,即上下游输送机全部运转的状态下，才能开始给 料。因此，流程中的带式输送机越长，转接输送带数 量越多，各下游带式输送机处于无物料状态的空载 运行时间就越长,系统机械损耗就越高,而运输量却 没有增加，导致单位产量能耗上升，造成能源 浪费何。 在煤矿带式输送机上安装煤量检测装置和速度 传感器，可以监测带式输送机上煤料信息。控制工 艺是通过煤量检测装置检测后级带式输送机的煤量 信息，测量到有煤量信息,前级带式输送机启动运 转;如果出现后级带式输送机煤量已到机头,前级带 式输送机还未运行,停后级带式输送机。如果检测 前后级带式输送机均有煤量信息,则按逆煤流方式 启动沿线带式输送机。 2.2煤量自适应调速 建立带式输送机调速模型，根据煤流量对带式 输送机进行智能调速，降低运行的能耗，减少设备磨 损。根据产量,优化出带式输送机截面煤的最优高 度,调节带式输送机速度，节能效果在20左右，延 长设备寿命50以上。控制工艺采用分段节能的 方式,运量在80不需要调速,运量在40可调速 节能,避免频繁调速，运量少或者没有则停止。带速 和载荷的关系如图6所示。 1 min 图6帶式输送机带速和载荷的关系 Fig . 6 Rel a t io nsh ip bet w een speed a nd l o a d o f bel t c o nveyo r 2.3多级协同控制 煤矿输煤系统沿线带式输送机的搭接方式主要 有4种带式输送机串联式搭接、带式输送机汇集式 搭接、带式输送机搭接煤仓和煤仓搭接带式输送机。 为实现主输煤线最大运量,就需要对沿线各条带式 输送机及设备进行协同控制。协同控制策略即通过 求解约束条件下贮运模型运量最大时各条带式输送 机及设备的运量来实现对各条带式输送机及设备的 控制。 带式输送机串联式搭接指多条带式输送机按首 尾关系进行串联搭接，这种模式下运量最小的带式 输送机的运量作为沿线带式输送机运量控制的基 137 2020年第7期媒尖科学技术第48卷 准。带式输送机汇集式搭接指多条带式输送机向中 央带式输送机上运输物料,这种模式下要通过调速 或者停掉某条带式输送机,来协调沿线各条带式输 送机的运量,不能超过中央带式输送机的运量。带 式输送机搭接煤仓的协同控制策略，指带式输送机 向煤仓运煤时,按照煤矿安全生产要求,煤仓不允许 出现冒仓现象，因此煤仓物料存贮容量为带式输送 机运量的约束条件，协同控制策略为在满足约束条 件情况下,实现煤仓上游所有搭接带式输送机总运 量最大。煤仓搭接带式输送机的协同控制策略，指 煤仓向带式输送机放煤时，煤仓下游带式输送机运 量是煤仓放煤量的约束条件，同时出于安全生产考 虑，煤仓不能出现空仓现象［⑼，协同控制策略为在 满足约束条件情况下,实现煤仓下游带式输送机运 量最大。 3煤流输送系统无人巡检技术 煤流输送系统在运行过程中，容易发生托辐损 坏、断带、纵撕、跑偏、打滑、堆煤、火灾等各种事故, 对人员和机械设备的安全生产造成极大的隐患。在 这些事故中，环境因素、设备故障、人为因素占相当 大的比例,因而有效地监控和预防必不可少。传统 的监控方式通常采用人工巡检或固定摄像头定点监 视,前者浪费人力，效率低下,并且恶劣条件对人身 安全存在威胁;后者属于定点监视，范围有限，需要 在沿线布置大量摄像头,不仅图像切换、监视、存储 任务量大，而且布线多、功耗大,维护任务艰巨,效率 低下。为解决上述问题，提出一种行走式的煤流智 能监控系统，即具有防爆功能的轨道式巡检机器人。 机器人通过免维护的钢丝绳、轨道复合式的行走驱 动方式，搭载高清摄像装置、热成像仪及多种有害气 体传感器等，可执行诸多煤流输送系统井下巡检任 务，取代传统的人工巡检，实现智能化监控预警。该 巡检机器人的功能主要有 1） 托辐监测。一方面通过图像识别处理技术, 智能识别停止转动的托辐;另一方面通过热成像仪 实时监测托辐的温度，当其温度低于正常工作的温 度范围，认定其损坏，及时定位损坏位置并上报主 控台。 2） 输送带跑偏监测。利用卷积神经网络在图 像中具有优异特征学习能力的特点，通过图像智能 识别输送带跑偏。 3） 有害气体监测预警。机器人搭载粉尘、CH。、 CO、温湿度等多种传感器，实时监测有害气体浓度 与环境温度,建立阈值报警功能。 4） 人员监测。智能识别人员走动信息,及时定 位并上报主控制台，防止工作人员进入危险区域而 造成安全问题。 5） 异物监测。通过图像识别技术对带式输送 机在运料过程中可能会出现的大块肝石和掉落的锚 杆进行监测预警。 4煤流输送系统大数据远程监控云平台 煤流输送系统大数据远程监控云平台是对煤流 输送系统运行状态的在线与离线监测、分析及智能 控制平台。系统在大数据平台架构的基础上构建, 实现对煤流输送系统运行状态数据的采集、存储、分 析、展示;主要监测对象为输送带、机架、托辐、驱动 装置、清扫装置、拉紧装置、保护装置、视频监控等, 解决了先前煤流输送系统作业过程中的依赖人工监 视、巡查，煤流输送系统生产故障排查耗时、滞后等 问题;实现了煤流输送系统生产作业过程中的少人 化、数字化、远程实时监控;智能化计算分析设备生 产状态，提前做出预警及反馈控制,对故障问题，精 准地将故障原因、地点等信息推送至前端管理人员O 4.1煤流输送系统大数据远程监控平台建设 4.1.1建设拥有煤流输送系统大数据的Pa a S平台 1）支持TB/PB级数据存储与计算的大数据框 架。煤流自动化系统监测数据体量大、频率高、数据 密度高，数据分布广泛且结构复杂,同时数据具有较 强的时序性和强关联性等特点。基于以上特征，采 用大数据框架支撑煤流输送系统大数据的存储与 使用。 数据接入方面解决了数据的负载均衡、高速异 步导入、断点续传等问题。研究消息机制，如Ka ik a 消息中间件的技术应用研究，满足大数据平台信息 接入的高可靠性、兼容性。 数据存储方面解决了大数据存储和系统10性 能,包括对 HDFS、HBa se、Red is、OpenTSDB 等数据 库存储集成技术研究，形成集成Mysql数据库用于 关系数据存储，集成Mo ng o DB/Ra d is数据库用于对 象数据存储，集成Hybr id DB数据库用于OLAP数据 存储的工业大数据平台；支持TB级别的数据分析 服务，可扩展到PB级别;支持100个节点以上的分 布式架构管理，支持7X24 h连续运行，年可用率达 到 99。 数据分析方面，包含离线分析和实时分析。基 于Ma pRed u c e分布式计算框架和Spa r k流计算框架 实现快速离线计算和实时计算，满足大数据分析的 高性能计算;离线分析有周期性任务调度、数据报表 138 蒋卫良等煤矿智能化连续运输系统关键技术研究2020年第7期 统计分析和数据挖掘等;实时分析包括数据归一化、 数据降噪、数据解析等。大数据Pa a S层总体架构如 图7所示。 Rest f u l j Ih r if Q ja va Ba sej DA OP ] RP IOTAPI SDK 平台层 （设备快照］（推送服务）（可视化管珂（监控告警） ［实时分析］（离线分析］（数据挖掘］ （ 私有云 ］（ 公有云 J （ 消息中间件（Ka f k a） ） DA J DA ] DA J [ ETL Ket t l e /sqo o p] [ 负载均衡LVS/F5 图7大数据PaaS层的总体架构 Fig.7 Overall architecture of big data PaaS layer 2） 支持微服务的数据管理、接口管理和权限管 理。①集成Spr ing Bo o t微服务框架。利用微服务 框架将煤流输送系统大数据框架下的业务逻辑拆解 为多个应用，供自身和外部调用，搭建服务架构 Spr ing Bo o t ,实现算法工具、分析工具、业务应用、APP 等的快速灵活接入；②建设有煤流输送系统数据管理 系统。实现平台数据，功能模块的增删改查，数据的导 入、导出等管理操作。③建设有煤流输送系统SDK/ AP1/ETL接口。对大数据平台系统的数据库数据，算 法、月勝等对外提供SDK/AP17ETL接口。④建设有煤 流输送系统Sh ir o权限管理系统。实现对用户访问系 统的控制,按照安全规则或者安全策略控制用户可以 访问而且只能访问自己被授权的资源。 3） 在线/离线计算工具集成。依托Spr ing Bo o t 微服务框架，将煤流输送系统算法工具库和数据计 算引擎结合,解决煤流输送系统数据并行挖掘的问 题。①煤流监测系统采用基于微服务的Spa r k的集 成。Spa r k是基于内存计算的开源集群计算系统, 用Ma pRed u c e算法实现的分布式计算顷。平台通 过微服务架构集成Spa r k能更好地适用于数据挖掘 与机器学习等需要迭代的Ma pRed u c e的算法;②煤 流监控系统采用基于微服务的Ma pRed u c e的集成。 Ha d o o p Ma pRed u c e 采用 Ma st er /Sl a ve 结构,编写业 务逻辑代码即可实现一个强大的海量数据并发处理 程序。Ma pper负责把复杂的任务分成若干个简单 的任务分发到网络上的每个节点并行执行,最后把 Ma p阶段的结果由Red u c e进行汇总,输出到HDFS 中⑵打设计基于Ma pRed u c e的数据采样算法和R 树索引算法，并且针对R树索引的存储进行优化以 加快查询速度。设计多种数据导入算法，包括单机 导入算法和基于Ma pRed u c e的导入算法，可适应多 种应用场景下的导入需求;③系统采用基于微服务 的Tenso r f l o w的集成。数据分析引擎为数据分析和 挖掘专业平台，该平台主要获取在线监测系统数据、 离线精密诊断数据和工业生产过程数据,对煤流输 送系统异常进行综合分析,做出状态判断结果和处 理方案。数据分析引擎以微服务的方式呈现，通过 对Spa r k与Tenso r Fl o w的集成，在分析大数据的过 程中,可利用Spa r k在数据的加载、预处理方面的优 势，将Spa r k作为内存数据源，然后将数据传递给 Tenso r Fl o w集群进行训练，这样可以增强Spa r k的计 算能力（GPU支持），提高系统的利用效率;④集成 煤流输送系统算法库。系统集成煤流输送系统工具 集、算法库集成多种算法,如推荐、聚类、分类、回归、 降维、关联规则、决策树、时间序列、统计等算法，满 足了常用场景的数据分析。算法库工具集支持自定 义算法的导入或者在线算法编写。根据煤流输送系 统机电装备预测性维护需求，开发了预测性维护架 构,利用大数据平台优势，提高了现有系统的智能化 水平，实现了煤流输送系统机电装备的历史运行数 据、实时运行数据、环境信息等各种数据基于数理统 计模型对故障的预测分析。 4.1.2煤流输送系统大数据远程监控系统平台的 功能 以煤流输送系统生产、运营、维护端为业务域, 构建煤流输送系统装备智能运维服务中心，对煤流 输送系统装备进行运行状态监测、故障诊断、预防性 维护、远程维护、维修决策、优化运行、库存优化、精 准采购和技术服务等。通过收集装备的设计资料、 试验数据、使用记录、故障信息、实时数据等，构建基 于小样本数据的融合经验公式、机理模型、动态模型 的性能可靠性计算与评估方法,并应用于煤流输送 系统装备的运维过程。 煤流输送系统远程监控和运维服务系统包含 带式输送机平台管理系统、带式输送机远程数据监 测子系统、带式输送机远程智能控制子系统、带式输 送机状态分析诊断系统、带式输送机信息推送系统、 带式输送机CPS子系统、带式输送机视频监控系 统，其应用平台功能架构如图8所示。 1）带式输送机平台管理系统该板块主要对系 统平台人员、权限、设备、数据的管理。具体包含操 139 2020年第7期媒農科学技术第48卷 带式输送机平台管理系统 带式输送机远程数据监测f系统 带式输送机监控系统 带式输送机远程智能控制f系统 带式输送机状态分析诊断系统 带式输送机信息推送子系统 带式输送机CPS 了系统 带式输送机视频监控系统 图8煤流输送系统大数据远程监控系统应用平台功能架构 Fu nc t io na l f r a mew o r k o f c o a l f l o w a ppl ic a t io n pl a t f o r mFig . 8 控权限管理、操作日志管理、设备信息管理、终端管 理、数据字典管理等。 2） 带式输送机远程数据监测子系统主要对带 式输送机系统机电设备作业运行状态实时数据的监 测、展示,如带式输送机位置信息、运行速度、电动机 电流、电压、温度、烟雾、跑偏、堆煤、撕裂、震动等远 程数据信息进行分析，并以数字、图表形式在系统平 台上对工作人员进行状态信息的展现。 3） 带式输送机远程智能控制子系统主要通过 远程监控平台基于采集的带式输送机系统大数据信 息对井下带式输送机运输系统作业进行智能化控 制,如带式输送机跑偏智能化控制，堆煤的自适应调 节,震动的自调整，运输系统的智能协调等。根据带 式输送机的实际作业需求,生产工艺要求，智能优化 控制算法、模型，实现平台对带式输送机系统的远程 智能化作业控制。 4） 带式输送机状态分析诊断系统该板块功能 主要对带式输送机系统的全生命周期管理，实现对 煤流输送系统设备关键部件数据的分析、诊断，提前 预警。重点研究带式输送机关键部件的预测分析、 诊断算法。 5） 带式输送机信息推送子系统主要将带式输 送机系统状态信息及时推送至业务需求环节。该板 块对带式输送机运输系统业务管理机制、流程进行 了规划设计,形成科学的信息推送机制和系统平台O 6） 带式输送机CPS子系统基于大数据平台, 建设了带式输送机的信息物理系统，以三维视景形 式展示带式输送机运输系统实时动画状态,通过平 台展示。 7） 带式输送机视频监控