一、研究的背景與問題

鋼鐵企業(yè)原料場接收經(jīng)由水路、鐵路、公路運輸進(jìn)廠的原燃料，通過存儲轉(zhuǎn)運、和混配加工，為高爐、燒結(jié)、焦化等工序提供生產(chǎn)需要原、燃料的穩(wěn)定可靠供應(yīng)。

料場由多個相對獨立的子料場組成，分別負(fù)責(zé)儲運不同品種的原燃料，供應(yīng)對象也各不相同，按年產(chǎn)1000萬噸鐵水產(chǎn)能計算，年接收轉(zhuǎn)運球團(tuán)、塊礦、焦炭、粉礦、生熔劑、混勻礦等近千種約為2600萬噸原燃料。具有品種繁多，堆存場地料線更換頻繁等特點。傳統(tǒng)料場在管控方面存在以下問題：

1、堆取作業(yè)依賴機(jī)上人工操作

料場堆取料機(jī)等大型設(shè)備移動范圍大，長度往往達(dá)到600米以上；作業(yè)過程包括走行、回旋、俯仰多個維度的動作，且定位精度有限、工作時震動干擾較大；作業(yè)對象——料堆的形態(tài)變化萬千，且范圍廣闊檢測難度大，數(shù)據(jù)量大；對作業(yè)效率、料流穩(wěn)定性、防塌料、防碰撞等要求較高。諸多因素造成了傳統(tǒng)堆取作業(yè)依賴機(jī)上人工操作，操作人員根據(jù)現(xiàn)場情況、工藝要求，在機(jī)上通過車載控制系統(tǒng)進(jìn)行堆、取料作業(yè)。需要投入大量的機(jī)上操作人員、勞動強(qiáng)度大、環(huán)境惡劣、容易出現(xiàn)人為失誤；而且這些設(shè)備獨立于整個料場，形成控制孤島，無法精準(zhǔn)控制，精確配料，降低了整體控制效率，增加了生產(chǎn)運行成本。

2、缺失關(guān)鍵信息

由于料場占地范圍巨大，場地占用、庫存等情況無法及時準(zhǔn)確的自動采集，不能實時反映料場關(guān)鍵狀態(tài)，需要投入大量人工跟蹤統(tǒng)計場地占用和庫存數(shù)據(jù)；也無法對卸料場地、作業(yè)等關(guān)鍵因素進(jìn)行精細(xì)化管理，給生產(chǎn)的組織帶來了較大難度，不僅增加了人工成本，也影響場地、設(shè)備效用的充分發(fā)揮，增加了生產(chǎn)運行成本。

3、缺少對數(shù)據(jù)的統(tǒng)一管理

對料場相關(guān)的庫存、檢化驗、混配、設(shè)備狀態(tài)等信息進(jìn)行統(tǒng)一管理。信息由人工傳遞，存在延時與失真，影響貯運能力的發(fā)揮；各數(shù)據(jù)分散在不同的系統(tǒng)中，無法通過數(shù)據(jù)融合進(jìn)行有效的前饋控制和混配質(zhì)量的準(zhǔn)確控制。

4、生產(chǎn)組織依賴個人經(jīng)驗，缺少科學(xué)決策系統(tǒng)支持

生產(chǎn)組織依賴個人經(jīng)驗，缺少智能決策和輔助決策的工具，無法實現(xiàn)復(fù)雜情況下作業(yè)過程的全局優(yōu)化，影響整體作業(yè)效率的提升；無法通過數(shù)據(jù)挖掘和綜合分析實現(xiàn)原料采購、貯運過程經(jīng)營決策的優(yōu)化，阻礙運營成本的優(yōu)化。

二、解決問題的思路與技術(shù)方案

針對上述問題，中冶南方數(shù)智料場研發(fā)團(tuán)隊開發(fā)了數(shù)智料場技術(shù)，成功實現(xiàn)了鋼鐵企業(yè)大型料場的一體化管控，有效解決了傳統(tǒng)料場在自動控制和管理技術(shù)方面存在的不足。如下圖所示：

中冶南方數(shù)智化綜合料場系統(tǒng)集成采用云端智能+邊緣智能+高效可靠的數(shù)據(jù)傳輸網(wǎng)絡(luò)，共同構(gòu)建料場數(shù)智化的基礎(chǔ)。

邊緣智能化技術(shù)實現(xiàn)料場海量數(shù)據(jù)的分布式處理，不僅提高了數(shù)據(jù)處理的效率、縮短處理時間。還可避免堆取料機(jī)間的互相影響，同時實現(xiàn)緩存和斷點續(xù)傳等完備的故障應(yīng)急功能，即使出現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)故障，也可保障數(shù)據(jù)的完整和安全。

云端智能通過成熟的虛擬化云技術(shù)，為數(shù)據(jù)和各業(yè)務(wù)功能提供了具有冗余功能的存儲和計算資源，不僅保障了數(shù)據(jù)和系統(tǒng)的高可靠性，還可提供標(biāo)準(zhǔn)化的便捷維護(hù)；同時提供強(qiáng)大的算力，實現(xiàn)料場全景數(shù)據(jù)的整體融合和分析，以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)支撐料場全方位對原燃料貯運過程進(jìn)行精細(xì)化管理和智能決策;通過虛擬化云技術(shù)，按當(dāng)前需求配置硬件資源，在未來有需要的時候，可方便地進(jìn)行擴(kuò)展。

通過有線光纖和無限通訊冗余設(shè)置共同實現(xiàn)信號的高效、可靠傳輸，保障云端智能和邊緣智能的可靠連接和數(shù)據(jù)交互。

1、在執(zhí)行感知層，通過機(jī)器視覺等先進(jìn)檢測技術(shù)，實現(xiàn)貯運全過程人、機(jī)、料、法、環(huán)等生產(chǎn)要素實時狀態(tài)的全方位感知水平，夯實料場信息數(shù)字化新基礎(chǔ)。

2、以全面感知為基礎(chǔ)，采用適應(yīng)料場作業(yè)特點的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集、傳輸和管理，賦能工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用。

3、以數(shù)據(jù)為核心，構(gòu)建以數(shù)智化綜合料場為代表的物理信息系統(tǒng)。實現(xiàn)生產(chǎn)組織管理全方位各維度數(shù)據(jù)的融合應(yīng)用，以原燃料貯運過成全景實時數(shù)據(jù)驅(qū)動，從儲運作業(yè)計劃組織、物流、質(zhì)量、能源、設(shè)備運維、安全預(yù)警及應(yīng)急處理等全方位全過程對原燃料貯運過程進(jìn)行精細(xì)化管理和智能化分析決策生產(chǎn)組織和調(diào)度過程的科學(xué)決策。

4、利用人機(jī)協(xié)同一體化管控技術(shù)，通過28臺大型堆取設(shè)備的無人控制，實現(xiàn)科學(xué)決策的精準(zhǔn)高效執(zhí)行，保障作業(yè)過程的高效、安全、環(huán)保。

5、在安全層面，通過機(jī)器視覺對關(guān)鍵區(qū)域的人員和設(shè)備狀態(tài)進(jìn)行實時監(jiān)控和分析預(yù)警，全面提升生產(chǎn)系統(tǒng)本質(zhì)安全，強(qiáng)化生產(chǎn)系統(tǒng)的安全管控能力。

在功能上，數(shù)智化綜合料場可分為2個層次：料場智能管理系統(tǒng)和料場智能作業(yè)系統(tǒng)。生產(chǎn)管理人員根據(jù)料場智能管理系統(tǒng)顯示的貯運系統(tǒng)全景信息，進(jìn)行生產(chǎn)組織，發(fā)布生產(chǎn)任務(wù)。任務(wù)命令將會發(fā)送至料場智能作業(yè)系統(tǒng)，由操作員確認(rèn)后可自動執(zhí)行生產(chǎn)命令，視頻監(jiān)控系統(tǒng)將聯(lián)動顯示相關(guān)物料和關(guān)鍵設(shè)備的實時畫面。

料場智能管理主要實現(xiàn)料場管理的智能化，負(fù)責(zé)從生產(chǎn)組織、物流、質(zhì)量、能源、設(shè)備運維、安全預(yù)警及應(yīng)急處理全方位對原燃料貯運過程進(jìn)行精細(xì)化管理和智能決策，在采集料場外部信息和料場自身狀態(tài)的基礎(chǔ)上科學(xué)制定作業(yè)計劃，下達(dá)各類作業(yè)任務(wù)和指令給料場智能作業(yè)系統(tǒng)。

料場智能作業(yè)系統(tǒng)接受各類作業(yè)任務(wù)和指令或錄入的作業(yè)任務(wù)和控制參數(shù)，發(fā)送至控制系統(tǒng)確認(rèn)或調(diào)整，然后由控PLC發(fā)送設(shè)備控制指令到堆取料設(shè)備、輸送設(shè)備、取制樣設(shè)備等的自動化PLC控制系統(tǒng)實現(xiàn)作業(yè)任務(wù)/指令的精準(zhǔn)執(zhí)行；同時及時感知料場自身狀態(tài)信息反饋給料場智能管理系統(tǒng)。

三、主要創(chuàng)新性成果

1、建立基于多掃描儀動態(tài)測量的高精度料場三維模型。

由于鋼鐵企業(yè)原料場面積廣闊，為了保障堆形檢測數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、完整性、及時性，和檢測設(shè)備維護(hù)的防便性，考慮將堆型掃描儀安裝在移動作業(yè)的堆取料機(jī)上，通過多臺掃描儀數(shù)據(jù)的拼接，建立完整的料場堆形三維模型。

基于基因遺傳算法，根據(jù)堆取料機(jī)運動狀態(tài)感知數(shù)據(jù)，對每個安裝在堆取料機(jī)上的二維激光雷達(dá)進(jìn)行全自由度動態(tài)校準(zhǔn)，包括特殊歐式群SE(3)空間內(nèi)的三個旋轉(zhuǎn)參數(shù)和三個平移參數(shù)，實現(xiàn)了單個掃描儀運動狀態(tài)下的料堆點云數(shù)據(jù)采集。

單個掃描儀獲取的點云數(shù)據(jù)在機(jī)上邊緣智能系統(tǒng)進(jìn)行預(yù)處理、濾波除噪、數(shù)據(jù)精簡等處理。通過網(wǎng)絡(luò)將處理后的點云數(shù)據(jù)傳到中控的料場實時堆型數(shù)據(jù)庫。在中控料場數(shù)據(jù)服務(wù)器中，對同一區(qū)域多個掃描儀獲取的點云數(shù)據(jù)進(jìn)行拼接及擬合處理，最終精確建立了整個料場的三維點云模型，為無人化取料、自動盤庫、料場三維虛擬化顯示提供了數(shù)據(jù)支撐。

2、B型料場堆位自動識別及實時維護(hù)技術(shù)

堆位管理是料場管理和作業(yè)組織執(zhí)行的基礎(chǔ)，在鋼鐵企業(yè)廣泛采用的B型料場中，沒有料格，也沒有固定的堆位，堆位區(qū)域劃分具有很大的相對隨機(jī)性、變化頻繁，人工維護(hù)非常困難。中冶南方數(shù)智化綜合料場系統(tǒng)采用了通過對料堆點云模型的深度分析，根據(jù)料堆形態(tài)結(jié)合堆取料機(jī)作業(yè)參數(shù)自動識別堆位。

基于廣泛應(yīng)用于機(jī)器人研究領(lǐng)域的跨平臺點云庫(PCL)，通過點云實時數(shù)據(jù)庫采集，利用空間濾波、隨機(jī)采樣一致擬合、歐式空間聚類及檢索等技術(shù)自動識別高爐料場中的堆位空間信息，融合作業(yè)實績數(shù)據(jù)，實現(xiàn)了料場的堆位實時自動維護(hù)管理，為自動化作業(yè)和料場高效管理提供了條件。

3、具有高效避撞作業(yè)運動軌跡規(guī)劃功能的堆取料機(jī)自動控制技術(shù)

基于料場掃描點云數(shù)據(jù)的分析處理，開發(fā)了斗輪堆取料機(jī)、全門架取料機(jī)、半門架取料機(jī)、堆料機(jī)、混勻雙斗輪取料機(jī)等7種不同型式的堆取設(shè)備自動控制模型，可自動識別出料面，計算分層取料的切入位姿，及取料、堆料過程控制參數(shù)，實現(xiàn)堆取料過程的自動控制。

其中，最復(fù)雜的斗輪堆取料機(jī)的斗輪通過大車的走行、大臂的回旋俯仰可在3個空間維度運動取料，對于常用的多臺堆取料機(jī)共軌的布置，很容易發(fā)生設(shè)備的碰撞。

中冶南方數(shù)智化綜合料場系統(tǒng)通過建立斗輪堆取料機(jī)PRR運動學(xué)模型以及逆運動學(xué)模型，結(jié)合料場數(shù)字化掃描模型，采用特征識別提取、離散數(shù)據(jù)篩選分離、八叉樹搜索等技術(shù)，自動計算出取料切入點以及斗輪機(jī)位姿。構(gòu)建斗輪機(jī)的三維構(gòu)形空間，根據(jù)料場數(shù)字化模型和斗輪機(jī)幾何模型干涉計算構(gòu)建構(gòu)形空間內(nèi)的等效地圖，采用A*算法自動規(guī)劃出斗輪機(jī)運動軌跡。

通過運動軌跡規(guī)劃，控制斗輪堆取料機(jī)相互協(xié)調(diào)動作，避免碰撞事故的同時顯著提高作業(yè)效率。

4、皮帶流程智能決策

皮帶流程智能決策功能，采用圖論路徑優(yōu)化算法，自動檢索起點設(shè)備和終點設(shè)備之間的所有可用流程，綜合考慮各設(shè)備運轉(zhuǎn)成本、運輸用時、運輸質(zhì)量、設(shè)備使用頻率、設(shè)備當(dāng)前狀態(tài)等信息，智能決策出節(jié)能、便捷的最優(yōu)動態(tài)流程。優(yōu)化過程融合靜態(tài)和動態(tài)路徑尋優(yōu)模式，顯著提高了計算效率。

根據(jù)流程優(yōu)化的結(jié)果，可自動生成操作指令，經(jīng)過人工確認(rèn)后由基礎(chǔ)自動化系統(tǒng)自動執(zhí)行。

系統(tǒng)可完成流程預(yù)約、流程選擇、流程啟動、流程停止、一齊停止、清除一齊停止、流程切換、流程合流等控制功能。

5、堆取料一體化作業(yè)調(diào)度模型

料場在卸料和供料過程中會出現(xiàn)設(shè)備和位置的占用沖突，為了保障供料和卸料的及時性，對作業(yè)安排提出了很高的要求，傳統(tǒng)的人工管理模式無法保障貯運過程的及時高效。

中冶南方數(shù)智化綜合料場系統(tǒng)提供堆取料作業(yè)調(diào)度模型，自動采集料倉料位數(shù)據(jù)自動生成供料需求，采集車船到達(dá)信息自動生成卸料需求，綜合考慮供料需求、卸料需求、堆位分配信息、堆取設(shè)備位置、皮帶料線占用等數(shù)據(jù)，通過多目標(biāo)啟發(fā)算法建立堆取料一體化作業(yè)調(diào)度模型，充分發(fā)揮設(shè)備作業(yè)能力，有效減少人工管理強(qiáng)度。

6、基于視頻識別技術(shù)料場貯運系統(tǒng)故障在線監(jiān)測及診斷技術(shù)

采用視頻識別技術(shù)對料場設(shè)備進(jìn)行在線監(jiān)測與故障診斷，利用YOLOv3目標(biāo)檢測算法以及基于YOLO算法的Darknet框架對目標(biāo)樣本進(jìn)行處理，對皮帶料流、皮帶冒煙、小車卸料口堵料、皮帶偏移以及異物進(jìn)行識別檢測。在計算分類損失時，使用YOLOv3對每個標(biāo)簽使用而知交叉熵?fù)p失，使用多尺度特征融合，產(chǎn)生三個結(jié)構(gòu)（13*13,26*26以及52*52）并獨立地在多尺度特征融合網(wǎng)絡(luò)上進(jìn)行檢測，最終大幅提高小目標(biāo)的檢測效果。

通過該技術(shù)，利用料場廣泛分布的工業(yè)攝像系統(tǒng)，實現(xiàn)了堆整個貯運狀態(tài)全面的自動監(jiān)控和異常識別，可及時發(fā)現(xiàn)和處理故障，顯著減少對貯運過程的影響和經(jīng)濟(jì)損失。

7、基于實時數(shù)據(jù)驅(qū)動的虛擬現(xiàn)實技術(shù)

由于料場范圍廣闊，料堆堆型千變?nèi)f化；設(shè)備繁多、設(shè)備位置姿態(tài)不斷變化，要準(zhǔn)確反映當(dāng)前料場物料和設(shè)備狀態(tài)，就需要根據(jù)海量實時數(shù)據(jù)，通過高效算法支持三維虛擬現(xiàn)實的場景呈現(xiàn)。

中冶南方數(shù)智化綜合料場，通過開發(fā)基于Unity3D的BIM模型輕量化技術(shù)、點云數(shù)據(jù)輕量化技術(shù)、基于Delaunator的三角剖面檢查和篩選算法等一系列優(yōu)化方法，高效處理數(shù)以億計的實時數(shù)據(jù)，實現(xiàn)了基于實時數(shù)據(jù)驅(qū)動的虛擬現(xiàn)實呈現(xiàn)，準(zhǔn)確、形象、直觀地反映了料場物料、設(shè)備狀態(tài)。

四、應(yīng)用情況與效果

中冶南方數(shù)智化綜合料場，與2021年在新余鋼鐵數(shù)智化綜合料場實施應(yīng)用。新鋼原料場，占地64萬平米，可滿足年產(chǎn)1000萬噸鐵水的球團(tuán)、塊礦、焦炭、粉礦、生熔劑、混勻礦等原燃料供料，年接收轉(zhuǎn)運原料約2600萬噸。

在新余鋼鐵數(shù)智化綜合料場實現(xiàn)了6大類29臺堆取設(shè)備的自動化控制，實現(xiàn)料場管理的數(shù)字化、可視化、高效化，解放了大量從事數(shù)據(jù)采集、統(tǒng)計等工作的人力資源，顯著提高勞動效率，初步實現(xiàn)減員90余人。同時，實現(xiàn)智能混勻配料及智能流程管控；保障前后工序信息流的通暢對接；實現(xiàn)料場各工序管理的透明化、標(biāo)準(zhǔn)化、精細(xì)化、科學(xué)化；有效提高崗位人員工作效率；通過先進(jìn)技術(shù)及規(guī)范化、標(biāo)準(zhǔn)化的管理提升環(huán)保效果，保障安全生產(chǎn)；實現(xiàn)生產(chǎn)決策精細(xì)化、科學(xué)化、資源配置全局優(yōu)化，實現(xiàn)整體效益最大化。實現(xiàn)數(shù)字化料場和料場實時3D全景展示等功能。

斗輪堆取料機(jī)自動控制畫面

原始的堆位及庫存管理采用人工繪圖統(tǒng)計方式

新余鋼鐵數(shù)智料場貨位及庫存自動實時顯示