一种智能管理选煤平台及其方法技术

本发明专利技术涉及智能化选煤技术领域，尤其涉及一种智能管理选煤平台及其方法，该智能选煤系统包括API模块、工业大数据模块、工业网关模块、算法引擎模块、工业视觉模块、平台推送模块、基础服务模块、边缘计算模块与数字孪生模块，本发明专利技术可以对传送带上煤体的图像进行采集并比对，如果煤体中存在不符合标准的煤体(煤矸石)，则通过分拣机器人将其从煤体中分拣出来，本发明专利技术可以将视频终端采集到的的煤体图像进行矫正，可以有效提高煤体识别的准确率，本发明专利技术通过选煤智能化和大数据的深度融合，可以实现煤炭精准分离、设备健康管理、安全保障、经营管理等过程的智能化运行，对于提升选煤安全生产水平、保障煤炭稳定供应具有重要意义。

【技术实现步骤摘要】
一种智能管理选煤平台及其方法
本专利技术涉及智能化选煤
，尤其涉及一种智能管理选煤平台及其方法。
技术介绍
目前，中国煤炭资源的开采量居高不下，每年达到几十亿吨，全国有大小煤矿5000余座。近年来采煤机械化自动化程度在不断提高，但是煤矸石的分选一直是难题。矸石的存在，一方面增加了煤料中的灰分，降低了原煤的品质，另一方面，在后续生产运输的各个环节，都会对设备的运转带来过度磨损，甚至卡链停机等危害。因此，原煤升井后，第一步就需要在煤料中分离并捡出矸石，保留煤，即选煤。如专利号为CN202010682629.4的专利技术专利中公开了一种基于人工智能图像识别的选煤系统，包括至少一滑槽，滑槽沿滑行方向的下游的横断面为接近V字形；煤料落于滑槽的起始段，沿滑槽滑动移动至滑槽的末端；设置于每条滑槽的上方的至少一喷枪，喷枪用于喷洗煤料；至少一摄像装置，摄像装置正对并用于实时拍摄移动中的煤料，及传送拍摄图像至一控制模块，控制模块用于通过深度学习的人工智能视觉图像识别技术识别矸石和煤块；至少一矸石剔除机构，矸石剔除机构接受从控制模块发送来的识别结果后动作，将识别出的矸石剔除；识别结果包括识别出的矸石位置；接近V字形为中间下陷、两侧壁面向上展开的形状，包括正放的V字形或U字形或开口向上的圆弧形，滑槽的滑行曲线为向下倾斜的直线或抛物线或最速降线，矸石剔除机构包括设置于末端的下方的击杆或击锤，击杆或击锤在控制模块的控制下动作，击打识别出的矸石，改变其下落路线，矸石剔除机构包括设置于末端的上方的至少一可移动的机械手，机械手由控制模块控制，可移动至滑槽内抓取矸石，还包括一震动模块，震动模块用于震动滑槽，帮助煤料向末端滑动，喷枪喷出高压空气，高压空气中还添加水雾，喷枪正对滑槽的喷射点的上游和/或下游，滑槽的上方为封闭或半封闭，用于防止煤料飞溅，摄像装置的镜头设有用于清洁镜头的清洁装置，多条滑槽并排向下，一出煤板沿长度方向从上方横跨各个起始段，出煤板沿宽度方向的侧面向各个起始段倾斜；煤料在沿出煤板滑动前进的过程中，从侧面滑落至各个起始段，沿各个滑槽下滑至末端后下落；各个末端的下方都设有至少一个击杆或击锤，还包括如下步骤：a.煤料在滑槽中滑动；b.喷枪喷射并冲刷煤料；c.摄像装置实时拍摄冲刷后的煤料；d.摄像装置实时传送拍摄图像至控制模块；e.控制模块识别出矸石或煤块后，发送识别结果至矸石剔除机构；f.矸石剔除机构根据识别结果动作，将矸石从煤块中剔除，如专利号为CN202010846844.3的专利技术专利中公开了一种选煤智能系统，该选煤智能系统包括数据接入层、数据研发层、数据开发层和数据服务层，数据接入层、数据研发层、数据开发层和数据服务层依次连接；数据接入层，用于对多种数据源提供接入能力，同时提供离线数据同步和实时数据采集与同步；数据研发层，用于提供火花流法的实时计算和多种离线计算；数据开发层，用于提供全域融通的数据资产管理服务；数据服务层，用于为多种应用提供数据交换、共享和API服务，数据开发层包括物理支持模块、应用模块和运维模块，物理支持模块、应用模块和运维模块依次连接，应用模块还与数据研发层连接；物理支持模块，用于为应用模块提供多个处理器支持；应用模块，用于根据接收到的数据建立数据库，并利用大数据算法建模平台进行数据融合；运维模块，用于对应用模块的操作进行记录和监控，并对数据和配置进行管理，应用模块包括数据库单元和大数据算法单元，数据库单元与大数据算法单元连接；数据库单元，用于根据数据研发层传输过来的所有数据建立数据库；大数据算法单元，用于利用构建的大数据算法建模平台计算出对应的决策信息，并对决策信息进行调优和部署，运维模块包括数据管理单元和配置管理单元，数据管理单元与数据库单元连接，配置管理单元与大数据算法单元连接；数据管理单元，用于对数据质量、数据资产、数据建模标准和数据脱敏进行管理，并划分数据权限；配置管理单元，用于对数据地图、血缘、标签和任务运维进行管理，数据开发层还包括意见沉淀层，意见沉淀层与配置管理单元连接；意见沉淀层，用于为大数据算法建模平台提供专业的算法组件和解决方案。但是上述选煤方法及选煤智能系统选煤的精确度较低的问题，选煤判断的准确率较低，很难满足用户的精煤灰分需求,且工作效率难以保证，往往难以实现有效的对煤体进行分选，而且现有的智能选煤系统已经难以满足企业智能制造与智能化转型的需要，通过智能选煤系统将人工智能、工业物联网、云计算、大数据、机器人、智能装备深度融合，形成全面感知、实时互联、分析决策、自主学习、动态预测、协同控制的智能系统，实现煤炭精准分离、设备健康管理、安全保障、经营管理等过程的智能化运行，对于提升选煤安全生产水平、保障煤炭稳定供应具有重要意义。因此需要一种可以解决上述问题的一种智能管理选煤平台及其方法。
技术实现思路
本专利技术提供了一种智能管理选煤平台及其方法，本专利技术可以对传送带上煤体的图像进行采集并比对，如果煤体中存在不符合标准的煤体(煤矸石)，则通过分拣机器人将其从煤体中分拣出来，本专利技术可以将视频终端采集到的的煤体图像进行矫正，可以有效提高煤体识别的准确率，本专利技术通过选煤智能化和大数据的深度融合，可以实现煤炭精准分离、设备健康管理、安全保障、经营管理等过程的智能化运行，对于提升选煤安全生产水平、保障煤炭稳定供应具有重要意义。本专利技术为解决上述技术问题所采用的技术方案是：一种智能管理选煤平台及其方法，该智能选煤系统包括API模块、工业大数据模块、工业网关模块、算法引擎模块、工业视觉模块、平台推送模块、基础服务模块、边缘计算模块与数字孪生模块，所述API模块用于设备管理、产品管理、数据管理与命令管理，所述工业大数据模块用于数据采集、数据存储、数据处理与汇集工业数据，所述工业网关模块用于采集自动化控制系统数据，并将其提供给选煤厂iCMES系统，实时展示生产参数，实时反映现场生产状况和选煤厂设备运行的各项KPI指标，所述算法引擎模块支持朴素贝叶斯分类、逻辑回归、支撑向量机与图像矫正算法并提供分析结果，所述工业视觉模块包括有采集终端，采集终端用于视频识别、视频采集，并对动态场景中的目标进行定位、识别和跟踪，所述平台推送模块用于向系统提供消息推送与消息回溯服务，所述基础服务模块用于为选煤厂资源管理系统的用户、业务及底层数据提供授权、访问控制、及权限管理的功能，所述边缘计算模块为融合网络、计算、存储、应用核心能力的分布式开放平台，该边缘计算模块用于提供边缘智能服务，所述数字孪生模块用于实现包括工艺模型、设备模型、分析模型以及知识库模型的开发。进一步，所述选煤方法包括如下步骤：步骤S1：首先建立数据库，在工业大数据模块内的数据库中提前录入煤体相关的图像及与标准煤体图像绑定的灰度、体积、形状与纹理特征信息；步骤S2：采用超声波探测装置对传送带上的煤体进行超声波检测，获得被测对象的超声回波信号，并将所获得的超声回波信号同步传送至工业大数据模块；步骤S3：启动选煤采集终端；步骤S4：通过采集终端采集传送皮带上煤体的图像，同时记录采集时间At；步骤S5：判断图像是否存在本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种智能管理选煤平台及其方法，其特征在于：该智能选煤系统包括API模块、工业大数据模块、工业网关模块、算法引擎模块、工业视觉模块、平台推送模块、基础服务模块、边缘计算模块与数字孪生模块，所述API模块用于设备管理、产品管理、数据管理与命令管理，所述工业大数据模块用于数据采集、数据存储、数据处理与汇集工业数据，所述工业网关模块用于采集自动化控制系统数据，并将其提供给选煤厂iCMES系统，实时展示生产参数，实时反映现场生产状况和选煤厂设备运行的各项KPI指标，所述算法引擎模块支持朴素贝叶斯分类、逻辑回归、支撑向量机与图像矫正算法并提供分析结果，所述工业视觉模块包括有采集终端，采集终端用于视频识别、视频采集，并对动态场景中的目标进行定位、识别和跟踪，所述平台推送模块用于向系统提供消息推送与消息回溯服务，所述基础服务模块用于为选煤厂资源管理系统的用户、业务及底层数据提供授权、访问控制、及权限管理的功能，所述边缘计算模块为融合网络、计算、存储、应用核心能力的分布式开放平台，该边缘计算模块用于提供边缘智能服务，所述数字孪生模块用于实现包括工艺模型、设备模型、分析模型以及知识库模型的开发。/n

【技术特征摘要】
1.一种智能管理选煤平台及其方法，其特征在于：该智能选煤系统包括API模块、工业大数据模块、工业网关模块、算法引擎模块、工业视觉模块、平台推送模块、基础服务模块、边缘计算模块与数字孪生模块，所述API模块用于设备管理、产品管理、数据管理与命令管理，所述工业大数据模块用于数据采集、数据存储、数据处理与汇集工业数据，所述工业网关模块用于采集自动化控制系统数据，并将其提供给选煤厂iCMES系统，实时展示生产参数，实时反映现场生产状况和选煤厂设备运行的各项KPI指标，所述算法引擎模块支持朴素贝叶斯分类、逻辑回归、支撑向量机与图像矫正算法并提供分析结果，所述工业视觉模块包括有采集终端，采集终端用于视频识别、视频采集，并对动态场景中的目标进行定位、识别和跟踪，所述平台推送模块用于向系统提供消息推送与消息回溯服务，所述基础服务模块用于为选煤厂资源管理系统的用户、业务及底层数据提供授权、访问控制、及权限管理的功能，所述边缘计算模块为融合网络、计算、存储、应用核心能力的分布式开放平台，该边缘计算模块用于提供边缘智能服务，所述数字孪生模块用于实现包括工艺模型、设备模型、分析模型以及知识库模型的开发。


2.根据权利要求1所述的一种智能管理选煤平台及其方法，其特征在于：所述选煤方法包括如下步骤：
步骤S1：首先建立数据库，在工业大数据模块内的数据库中提前录入煤体相关的图像及与标准煤体图像绑定的灰度、体积、形状与纹理特征信息；
步骤S2：采用超声波探测装置对传送带上的煤体进行超声波检测，获得被测对象的超声回波信号，并将所获得的超声回波信号同步传送至工业大数据模块；
步骤S3：启动选煤采集终端；
步骤S4：通过采集终端采集传送皮带上煤体的图像，同时记录采集时间At；
步骤S5：判断图像是否存在畸变；
步骤S6：将采集到的煤体图像与煤体的采集时间At作为关联组存储到工业大数据模块内的存储器与云端的服务器中；
步骤S7：通过采集终端内的微处理器采集并识别图像中煤体的灰度、体积、形状与纹理特征信息；
步骤S8：将识别后的煤体图像标记为初次识别的煤体图像，采集终端内的微处理器将初次识别到煤体图像的灰度、体积、形状与纹理特征信息与工业大数据模块中提前录入的标准煤体图像绑定的灰度、体积、形状与纹理特征信息进行初次匹配对比并标记；
步骤S9：通过分拣机器人将不符合标准的煤体从煤料中分离；
步骤S10：终端内的微处理器对初次识别后的煤体进行二次识别，识别煤图像中煤体的灰度、体积、形状与纹理特征信息；
若识别到煤体图像特征信息与提前录入的标准煤体图像绑定的特征信息不匹配，则执行步骤S9；
若识别到煤体图像特征信息与提前录入的标准煤体图像绑定的特征信息匹配，则执行步骤S11；
步骤S11：标记为二次识别的煤体图像,微处理器将初次识别的煤体图像上传到搜索服务器；
步骤S12：搜索服务器将初次采集的煤体图像中煤体的灰度、体积、形状与纹理特征信息与...

【专利技术属性】
技术研发人员：曹鹰，张剑峰，慕广斌，高崑，李辉，郝君伟，杨颖，王槊华，陈修奇，
申请(专利权)人：天津德通电气股份有限公司，
类型：发明
国别省市：天津;12