杜平伟  陈然

（河北新金钢铁集团有限公司烧结厂）

摘要：钢铁冶金生产过程中，烧结矿成分分析是保障高炉顺行的关键环节，而皮带机头下料斗处的取样作业长期面临高温、高粉尘、机械伤害等多重安全风险。本文以自主研制的皮带机头自动取样系统为研究对象，深入剖析其"机械自动化-智能传感-AI决策"三层技术原理，探讨智能化控制在消除高危区域人工作业、提升取样质量方面的内在机制。在此基础上，进一步引申讨论智能化改造在烧结生产乃至全流程冶金制造中的安全生产价值，提出构建"感知-分析-决策-执行"闭环安全生产智能化体系的路径，为传统制造业向本质安全型生产模式转型提供理论参考。

关键词： 智能化控制；AI监测体系；自动取样；本质安全；安全生产；冶金智能化

1  引言

1.1  安全生产智能化转型的时代背景

随着工业4.0和智能制造战略的深入推进，传统制造业正经历从“人海战术”向“无人化、少人化”的深刻变革。在钢铁冶金行业，烧结工序作为连接原料准备与高炉炼铁的核心环节，其生产环境具有高温、高粉尘、高噪声、强机械运动等显著特征，属于典型的高危作业区域。长期以来，皮带机头下料斗处的取样工作依赖人工完成，操作人员需在皮带运转状态下靠近设备，暴露于多重职业危害之中，安全事故隐患突出。

智能化改造的核心目标不仅是提升生产效率，更是实现“无人则安”的本质安全。通过将人工智能、智能传感、自动化控制等技术深度融合到生产装备中，将人员从危险环境中彻底解放出来，已成为现代冶金企业安全生产体系建设的必然选择。

1.2  传统人工取样的安全与技术困境

原皮带机头下料斗取样采用人工方式，存在两个层面的深层问题：

安全层面：取样人员需在皮带机头高温区域（环境温度常超过60℃）、高粉尘浓度环境（可达数百mg/m³）中，靠近高速运转的皮带设备完成取样操作。该区域同时存在机械伤害（皮带卷入、物料飞溅）、粉尘职业危害（矽肺等尘肺病风险）及高温烫伤等多重风险，属于企业安全管理的重点难点区域。

技术层面：人工取样受操作手法、时间把控、体力状态等主观因素影响，易出现漏取、偏取等情况，样品代表性不足直接影响烧结矿成分分析的准确性，进而导致工艺调整的盲目性和质量波动。

这两个层面的问题本质上源于“人”与“危险环境”的直接接触。智能化改造的根本路径，就是通过技术手段构建"人-机-环境"的安全隔离屏障，实现危险作业的无人化替代。

2  皮带机头自动取样系统的智能化原理

本系统以"机械执行层-智能控制层-AI决策层"为架构，通过各层之间的数据流动与协同控制，实现取样过程的自动化、精准化和智能化。

2.1 机械执行层的运动学原理：

（1）连杆机构周期性运动原理

系统采用"电机+减速机驱动连杆机构"作为核心执行单元。其运动学本质是将电机的连续旋转运动转化为取样斗的周期性往复运动。通过优化连杆几何参数（杆长比、铰接点位置、运动副配置），使取样斗末端形成近似直线的运动轨迹，实现"伸出-取样-收缩-复位"四阶段动作的平滑过渡。

驱动装置每完成一圈转动，即构成一个完整的取样周期。这种基于曲柄连杆原理的机械设计具有以下技术优势：

运动确定性高：机械刚性传动保证了动作的可重复性，避免了气动或液压系统中常见的压力波动和泄漏问题；

维护成本低：结构简单、零部件标准化程度高，适应冶金现场恶劣环境；

能量利用率高：电机仅在取样周期内运行，非取样时段处于待机状态，能耗可控。

（2）取样斗与料流的交互原理

取样斗的设计遵循"垂直切入、充分截取、平稳退出"的流体力学与散体力学原则。取样斗伸出时垂直插入下料斗料流中心区域，利用料流的自重和动能使样品自然填充取样腔；收缩时取样斗翻转一定角度，在重力作用下将样品导入接料盒。整个过程中，取样斗的截面形状、插入深度、停留时间共同决定了样品的截取量和代表性。

2.2  智能控制层的运行原理：

（1）时序控制与频率自适应

系统的运行控制以PLC（可编程逻辑控制器）为核心，通过调整驱动电机转速和连杆行程，实现取样频率的灵活设定。控制逻辑遵循以下原则：

定时取样模式：根据工艺规程设定固定取样间隔（如每5分钟、10分钟），适用于生产工况稳定的时段；

定量触发模式：与皮带秤或料流传感器联动，按输送物料量累计值触发取样，确保样品与总产量的比例代表性；

事件驱动模式：在检测到工艺参数异常波动时，自动加密取样频次，为工艺调整提供数据支撑。

这种多模式融合的控制策略，使取样系统从“被动执行”升级为“主动适配”，能够根据生产状态动态调整行为。

（2）位置闭环与安全联锁原理

系统在取样斗行程的两端及关键中间位置布置限位开关和编码器，构建位置闭环控制系统。PLC实时比对指令位置与实际反馈位置，当偏差超过允许阈值时自动触发纠偏或停机保护。

安全联锁逻辑遵循“故障安全”原则：

任一限位开关失效时，系统强制进入安全停机状态；

电机过载或电流异常时，立即切断动力并报警；

防护罩门被非法开启时，取样动作自动中断。

2.3  AI决策层的智能监测原理

（1）多源数据融合的状态感知

系统在机械本体及周边环境部署多维度传感器网络，构建全面的状态感知能力：

表格

这些多源异构数据通过工业以太网或现场总线汇聚至边缘计算节点，为AI算法提供输入。

（2）基于机器学习的故障预测原理

利用历史运行数据训练机器学习模型，建立设备正常运行状态的“数字基线”。实时监测数据与基线进行比对，当振动频谱出现异常特征频率、电流波形出现谐波畸变、温度趋势出现非预期上升时，AI系统能够提前识别潜在故障征兆，实现从“事后维修”到“预测性维护”的转变。

3  从取样系统看智能化改造的安全生产价值

3.1  本质安全的实现路径

本系统的核心价值在于彻底消除了“人”与“危险环境”的直接接触，实现了本质安全的三个递进层次：

第一层：消除，通过自动取样机完全替代人工取样，从根本上消除了人员在皮带机头高危区域的作业需求，这是最高层级的安全控制措施。

第二层：替代，以机械自动化系统替代人工作业，以智能监测替代人工巡检，将人的角色从“现场操作者”转变为“远程监控者”。

第三层：隔离，通过物理防护罩、安全联锁、区域监控等手段，构建多重安全隔离屏障，即使发生意外情况，也能确保人员不受伤害。

3.2  质量稳定性对安全的间接保障

智能化取样系统通过提升样品代表性，使烧结矿成分分析更加准确可靠。工艺人员基于精准数据进行调整，减少了因信息失真导致的盲目操作和频繁干预，间接降低了人员进入生产现场处理异常情况的频次，从系统层面减少了暴露于风险的概率。

4  智能化改造向全流程安全生产的引申

皮带机头自动取样系统的成功实践，验证了“智能化控制+AI监测”模式在消除高危作业方面的有效性。这一原理和技术路径可向烧结生产乃至全流程冶金制造的多个环节延伸，构建覆盖更广的智能化安全生产体系。

4.1  烧结工序其他高危环节的智能化改造方向

（1）烧结机尾热矿取样与检测

烧结机尾区域温度高达数百度，热矿取样和断面检测是劳动强度极大、环境极其恶劣的作业。可借鉴皮带机头取样系统的原理，开发耐高温机械臂自动取样装置，集成红外热成像和机器视觉系统，实现烧结矿断面自动分析和FeO含量在线检测，彻底取代人工在机尾高温区域的作业。

（2）混合料仓自动巡检

原料混合料仓内部空间密闭、粉尘浓度高、存在坍塌和窒息风险。可部署挂轨式或轮式巡检机器人，搭载气体检测、温度监测、视觉识别等传感器，替代人工进入料仓进行安全巡检和料位测量。

（3）皮带输送系统智能巡检

烧结厂区皮带数量多、距离长、故障点分散。传统人工巡检效率低、盲区多。可引入皮带巡检机器人或固定式智能监测站，利用AI视觉识别皮带跑偏、撕裂、托辊异常、物料洒落等故障，结合振动和温度传感实现预测性维护，大幅减少巡检人员的现场暴露时间。

4.2  向全流程冶金制造的延伸

（1）高炉炉前作业的远程化与自动化

高炉出铁口开堵、铁水取样、渣铁分离等炉前作业是冶金行业安全风险最高的环节之一。可引入遥控机械臂、自动开堵口机、激光或X射线在线成分分析仪，配合高清视频和力反馈遥操作技术，实现炉前核心作业的远程化甚至无人化。

（2）连铸切割与火焰清理的智能化

连铸坯切割、表面火焰清理等环节存在高温熔融金属飞溅、燃气爆炸等风险。通过机器视觉引导的自动切割系统、机器人火焰清理系统，结合多传感器融合的安全监控，可有效保护操作人员。

（3）轧钢生产线智能质量检测

传统轧钢成品质量检测需要人员靠近高温钢材进行目视检查或接触式测量。可部署基于深度学习的表面缺陷在线检测系统、激光测径仪、红外温度场分析系统，实现质量检测的完全无人化。

4.3   构建“感知-分析-决策-执行”安全生产闭环

以皮带机头自动取样系统为起点，逐步构建企业级安全生产智能化闭环体系：

感知层：覆盖全厂的高精度传感器网络，实时采集设备状态、环境参数、人员位置、物料流动等多维数据；

分析层：基于工业大数据平台和AI算法中心，对海量数据进行实时分析，识别异常模式、预测风险趋势、评估安全态势；

决策层：安全管理系统根据分析结果自动生成处置策略，包括设备调控、人员疏散、工艺调整、应急预案启动等；

执行层：自动化装备和机器人系统执行决策指令，实现危险作业的无人化替代和紧急情况的快速响应。

5  智能化安全生产体系的关键支撑技术

5.1 数字孪生与虚拟验证

为每个高危作业环节建立数字孪生模型，在虚拟环境中对智能化改造方案进行仿真验证和优化，降低现场实施风险。同时，数字孪生可实时映射物理设备状态，为AI决策提供高保真数据支撑。

5.2  5G+边缘计算的低延迟控制

冶金现场环境复杂、电磁干扰强，传统有线网络布线困难。5G技术的大带宽、低延迟、广连接特性，结合边缘计算节点的本地AI推理能力，为移动巡检机器人、远程遥操作等场景提供可靠的通信保障。

5.3  人机协同与智能穿戴

在仍需人员参与的环节，通过智能安全帽、定位手环、AR眼镜等智能穿戴设备，实时监测人员生理状态、位置信息和环境暴露水平，与区域安全系统联动，实现“人的不安全行为”和“环境的不安全状态”双重预警。

6  结论

本文以皮带机头自动取样系统为研究对象，深入剖析了其机械执行层、智能控制层和AI决策层的技术原理，揭示了智能化控制在消除高危区域人工作业、提升取样质量方面的内在机制。该系统于2025年6月15日成功投用，实践验证了"以机代人、以智保安"的技术路线在冶金生产中的可行性和有效性。

更重要的是，从这一单点突破出发，可以清晰看到智能化改造向烧结工序乃至全流程冶金制造延伸的广阔前景。无论是烧结机尾热矿检测、料仓智能巡检，还是高炉炉前远程作业、连铸自动清理，其底层逻辑均与自动取样系统一脉相承：通过智能感知获取信息，通过AI分析做出判断，通过自动控制执行动作，最终实现危险环境中人员的“零进入”和作业的“零风险”。

未来，随着人工智能、数字孪生、5G通信等技术的持续进步，冶金行业将加速构建"感知-分析-决策-执行"闭环安全生产智能化体系，从根本上改变"人适应环境"的传统模式，转向"环境为人服务、机器承担风险"的智能制造新范式，推动行业安全生产水平实现质的飞跃。

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