基于机器视觉的带式输送机跑偏模糊自适应控制方法研究

摘要

煤矿带式输送机运行中存在跑偏的问题。为克服现有跑偏控制方法响应滞后、适应性差及检测精度不足的缺陷，提升输送机运行稳定性与运输效率，提出机器视觉与模糊PID控制相结合的自适应控制方法。首先，采用工业相机采集输送带实时图像，通过图像预处理、边缘检测及特征提取算法实现跑偏量精准检测；其次，以检测到的跑偏量及跑偏速率为输入，构建模糊PID控制器动态优化控制参数，驱动调偏执行机构完成自适应纠偏；最后，搭建试验平台进行性能测试。试验结果表明，在输送带速度0.8～2.5 m/s、负载10～80 t/h工况下，该方法跑偏检测误差不大于2 mm、纠偏响应时间不大于0.3 s、稳态纠偏误差不大于1 mm，较原跑偏控制方法检测精度提升42%、响应速度提升35%。该方法实现了跑偏故障的非接触式精准检测与快速自适应控制，抗干扰能力强，适用于煤矿复杂工况，为带式输送机跑偏控制提供了可靠技术方案。

关键词

带式输送机 / 跑偏控制 / 机器视觉 / 模糊PID / 自适应控制