摘要：矿山充填系统是矿产资源绿色开采与安全高效生产的核心支撑，管道输送是充填物料转运关键，其运行稳定性决定系统效能。管道堵塞是充填系统高发故障，会导致生产中断、增加成本，还存在安全隐患。传统堵塞处理依赖人工巡检，存在识别滞后、调压与识别脱节问题，导致处理效率低。为解决此问题，本研究围绕管道堵塞识别与智能调压协同展开。采用机理分析等方法，明确堵塞形成机理与敏感信号特征，构建堵塞智能识别模型，设计协同机制，搭建协同控制系统框架。研究表明，识别模型提升了复杂工况下堵塞识别精度与响应速度，协同调压机制实现提前干预与精准调控。该成果为提升矿山充填系统可靠性、降低堵塞率提供技术支撑，对推动智能化升级有重要价值与意义。

关键词：矿山充填系统；管道堵塞识别；智能调压；协同控制；信号分析；智能算法

1 矿山充填管道堵塞机理与敏感信号特征分析

1.1 充填管道堵塞形成机理

充填管道堵塞是物料特性与输送工况共同作用的结果，演化过程有明显阶段性特征。物料特性方面，颗粒级配、浓度、黏度是影响堵塞的关键因素。颗粒级配不均，细颗粒填充粗颗粒间隙，降低物料流动性；充填浓度过高，物料黏度增大、输送阻力升高；黏度不足，颗粒易沉降，均可能引发堵塞。此外，物料含大粒径杂质或胶结料团，易在管道弯头、变径处卡阻。

输送工况参数对堵塞的影响体现在流速、压力、管道结构等方面。流速过低，物料颗粒易沉积；流速过高，加剧管道磨损，易形成局部涡流。管道压力与堵塞相互影响，堵塞使压力升高，压力升高又恶化堵塞。管道弯头、变径处流场突变，物料易碰撞堆积。

堵塞形成分四个阶段：初始沉积阶段，部分颗粒开始沉积，影响较小；逐步堆积阶段，沉积颗粒累积，过流面积减小；局部拥堵阶段，堆积体稳定，过流面积显著缩小；完全堵塞阶段，管道阻断，压力达峰值。明确各阶段规律，为后续分析和建模提供基础。

1.2 堵塞过程中的敏感信号筛选与特征分析

基于堵塞机理，选取压力、振动、流量信号作为监测信号。压力信号反映管道阻力变化，堵塞时压力升高；振动信号与物料流动状态相关，堵塞时振动频率峰值偏移；流量信号反映过流能力变化，堵塞时流量衰减。

采用时域、频域、时频域分析方法提取信号特征。压力信号时域特征选均值、峰值、压力突变率，频域特征选主频幅值；振动信号时域特征选方差、峭度，频域特征选特征频率偏移量；流量信号提取时域特征，包括流量均值、衰减系数。

分析发现，压力突变率、振动特征频率偏移量、流量衰减系数对堵塞变化最敏感，可作核心特征参数。压力突变率可早期预警，振动特征频率偏移量反映堵塞发展程度，流量衰减系数判断堵塞等级。各特征互补，多特征融合为识别模型构建奠定基础。

2 基于多源信号融合的管道堵塞智能识别模型构建

2.1 识别模型的总体设计思路

堵塞智能识别模型旨在精准识别不同堵塞等级，具备抗干扰与快速响应能力以适应矿山充填复杂工况。提出“信号预处理—特征融合—智能分类—结果校验”四阶段架构，各阶段紧密衔接。

信号预处理提升原始信号质量，消除噪声与数据异常。矿山充填现场噪声多，采用自适应滤波去噪，根据噪声特性调整参数；用插值法修复缺失值与异常值，确保数据完整可靠。

特征融合整合多源特征，采用权重分配策略，通过熵权法确定特征权重，将各特征乘以权重后整合为特征向量。

智能分类采用支持向量机，构建分类超平面将特征向量映射至高维空间实现分类。结果校验引入历史数据对比机制，偏差大则重新分析原始信号。

2.2 多源信号预处理与特征融合

针对压力、振动、流量三种信号特性制定差异化预处理方案。压力信号采用自适应滤波结合阈值去噪；振动信号采用小波变换去噪，其阈值函数为：

上式（1）中，d 为小波系数，T 为阈值， 为处理后系数。流量信号采用滑动平均滤波法，其表达式为：

其中，xt 为原始流量序列， y_t 为滤波后输出，N 为滑动窗口大小。

特征融合阶段提取包括压力均值、压力突变率等在内的 6 个核心特征，并采用熵权法计算各特征权重。首先对特征矩阵进行归 -H ，计算第j 项特征的信息熵：

上式（3）中，m 为样本数，pij 为第i 个样本在第j 项特征上的比重。进而计算特征权重

其中，n 为特征个数。计算结果显示，压力突变率、振动特征频率偏移量与流量衰减系数三者的权重合计超过70%。最终将各特征与对应权重相乘，整合为6 维加权特征向量，供后续识别模型使用。

2.3 智能识别算法选型与模型构建

为构建高效的堵塞识别模型，首先对比了支持向量机（SVM）、随机森林（RF）与 BP 神经网络的性能。在相同样本集上，三者的平均分类准确率分别为 94.2%、91.5% 与 88.7%。SVM 凭借其结构化风险最小化原理，在小样本场景下泛化能力更强，其核心优化目标为最小化：

其中，w 为权重向量，C 为惩罚因子， ξ_i 为松弛变量。该原理使其分类精度高、结构简单，故更适合本任务的堵塞识别。

基于 SVM 构建分类模型，输入为前述 6 维加权特征向量 X，输出为正常、轻度堵塞、中度堵塞、重度堵塞四个等级。采用网格搜索结合 5 折交叉验证对模型参数（惩罚系数 C 与径向基核函数参数 γ）进行优化。最终确定最优参数组合为 C=10， γ=0.1 ，此时交叉验证平均准确率达95.3%。

为验证模型性能，设计噪声干扰、物料参数波动、工况突变三种测试场景。在总计 320 组测试样本中，模型综合识别准确率为 96.8%，各场景下准确率均超过 92%。模型单次识别响应时间小于 0.5 秒，验证了其较强的鲁棒性与快速响应能力，能满足现场实时需求。

3 堵塞识别与智能调压协同机制设计

3.1 协同控制的核心目标与约束条件

堵塞识别与智能调压协同控制的核心目标是：通过早期堵塞识别触发精准调压，实现“早发现、早干预”，降低堵塞发生率，兼顾充填质量与系统能耗，构建多目标协同优化体系。首要目标是预防或缓解堵塞，避免完全堵塞；次要目标是保障充填质量，提高充填体强度；同时优化能耗，实现节能运行。

协同控制需考虑多约束条件。设备性能方面，调压设备有调节范围（如泵组频率 5-50Hz、阀门开度 20%-100%），且管道承压有极限，调压不可超限。工艺要求方面，充填对压力（0.5-1.2MPa）和流量（80-120m³/h）有明确要求，调压需满足参数标准。

3.2 堵塞预警等级划分与调压策略匹配

基于堵塞识别模型输出及现场经验、风险评估，将堵塞预警分为四个等级：蓝色（正常）、黄色（轻度）、橙色（中度）、红色（重度），各等级有触发条件和预警信息输出要求。蓝色预警为正常状态，信息仅在后台显示；黄色预警压力突变率超 10% 等，通过指示灯和弹窗提示；橙色预警压力突变率超 20% 等，触发声光报警；红色预警压力突变率超 30% 等，触发最高级别声光报警并推至管理人员手机。

针对不同预警等级制定调压策略。蓝色预警采用稳定调压模式，维持参数稳定；黄色预警采用微调调压模式，小幅提升泵组转速，若参数恢复正常则回归稳定模式；橙色预警采用阶梯调压模式，分三级提压，开启备用管道分流，缓解后降压力至正常；红色预警采用紧急调压模式，降低泵组转速，关闭进料阀，准备反向冲洗，处理后重启系统。

3.3 协同控制的闭环反馈机制

为确保协同控制效果，构建“堵塞识别—预警输出—调压执行—状态反馈—模型修正”闭环机制，以实时数据传输为支撑。具体流程：感知层采集信号传至识别模型，输出堵塞状态和预警等级；决策层根据等级调用策略生成指令发至执行层；执行层执行后传感器采集信号反馈至决策层；决策层验证效果，若风险缓解则调整策略，未改善则调整等级触发更高级别策略；同时将相关信息存至数据库，定期优化模型参数和策略阈值。闭环机制使堵塞识别与调压形成整体，提升协同控制效果。

4 矿山充填系统堵塞- 调压协同控制系统框架搭建

4.1 系统的总体架构设计

结合矿山充填系统的现场运行需求与技术特点，提出“感知层 - 传输层 - 决策层 - 执行层”的四层协同控制系统架构，如图1 所示，各层分工明确、协同工作，实现堵塞识别与智能调压的全流程集成。

图1 系统总体架构图

感知层作为系统的数据采集终 的实时采集与初步处理。该层集成压力传感器、振动传感器、流量传感器、浓度传感器 测量范围 0-2MPa，精度 0.5 级，安装于管道弯头 变径处； Hz ，安装于管道外壁中部；流量传感器采用电磁流量计， 0-150m³/h 直管段满管处；浓度传感器采用 γ 射线浓度计，测量范围 5 传感器采用分布式布置，确保信号采集的全面性与代表性，同时具备故障 自检功 能， 气 故障时，自动发送故障报警信息。

传输层承担数据传输与指令交互的任务，采用“工业以太网 + 无线通信”的双模传输方式。工业以太网用于现场设备与控制中心之间的有线通信，传输速率 100Mbps，具备较高的稳定性与抗干扰能力，主要传输大量实时数据与控制指令；无线通信采用 4G/5G 模块，作为备用传输通道，当有线通信出现故障时，自动切换至无线通信，确保数据传输不中断。传输层还具备数据加密功能，通过加密算法对传输数据进行加密处理，防止数据被篡改或窃取，保障系统安全。

决策层是系统核心，负责数据处理、堵塞识别、预警发布与调压指令生成。该层以工业控制计算机为载体，集成数据处理、堵塞识别、协同决策等核心模块。数据处理模块对感知 信号进行预处理与特征提取；堵塞识别模块调用智能模型，输出堵塞状态与预警等级；协同决策模块根据预警匹配策略，结合实时参数计算最优调压指令。决策层还具备人机交互功能，通过触摸屏显示运行状态与预警信息，支持操作人员手动干预控制。

执行层负责执行决策层下发的调压指令，主要包括泵组变频控制器、阀门执行器、预警指示器等设备。泵组变频控制器采用矢量控制方式，调节精度 0.1Hz， 根据指令调整泵组频率；阀门执行器采用电动执行机构，响应时间≤ 1 秒，控制阀门开度；预警指示器包括指示灯、声光报警器等，根据预警等级输出相应预警信号。执行层设备具备状态反馈功能，将设备运行状态与执行结果实时反馈至决策层，实现闭环控制。

4.2 核心功能模块设计

数据采集与预处理模块是系统运行的基础，其功能包括信号采集、数据传输与预处理。该模块通过传感器接口实时采集多源信号，采用定时采集模式，采集频率10Hz，确保信号的实时性；数据传输采用批量传输与实时传输结合的方式，常规数据批量传输，异常数据实时传输；预处理功能包括滤波去噪、异常值处理与数据标准化，通过自适应滤波、插值法等算法提升数据质量，为后续模块提供可靠的数据支撑。模块还具备数据存储功能，将预处理后的数据存储至数据库，存储周期为1 年，便于历史数据查询与模型优化。

堵塞识别与预警模块用于堵塞早期发现，集成模型调用、状态识别与预警发布。它自动调用模型，输入特征向量，输出状态与预警等级；预警发布根据等级选择方式，如指示灯、声光报警、终端推送，并在界面显示信息与位置；还支持历史查询，按时间或等级查询记录，用于故障分析。

协同决策与指令生成模块是协同控制核心，实现策略匹配与指令生成。内置策略库，存储不同等级的参数与流程，接收预警后自动调用策略；结合实时参数如物料浓度、管道长度，通过模糊算法修正参数，生成指 trianglelefteq ；支持手动干预，操作员可手动输入指令，优先级高于自动，确保系统安全。

执行控制与状态反馈模块负责指令执行与状态监测，具备指令解析、设备控制与状态反馈功能。模块接收决策层下发的控制指令后，解析为设备可识别的操作信号，控制泵组、阀门等设备动作；实时采集设备运行状态数据，如泵组转速、阀门开度、设备温度等，判断设备是否正常运行；将设备运行状态与管道工况变化反馈至决策层，为调压效果验证与策略优化提供数据支撑，同时当设备出现故障时，自动发送故障报警信息并切换至备用设备。

4.3 系统的兼容性与扩展性设计

考虑到不同矿山充填系统的工艺差异与设备基础，本系统在设计时注重兼容性与扩展性，以适应多样化的应用需求。兼容性方面，系统采用标准化接口（如 MODBUS、 可对接现有充填控制与监控系统，无需大规模改造即可实现数据共享与协同运行。同时，系统内置多种设备驱动程序，适配不同型号的传感器、泵组及阀门，进一步提升兼容性。

扩展性方面，系统采用模块化设计，各功能模块通过标准接口连接，便于增减与升级。硬件上预留传感器与通信接口，支持新增监测参数或控制设备；软件上预留算法与功能扩展接口，便于引入智能识别、物料配比协同、故障诊断等新功能。系统采用分布式架构，支持多管道、多采空区协同控制，未来可通过增加感知与执行设备扩展控制范围，提升生命周期价值。

本研究有一定成果，但存在不足：模型构建与机制设计基于理论分析与实验室模拟，极端工况适用性需现场试验验证；协同控制策略未考虑多泵组、多管道联动，对大型复杂系统适应性待提升；系统能耗优化目标仅在调压策略中初步体现，未形成专门模型。

未来研究可从三方面开展：一是开展现场试验验证，选取不同矿山充填系统试点应用，基于现场数据优化识别模型参数与调压策略，提升实用性； 是深化协同控制研究， 引入多智能体理论，构建协同控制模型，提升调控能力；三是融合能耗优化目标，建立多目标协同模型，结合节能算法优化调压参数，实现高效节能运行。此外，可探索数字孪生技术在协同控制中的应用，构建数字镜像，实现虚拟仿真与预演，提升系统智能化水平。

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作者简介：姚谦礼（1992.5）男，汉族，湖南长沙，硕士，工程师，从事矿山自动化、智能化研究工作