重介洗選過程控制的調節大多局限于PID調節，洗選控制系統存在多變量、強耦合、大滯后的特點，易使控制指標形成較大波動。團隊為解決該問題，將MPC模型預測控制技術（圖1）應用于選煤廠重介分選過程控制，研究適用于存在隨機性干擾、大滯后和帶約束條件的多變量閉環系統辨識方法，建立了適用于多工況的在線遞推辨識以及在線抗干擾遞推辨識傳遞函數模型；基于辨識得到的過程控制模型，設計動態矩陣控制算法模型預測控制器，實現了重介分選精煤灰分的穩定控制，精煤灰分波動＜±0.5%，精煤產品回收率可提高0.98%。

選煤廠室內場所占比較大，環境復雜，傳統的定位技術為了保證定位精度，需要鋪設大量基站，且硬件成本相對較高、易受遮擋。基于上述原因，團隊開發了以地磁定位為核心，融合多源信息的“磁耘”人員定位系統（圖2），該系統具有無需弱電和入網施工、成本低、易維護、不易受遮擋和干擾、定位結果連續穩定可靠、精度高、斷網斷電仍可定位等優勢，定位精度<1m。

為解決選煤廠日常檢修過程中停送電的工作效率、安全性等問題，團隊開發了低壓停送電智能操作機器人（圖3），該機器人融合了激光導航、模式識別、無線信號傳輸、智能控制、機電控制等多種技術手段，配套六自由度機械臂對低壓抽屜回路進行推入/抽出操作。采用激光SLAM+慣性的組合導航控制方案，自動生成環境地圖，且適應周圍環境動態變化；操作執行機構主要由機械臂、末端工裝、智能相機以及機械臂控制器組成，操作準確率100%。

中選自控在2012年就開發了選煤廠iCoalMES智能管理決策平臺（圖4），是行業內同類軟件最早的開發者之一，團隊在此基礎上基于基礎自動化、智能控制、智能檢測等業務，依托高效、安全、無死角的統一網絡架構，建設現代化云平臺與數據中心，以數據和業務驅動生產管理的信息化、流程化、標準化、科學化，將生產管理過程與生產控制過程緊密結合，以生產過程數據指導管控業務，提高管理效率、降低管理成本、優化生產環節、制定最佳生產組織方式。

MPC模型預測控制技術在山東能源集團棗莊礦業集團有限公司三河口選煤廠實現了選煤行業的首次應用示范，后續多個智能化項目也相繼使用，實現了重介分選精煤灰分的穩定控制，精煤灰分波動<±0.5%，精煤產品回收率提高0.98%，同時降低了職工勞動強度，實現了選煤廠生產過程固定崗位的“無人或少人值守，有人巡視”，達到了智能化控制與生產優化的目的，提升了企業生產管理決策的智能化水平。重介智能洗選系統界面如圖5所示。

“磁耘”人員定位系統（圖6）在國能包頭能源有限責任公司李家壕選煤廠率先投入使用，后續在國能包頭能源萬利一礦韓家村選煤廠、陜煤集團神木紅柳林礦業有限公司選煤廠相繼使用。該系統除定位、一鍵報警、人員誤入危險區域報警、超時滯留等常用功能，還具備暈倒昏迷、高空跌落等人員異常情況自動識別報警等功能，為人員安全提供了一層保障，為選煤廠安全管理提供有力支持，助力選煤廠安全生產。

圖6 “磁耘”人員定位系統界面

低壓停送電智能操作機器人（圖7）是業內首臺低壓操作機器人，在陜西神延煤炭有限責任公司西灣煤礦選煤廠投入使用，機器人操作停送電準確率100%，定位精度10mm，停送電時間效率提高80%以上，同時配電室無需配置巡檢人員，實現了無人值守的配電室。低壓停送電操作機器人后續在陜煤集團神木紅柳林礦業有限公司選煤廠、國能榆林能源有限責任公司青龍寺選煤廠相繼使用。

選煤廠iCoalMES智能管理決策平臺（圖8），在國能準能集團有限責任公司準能選煤廠、國能準能集團有限責任公司哈爾烏素選煤廠，國能包頭能源李家壕煤礦選煤廠投入使用，覆蓋了生產、運輸、銷售、經營全環節，以選煤智能為核心，打造全域感知、全局協同、全線智能的智能選煤廠體系，全面推進選煤廠數字化、智能化轉型，深入挖掘數據帶來的價值，實現選煤廠設備智能運行與運維、狀態智能監測、過程智能控制、工藝參數智能設定、管理智能精細和決策智能調節的目標。

汽車智能裝車系統包含汽運銷售管理系統、定量裝車系統。汽運銷售管理系統在山西焦煤霍州煤電集團有限公司呂臨能化選煤廠、國能包頭能源李家壕煤礦選煤廠得到了成功應用，該系統使原來的3班12人減少為目前的3人；定量裝車系統在神延煤炭西灣煤礦選煤廠、淮北礦業（集團）有限責任公司渦北選煤廠投入使用，平均單輛裝車速度提升了1/3，裝車合格率98.3%，實現了有人監視、無人操作的智能化裝車新模式，提高了工作質量及裝車效率，降低了職工的勞動強度。汽車智能裝車場景如圖9所示。

智能視頻分析技術（圖10）在焦作煤業（集團）有限責任公司趙固二礦選煤廠、山西天地王坡煤業有限公司洗選廠等10余個智能化選煤廠項目投入使用。智能視頻分析技術的應用為選煤廠安全生產管理提供了有力的保障，防止事故發現不及時造成更大的經濟損失。

圖10　智能視頻分析技術應用場景及檢測精度

智能化的發展建設過程中總會遇到各種各樣的技術難題，但團隊成員從來沒有認輸過。“辦法總比困難多，有條件要上，沒有條件創造條件也要上！”這是團隊每個人發自內心的共識。

為了克服因洗選系統工藝參數變化產生的隨機性干擾技術難題，團隊與大連理工大學進行了深度的產學研合作，項目成員與算法專家全程對接，在現場進行了幾個月的研究調試，山東能源三河口礦業公司選煤廠也積極配合進行各類煤質化驗，參與制定研究方案。針對系統大滯后問題，團隊結合先驗知識添加激勵信號測試，根據激勵信號測試動態響應確定滯后時間；同時利用原煤灰分浮沉化驗數據劃分工況，構建滑模函數及評價指標，實現了不同工況模型無擾切換；基于辨識得到的過程控制模型，設計了基于動態矩陣控制算法的模型預測控制器，最終實現了重介選煤生產過程合介密度的動態調整與提前預測。

“磁耘”人員定位系統屬于軍用技術在民用領域的轉化應用，但面對選煤廠這種工業場景應用，雖然技術原理可行，但仍有一些關鍵技術需要研究和驗證。為此，團隊專門成立了技術攻關組駐場測試，累計測量區域面積超過百萬平方米，驗證場景上千個，提出了一套基于磁阻傳感器的參數自適應校正方法，以降低磁阻傳感器的測量誤差。另外，研究表明周圍環境中的干擾磁場主要來源于電氣設備，團隊通過提高磁阻傳感器的采樣頻率、優化低通濾波器設計參數等技術手段，把工作環境中的干擾磁場進行了較好的分離，保證了地磁定位性能。

研究初始，低壓停送電智能操作機器人的研發參考了較為成熟的中壓柜操作機器人，但經過團隊對低壓配電柜操作機器人的研究和反復探討，一致認為該款機器人與中壓柜的操作機器人相比難度較大。相較于中壓柜，低壓柜的操作方式及抽屜模數具有多樣性，為此，團隊在實驗室采購了一批包含多種操作方式、多種抽屜模數的配電柜，反復討論、驗證最佳的解決方案，不斷地嘗試改造低壓操作機器人結構進行測試，用時6個月，最終確定1版可自動識別抽屜操作方式、抽屜模數，同時根據抽屜操作方式自動更換末端操作工裝的高適應性低壓停送電智能操作機器人。

選煤廠iCoalMES智能管理決策平臺的建設需要多元化的人才，既要熟知生產業務，也少不了網絡、軟件開發、自動控制及電氣等跨學科的知識融合，還要具有生產管理、決策分析等思維能力。團隊堅持以學促干、以干踐行，解決了數據共享、網絡互通、生產系統的協同、業務層的聯動、數據分析、智能決策等一系列關鍵技術難題，最終打造了集生產監測、生產控制、管控一體化的選煤廠iCoalMES智能管理決策平臺。

中選自控聚焦發展質量效益，重點突出凈利潤、科技投入強度、全員勞動生產率等關鍵指標，構建人才存量結構更加優化、人才增量向新興產業及重點崗位傾斜的員工健康配置機制，專業技術人才占比達到65%以上。

為激發科技人才隊伍的創新積極性，中選自控下發《平頂山中選自控系統有限公司科技項目管理辦法》和《平頂山中選自控系統有限公司科技創新獎勵辦法》2個科技管理制度為科技創新保駕護航。2021年以“揭榜掛帥”形式發布了16個智能化選煤廠建設的技術攻關項目。其中，8個課題由團隊成員自主開發，8個課題分別與大連理工大學、中國礦業大學等高校合作完成。

團隊加強與高校合作，持續加大產學研科技合作平臺建設，加強產學研深度融合，陸續開展了與大連理工大學、中國礦業大學、河南理工大學、平頂山城建學院等一批高校的合作，提高科技成果轉化和產業化水平，開辟發展新領域、新賽道，不斷塑造團隊發展的新動能、新優勢。

中選自控發揮在選煤廠智能化領域的科技優勢，整合資源，加快智能化選煤廠建設的產業發展；強化科技攻關提升自主創新能力，在重大基礎理論、應用基礎、關鍵核心技術和“卡脖子”難題上取得實質性進展，不斷提升企業核心競爭力。

研究方向以選煤核心業務為重點，開發選煤智能化工具，構建完整的智能化體系。依托大數據、云平臺與云計算智能環境，采用性能可靠的智能裝備，實施洗選加工全流程智能控制，生產經營全過程MES智能管理，多維度全方位的信息資源融合共享、智能決策。

中選自控堅持以市場為導向，以客戶為中心，抓好選煤廠智能化的研究和經營工作，在選煤廠智能化建設方向取得較大突破，有力地保證了生產經營穩中有序開展，盈利能力持續增強。

未來3年，團隊將繼續推進智能化選煤廠智能管理與控制技術升級，開展一體化管控平臺、洗選過程閉環控制技術、選煤廠生產輔助及保障技術、選煤廠智能控制裝備等方面的研究。推進選煤大數據及專家知識技術研究，逐步搭建行業領先的大數據分析平臺及專家知識系統；開展煤質智能分析與產品預測平臺模塊研究，形成一套可本地、云端部署的，面向煤炭企業的煤質分析、產品及效益預測、生產方案優化分析模塊化產品，填補智能化選煤廠煤質智能分析、產品預測及生產方案自主優化板塊的空白，為選煤廠智能化建設注入強勁動力。