李建 欧阳健强 吴富姬

赣州有色冶金研究所江西赣州341000

摘要：本文介绍了一种在金属矿山下应用的闭环控制的井下降尘装置，该装置由传感器和控制主机组成，该装置结构简单，应用效果良好。

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关键词 ：嵌入式系统；闭环；自动降尘；传感器

0 引言

随着钨矿、稀土工业的发展，矿山安全、环境污染等一系列问题正成为人们关注的重点，尤其井下粉尘浓度高，对井下工作人员的身心健康造成了极大的威胁。随着时间的推移，金属矿山挖掘的深度越来越深，开采和运输的距离越来越远，导致了运输过程粉尘的污染严重，带来了一系列的职业健康问题。同时，国家出台了一系列的政策，推动治理金属矿山的井下粉尘污染问题。

本项目研制的嵌入式智能降尘检测系统具有灵敏度高、响应速度快、分辨力高，抗电磁干扰、适用于金属非金属矿山主巷道、支巷道、卸矿斗和作业面等多种复杂区域，从而具有重大的研究意义。目前矽肺病是金属矿山职业卫生健康危害最大的病因之一，其导致的原因也是井下作业人员长期暴露在有大量粉尘的地方，因此防治粉尘在金属矿山十分必要，它关系到矿工的身心健康和矿井的安全生产。该装置的研制可大大提高金属矿山粉尘防治的可靠性和精确性，同时可进一步降低矿工的职业病危害，最大限度地保障矿井的安全生产。

1 装置原理

本装置安装在金属矿山井下粉尘较大的位置，需要接水管和220V 交流电压，如水压不够，需要安装增压泵，电压不匹配，则需要安装转220V 变压器。首先，两个或两个以上带粉尘监测的传感器（取平均值，不容易误判断）会实时监测安装位置的粉尘浓度，并且通过模数转换装置传输给主机，主机根据事先设置好的参数判断粉尘是否超过阈值，如果比较的粉尘浓度小于设定参数值，则继续实时监测，如果得到的比较平均值大于设定参数值，主机发出一个信号给水路开关，降尘装置的开关将打开。随着雾化装置的进行，该位置的粉尘浓度会不断降低，当监测粉尘传感器监测到空气中的粉尘浓度低于参数设置值时，主机给出新信号关闭降尘装置。

粉尘浓度传感器主要用于矿山粉尘作业场所总粉尘浓度的连续监测。能够在自然风流状态下实时的、就地、连续不间断地监测显示井下粉尘浓度、当前温度值、湿度值以及输出与洒水喷雾的降尘装置开关量信号，实现了测尘降尘、监测环境的最佳效果。

2 硬件设计

本装置用于金属矿山的自动降尘，如图1 所示主要由主机控制系统、传感监测系统和降尘输出系统组成。主机控制系统由按键、高亮显示器以及语言播报装置组成，按键可设置参数，高亮显示器能在黑暗环境下显示清晰当前环境的温度、湿度和粉尘浓度，并且可以将这些参数通过语音读出；传感监测装置组主要由湿度传感器、粉尘传感器和温度传感器组成；降尘输出系统则是由电磁阀、水路系统、增压泵、雾化装置和过滤系统组成，其中，为了防止雾化装置阻塞，过滤系统需要定期清洁或更换。

其中，粉尘监测传感器采用的是光纤浓度数转换光纤浓度传感器。它的主要作用是将探测到的粉尘浓度值转换成光波信号，再转换成电压信号，电压信号经过比较电路，可直接读入系统。嵌入式系统主机在这个系统中属于系统的处理中心，它是用来接受粉尘浓度传感器所探测的粉尘浓度值来控制液晶显示器、语音提示电路及排尘控制电路等，它将处理好的信息分别执行到各个电路，以达到一种闭环控制的目的。

3 软件设计

本装置的软件主要由主处理程序和中断子程序构成。开机后先初始化，然后打开中断，再跳入主程序开始执行，实时接收粉尘传感器送过来的模拟量同时计时，如果接收值大于参数设定值则开阀降尘，设置好采样频率后进行实时采样，每次取十次采样的平均值，之后通过延时处理，以保证不会错误降尘和减少阀的频繁动作。

4 应用效果

淤操作简单。本装置在金属非金属矿山主巷道、支巷道、卸矿斗和作业面等多种复杂区域自动降尘，参数阈值已经由工程技术人员设置好，如遇特殊情况可切换至手动模式开启或关闭，即可实现快速降尘，一键式操作简单，易于控制。于降尘良好。本装置的研制有效解决了由人工洒水降尘存在的作业环节多、降尘时间长、井下降尘作业人员之间的配合和降尘质量难于保证等问题，节省了大量人工费用，消除了粉尘污染对降尘作业人员的伤害，降尘装置自动完成喷雾工作，确保巷道的喷雾降尘效果可观。盂处理迅速。传统的人工喷洒水巷道、作业面每次工作需要2耀3 人来完成，程序烦琐，完成一个区域的降尘时间很长，耗费的人力物力多。假设一个作业面至少需2 人每天不少于2 个小时降尘，使用本装置只需要半个小时就能迅速处理完成，且不需要人工干预，减少了作业人员使用及设备施工环节，降低了事故发生概率，减轻了工人的劳动强度，极大的节约了成本，并且提高了工作效率。

5 结论

本文设计的闭环控制嵌入式装置，可高效、实时的降尘，在某金属矿山应用后效果良好，受到极大的好评。此降尘装置的开发研制可提高金属矿山井下的环境质量，极大地保护井下人员的健康。

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作者简介：李建（1983-），男，江西信丰人，硕士学历，工程师，研究方向：自动化。