★ 兗礦集團鄒城金通橡膠有限公司 祁陽陽，靳幫云，國洪玉

關鍵詞：橡膠擠出機；喂料口；防纏入；自動停機；控制

1   引言

橡膠擠出機作為高分子材料連續成型的核心設備，在橡膠制品生產中占據關鍵地位[1,2]。其喂料口區域因物料持續穩定喂入，形成了動態且復雜的安全隱患區域。在生產作業過程操作人員的手部、工具或者衣物等， 一旦與高速旋轉的螺桿或喂料輥發生接觸，極有可能被迅速卷入，從而引發嚴重的機械傷害事故，不僅威脅操作人員的生命安全，還會造成設備損壞，導致生產中斷，給企業帶來巨大的經濟損失。傳統的安全防護手段主要依賴物理隔離措施，如設置防護欄、防護罩等，以及依靠操作人員的自身警覺性來避免危險發生。然而，物理隔離方式無法完全杜絕危險情況的出現，且在實際操作中可能會給操作人員帶來不便，影響生產效率。而操作人員長時間作業后容易產生疲勞，加上可能出現的疏忽大意或面對突發異常情況時反應不及時，使得傳統防護方式難以從根本上消除喂料口的纏入風險。目前，已有部分學者開展了相關研究以解決這一問題。楊剛等人[3]提出基于單一光電傳感器的位置觸發式停機方法，該方法結構簡單，能夠直接響應異常情況。但由于僅依賴單一傳感器，無法有效區分正常喂入的物料與人員肢體侵入，導致在實際生產中頻繁出現誤停機現象，嚴重干擾了正常的生產節拍，降低了生產效率。逯強強[4]提出基于喂料電機電流驟增判據的停機控制方法，該方法在一定程度上將電機電流變化與機械危險相關聯。然而，在實際生產環境中，物料性質的波動、電壓不穩定等因素較為常見，這些因素會對電機電流產生影響，從而導致該方法抗干擾能力差，誤報率居高不下，無法滿足實際生產對安全性和穩定性的要求。

鑒于此，本文提出多維異構傳感驅動的橡膠擠出機喂料口安全協同控制方法，開發能夠精準感知喂料口風險，并自動觸發停機，實現安全防護與生產連續性有效平衡的智能控制技術，對于保障橡膠擠出機生產過程的人員安全、避免設備損壞以及維持生產的穩定連續運行，具有重要的工程實際意義。

2   橡膠擠出機喂料口纏繞風險感知

針對傳統單傳感器方案易受工況干擾的問題，提出基于毫米波雷達-光電陣列-電容式接近傳感器的三維協同感知網絡的感知方法[5,6]。該方法的毫米波雷達（24GHz）能夠實現360°環形區域監測，光電陣列能夠提供平面高精度定位，電容式傳感器能捕捉非金屬物體接近信號[7] ，三者共同形成“立體防護層”。通過加權時間窗口算法平衡傳感器采樣頻率差異，確保數據同步性，頻率差異的公式為式（1）：

其中，w_i為傳感器權重，f_i為采樣頻率。為達成多傳感器信息的有效融合與風險量化目標， 引入D-S證據理論（Dempster-Shafer） 的數據融合算法[8,9]。此算法把每個傳感器當作獨立的信息源，把其觀測數據轉化為針對存在纏繞風險的基本概率賦值。設辨識框架為 Θ= {R, -R}，其中 R代表存在纏繞風險， -R代表不存在風險。對于第i個傳感器，其觀測值。i可映射為mass函數"i，該函數滿足m_i (R) +m_i (-R) +M_i (Θ) = 1，其中 m_i (Θ )為傳感器對該命題的不確定度。多個傳感器的mass函數通過Dempster組合規則進行融合，對于兩個傳感器i和j，其融合后的信任函數為式（2）：

其中，A、B、C為辨識框架Θ的子集；K為歸一化因子，用以衡量證據間的沖突程度。當K=1 時，表示兩個證據完全沖突， 無法進行融合； 當K=0時，表示兩個證據完全一致[10]。

通過融合過程，最終輸出關于當前時刻是否存在纏繞風險的量化置信度值CR ∈ [0,1]。該數值作為后續風險評估模型的輸入，為風險分級提供可靠的數據支撐。

3   喂料口風險分級模型建立

基于得到的風險量化感知結果，即實時風險置信度CR，提出反映風險動態演化過程的風險置信度-變化率耦合模型。模型考慮風險置信度CR及其隨時間的變化率，即風險變化趨勢，構建二維的風險狀態空間。設t時刻的系統狀態由風險置信度CR (t)及其導數C’ R (t)共同描述。定義綜合風險指數RI(t)，是當前風險水平與風險增長趨勢的加權和，如式（3）：

其中， α為當前風險狀態的權重； β為風險變化趨勢的權重； C’ R (t)為風險置信度隨時間的變化率的絕對值，體現風險的變化趨勢[11]。

根據計算得到的綜合風險指數RI(t)，采用聚類分析（K-means++算法）對歷史故障數據進行分級，確定三級風險模型的初始閾值范圍；隨后，根據生產批次材料的硬度、粘度等特性參數，通過動態修正函數對閾值進行實時調整，確保分級模型與實際工況的適配性[12,13] ，三級風險分級模型的閾值如表1所示。

表1 三級風險分級模型

該模型的優勢在于其動態特性，既能反映風險大小，又能捕捉風險發展趨勢，使分級判斷更具前瞻性與精準性，為后續分級響應控制策略設計提供科學依據。

4   分級響應的防纏入自動停機控制策略設計

在橡膠擠出機喂料口安全協同控制體系， 基于多維異構傳感驅動構建的風險分級模型輸出的實時風險等級，設計并實施一套與之精準匹配且具備高度智能性與適應性的分級響應控制策略。此策略通過多階段、精細化且差異化的干預手段，在全方位保障人身和設備絕對安全的基礎上，深度優化生產流程，降低非必要生產中斷的發生頻率，實現安全性與生產效率的動態平衡與協同提升。傳統的風險響應策略基于固定的風險閾值進行簡單判斷，缺乏對風險變化趨勢的深度分析與動態調整能力。本控制策略引入風險等級動態評估與策略適配機制，不僅實時依據風險分級模型的輸出結果確定當前風險等級，還通過對歷史風險數據和實時風險變化速率的綜合分析，預測風險等級的未來變化趨勢。根據預測結果，提前對控制策略進行微調，使系統能夠更加主動、靈活地應對潛在風險，增強安全保障能力[14]。在傳統持續監測且無干預的控制策略基礎上，引入智能自檢與優化功能。主驅動電機和喂料電機按預設工藝參數正常運行，人機界面顯示狀態正常。與此同時，系統利用多維異構傳感器的冗余數據，對設備的運行狀態進行智能自檢，通過先進的算法分析傳感器數據之間的關聯性和一致性，及時發現潛在的傳感器故障或數據異常。  一旦檢測到異常，系統將自動觸發備用傳感器或調整數據融合算法，確保風險感知與分級模型的輸入數據準確可靠。此外，系統還會根據設備的長期運行數據和實時工況，動態優化預設工藝參數，在保證生產質量的前提下，提高生產效率[15]。所有傳感器數據持續輸入風險感知與分級模型進行循環計算，為后續的風險評估提供數據基礎。

控制策略在預報警示并實施柔性減速的基礎上，增加智能預警分析與輔助決策功能。首先，觸發位于喂料口附近的聲光報警器，該報警器會發出視覺和聽覺警示信號，以此提醒操作人員注意異常情況。與此同時，系統利用大數據分析和機器學習算法，對當前的風險數據進行深度挖掘，分析可能導致風險升級的因素，并在人機界面上顯示詳細的預警分析報告和相應的輔助決策建議，幫助操作人員快速了解風險狀況并做出正確的決策。系統會向驅動器發送柔性減速指令，從而控制喂料電機按照設定的減速度平滑降速，而不是立即切斷動力。主驅動電機通常保持當前轉速或小幅降低，以減少對生產過程的沖擊。若在預警期內，風險指數出現下降并回落至閾值范圍以下的情況，系統將自動解除報警，并控制喂料電機平穩恢復到原設定轉速。同時，系統會對本次預警事件進行記錄和分析，總結經驗教訓，為后續的風險防控提供參考。

在剛性急停和安全閉鎖的控制策略基礎上，引入故障診斷與恢復指導功能。當系統判定進入危險級時，控制策略會立即升級為剛性急停和安全閉鎖。此時，系統將瞬間觸發最高優先級的緊急停機指令，該指令通過硬線安全回路來確保執行的可靠性。主驅動電機和喂料電機的動力被立即切斷，并觸發電磁制動器進行快速制動。同時，系統進入安全閉鎖狀態，所有自動啟動功能被禁止。在緊急停機后，系統會迅速啟動故障診斷程序，利用多維異構傳感器的數據對設備進行全面、深入的故障診斷，準確定位故障原因和故障位置。根據故障診斷結果，系統會在人機界面上顯示詳細的故障信息和恢復指導建議，指導維修人員快速、有效地進行故障修復，縮短設備停機時間，提高生產恢復效率。

整個分級響應控制策略通過狀態機方式實現，其中各狀態的轉換條件由風險分級模型的結果所驅動。為了提高狀態機的可靠性和響應速度，對狀態機的設計進行優化。采用分層狀態機的設計理念，將整個控制策略劃分為多個層次，每個層次負責處理特定類型的風險和任務。同時，引入狀態預加載和并行處理機制，在狀態轉換前提前預加載可能需要的狀態信息和資源，減少狀態轉換的時間延遲。在處理復雜的風險情況時，采用并行處理的方式，同時對多個風險因素進行分析和處理，提高系統的響應效率和決策準確性。此外，建立狀態機的自我監測和修復機制，實時監測狀態機的運行狀態，  一旦發現異常，能夠自動進行修復或切換到備用狀態機，確保控制策略的穩定運行。

5   實驗分析

5.1   實驗準備

為驗證本文提出的多維異構傳感驅動的橡膠擠出機喂料口安全協同控制方法的性能，設計模擬實際生產工況的對比實驗。實驗以Φ120橡膠冷喂料擠出機為對象，其結構組成如圖1所示。

圖1 Φ120橡膠冷喂料擠出機結構示意圖

在恒溫（23±2℃)、恒濕（50±5%RH）的實驗條件下，確保三組測試對象的機械參數和電氣參數一致，對本文技術（實驗組）、文獻 [1]提出的單一光電屏障技術（對照A組）以及文獻[2]提出的電機電流驟增判據技術（對照B組）開展并行對比測試與評估。

5.2   控制結果對比分析

測試設計涵蓋三種典型生產場景：場景I為正常物料波動：連續喂入具有尺寸與硬度隨機波動的膠條，模擬生產中的常態干擾；場景II為快速瞬態干擾：使用非金屬工具快速掠過危險區域邊緣，模擬操作工具短暫接近；場景III模擬真實纏入：控制機械臂以0.5m/s的標準速度和角度將模擬肢端侵入至預設的危險接觸點。

每組方法在各場景下均進行100次有效測試，記錄其響應行為。實驗主要評估三組方法的可靠性與時效性。

可靠性通過場景I和II中的誤停頻率指標進行評價，即系統在無真實纏入風險時錯誤觸發緊急停機的比例。對比結果如表2所示。

表2 橡膠擠出機喂料口誤停頻率對比結果

由表2對比結果可見，實驗組于兩種干擾場景下均未發生誤停機現象，這表明風險感知可有效區分正常生產波動與瞬態干擾，具備極高的運行穩定性，解決傳統單一判據方法因信號局限而導致的可靠性不足問題，為連續化生產提供了可靠保障。

時效性通過平均響應時間指標進行評估， 即從場景III中侵入動作達到預設風險觸發點到主電機接觸器完全分斷的延時。三組方法的響應時間分布對比如圖2所示。

圖2 停機自動控制時效性對比結果

通過圖2的對比結果可知，實驗組平均響應時間最高不超過300ms，遠低于兩個對照組，完全滿足機械安全標準對急停響應時間≤500ms的要求，確保了危險事件的及時阻斷，實現了安全防護與生產效率的最優平衡。

6   結語

本文針對橡膠擠出機喂料口纏繞風險，提出基于多維異構傳感驅動的橡膠擠出機喂料口安全協同控制方法。通過構建協同感知網絡與證據理論融合機制， 實現對纏繞風險的精準量化； 建立的風險動態演化模型能夠有效捕捉風險發展趨勢； 設計的分級響應策略在確保安全的前提下顯著降低了誤停頻率。該方法不僅在響應速度、可靠性及工況適應性方面均優于傳統方案， 而且有效解決了安全防護與生產效率間的矛盾， 進而為橡膠機械的安全控制提供創新性解決方案， 具備良好的工程應用價值與推廣前景。

作者簡介：

祁陽陽（1990-），男，江蘇徐州人，工程師，學士，現就職于兗礦集團鄒城金通橡膠有限公司，主要研究方向為機械設計與實際應用安全類。

靳幫云（1981-），男，山東鄒城人，工程師，學士，現就職于兗礦集團鄒城金通橡膠有限公司，主要研究方向為機電設備、安全環保管理。

國洪玉（1979-） ，男，山東淄博人，工程師，學士，現就職于兗礦集團鄒城金通橡膠有限公司，主要研究方向為機械制造與機械設計、設備管理安全。

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摘自《自動化博覽》2026年7月刊