★ 兖矿集团邹城金通橡胶有限公司 祁阳阳，靳帮云，国洪玉

关键词：橡胶挤出机；喂料口；防缠入；自动停机；控制

1   引言

橡胶挤出机作为高分子材料连续成型的核心设备，在橡胶制品生产中占据关键地位[1,2]。其喂料口区域因物料持续稳定喂入，形成了动态且复杂的安全隐患区域。在生产作业过程操作人员的手部、工具或者衣物等， 一旦与高速旋转的螺杆或喂料辊发生接触，极有可能被迅速卷入，从而引发严重的机械伤害事故，不仅威胁操作人员的生命安全，还会造成设备损坏，导致生产中断，给企业带来巨大的经济损失。传统的安全防护手段主要依赖物理隔离措施，如设置防护栏、防护罩等，以及依靠操作人员的自身警觉性来避免危险发生。然而，物理隔离方式无法完全杜绝危险情况的出现，且在实际操作中可能会给操作人员带来不便，影响生产效率。而操作人员长时间作业后容易产生疲劳，加上可能出现的疏忽大意或面对突发异常情况时反应不及时，使得传统防护方式难以从根本上消除喂料口的缠入风险。目前，已有部分学者开展了相关研究以解决这一问题。杨刚等人[3]提出基于单一光电传感器的位置触发式停机方法，该方法结构简单，能够直接响应异常情况。但由于仅依赖单一传感器，无法有效区分正常喂入的物料与人员肢体侵入，导致在实际生产中频繁出现误停机现象，严重干扰了正常的生产节拍，降低了生产效率。逯强强[4]提出基于喂料电机电流骤增判据的停机控制方法，该方法在一定程度上将电机电流变化与机械危险相关联。然而，在实际生产环境中，物料性质的波动、电压不稳定等因素较为常见，这些因素会对电机电流产生影响，从而导致该方法抗干扰能力差，误报率居高不下，无法满足实际生产对安全性和稳定性的要求。

鉴于此，本文提出多维异构传感驱动的橡胶挤出机喂料口安全协同控制方法，开发能够精准感知喂料口风险，并自动触发停机，实现安全防护与生产连续性有效平衡的智能控制技术，对于保障橡胶挤出机生产过程的人员安全、避免设备损坏以及维持生产的稳定连续运行，具有重要的工程实际意义。

2   橡胶挤出机喂料口缠绕风险感知

针对传统单传感器方案易受工况干扰的问题，提出基于毫米波雷达-光电阵列-电容式接近传感器的三维协同感知网络的感知方法[5,6]。该方法的毫米波雷达（24GHz）能够实现360°环形区域监测，光电阵列能够提供平面高精度定位，电容式传感器能捕捉非金属物体接近信号[7] ，三者共同形成“立体防护层”。通过加权时间窗口算法平衡传感器采样频率差异，确保数据同步性，频率差异的公式为式（1）：

其中，w_i为传感器权重，f_i为采样频率。为达成多传感器信息的有效融合与风险量化目标， 引入D-S证据理论（Dempster-Shafer） 的数据融合算法[8,9]。此算法把每个传感器当作独立的信息源，把其观测数据转化为针对存在缠绕风险的基本概率赋值。设辨识框架为 Θ= {R, -R}，其中 R代表存在缠绕风险， -R代表不存在风险。对于第i个传感器，其观测值。i可映射为mass函数"i，该函数满足m_i (R) +m_i (-R) +M_i (Θ) = 1，其中 m_i (Θ )为传感器对该命题的不确定度。多个传感器的mass函数通过Dempster组合规则进行融合，对于两个传感器i和j，其融合后的信任函数为式（2）：

其中，A、B、C为辨识框架Θ的子集；K为归一化因子，用以衡量证据间的冲突程度。当K=1 时，表示两个证据完全冲突， 无法进行融合； 当K=0时，表示两个证据完全一致[10]。

通过融合过程，最终输出关于当前时刻是否存在缠绕风险的量化置信度值CR ∈ [0,1]。该数值作为后续风险评估模型的输入，为风险分级提供可靠的数据支撑。

3   喂料口风险分级模型建立

基于得到的风险量化感知结果，即实时风险置信度CR，提出反映风险动态演化过程的风险置信度-变化率耦合模型。模型考虑风险置信度CR及其随时间的变化率，即风险变化趋势，构建二维的风险状态空间。设t时刻的系统状态由风险置信度CR (t)及其导数C’ R (t)共同描述。定义综合风险指数RI(t)，是当前风险水平与风险增长趋势的加权和，如式（3）：

其中， α为当前风险状态的权重； β为风险变化趋势的权重； C’ R (t)为风险置信度随时间的变化率的绝对值，体现风险的变化趋势[11]。

根据计算得到的综合风险指数RI(t)，采用聚类分析（K-means++算法）对历史故障数据进行分级，确定三级风险模型的初始阈值范围；随后，根据生产批次材料的硬度、粘度等特性参数，通过动态修正函数对阈值进行实时调整，确保分级模型与实际工况的适配性[12,13] ，三级风险分级模型的阈值如表1所示。

表1 三级风险分级模型

该模型的优势在于其动态特性，既能反映风险大小，又能捕捉风险发展趋势，使分级判断更具前瞻性与精准性，为后续分级响应控制策略设计提供科学依据。

4   分级响应的防缠入自动停机控制策略设计

在橡胶挤出机喂料口安全协同控制体系， 基于多维异构传感驱动构建的风险分级模型输出的实时风险等级，设计并实施一套与之精准匹配且具备高度智能性与适应性的分级响应控制策略。此策略通过多阶段、精细化且差异化的干预手段，在全方位保障人身和设备绝对安全的基础上，深度优化生产流程，降低非必要生产中断的发生频率，实现安全性与生产效率的动态平衡与协同提升。传统的风险响应策略基于固定的风险阈值进行简单判断，缺乏对风险变化趋势的深度分析与动态调整能力。本控制策略引入风险等级动态评估与策略适配机制，不仅实时依据风险分级模型的输出结果确定当前风险等级，还通过对历史风险数据和实时风险变化速率的综合分析，预测风险等级的未来变化趋势。根据预测结果，提前对控制策略进行微调，使系统能够更加主动、灵活地应对潜在风险，增强安全保障能力[14]。在传统持续监测且无干预的控制策略基础上，引入智能自检与优化功能。主驱动电机和喂料电机按预设工艺参数正常运行，人机界面显示状态正常。与此同时，系统利用多维异构传感器的冗余数据，对设备的运行状态进行智能自检，通过先进的算法分析传感器数据之间的关联性和一致性，及时发现潜在的传感器故障或数据异常。  一旦检测到异常，系统将自动触发备用传感器或调整数据融合算法，确保风险感知与分级模型的输入数据准确可靠。此外，系统还会根据设备的长期运行数据和实时工况，动态优化预设工艺参数，在保证生产质量的前提下，提高生产效率[15]。所有传感器数据持续输入风险感知与分级模型进行循环计算，为后续的风险评估提供数据基础。

控制策略在预报警示并实施柔性减速的基础上，增加智能预警分析与辅助决策功能。首先，触发位于喂料口附近的声光报警器，该报警器会发出视觉和听觉警示信号，以此提醒操作人员注意异常情况。与此同时，系统利用大数据分析和机器学习算法，对当前的风险数据进行深度挖掘，分析可能导致风险升级的因素，并在人机界面上显示详细的预警分析报告和相应的辅助决策建议，帮助操作人员快速了解风险状况并做出正确的决策。系统会向驱动器发送柔性减速指令，从而控制喂料电机按照设定的减速度平滑降速，而不是立即切断动力。主驱动电机通常保持当前转速或小幅降低，以减少对生产过程的冲击。若在预警期内，风险指数出现下降并回落至阈值范围以下的情况，系统将自动解除报警，并控制喂料电机平稳恢复到原设定转速。同时，系统会对本次预警事件进行记录和分析，总结经验教训，为后续的风险防控提供参考。

在刚性急停和安全闭锁的控制策略基础上，引入故障诊断与恢复指导功能。当系统判定进入危险级时，控制策略会立即升级为刚性急停和安全闭锁。此时，系统将瞬间触发最高优先级的紧急停机指令，该指令通过硬线安全回路来确保执行的可靠性。主驱动电机和喂料电机的动力被立即切断，并触发电磁制动器进行快速制动。同时，系统进入安全闭锁状态，所有自动启动功能被禁止。在紧急停机后，系统会迅速启动故障诊断程序，利用多维异构传感器的数据对设备进行全面、深入的故障诊断，准确定位故障原因和故障位置。根据故障诊断结果，系统会在人机界面上显示详细的故障信息和恢复指导建议，指导维修人员快速、有效地进行故障修复，缩短设备停机时间，提高生产恢复效率。

整个分级响应控制策略通过状态机方式实现，其中各状态的转换条件由风险分级模型的结果所驱动。为了提高状态机的可靠性和响应速度，对状态机的设计进行优化。采用分层状态机的设计理念，将整个控制策略划分为多个层次，每个层次负责处理特定类型的风险和任务。同时，引入状态预加载和并行处理机制，在状态转换前提前预加载可能需要的状态信息和资源，减少状态转换的时间延迟。在处理复杂的风险情况时，采用并行处理的方式，同时对多个风险因素进行分析和处理，提高系统的响应效率和决策准确性。此外，建立状态机的自我监测和修复机制，实时监测状态机的运行状态，  一旦发现异常，能够自动进行修复或切换到备用状态机，确保控制策略的稳定运行。

5   实验分析

5.1   实验准备

为验证本文提出的多维异构传感驱动的橡胶挤出机喂料口安全协同控制方法的性能，设计模拟实际生产工况的对比实验。实验以Φ120橡胶冷喂料挤出机为对象，其结构组成如图1所示。

图1 Φ120橡胶冷喂料挤出机结构示意图

在恒温（23±2℃)、恒湿（50±5%RH）的实验条件下，确保三组测试对象的机械参数和电气参数一致，对本文技术（实验组）、文献 [1]提出的单一光电屏障技术（对照A组）以及文献[2]提出的电机电流骤增判据技术（对照B组）开展并行对比测试与评估。

5.2   控制结果对比分析

测试设计涵盖三种典型生产场景：场景I为正常物料波动：连续喂入具有尺寸与硬度随机波动的胶条，模拟生产中的常态干扰；场景II为快速瞬态干扰：使用非金属工具快速掠过危险区域边缘，模拟操作工具短暂接近；场景III模拟真实缠入：控制机械臂以0.5m/s的标准速度和角度将模拟肢端侵入至预设的危险接触点。

每组方法在各场景下均进行100次有效测试，记录其响应行为。实验主要评估三组方法的可靠性与时效性。

可靠性通过场景I和II中的误停频率指标进行评价，即系统在无真实缠入风险时错误触发紧急停机的比例。对比结果如表2所示。

表2 橡胶挤出机喂料口误停频率对比结果

由表2对比结果可见，实验组于两种干扰场景下均未发生误停机现象，这表明风险感知可有效区分正常生产波动与瞬态干扰，具备极高的运行稳定性，解决传统单一判据方法因信号局限而导致的可靠性不足问题，为连续化生产提供了可靠保障。

时效性通过平均响应时间指标进行评估， 即从场景III中侵入动作达到预设风险触发点到主电机接触器完全分断的延时。三组方法的响应时间分布对比如图2所示。

图2 停机自动控制时效性对比结果

通过图2的对比结果可知，实验组平均响应时间最高不超过300ms，远低于两个对照组，完全满足机械安全标准对急停响应时间≤500ms的要求，确保了危险事件的及时阻断，实现了安全防护与生产效率的最优平衡。

6   结语

本文针对橡胶挤出机喂料口缠绕风险，提出基于多维异构传感驱动的橡胶挤出机喂料口安全协同控制方法。通过构建协同感知网络与证据理论融合机制， 实现对缠绕风险的精准量化； 建立的风险动态演化模型能够有效捕捉风险发展趋势； 设计的分级响应策略在确保安全的前提下显著降低了误停频率。该方法不仅在响应速度、可靠性及工况适应性方面均优于传统方案， 而且有效解决了安全防护与生产效率间的矛盾， 进而为橡胶机械的安全控制提供创新性解决方案， 具备良好的工程应用价值与推广前景。

作者简介：

祁阳阳（1990-），男，江苏徐州人，工程师，学士，现就职于兖矿集团邹城金通橡胶有限公司，主要研究方向为机械设计与实际应用安全类。

靳帮云（1981-），男，山东邹城人，工程师，学士，现就职于兖矿集团邹城金通橡胶有限公司，主要研究方向为机电设备、安全环保管理。

国洪玉（1979-） ，男，山东淄博人，工程师，学士，现就职于兖矿集团邹城金通橡胶有限公司，主要研究方向为机械制造与机械设计、设备管理安全。

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摘自《自动化博览》2026年7月刊