采煤机自主导航截割原理及关键技术.pdf

第4 6 卷第3 期 2 0 2 1 年3 月 煤炭学报 J O U R N A LO FC H I N AC O A LS O C I E T Y V 0 1 ．4 6N o ．3 M a r ．2 0 2 1 采煤机自主导航截割原理及关键技术 葛世荣1 ’2 ，郝雪弟1 ’2 ，田凯1 ，高传1 ，勒立坤1 1 ．中国矿业大学 北京 机电与信息工程学院，北京1 0 0 0 8 3 ；2 ．中国矿业大学 北京 智慧矿山与机器人研究院，北京1 0 0 0 8 3 摘要深部煤层构造较为复杂，实现采煤机无人驾驶开采更加困难。在总结采煤机结构和截割调 控技术演变历程基础上，提出采煤机截割调控技术在经历了人工目测截割、机栽探测截割、示教记 忆截割3 个发展阶段后，已经进入到自主导航截割的第4 阶段，并提出了适用于深部煤层采煤机自 动驾驶的导航截割理论与技术框架，包括导航地图、位姿感知、路径规划、姿态控制4 项技术内涵和 精细化煤层截割定位地图、精准化煤层截割导航地图、动态化煤层截割导控地图、采煤机融合定位 方法、定位精度提升、智采机组全位姿参数矩阵建立、物理一虚拟模型驱动与交互、无人驾驶防冲撞 路径规划、截割作业智能调高调直9 项关键技术。系统阐述了采煤机自主导航截割相关核心技术 基本原理首先，构建煤层智能化开采导航地图，从精细化煤层截割定位、精准化煤层截割导航和动 态化煤层截割导控3 个关键步骤实现地图构建及更新；其次，通过融合定位和定位精度提升方法， 完成了采煤机位姿精确感知；再次，创建智采机组全位姿参数矩阵，并结合物理一虚拟模型驱动与 交互技术构建出导航截割数字孪生系统；最后，基于实时综采装备位姿状态和煤层导航地图信息， 实现了无人驾驶防干涉防冲撞路径规划、截割滚筒自适应调高控制以及行走路径自动调直控制。 从而实现了深部煤层采煤机智能导航截割控制，为智采工作面实现无人作业提供了新的理论技术 支撑。 关键词采煤机；自主导航；截割原理；深部煤层；无人驾驶；数字孪生 中图分类号T D 4 2 1 ．6 ；T D 6 7文献标志码A文章编号0 2 5 3 9 9 9 3 2 0 2 1 0 3 0 7 7 4 一1 5 P r i n c i p l ea n dk e yt e c h n o l o g yo fa u t o n o m o u sn a v i g a t i o nc u t t i n gf o rd e e pc o a ls e a m G ES h i r o n 9 1 ”，H A OX u e d i l ”，T I A NK a i l ，G A OC h u a n l ，L EL i k u n l 1 ．C o l l e g eo fM e c h a n i c a la n dE l e c t r i c a lE n g i n e e r i n g ，C h i n aU n i v e r s i t yo f M i n i n ga n dT e c h n o l o g y B e o i n g ，B e i i i n g1 0 0 0 8 3 ，C h i n a ；2 ．S m a r tM i n ea n dR o b o tR e s e a r c hI n s t i t 山e ，C h i n aU n i v e r s 以o f M i n i n ga n dT e c h n o l o g y B e i j i n g ，B e i j i n g 1 0 0 0 8 3 ，C h i n a A b s t r a c t T h es t r u c t u r eo fd e e pc o a ls e a m si sm o r ec o m p l i c a t e d ，a n di ti sm o r ed i f f i c u l tt or e a l i z eu n m a n n e dc u t t i n go f c o a ls h e a r e r s ．B a s e do nt h es u m m a r yo ft h es h e a r e rs t r u c t u r ea n dt h ee v o l u t i o no fc u t t i n gc o n t r o lt e c h n o l o g y ，t h i sp a p e r p r o p o s e st h a tt h es h e a r e rc u t t i n gc o n t r o lt e c h n o l o g yh a se x p e r i e n c e dt h r e ed e v e l o p m e n ts t a g e s m a n u a lv i s u a lc u t t i n g ， a i r b o r n ed e t e c t i o nc u t t i n g ，a n dt e a c h i n ga n dm e m o r yc u t t i n g ．N o wi th a se n t e r e dt h ef o u r t hs t a g eo fa u t o n o m o u sn a v i g a - t i o na n dc u t t i n g ，a n dt h ep a p e rp r o p o s e san a v i g a t i o nc u t t i n gt h e o r ya n dt e c h n i c a lf r a m e w o r ks u i t a b l ef o ra u t o m a t i c d r i v i n go fd e e pc o a ls e a ms h e a r e r s ，i n c l u d i n gf o u rt e c h n i c a lc o n n o t a t i o n so fn a v i g a t i o nm a p ，p o s i t i o np e r c e p t i o n ，p a t h p l a n n i n g ，a n da t t i t u d ec o n t r o l ，a n dn i n ek e yt e c h n o l o g i e si n c l u d i n gr e f i n e dc o a ls e a mc u t t i n gl o c a t i o nm a p ，p r e c i s ec o a l s e a mc u t t i n gn a v i g a t i o nm a p ，d y n a m i cc o a ls e a mc u t t i n gg u i d a n c em a p ，s h e a r e rf u s i o np o s i t i o n i n gm e t h o d ，p o s i t i o n i n g 收稿日期2 0 2 1 0 卜1 6修回日期2 0 2 1 0 3 0 1责任编辑郭晓炜D O I 1 0 ．1 3 2 2 5 ／j ．c n k i ．j C C S ．Y T 2 1 ．0 1 1 4 基金项目国家自然科学基金联合基金重点资助项目 U 1 6 1 0 2 5 1 作者简介葛世荣 1 9 6 3 一 ，男，浙江天台人，教授。E m a i l g e s r c u m t b ．e d u ．a n 引用格式葛世荣，郝雪弟，田凯，等．采煤机自主导航截割原理及关键技术[ J ] ．煤炭学报，2 0 2 1 ，4 6 3 7 7 4 7 8 8 ． G ES h i r o n g ，H A OX u e d i ，T I A NK a i ，e ta 1 ．P r i n c i p l ea n dk e yt e c h n o l o g yo fa u t o n o m o u sn a v i g a t i o nc u t t i n gf o rd e e p c o a ls e a m [ J ] ．J o u r n a lo f C h i n aC o a lS o c i e t y ，2 0 2 1 ，4 6 3 7 7 4 7 8 8 ． 移动阅读 万方数据 第3 期葛世荣等采煤机自主导航截割原理及关键技术 7 7 5 a c c u r a c yi m p r o v e m e n t ，i n t e l l i g e n tm i n i n gu n i tf u l lp o s ep a r a m e t e rm a t r i xe s t a b l i s h m e n t ，p h y s i c a l v i r t u a lm o d e ld r i v i n g a n di n t e r a c t i o n ，d r i v e r l e s sc o l l i s i o na v o i d a n c ep a t h p l a n n i n g ，c u t t i n go p e r a t i o ni n t e l l i g e n th e i g h ta d j u s t m e n t a n d s t r a i g h t e n i n g ．T h es y s t e me x p l a i n st h eb a s i cp r i n c i p l e so fc o r et e c h n o l o g i e sr e l a t e dt ot h es h e a r e r ’Sa u t o n o m o u sn a v i g a t i o na n dc u t t i n gt e c h n o l o g y ．F i r s t l y ，a ni n t e l l i g e n tc o a ls e a mm i n i n gn a v i g a t i o nm a pi sb u i l t ，a n dt h e nt h em a pi su p d a t e df r o mr e f i n e dc o a ls e a m c u t t i n gp o s i t i o n i n g ，p r e c i s ec o a ls e a mc u t t i n gn a v i g a t i o na n dd y n a m i cc o a ls e a mc u t t i n g g u i d a n c ea n dc o n t r 0 1 ．T h ek e ys t e p sa r et or e a l i z em a pc o n s t r u c t i o na n du p d a t e ．S e c o n d l y ，t h r o u g ht h ei n t e g r a t i o no f p o s i t i o n i n ga n dp o s i t i o n i n ga c c u r a c yi m p r o v e m e n tm e t h o d s ，t h es h e a r e r ’Sp r e c i s ep e r c e p t i o ni sc o m p l e t e d ．T h i r d l y ，t h e f u l lp o s ep a r a m e t e rm a t r i xo ft h ei n t e l l i g e n tm i n i n gu n i ti sc r e a t e d ，a n dc o m b i n e dw i t ht h ep h y s i c a l v i r t u a lm o d e ld r i v e a n di n t e r a c t i v et e c h n o l o g y ，ad i g i t a lt w i ns y s t e mf o rn a v i g a t i o na n dc u t t i n gi sb u i l t ．F i n a l l y ，b a s e do nr e a l - t i m ef u l l y m e c h a n i z e dm i n i n ge q u i p m e n t ’Sp o s es t a t u sa n dc o a ls e a mn a v i g a t i o nm a pi n f o r m a t i o n ，i tr e a l i z e su n m a n n e da n t i i n - t e r f e r e n c ea n da n t i c o l l i s i o np a t hp l a n n i n g ，c u t t i n gd r u ma d a p t i v eh e i g h ta d j u s t m e n tc o n t r o l ，a n dw a l k i n gp a t ha u t o m a t i cs t r a i g h t e n i n gc o n t r 0 1 ．I nt h i sw a y ，t h ei n t e l l i g e n tn a v i g a t i o na n dc u t t i n gc o n t r o lo ft h ed e e ps e a ms h e a r e ri sr e a l i z e d ， w h i c hp r o v i d e sn e wt h e o r e t i c a la n dt e c h n i c a ls u p p o r tf o rt h er e a l i z a t i o no fu n m a n n e do p e r a t i o no nt h ei n t e l l i g e n tm i n - i n gf a c e ． K e yw o r d s c o a ls h e a r e r s ；a u t o n o m o u sn a v i g a t i o n ；s t a t u sp e r c e p t i o n ；d e e pc o a ls e a m s ；u n m a n n e dd r i v i n g ；d i g i t a lt w i n 煤矿智能化无人开采是煤炭开采技术变革的方 向，是煤矿实现安全高效生产的核心技术。目前我国 尚处于煤矿智能化发展的初级阶段，存在基础理论薄 弱、核心技术瓶颈尚未突破的难题，尤其对于深部煤 层开采环境下，煤层和围岩分布的复杂性、综采设备 信息的不完备性以及两者信息融合困难的问题，成为 深部煤层智能化开采的难点与痛点。4 j 。因此，建立 深部煤层完整的智能化开采技术体系至关重要。 自从采煤机诞生之后，煤炭开采效率和安全性得 到大幅度提高，煤炭开采工艺实现了从炮采、机采到综 采、再跨越到智能化开采 智采 的不断进步。现阶段 智能化工作面研究中，地质模型构建主要集中在以高 分辨率三维地震数据为核心或采前与采后多手段配合 的方法∞’7J 。除此以外，数字化的地质模型如何更新 也是需要解决的重点问题旧‘9 1 ；井下装备位姿信息精 准获取，从而实现综采装备位姿精确感知与修正，提高 智能化采煤工作面自主运行与人机交互能力，搭建远 程操作平台实现数据可视化，实现综采设备自主导航 运行，才能真正实现智能化无人开采0 。1 1J 。 回顾来看，采煤机经历了杆式截煤机、链式截煤 机、固定滚筒采煤机、摇臂滚筒采煤机的发展历程， 1 8 7 0 年英国创造了第1 台截杆式截煤机，1 9 1 4 年德 国G E W 公司制造出第1 台链式牵引截杆式割煤机， 1 9 2 8 年前苏联制造出截煤机康拜因，1 9 4 3 年英国安 德森公司制造出麦柯一摩尔 M e c o M o o r e 截装机， 1 9 4 8 年安德森公司造出第1 台截盘式滚筒采煤机， 1 9 5 2 年詹姆斯安德顿爵士设计第1 台固定单滚筒 采煤机，1 9 5 4 年安德森公司造出A B l 6 一安德顿型固 定滚筒采煤机，1 9 6 3 年安德森公司造出M K - I 型可 调高单滚筒采煤机，它是世界第1 台可调高摇臂式滚 筒采煤机，1 9 6 4 年艾柯夫公司开始生产E w 一1 7 0 - L 型可调高单滚筒采煤机2 。13 | 。 采煤机可视为一种特种环境作业机器人，由于地 下煤层在空间上具有非结构特征，因此自适应截割能 力是采煤机自动化和智能化水平的关键要素。7 0 多 年来，采煤机截割调控技术经历了人工目测截割、机 载探测截割、示教记忆截割3 个发展阶段。在第1 阶 段，人工目测截割依靠司机跟随采煤机观察煤层变 化，及时调控截割高度，它属于跟随式截割模式，2 0 世纪6 0 年代中期之前的采煤机处于人工目测截割阶 段。进入第2 阶段，机载探测截割基于煤岩界面轮廓 感知而自动调整截割高度，它属于仿形式截割模式。 1 9 6 6 年，英国萨尔福特公司 S a l f o r dE l e c t r i c a lI n s t r u - m e n tL t d ． 研制出S E l 7 0 9 型Y 射线煤层厚度探测器， 用于自动调节采煤机截割滚筒高度，开创了基于煤岩 界面探测的自动调高新阶段。2 0 世纪7 0 年代中期 进入第3 阶段的记忆截割，它综合了目测截割和仿形 截割2 种模式，以人工调控截割的轨迹示教与实时探 测煤岩界面边界相结合，成为依靠记忆数据反馈调控 的截割模式。1 9 7 5 年，英国煤炭局组织试验了采煤 机记忆截割控制系统，在采煤机上安装了顶煤厚度 y 射线探测仪和采煤机倾斜度、摇臂倾角传感器，微机 存储上一刀的摇臂倾角及顶煤 煤皮 厚度，在采煤 机截割顶煤时预测截割高度，实现摇臂角度按需调 节，这是最早的探测截割技术试验。1 9 7 6 年，德国艾 柯夫公司与西门子公司在E D W - 1 7 0 - L 双滚筒采煤 机上进行了最早的记忆截割试验。1 9 8 0 年，萨尔福 特公司研发出M I D A S 自动调高控制系统，1 9 8 2 年在 万方数据 7 7 6 煤炭学报 2 0 2 1 年第4 6 卷 英国南约克郡沃斯煤矿北4 2 号工作面首次使用，到 1 9 9 0 年在数十台安德逊采煤机上安装了M I D A S 系 统。1 9 8 5 年，艾柯夫公司借鉴机器人的“示教跟踪” 控制策略，研发出实时修正反馈的记忆截割控制系 统，设定切割高度调控幅度为5 0i n m ，成为目前采煤 机普遍使用的煤层截割调控方法。1 “。 2 0 1 4 年，笔者主持国家重点基础研究发展“9 7 3 ” 计划项目，首次提出了基于煤层地理信息系统的自主 导航截割新构想并获得了发明专利，这是采煤机截割 方式发展的第4 阶段。所谓自主导航截割，是利用煤 层精细探测地图作为截割规划路径，导控采煤机根据 规划进行无人驾驶操作，合理规避褶皱煤层变化，并 实时修正截割路径，实现采煤机对煤层截割作业的自 主运行。笔者是在前期实践成果的基础上，对采煤机 自主导航截割技术进行系统的凝练和阐述，包括创建 具有动态更新功能的精细化煤层导航地图；针对采煤 机位姿状态的精确感知难题，提出了多传感器及惯性 导航定位技术相结合的融合定位技术；建立以数字孪 生矩阵为载体的具有物理一虚拟模型交互驱动的数 字孪生模型，在此基础上给出采煤机无人驾驶的防冲 撞策略和采煤机智能导航截割控制。 1煤层导航截割技术内涵及架构 1 ．1 导航截割技术内涵 煤层导航截割依靠采煤机无人驾驶实现，其实质 是自移动机器人智能化作业，包括导航地图、位姿感 知、路径规划、姿态控制等4 个技术内涵，如图l 所 示。导航地图是无人驾驶采煤机对煤层及作业环境 进行探测和建模，从中提取相关信息并形成导航截割 场景理解的能力。例如，煤层变化及异构体的位置、 行走轨道检测、采煤机周围障碍检测等数据的语义分 类，其中定位也是环境感知的一部分，是采煤机确定 其在煤层环境截割位置的关键能力。位姿感知是自 动检测采煤机在工作面的位置及作业姿态，从而确定 准确的截割坐标，为采煤机自主截割提供方位控制参 数，由于井下工作面空间狭窄、环境恶劣，采煤机自主 精准定位技术是一个难点。路径规划是采煤机为了 实现优化开采而做出的决策过程，对于导航截割的采 煤机而言，决策目标主要是控制截割滚筒能够跟踪煤 层起伏变化边界，同时合理规避煤层中的异构障碍 物，不断优化截割轨迹以保证最大的资源采出率。姿 态控制是根据环境感知和路径规划坐标，对采煤机的 行进速度、截割高度、切割力度进行实时准确控制，在 线检测截割路径的合理性并做出优化修正，并且实现 采煤机与刮板输送机、液压支架之间的智能协同控 制，形成煤层截割与顶板支护、煤流运输之间信息交 互和智能协作过程。 图1采煤机自主导航截割技术内涵 F i g ．1 C o n n o t a t i o no fs h e a r e r ’sa u t o n o n l o u sn a v i g a t i o n c u t t i n gt e c h n o l o g y 1 ．2 导航截割技术架构 煤层自主导航截割技术架构如图2 所示，它利用 煤矿地质资料与震波C T 物探数据，建立了工作面煤 层三维地质模型。以煤层三维地质模型为导航地图， 利用捷联惯性导航与轴编码器融合的采煤机自主定 位技术，采用地质测量数据和物探的煤厚数据，建立 以东北天坐标系为参考坐标的三维地质模型。获得 煤岩截割过程中采煤机在煤层中的三维位置及其姿 态，在煤层地质模型导航下实现采煤机截割煤层智能 调控。构建自主导航截割架构，需要解决精细化煤层 截割定位地图、精准化煤层截割导航地图、动态化煤 层截割导控地图、采煤机融合定位方法、定位精度提 升、智采机组全位姿参数矩阵建立、物理一虚拟模型 驱动与交互、无人驾驶防冲撞路径规划、截割作业智 能调高调直等9 项关键技术。 2 煤层智能化开采导航地图构建 实现采煤机自主导航截割，需要获得工作面的精 准地质信息，包括煤层倾角信息、煤层顶底板高度线 信息等，它须融合地图构建、数值更新、数据处理以及 专家知识等多个子系统，才能掌握煤层上下边界曲面 坐标及煤岩异构信息，为采煤机截割滚筒位姿及运动 控制提供数据关联及更新。目前，三维岩性精细化煤 层导航地图构建是主攻方向，其关键点在于精细化， 采煤机实现自主导航截割的煤层地图精度须达到 5 0h i m 。为了获得精细化煤层导航地图，其构建及更 新过程可分为3 个步骤 图3 ①基于马尔科夫链 蒙特卡洛 M C M C 算法的地质统计学反演，在综合了 万方数据 第3 期 葛世荣等采煤机自主导航截割原理及关键技术 7 7 7 地质、测井、地震等资料的基础上，利用贝叶斯判别、 马尔科夫链采样、蒙特卡罗模拟等理论，达到符合煤 矿生产所需的高分辨率岩性反演标准，构建精细化煤 层截割定位地图，利用精细薄煤层反演的煤层分辨能 力可达到In ，左右，这个地图仅可作为采煤机截割路 径设计的基本依据，还达不到导航控制的精度要求； ②利用井下煤岩同步定位与地图绘制 C S L A M ， C o a l s e a mS i m u l t a n e o u sL o c a l i z a t i o nA n dM a p p i n g 技 机 配 套 动 态 调 直 术，获得精准化煤层截割导航地图，其探测深度可达 1 0m ，辨识精度一般为5c m ，这个精细化地图可为采 煤机的3 ～5 刀煤层截割提供导航坐标；③利用采煤 机上的煤岩截割监测技术，在线判别截齿切削到岩层 的状态变化，对顶底板边界识别精度可达2 0i n m ，能 实时调控截割滚筒姿态，修正和更新采煤机截割路径 坐标，建立动态化煤层截割导控地图，为采煤机后续 截割提供更为精确的导航数据。 采煤机定位定姿 工 鹏 向 工作面煤岩导航轨迹创建 截割状态识别技术 地质数据反演技术 地质S L A M 修正 [ 互巫蔓巫困匹亟巫匠 图2 自主导航截割技术架构 F i g ．2 A u t o n o m o u sn a v i g a t i o nc u t t i n gt e c h n o l o g ya r c h i t e c t u r e 露囝一 鲻篷■■■ 路 径 规 划 I 截割状态1 | 截割状态截割状态l I 里垫堡型塑翌望型J 【堡墅望型J 气』。J _ u 。’ 厂_ _ 『] 眵F _ i ] Dr j i 一_ ] P ’- 一一 √籀篮然以 图3自主导航截割地图构建过程 F i g ．3 A u t o n o m o u sn a v i g a t i o nc u t t i n gm a pc o n s t r u c t i o np r o c e s s 2 ．1 精细化煤层截割定位地图 采用钻探、物探等数据建立初始的煤层截割定位 地图，为采煤机截割控制提供一个j 维煤层数据体模 型。煤层三维数据体的时问深度转换是使用地震反 演成果数据体直接建立煤层地图的关键，利用精细体 地 质 模 型 画 数撕状，各忆惫 火联化r } I 世新 时深转换技术保证这一环节成功进行。为了进一步 提高精度，三维数据模型需要由地质统计学反演得到 的高分辨率多个等概率各类属性体进行差异分析和 初步优选，为精细体时深转换的三维数据体对初始模 型的修正提供参考依据。 圄◇圉仓固◇ 万方数据 7 7 8 煤炭学报 2 0 2 1 年第4 6 卷 基于M C M C 原理的地质统计学反演，如图4 所 示，实现煤系地层的精细化刻画。第1 步在已有三维 地震勘探成果基础上，融合矿井地质、钻孔、测井、采 掘信息、矿井物探等数据源，目标得到高分辨率的岩 性数据；第2 步将全叠加数据进行叠后反演实现煤层 精细构造解释；第3 步利用地质统计学手段目标是将 纵向高分辨率的岩性数据进行水平延拓，精确反演出 模型内11 T I 厚的薄煤层。依据煤系地层岩性反演结 果所建立的三维岩性精细地质模型，较传统的钻孔差 值建模，能详细刻画薄煤层空间分布形态及顶底板岩 性提高反演分辨率，为“透明矿山”的建立提供了基 础构架。 地质信息岩石物理统计学参数地震数据和子波钻孔数据 层夹矸 - 、爹◆多 图4 地质统计学反演参数示意 F i g ．4G e o l o g i c a ls t a t i s t i c si n v e r s i o np a r a m e t e r ss c h e m a t i c 2 ．2 精准化煤层截割导航地图 为了获得更为精准的煤层截割导航信息，需在截 割定位地图基础上进一步提高煤层分布坐标精度。 使用C - S L A M 技术，通过煤岩层位智能探测系统实 现煤岩界面的自动识别与实时跟踪，实时动态获取煤 岩界面信息，并通过实时数据精确修正值插入煤层截 割定位地图，完成同步定位与地图绘制，同时获取煤 层顶底板构造曲面的精准数据。 C - S L A M 技术采用非接触式雷达探测工作面煤 层局部结构，将探测天线与工作面煤壁保持间距 3 0 0 ～4 0 0m m ，沿着工作面煤壁连续扫描并精准定 位，即可获得局部煤层构造和起伏形态的三维精准信 息，探测精度达到5 0m m 。将采集数据进行自动实时 处理，通过无线传输给采煤机，可为采煤机截割煤层 提供精准化导航地图，如图5 所示。C S L A M 技术的 核心部分是利用地质雷达法通过天线连续移动的方 式向巷道顶板 底板或侧帮 发射高频电磁波，电磁 波信号在传播时遇到存在电性差异 如介电常数差 异 的介质界面时，发生反射、透射和折射，通过雷达 主机精确记录反射回电磁波的双程走时、振幅与相位 等运动特征，获得煤岩介质的断面扫描雷达图像，达 到识别煤岩层位的目的，从而实时动态获取高精度的 煤岩界面、煤层厚度、顶底板边界、煤层起伏、地质构 造等信息。图6 为神东锦界煤矿的煤层探测实验结 果，煤岩界面探测精度为5 0m m ，通过与采煤机控制 系统及集控中心的数据交互，能够有效的制定滚筒调 高策略，实现采煤机导航截割。 发射机通过 悬挂天线 发射信号 r- 多通道采集 单元实现 数据采集 机械臂控神 系统实现 天线测距 实时探测数据工作面探测试验 图5 煤岩层位探测技术 F i g ．5 C o a la n dr o c kl a y e rd e t e c t i o nt e c h n o l o g y 2 ．3 动态化煤层截割导控地图 2 ．3 ．1 截割状态的声波识别方法 对采煤机截齿切割煤层声波进行采集，利用小波 八∥ 万方数据 第3 期 葛世荣等采煤机自主导航截割原理及关键技术 7 7 9 煤一岩界面 图6 神东锦界煤矿探测实例 F i g ．6S h e n d o n gJ i n j i eC o a lM i n ee x p l o r a t i o ne x p e r i m e n t 阈值和果蝇算法对采集的截割声波自适应去噪，对去 噪之后的多通道声波进行深度学习，从而提取可以表 1 - O O ．5 羹 。 一O ．5 一1 ．O Ol2345678 采样点个数／l O ， a 截割煤层 1 O O - 5 哑 羹 o 0 ．5 一1 ．O ‘出t h 。一m “。1 L 川。J ‰，i 。h 』川嗌“止．- J L I I - 』“山J 』‘．．L u J I 山 邢f 1 I l n ”u ∽w 。呵∥”r ””呷盯叩Ⅳ呷唧l 用 O12345678 采样点个数／1 0 3 c 截割夹矸 征不同煤岩截割模式的关键特征，如图7 所示，对这 些波形进行定性分析和区分，得到在截割煤层、截割 岩层、截割夹矸以及空载不同截割状态的声波信号特 征。在此基础上，建立一种模糊c 均值与人工免疫 算法的无监督条件下采煤机煤岩截割模式识别算法， 如图8 所示，克服了传统模糊c 均值中利用梯度下 降法寻找中心位置时迭代时问长、对初始中心敏感的 问题。实验表明，这种识别方法可快速识别截齿割 煤、割岩、割夹矸、空载等工作状态，识别准确率超过 9 5 ％，耗时少于2S 。 O12345678 采样点个数／1 0 s fd 空载 图7不同截割状态的声波信号特征 F i g ．7 A c o u s t i cs i g n a lc h a i ’a c t e r i s t i c si nd i f f e r e n tc u t t i n gs t a t e s 截割声音信号采集 信号增强 t 一 r ” ‘_ - ，．．- ． ；■_ _ _ 。_ ．- 。。’’H ” m _ ”_ _ _ H ’“ ；‘j 一矗耩童 ”⋯”1 岬”I 一钟竹_ 一_ 1 “’” ．‘”’- ”。”；‘’”” ‘H ”iI 州 叩啸”唧”w 信号去噪 特征提取截割模式识别 I 镒黧H 匮竺困 一⋯i ．』 L J r _ ]一 日厂哥i 习日lI M F 信号筛选l [ ．．1 』- ‘． L _ J 一 ⋯-- 广_ ] 广]’一 E M D I F O A能鞋与标准差 _ “ 一 图8基于截割声音的采煤机截割状态识别 F i g ．8R e c o g n i t i o no fs h e a r e l ’c u t t i n gs t a t eb a s e do nc u t t i n gs o u n I 2 ．3 ．2 截割状态的振动识别方法 采集采煤机截割煤层时的摇臂振动信号，为了降 低截割振动信号受环境干扰的问题，利用3 次三 角H e r m i t e 插值的局部均值分解 L M D 算法，分析截 割振动信号的时频分布规律；利用K u l l b a c k L e i b l e t ‘ 散度的最优分量筛选算法和改进拉普拉斯分值的特 征选择方法，提取截割振动信号的多尺度特征信息。 在深入分析采煤机实际截割工况的基础上，基于果蝇 算法一支持向量机 F O A S V M 、果蝇算法一概率神经 网络 F O A - P N N 相融合创建采煤机截割状态识别 算法，如图9 所示，克服传统支持向量机、概率神经网 络参数设置不合理的问题。结果表明，这种新方法能 快速识别采煤机当前割煤、割岩、空载等工作状态。 2 ．3 ．3 截割状态的温升识别方法 采煤机截齿与煤岩摩擦产生热聚集，显现出截齿 周边的温升分布，通过监测截齿截割时的红外热图 万方数据 7 8 0 煤炭 学报 2 0 2 1 年第4 6 卷 像，建立截割不同煤岩的温度场特征，即可确定采煤 机截割煤岩界面的动态变化。试验表明，截齿在截割 不同硬度的煤岩时，截齿齿尖会产生瞬时闪温区，截 割介质越硬，其闪温值越高‘。5 1 。通过安装在滚筒附 近的红外热成像仪获得实测的采煤机截齿周边煤壁 截割振动信号改进的L M D _ 懒州删b 鼍■o ■H 再“Ⅲ H 淼。嚣值 I l 牛成上、卜 包络曲线 I L M D 分解 臣回{ } 世 模糊熵 时频 统计参数 温度场分布如图1 0 a 所示。通过建立基于混合算 法的红外图像去噪方法，改进果蝇算法寻找最优阈 值，采用双边滤波的方法最终生成去噪图像，由此形 成采煤机截割状态的温升识别方法，据此采煤机实现 自适应调高控制。 P F 分量筛选 7 ⋯’7 ’r7 I ⋯⋯’7 - 1 ⋯’”⋯’二’7 ’”1 ’。 “⋯‘⋯⋯⋯⋯- ．⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯- _ ． ‘I ●●●●●1 ● I ‘●‘●I H 忡l ●卜- ‘■_ ’H - 一’■一★ ● 设置尺度因子 建立粗粒向量 t 生成粗粒序列 固 专固 回 妙 扫熏 [ ．．- - - ．- ．i - - ] 截割状态 。1 1 别多尺度特征提取最优P F 分量 图9基于截割振动信号的采煤机截割状态识别 a 热成像示意 啊圜伊双坐望竺 ／ 改进果蝇算法 一一一 寻找最优闽值 。⋯一‘ ＼＼厮 双数复 小波变换 上上 双变量 收缩函数 叟一一一 逆双数复 小波变换 [ 二二歪亘垂至至亘[ 二二】 截割轨迹 导航地图 动态调直 l i 调高 图1 8 采煤机自主调高调直示意 F i g ．18S c h e m a t i co fi n d e p e n d e n th e i g h ta n ds t r a i g h t e n i n go fs h e a r e r 5 ．2 ．1 截割滚筒自适应调高控制 实现采煤机滚筒自适应调高的关键是控制采 煤机姿态使其横滚角与煤层倾角保持一致。根据 已获得的煤层导航地图中的底板数据，可以建立 煤层底板分段线