工矿自动化

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金智新, 王宏伟, 付翔

2022, 48(10): 1-12. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.17988

<摘要>(225) <HTML> (37) <PDF>(60)

摘要:
在当前煤矿智能化高质量工业发展背景下，基于新一代智能制造“人−信息−物理系统”（HCPS）技术机理，提出了以人为核心的新一代智能煤矿理论体系和技术路径。通过介绍近代煤矿机械化−信息化−智能化的生产模式演进和人、信息系统、物理系统的技术发展，以及新一代智能煤矿发展过程中主要面临的关键场景技术，构建了新一代智能煤矿的HCPS技术体系，阐述了人、煤矿信息系统、煤机装备物理系统相互协同作用机制，并从人、煤矿信息系统、煤机装备物理系统及三者集成这4个维度给出了HCPS技术组成要素。根据以人为核心的发展理念，提出了新一代智能煤矿HCPS理论体系下人机协同技术路径，重点阐明了煤矿安全生产目标下人机自主协同交互模式、人在回路的煤矿安全生产态势感知、人机信任与交互模式下的煤矿系统控制共享、煤矿任务场景的人机信息交互可视化应用开发等核心技术。指出采矿、机械、信息、计算机、管理等多学科交叉人才培养与实践，煤矿管理创新、安全制度创新、生产模式创新、人员工种创新等，是新一代智能煤矿发展的2个关键点。

液压支架数字孪生体联合建模方法

王宏伟, 武亚丹, 陈龙

2022, 48(10): 13-19. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2022080010

<摘要>(242) <HTML> (115) <PDF>(61)

摘要:
目前液压支架建模方法存在建模方式单一、缺乏模型内部动作表达等问题，难以实现数字孪生模型的深度知识挖掘，且液压支架的建模只单独研究机械或者液压部分，很难掌握其整体动态特性。针对上述问题，以掩护式液压支架ZY6800/08/18D作为研究对象，提出了一种液压支架数字孪生体联合建模方法。利用SolidWorks软件建立液压支架机械系统和液压系统的三维实体模型，将三维实体模型生成.sldasm格式文件导入MapleSim软件中，使用运动副连接机械部分，液压元件连接液压部分，建立液压支架机械系统孪生模型和液压系统孪生模型，二者联合，与物理体通过数据库进行数据交互与模型优化。为了使模型1∶1映射物理体，建立了液压支架数字孪生体，包括系统层、信息层、物理层。对构建好的液压支架数字孪生体进行虚实一致性实验，在物理体与孪生体立柱输入相同信号的条件下分析二者连杆的角度变化是否一致，验证模型的合理性与准确性。结果表明：物理体与孪生体连杆角度拟合度为0.986，接近1，拟合程度较好，表明真实数据驱动下的孪生模型位姿信息与物理体运行结果基本一致；连杆角度的整体误差为−0.198~ +0.185°，在倾角传感器精度范围内，满足精度要求。数字孪生模型运动规律符合液压支架实际运动状态，实现了物理体与其孪生体的相互映射和交互融合。

智采工作面中部液压支架集群自动化后人工调控决策模型

张锦涛, 付翔, 王然风, 王宏伟

2022, 48(10): 20-25. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.17989

<摘要>(197) <HTML> (35) <PDF>(39)

摘要:
智采工作面在液压支架自动跟机完成后，会出现丢架、直线度不平整、支架歪斜等异常工况，需要人工调控，目前研究缺乏对智采工作面生产过程中液压支架自动化后人工调控工况的知识发现，不利于工人快速判断需人工调控的液压支架架号。针对上述问题，从判别液压支架自动化后动作不达标液压支架架号出发，提出了一种智采工作面中部液压支架集群自动化后人工调控决策模型。首先，对工作面历史数据进行分析，得出液压支架自动跟机完成后3个特征值(即自动跟机拉架距离、自动跟机前后的推移油缸行程变化量、采煤机位置支架号与被判断支架号的绝对差值)可作为判别液压支架自动跟机后是否进行人工调控的重要特征。根据上述结论，给出了液压支架集群自动化后人工调控决策模型结构，其中数据采集模块用于提供原始数据；数据预处理模块对原始数据进行异常值处理、筛选、排序和相关性分析等数据准备工作；特征工程模块对上述3个特征值进行计算及标准化处理，为分类模型提供样本集；分类模型对样本集进行划分后，利用ID3决策树进行分类，最后输出正常工况下的液压支架架号与需人工调控的液压支架架号。模型评估结果表明，与传统K最近邻(KNN)、支持向量机(SVM)、逻辑回归(LR)等分类算法相比，基于ID3决策树的智采工作面中部液压支架工况分类模型的训练集准确率为92.27%，测试集准确率为93.75%，能够较好地判别自动化后人工调控液压支架架号。

液压支架时空区域支护质量动态评价

贾思锋, 付翔, 王然风, 王宏伟, 王朋飞

2022, 48(10): 26-33, 81. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.17992

<摘要>(191) <HTML> (55) <PDF>(29)

摘要:
液压支架支护过程是一个时间、空间上的动态变化过程，目前液压支架支护质量评价大多关注支架静态特征，对支架立柱压力动态变化研究较少。针对上述问题，采用深度学习方法构建了一种基于改进型LeNet−5网络的液压支架时空区域支护质量动态评价模型。首先，将工作面液压支架立柱压力数据进行预处理（缺失值填充、异常值处理、筛选、排序等），得到较为完整的液压支架压力数据。其次，将预处理后的液压支架立柱压力数据按照时间和空间排列，并提取反映智采工作面液压支架支护情况的初撑力、循环末阻力、时间加权阻力、阻力空间分布情况等重要特征量，将压力时间序列和空间序列组合为时间−空间二维总时空压力矩阵。再次，根据工作面支护要求，将时空区域支护质量划分为支护质量初步恶化、支护质量持续恶化、支护质量深度恶化、支护质量保持一般、支护质量初步优化、支护质量持续优化、支护质量保持良好7类，在总时空压力矩阵上使用滑动窗口按照一定间隔截取给定大小的子矩阵，将子矩阵与7类时空区域支护质量一一对应，形成样本和标签。最后，将样本和标签输入改进型LeNet−5网络进行训练，构建液压支架时空区域支护质量评价模型，实时评价该区域支架支护情况。实验结果表明：基于改进型LeNet−5网络的液压支架时空区域支护质量评价模型可用于工作面区域内支护质量动态效果辨识，为现场操作人员有针对性地调整液压支架支护状态提供依据，分类准确率为85.25%，比基于LeNet−5网络的模型提高了12%。同时，改进型LeNet−5网络在训练过程中能较快地收敛到最优解，加快了网络训练速度，验证了改进型LeNet−5网络用于智采工作面液压支架时空区域支护质量评价的优势。

基于图像特征匹配的煤泥浮选泡沫速度特征提取方法

郭中天, 王然风, 付翔, 魏凯, 王宇龙

2022, 48(10): 34-39, 54. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.17991

<摘要>(157) <HTML> (71) <PDF>(31)

摘要:
煤泥浮选泡沫图像局部静态特征相似，一些较为复杂的工况判断需要用到浮选泡沫图像的动态特征，而现有的针对煤泥浮选泡沫速度动态特征的提取方法存在准确性、实时性和稳定性不足问题。针对上述问题，提出了一种基于图像特征匹配的煤泥浮选泡沫速度特征提取方法。首先，采用限制对比度自适应直方图均衡化（CLAHE）和三维块匹配滤波（BM3D）对浮选泡沫图像进行预处理，以提高图像质量，突出图像的边缘细节特征。其次，采用加速KAZE（AKAZE）算法对浮选泡沫特征进行特征点检测。然后，在利用暴力匹配（BF）对泡沫图像特征进行粗匹配的基础上，采用基于网格的运动统计（GMS）算法快速可靠地区分正确与错误的特征匹配。最后，根据特征匹配结果计算煤泥浮选泡沫速度，并以此为测量值，利用卡尔曼运动估计方法对得到的测量值进行迭代修正，得到更稳定的煤泥浮选泡沫速度特征。实验结果表明：① AKAZE−GMS算法较好地解决特征点簇集的同时又尽量保留了更多数量的特征点，这是因为预处理后图像受噪声影响降低、对比度增强、边缘特征更突出。② 与SIFT（尺度不变特征转换）、SURF（加速稳健特征）、AKAZE算法相比，AKAZE−GMS算法匹配对分布更为均匀，保留了更多正确的匹配对，匹配精度达99.99%，且运行时间仅需3.73 s。③ 直接经过特征匹配结果计算得到的泡沫速度测量值波动幅度较大，测量值经过卡尔曼运动估计修正后的速度估计值较为平稳，更符合真实工况。

井下矿工多目标检测与跟踪联合算法

周孟然, 李学松, 朱梓伟, 黄凯文

2022, 48(10): 40-47. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2022060040

<摘要>(275) <HTML> (39) <PDF>(43)

摘要:
针对现有的煤矿井下矿工多目标跟踪算法检测速度慢、识别精度低等问题，提出了一种基于改进YOLOv5s模型与改进Deep SORT算法的多目标检测与跟踪联合算法。多目标检测部分，在YOLOv5s的基础上进行改进，得到YOLOv5s−GAD模型：引入幻象瓶颈卷积（GhostConv）模块和深度可分离卷积（DWConv）模块，分别替换YOLOv5s模型骨干网络和路径聚合网络中的BottleneckCSP模块，以提高特征提取速度；针对井下光线暗、图像噪点多等特点，在最小特征图中引入高效通道注意力神经网络（ECA−Net）模块，以提高模型整体精度。多目标跟踪部分，使用全尺度网络（OSNet）替换Deep SORT中的浅层残差网络进行全方位特征学习，以更好地实现行人重识别，提高目标跟踪的准确性。实验结果表明：在自定义数据集Miner21上，YOLOv5s−GAD模型的平均精度（交并比为0.5时）达97.8%，帧率达140.2 帧/s，多目标检测效果优于常用的Faster RCNN，YOLOv3，YOLOv5s模型；在公开行人数据集MOT17上，多目标检测与跟踪联合算法的速度与准确率等综合性能优于IOU17，Deep SORT等常用多目标跟踪算法，人员身份转换次数最少，行人重识别效果最好；采用井下矿工多目标检测与跟踪联合算法能够及时检测并跟踪井下矿工，多目标跟踪效果良好。

基于交叉注意力机制的煤矿井下不安全行为识别

饶天荣, 潘涛, 徐会军

2022, 48(10): 48-54. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.17949

<摘要>(355) <HTML> (39) <PDF>(75)

摘要:
对煤矿井下人员不安全行为进行实时视频监控及报警是提升安全生产水平的重要手段。煤矿井下环境复杂，监控视频质量不佳，导致常规基于图像特征或基于人体关键点特征的行为识别方法在煤矿井下应用受限。提出了一种基于交叉注意力机制的多特征融合行为识别模型，用于识别煤矿井下人员不安全行为。针对分段视频图像，采用3D ResNet101模型提取图像特征，采用openpose算法和ST−GCN（时空图卷积网络）提取人体关键点特征；采用交叉注意力机制对图像特征和人体关键点特征进行融合处理，并与经自注意力机制处理后的图像特征和人体关键点特征拼接，得到最终行为识别特征；识别特征经全连接层及归一化指数函数softmax处理后，得到行为识别结果。基于公共数据集HMDB51和UCF101、自建的煤矿井下视频数据集进行行为识别实验，结果表明：采用交叉注意力机制可使行为识别模型更有效地融合图像特征和人体关键点特征，大幅提高识别准确率；与目前应用最广泛的行为识别模型SlowFast相比，基于交叉注意力机制的多特征融合行为识别模型在HMDB51和UCF101数据集上的识别准确率分别提高1.8%，0.9%，在自建数据集上的识别准确率提高6.7%，验证了基于交叉注意力机制的多特征融合行为识别模型更适用于煤矿井下复杂环境中人员不安全行为识别。

基于改进Mask R−CNN的刮板输送机铁质异物多目标检测

史凌凯, 耿毅德, 王宏伟, 王洪利

2022, 48(10): 55-61. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2022080029

<摘要>(235) <HTML> (33) <PDF>(49)

摘要:
刮板输送机是煤矿井下的关键运输设备，铁质异物进入刮板输送机会引发磨损、断链等，甚至会造成停产、伤人等严重事故。现有刮板输送机异物识别方法存在对井下图像的适应性较差、无法区分异物类别与数量等问题。针对上述问题，提出了一种基于改进掩码区域卷积神经网络（Mask R−CNN）的刮板输送机铁质异物多目标检测方法。采用基于Laplace算子的图像增强算法对井下低照度、高粉尘环境下采集的图像进行预处理，对增强后的图像进行标注，制作数据集。采用Mask R−CNN 模型的ResNet−50特征提取器获取铁质异物图像特征；采用特征金字塔网络进行特征融合，保证同时拥有高层的语义特征（如类别、属性等）和低层的轮廓特征（如颜色、轮廓、纹理等），以提高小尺度铁质异物识别精度；针对Mask R−CNN模型生成的锚点与待检测的铁质异物尺寸不对应的问题，对Mask R−CNN模型进行改进，采用k−meansⅡ聚类算法代替原来的锚点生成方案，通过遍历数据集中标注框的长宽信息得到聚类中心点，实现刮板输送机铁质异物多目标检测。实验结果表明，改进Mask R−CNN模型对单张图像的平均检测时间为0.732 s，与Mask R−CNN，YOLOv5相比，分别缩短0.093，0.002 s；平均精度为91.7%，与Mask R−CNN，YOLOv5相比，分别提高11.4%，2.9%。

带式输送机上散状物料堆积视频实时检测

唐俊, 李敬兆, 石晴, 刘阳, 宋世现, 任成成

2022, 48(10): 62-68, 75. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2022050078

<摘要>(286) <HTML> (25) <PDF>(49)

摘要:
针对非接触式散状物料堆积检测方法存在检测速度慢、在图像模糊场景下检测精度低、深度学习模型内存需求大等问题，提出了一种基于轻量化Mask−RCNN（掩码−区域卷积神经网络）的带式输送机上散状物料堆积视频实时检测方法。首先，通过暗通道先验算法对采集的图像进行预处理，以减少运输装载过程中粉尘造成的图像雾化现象，提高图像边缘特征。针对传统的Mask−RCNN的主干网络ResNet无法满足在嵌入式平台上对散状物料堆积进行实时检测的需求问题，将去雾预处理后的图像输入到基于MobileNetV2+特征金字塔网络（FPN）的主干网络中进行特征提取，生成特征图，并对主干网络进行轻量化设计，以部署在嵌入式平台上，对实时采集图像数据进行实例分割。为更精确地找到分割物体的边缘，提出了在传统Mask−RCNN的掩码分支中添加边缘损失的方法，利用全卷积网络层生成掩码，结合Scharr算子构造边缘损失函数，融合目标分类、边界框回归、语义信息得到实例分割图像。最后，通过判断散状物料堆积掩码内的像素值是否超过预设阈值实现散状物料堆积检测。实验结果表明：所提方法的模型内存需求降低到以ResNet101为主干网络的模型的1/5，经图像去雾预处理后的平均精度均值提高了8%，单张图像平均检测时间为0.56 s，检测精度可达91.8%。

基于改进MobileNetV2的钻杆计数方法

张栋, 姜媛媛

2022, 48(10): 69-75. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2022060019

<摘要>(191) <HTML> (29) <PDF>(39)

摘要:
针对现有基于人工及仪器的钻杆计数法存在精度较低、耗时耗力，现有基于图像处理的钻杆计数方法难以提取图像特征，网络模型复杂度高、计算量大等问题，提出了一种基于改进MobileNetV2的钻杆计数方法。通过摄像头采集钻机工作状态图像，采用数据增强对采集的图像进行预处理，在MobileNetV2的基础上，添加卷积注意力模块增强特征的细化能力，优化目标函数提升识别精度，通过迁移学习获取初始参数。将改进后的MobileNetV2作为钻机工作状态识别模型，提取钻机工作状态特征，通过识别钻杆钻进完整过程中装钻杆、打钻杆、卸钻杆、停机4种钻机工作状态生成置信度数据，通过滑动窗口对置信度数据进行滤波，统计钻杆数量，明确钻孔深度。实验结果表明：改进后的MobileNetV2模型识别准确率达99.95%，与经典分类模型ResNet50，Xception，InceptionV3，InceptionResNetV2，MobileNetV2相比，准确率分别提升了1.35%，1.28%，1.43%，0.85%，1.25%，参数量比MobileNetV2模型减少了38.9%，模型收敛速度更快，综合性能更好。将基于改进MobileNetV2的钻杆计数方法应用于煤矿综采工作面的钻杆计数中，平均钻杆计数精度为98.4%，实现了钻杆精确计数，验证了该方法在复杂环境下应用的可行性和实用性。

煤矿巷道支护钢带锚孔智能识别与定位

张夫净, 王宏伟, 王浩然, 李正龙, 王宇衡

2022, 48(10): 76-81. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2022080070

<摘要>(328) <HTML> (81) <PDF>(50)

摘要:
煤矿井下掘进巷道使用钢带辅助锚杆支护时，如果支护钢带锚孔的定位不准确，钻头打在钢带或锚网上易造成设备损坏，存在较大安全隐患。针对上述问题，提出了一种基于改进YOLOv5s模型的煤矿巷道支护钢带锚孔智能识别与定位方法。① 通过超分辨率重构技术（SR）增加锚孔图像的清晰度，防止因图像模糊而丢失图像中锚孔边缘高频信息。② 由于锚孔较小且摄像头距锚孔有一定距离，在卷积神经网络中易丢失较小锚孔的特征信息，影响锚孔检测效果。在YOLOv5s模型的Backbone网络中添加坐标注意力机制（CA）模块，增加YOLOv5s网络中特征提取网络的网络层数，将目标物体的坐标信息融入到卷积网络中，可有效提取锚孔小目标特征信息，从而提高锚孔检测成功率。③ 利用嵌入CA模块的YOLOv5s网络训练经SR重构后的锚孔数据集，得到改进后的YOLOv5s模型，即SR−CA−YOLOv5s模型。④ 采用SR−CA−YOLOv5s模型结合双目摄像头对锚孔进行实时识别与定位。实验结果表明：相较于YOLOv5s模型，SR−CA−YOLOv5s模型的平均精度均值为96.8%，较YOLOv5s模型提高了3.1%；SR−CA−YOLOv5s模型有更好的检测能力，在一定程度上避免了漏检；虽然SR−CA−YOLOv5s模型的每秒填充图像的帧数（FPS）降低了18.5帧/s，但其FPS仍保持在166.7帧/s，并不影响模型的实时检测功能。实际测试结果表明：SR−CA−YOLOv5s模型能够在不同光照条件下准确检测出锚孔并获得锚孔相对于摄像头的三维坐标，坐标误差在6 mm以内，且FPS满足实时性要求。

综采工作面三维激光扫描建模关键技术研究

荣耀, 曹琼, 安晓宇, 温亮, 赵云飞

2022, 48(10): 82-87. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2022060054

<摘要>(256) <HTML> (26) <PDF>(58)

摘要:
根据综采工作面三维激光扫描模型中煤壁与顶板交线信息，采煤机可自动调整滚筒截割高度，实现煤炭精准开采。现有技术实现了基于工作面激光点云的割煤顶板线自动提取，但提取结果不能直接应用于数字化自主割煤。针对该问题，提出了综采工作面三维激光扫描建模总体方案，并对煤壁与顶板交线提取、标靶球检测、点云拼接及坐标转换等关键技术进行了研究，实现了三维地质坐标系下煤壁与顶板交线信息的近实时获取，该信息可直接发送给采煤机滚筒，为采煤机下一刀截割提供数据参考。通过巡检机器人完成工作面扫描，获取巡检点云；基于煤壁与顶板交线的曲率特性，采用弦法向量法对煤壁与顶板交线进行粗提取；引入数据点法向量与邻域点法向量的夹角信息，通过阈值排除明显的非煤壁与顶板交线点。由于巡检点云与提取的交线信息均位于局部坐标系，通过定位标靶球检测和配准，完成机头点云、机尾点云与巡检点云的拼接，得到工作面联合点云。根据定位标靶球的三维地质坐标与局部坐标，得到坐标间的转换关系，通过坐标转换将联合点云转换到三维地质坐标系下，从而得到三维地质坐标系下的煤壁与顶板交线信息。井下工业性试验结果表明，采用综采工作面三维激光扫描技术提取煤壁与顶板交线的误差在10 cm以内，所有采样点中误差小于4 cm的采样点占比为50%，误差小于8 cm的采样点占比为96.67%。

基于模糊理论的局部通风机变频控制系统设计

贾天毅, 徐立军, 陈志峰, 唐佳

2022, 48(10): 88-96, 106. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2022060087

<摘要>(150) <HTML> (15) <PDF>(33)

摘要:
现有局部通风机变频控制方法缺少对瓦斯突变量的预判，当大量瓦斯异常涌出时，调节存在一定滞后性，易导致瓦斯积聚。针对该问题，设计了基于模糊理论的局部通风机变频控制系统。采用瓦斯模糊控制器和风量模糊控制器实现模糊控制，对2个模糊控制器输出的控制量进行比较，根据较大值确定通风机变频情况，当两者相等时以瓦斯模糊控制为主。采用基于瓦斯涌出量的等级划分方法，以最远工况点对应风量为辅助，将通风机频率划分为4个等级。将掘进工作面瓦斯体积分数达到0.8%设置为升频条件，将瓦斯体积分数不大于0.6%或0.5%设置为降频条件，同时设定通风机降频后的供风量为达到降频条件时将回风流瓦斯体积分数控制在0.7%或0.6%所需的供风量。当大量瓦斯异常涌出时，通风机升频以降低瓦斯浓度，同时，通风机供风量可满足更大的瓦斯排放需求，为调整提供一定缓冲，克服变频控制滞后的缺点。试验结果表明：降频条件中瓦斯体积分数为0.5%，降频后供风量为达到降频条件时将回风流瓦斯体积分数控制在0.6%所需供风量，该条件下控制效果较好，但I级供风量略小于最远掘进距离处所需的最小供风量，可新设一个介于I级和II级之间的频率等级I^*级，通过提高通风机频率来增加供风量，满足最远掘进距离处最小风量需求。

煤矿瓦斯治理动态工作流构建方法研究

张书林, 杨建, 舒龙勇

2022, 48(10): 97-106. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.17971

<摘要>(138) <HTML> (18) <PDF>(39)

摘要:
目前煤矿瓦斯治理管理关键环节仍需要人工监督，瓦斯治理措施达不到“质量可靠”和“过程可溯”，且瓦斯治理管理模式落后造成职能重叠、流程不畅、数据共享程度低。针对上述问题，基于工作流技术，从全局管理的角度开展了煤矿瓦斯治理动态工作流构建方法研究。首先，对采掘工作面和揭煤工作面瓦斯治理的工作流程、约束条件和实施过程进行了分析，将瓦斯治理流程划分为测试和措施2类环节，并具体化为技术文档和报告单审批、钻孔施工、取制样、瓦斯参数测定、抽采及其参数检测等5类工作。然后，将上述后4类工作重构，并进一步拆分为25个基本工作单元，利用Petri Nets对基本工作单元进行组合，用于建立不同跨部门瓦斯治理复杂业务工作流程，基于瓦斯治理工作流程图建立工作面瓦斯治理执行进度表示方法，采用主动和自动相结合的策略对工作流进行任务分配，使用描述文件动态生成和配置工作流网络满足对瓦斯治理动态工作流建模的要求。最后，基于Flowable工作流引擎进行瓦斯治理动态工作流功能的开发和应用。结果表明，动态工作流的构建可以使瓦斯治理业务流程化，有利于提升瓦斯治理协同执行效率，实现数据的快速流转、追踪和共享，便于监控瓦斯治理工作的整体运行和优化，提高煤矿瓦斯治理决策能力，创新煤矿瓦斯治理管理模式。

露天煤矿无人驾驶运输系统应急管理体系研究

薛棋文, 丁震, 孙振明, 李腾飞, 杨健健

2022, 48(10): 107-115. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.17998

<摘要>(162) <HTML> (53) <PDF>(37)

摘要:
随着智能化矿山的发展，露天煤矿无人驾驶运输系统已逐步开展实验应用，但新技术的应用带来新的管理挑战，已有的应急管理体系无法满足新的现状需求。针对上述问题，从现状分析、体系框架设计、体系构建、未来发展趋势等4个方面，对露天煤矿无人驾驶运输系统应急管理体系进行了研究。首先，分析了露天煤矿无人驾驶运输系统应急管理现状，总结了应急管理工作中可能面临的新挑战：新技术应用经验不足、缺乏针对性应急管理内容、信息共享及协调能力弱导致事件处置流程与内容不够明确。其次，对露天煤矿无人驾驶运输系统的突发事件进行了分类（包括运输事故类、气象灾害类、通信事故类、火灾类及其他类），并结合露天煤矿企业安全及应急管理的总体要求，针对性地设计了露天煤矿无人驾驶运输系统的应急管理体系框架，涵盖了生产作业过程中对突发性危机事件的预防、监控、处理和恢复整个环节。然后，从应急准备与演练、监测预警、应急响应、处置管理4个方面对露天煤矿无人驾驶运输系统应急管理体系建设内容进行了详细分析。最后，基于智能化矿山发展背景，探讨了露天煤矿应急管理体系未来发展趋势，包括调度管理与应急处置一体化、应急预案编制智能化、信息安全重视高度化。研究成果为进一步完善露天煤矿无人驾驶运输系统突发事件应急管理理论、制定切实有效的应急预案提供了参考。

深埋藏高应力顺层水力冲孔煤体卸压规律及应用

张建国, 翟成

2022, 48(10): 116-122, 141. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.17966

<摘要>(93) <HTML> (17) <PDF>(19)

摘要:
为解决煤矿深部开采工作面煤与瓦斯突出危险性高的问题，以首山一矿12090工作面为工程背景，采用数值模拟方法分析了深埋藏高应力环境下采煤工作面顺层水力冲孔后的煤体变形和应力变化规律，得出结论：水力冲孔孔洞周围煤体朝向孔洞变形，有利于煤体内的裂隙发育和导通，进而提高煤体渗透率；冲孔区域煤体的水平应力有效降低，各冲孔孔洞形成的卸压区域相互连通，形成卸压条带，有利于瓦斯运移与抽采。依据数值模拟结果并结合实际工程，确定了首山一矿12090工作面水力冲孔工程方案：上帮钻孔角度为5~6°，下帮钻孔角度为−5~−4°；钻孔间距为4 m，每个冲孔孔洞长度为1 m，每个钻孔的冲孔孔洞间距为7 m，距巷帮30 m范围内不进行冲孔作业；冲孔水压为5~6 MPa，流量为120~160 L/min。实践表明：采用该方案后，每月成孔数达40个，成孔率达80%；冲孔钻孔瓦斯抽采浓度高、衰减慢，抽采50 d后冲孔钻孔内瓦斯体积分数为40%~60%，为普通钻孔的2~3倍，抽采120 d后冲孔钻孔内瓦斯体积分数仍有20%，水力冲孔有效提高了瓦斯抽采效果，降低了煤层瓦斯含量；回风流平均瓦斯体积分数降至0.5%以下；工作面平均日进尺由2.4 m增加至3.2 m，提高了生产率。

煤矿井下无线传输分析方法

邵水才, 郭旭东, 彭铭, 张高敏

2022, 48(10): 123-128. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.18038

<摘要>(122) <HTML> (26) <PDF>(28)

摘要:
目前，矿井移动通信系统、人员和车辆定位系统设计和规划主要靠经验和现场测试，存在工作量大、通信基站和定位分站布置及其天线设置难以优化等问题。为促进煤矿井下无线传输分析方法在矿井移动通信系统、人员和车辆定位系统设计和规划，以及通信基站和定位分站布置及其天线设置中的应用，分析了不同煤矿井下无线传输分析方法适用范围和优缺点：① 抛物方程法具有算法简单、所需计算内存资源量较小等优点，但不适用于分析巷道起伏、支护、纵向导体和横向导体等因素对矿井无线传输衰减的影响。② 时域有限差分法适用范围较广，但需较大的计算内存资源量，分析巷道弯曲、起伏、断面形状不规则等因素对矿井无线传输衰减的影响时，误差较大。③ 有限元法适用范围最广，可以采用四面体网格，相比于时域有限差分法中使用的六面体网格，可以更好地拟合不规则结构巷道，但所需计算内存资源量最大，现有高档服务器内存容量难以满足需求，适用于小断面、短距离、低频率煤矿井下无线传输分析。④ 射线追踪法具有算法简单、所需计算内存资源量最小等优点，但适用范围小，仅适用于分析高频段无线工作频率、断面形状、围岩介质、巷道弯曲等因素对矿井无线传输衰减的影响，不能分析天线在巷道断面不同位置、巷道分支、巷道起伏、支护、纵向导体和横向导体等因素对矿井无线传输衰减的影响，并且在分析低频段无线工作频率对矿井无线传输衰减的影响时，误差大。⑤ 统计分析法具有简单易用的优点，但需要大量实测数据，而煤矿井下巷道种类多、环境复杂，存在分支、弯曲和起伏等，测量工作量大，效率低，难以测量煤矿井下不同巷道和支护等条件下无线传输衰减数据，难以分析无线工作频率、天线在巷道断面不同位置、巷道断面面积和形状、巷道弯曲、巷道分支、巷道起伏、围岩介质、支护、纵向导体、横向导体等因素对煤矿井下无线传输衰减的影响。

采煤机螺旋滚筒装煤性能优化

李明昊, 牛昊, 范佳艺, 赵丽娟, 乔捷

2022, 48(10): 129-135. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2022050041

<摘要>(204) <HTML> (29) <PDF>(22)

摘要:
螺旋滚筒是采煤机截割煤岩的直接机构，螺旋滚筒几何参数和截割策略的优化设计对提高滚筒装煤性能有重要影响。现有基于有限元和二维离散元法的螺旋滚筒优化设计大多基于单一或部分因素，未综合考虑多设计变量对螺旋滚筒装煤性能的影响，难以同时得到几何参数及运动学参数最优解。针对该问题，基于煤的物理力学特性参数测试结果，利用离散元分析软件EDEM构建采煤机螺旋滚筒截割煤壁耦合模型，对采煤机螺旋滚筒的装煤性能进行数值模拟，采用单因素法分析了螺旋滚筒螺旋升角、直径、筒毂直径、截割深度、转速及牵引速度对装煤性能的影响；基于离散元分析结果设计螺旋滚筒三因素三水平正交试验，通过极差分析得出几何参数中滚筒直径、筒毂直径、螺旋升角，运动学参数中截割深度、滚筒转速、牵引速度对螺旋滚筒装煤性能的影响依次减小；根据正交试验结果得出螺旋滚筒最优几何参数方案为13°螺旋升角、1 300 mm滚筒直径、475 mm筒毂直径，最优截割策略为600 mm截割深度、58 r/min滚筒转速、8 m/min牵引速度，最优参数下螺旋滚筒装煤率为76.39%，较优化前提高了15.82%。

5G特性在智慧矿山中的应用研究

刘昕, 付元, 李晨鑫

2022, 48(10): 136-141. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2022070032

<摘要>(364) <HTML> (45) <PDF>(57)

摘要:
目前智慧矿山5G建设主要针对矿用5G的宏观技术发展方向、测试方法和特定应用场景展开研究，缺乏对智慧矿山5G各类应用场景特点的全面梳理。针对该问题，归纳了智慧矿山5G应用场景类型，梳理了主要应用场景的通信需求，指出传感器信息回传类应用具有广覆盖需求、视频信息采集和回传类应用具有上行大带宽传输需求、实时控制信息交互类应用具有下行低时延传输需求、自动驾驶信息采集和回传类应用具有上行大带宽和下行低时延共存的差异化传输需求。针对智慧矿山5G应用的环境特点和技术要求，提出了核心网+承载网+接入网的矿用5G网络总体架构：① 核心网通过用户平面功能（UPF）和多接入边缘计算(MEC)下沉，实现矿山5G独立组网、独立运行。② 承载网中的信息安全模块用于数据安全审计监测和传输控制，实现井上下数据安全隔离；网络切片和服务质量（QoS）管理模块用于对不同业务进行信道划分和隔离，实现多业务共存信道隔离，保障传输性能。③ 接入网采用基站控制器+基站汇集器+基站+终端的方式，实现5G信号分区、按需覆盖。根据上述架构，提出了面向智慧矿山多样化应用需求的5G关键技术方案：① 采用网络切片技术将矿山5G网络划分为传感器切片、视频回传类切片、实时控制类切片、远程控制类切片，结合传输业务的QoS指标，将业务数据映射到不同的切片资源上进行传输，实现5G网络传输的按需分配。② 通过灵活空中接口调度机制满足无线资源按需调度，即大带宽业务采用资源请求−业务缓存报告资源分配−业务缓存−数据传输资源分配的空口资源调度方式，保障上行传输带宽，低时延业务采用预留的专用空口资源进行传输，保证下行传输低时延。③ 当单一频段无法满足上行传输需求时，通过载波聚合技术将多个连续或非连续的载波聚合成更大的带宽，有效支撑矿山5G的大带宽传输需求。

矿用NPC三电平逆变器开关管开路故障诊断方法

梁宏

2022, 48(10): 142-150. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.17974

<摘要>(94) <HTML> (29) <PDF>(15)

摘要:
矿井提升机、带式输送机中电动机驱动系统的变频器大多采用中点钳位式（NPC）三电平逆变器，该逆变器开关管数量多、运行频率高，在短时间内高频率切换开关工作状态和在复杂工作环境下容易出现开关管开路故障，且故障信号具有非平稳特性。现有NPC三电平逆变器开关管故障诊断方法存在故障特征提取困难、计算量大、故障准确率较低等问题。针对上述问题，提出了一种基于概率神经网络(PNN)的矿用NPC三电平逆变器开关管开路故障诊断方法。首先利用示波器采集逆变器三相相电压信号，并对相电压信号进行去噪、归一化等处理。然后利用Clark与Park变换将三相相电压转换为两相旋转（d−q）坐标系电压，利用经验模态分解（EMD）将d轴电压分解为多个本征模态分量（IMF），对于不同的开路故障，计算各IMF的方差贡献率，得出第2、第3、第8个IMF的方差贡献率相差较大，以这3个IMF代表不同的开路故障，并计算出它们的均值、均方差和方差，作为逆变器开关管开路故障特征向量。最后将特征向量输入PNN中进行训练与分类，实现NPC三电平逆变器开关管开路故障诊断。实验结果表明，与基于卷积神经网络（CNN）和支持向量机（SVM）的故障诊断方法相比，基于PNN的矿用NPC三电平逆变器开关管故障诊断方法具有更高的故障诊断准确率，平均故障诊断准确率达97.75%。

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