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2020年  第46卷  第9期

“煤矿掘进装备智能化技术”专题
掘进机全站仪与捷联惯导组合定位方法
张旭辉, 刘博兴, 张超, 杨文娟, 赵建勋
2020, 46(9): 1-7. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.17641
摘要:
针对基于全站仪的掘进机定位方法因井下粉尘过大等导致光路被遮挡而无法进行定位、基于捷联惯导的掘进机定位方法累计误差随时间推移逐渐增大的问题,提出一种掘进机全站仪与捷联惯导组合定位方法。首先,采用全站仪测量掘进机位置参数,采用捷联惯导测量掘进机位姿参数并进行解算;然后,将捷联惯导测量的掘进机所在位置经纬度转换为西安80坐标系下的坐标值,实现与全站仪测量坐标系的统一;最后,采用卡尔曼滤波方法将全站仪与捷联惯导测量数据进行融合,获取掘进机位姿数据。试验结果表明该方法具有较高的定位精度:x方向的定位误差最大值为0.029 1 m,最小值为0.010 0 m,平均值为0.019 93 m;y方向的定位误差最大值为0.029 5 m,最小值为0.011 0 m,平均值为0.018 26 m。
煤矿巷道修复重载作业机器人现状与发展趋势
薛光辉, 候称心, 张云飞, 吴淼
2020, 46(9): 8-14. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.17658
摘要:
煤矿重载作业机器人是替代高危岗位工人作业的智能装备,面临作业空间狭小局促、作业环境复杂多变等挑战。总结了重载工业机器人现状及煤矿巷道修复装备的发展历史,指出目前煤矿巷道修复装备仅实现了遥控和自动卷缆功能,智能化水平不高,需研发煤矿巷道修复重载作业机器人;提出了煤矿巷道修复重载作业机器人的概念及功能定位,指出煤矿巷道修复重载作业机器人研制面临狭长封闭巷道空间内位姿精确感知、行走路径规划与行走控制、作业轨迹规划与运动控制等关键技术问题;阐明了煤矿巷道修复重载作业机器人发展方向为提高煤矿巷道修复重载作业机器人的可靠性、稳定性和智能化水平,加强与其他机器人施工工艺的匹配。
数字孪生驱动掘进机远程自动截割控制技术
张超, 张旭辉, 张楷鑫, 谢楠, 周创
2020, 46(9): 15-20. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.17640
摘要:
目前掘进机远程截割控制方法大多基于视频监控与平面信息,巷道断面成形质量取决于人工操作经验,可靠性较低。针对该问题,研究了数字孪生驱动掘进机远程自动截割控制技术,从数据感知、数据驱动、数据传输、远程自动截割控制等方面介绍了数字孪生驱动掘进机自动截割的实现过程。采用视觉测量技术获取掘进机位姿数据、气体传感器等获取掘进环境数据,构成数字孪生驱动的数据来源;建立掘进机虚拟模型和虚拟场景并完成虚拟模型动作编程及虚拟模型与虚拟场景的耦合,通过求解掘进机运动学正逆解,实现掘进机与虚拟模型交互;基于三次多项式方法进行巷道断面“S”形截割轨迹规划,设计反馈线性积分滑模控制器实现截割轨迹跟踪控制;采用MySQL数据库作为数据交互媒介,通过井下工业以太环网及矿用5G技术实现数据远程传输。实验结果表明,掘进机截割头能稳定跟随规划轨迹,且同一时刻虚拟界面显示的掘进机截割头位姿与实际位姿一致。
基于视觉测量的快速掘进机器人纠偏控制研究
张旭辉, 周创, 张超, 谢楠, 张楷鑫, 刘博兴
2020, 46(9): 21-26. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.17639
摘要:
针对在煤矿井下高粉尘、低照度环境中,掘进机器人定位与控制精度不高的问题,设计了一种基于视觉测量的快速掘进机器人纠偏控制系统。利用安装在快速掘进机器人上的防爆相机,对后方的激光指向仪进行图像采集,通过以太网将采集的图像信息传输给防爆计算机;利用防爆计算机对图像进行预处理,根据位姿解算模型解算出快速掘进机器人位姿;将解算出的位姿信息与巷道设计轴线信息进行比较,计算出快速掘进机器人位姿与巷道设计轴线间的位姿偏差;根据位姿偏差的类型与大小,采用不同的控制策略计算出修正后的控制量,并输出控制指令;控制指令控制电磁比例阀的阀芯移动,实现对伸缩油缸的控制,根据各区域伸缩油缸的伸缩量不同,对快速掘进机器人进行位姿调整,实现纠偏控制。实验结果表明:位姿视觉测量精度为X方向平均偏差21.334 mm,Y方向平均偏差34.154 mm,偏航角平均偏差为0.493°;纠偏控制精度在X方向小于30 mm,满足实际工况要求。
唐口煤矿综掘机智能远程控制技术
刘延生
2020, 46(9): 27-32. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.17537
摘要:
针对目前我国综掘机自动化及综掘工艺智能化方面的研究和应用已初见成效,但在智能化感知与远程控制技术上仍欠缺的问题,从唐口煤矿综掘工作面实际情况出发,综合利用综掘机自动定位控制、自动截割控制、远程自动控制等技术,研发了一种综掘机智能远程控制系统。采用全自动防爆全站仪配合多种传感器实现综掘机定位;对综掘机操作系统、电控系统、液压系统进行升级改造,实现综掘机定位数据分析、截割动作自动规划等;采用远距离传输协议,实现综掘机自动定位与一键截割远距离控制。应用表明,实施综掘机智能远程控制系统后,唐口煤矿实现了综掘工作面30~50 m范围内无人作业,提高了安全生产水平;每班只需1名操作人员,达到了减员提效的目的。
科研成果
煤矿瓦斯抽采管网系统自更新检漏技术研究
熊伟
2020, 46(9): 33-37. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2020040016
摘要:
煤矿井下工作环境恶劣,瓦斯抽采管道易受到碰撞、落煤坠砸等损伤而造成漏气,当巷道内空气大量进入管网系统后,管网内瓦斯抽采浓度可能远低于钻孔孔口浓度。针对该问题,提出了一种基于多元高斯声束模型的煤矿瓦斯抽采管网系统自更新检漏技术。采用多元高斯声束模型对漏气点声音进行加强处理,并分析煤矿井下抽采管网系统的主要漏气类型和噪声来源,建立漏气模型和噪声模型;将采集的声音样本与预存模型进行比对,判断是否存在漏气现象,并将使用环境中出现频率超过30%的声音样本自动存储为漏气模型,实现模型的自动更新,提高检漏准确性;基于自更新检漏技术研发了YJL40检漏仪,其主要部件包括探测头、金属软管、主机和报警器。利用自更新检漏技术及相应产品对高家庄煤矿的高、低负压抽采系统共计7 585 m管道进行检漏,将检测出的漏气点进行有效封孔后,抽采终端瓦斯体积分数分别提高了37.1%和28%,验证了自更新检漏技术的有效性。
分析研究
自然风压作用下工作面采空区漏风特征研究
刘昆轮, 常博, 马祖杰, 王刚
2020, 46(9): 38-43. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2020020027
摘要:
以乌东煤矿南区+450 m水平B1+2煤层工作面为例,分析了自然风压变化规律,结合进风巷风量变化现场实测数据,定性说明自然风压对工作面的实际影响;通过求风速投射面积间接估算漏风量及漏风分布,结合现场实测和曲线拟合方法,对自然风压变化引起的工作面后方采空区漏风现象进行定量研究。研究结果表明:乌东煤矿南区自然风压变化会对其通风系统内的各分支及矿井主要通风机工况点产生明显影响;自然风压变化是影响B1+2工作面进风巷风量变化的主控因素;冬季由于自然风压较大,导致进风巷风量变大,漏入采空区风量比夏季漏入风量多,风流在采空区内部流速更快,采空区内部流场分布范围更广。
浅埋深综放工作面矿压显现规律及控制研究
杨真, 郭瑞瑞, 杨永亮
2020, 46(9): 44-50. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2020060003
摘要:
现有工作面矿压规律研究主要是针对浅埋深大采高工作面矿压规律和顶板结构进行研究,针对浅埋深综放工作面强矿压显现规律和控制技术研究较少。针对该问题,以某煤矿42202工作面为研究背景,采用工作面支架监测和微震监测相结合的实测方法,研究了工作面的强矿压显现规律:42202工作面的初次来压步距为60 m,周期来压步距为18~26 m,来压时支架动载系数高达1.58,片帮深度达1 100 mm,立柱下缩量为50~80 mm,强矿压导致工作面压架,来压时中部压力大、两侧小,表明工作面来压时矿压显现较为剧烈;微震事件主要集中在工作面超前位置及辅运巷,日累计能量与日频次变化趋势基本相同。分析了浅埋深综放工作面的强矿压机理,指出浅埋深综放工作面强矿压显现的主要原因是采场覆岩高位关键层形成的砌体梁结构与低位关键层形成的悬臂梁结构发生联动失稳效应。针对强矿压显现问题,提出了水压致裂的顶板弱化措施,采取水压致裂措施后,支架工作阻力最大值由59.1 MPa下降到50.1 MPa,降低了约15%;深孔最大应力降低了15%,浅孔最大应力降低了32%,表明水压致裂对顶板弱化和减弱巷道围岩应力有较显著作用。
实验研究
井下移动机器人智能视觉避障研究
彭继国, 张波, 孙凌飞, 邓攀
2020, 46(9): 51-56. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2020030023
摘要:
针对现有井下移动机器人避障方法在面对井下复杂障碍物时不能准确检测障碍物位置信息,对井下非线性障碍物不能准确进行避障控制等问题,提出了一种基于模糊控制的井下移动机器人智能视觉避障方法。首先采用双目立体视觉模组作为障碍物检测传感器,感知井下环境信息,实时检测障碍物分布情况,并构建占据栅格地图。然后通过八叉树结构模型构建三维点云,使用树状结构对点云数据进行结构化描述,并将其映射到占据栅格地图中,得到障碍物的区域分布情况。最后采用模糊控制策略对实时检测到的障碍物在占据栅格地图中的分布情况进行处理,将当前时刻障碍物在占据栅格地图中的分布情况和移动机器人运行速度作为模糊控制器的输入变量,通过模糊控制算法计算下一时刻移动机器人的转向角度和加速度,从而实现井下移动机器人的智能避障控制。根据移动机器人实际占据空间,设计外接包围盒进一步稳定控制算法,结合避障策略进行智能避障,避免移动机器人与障碍物发生碰撞。实验结果表明,该方法能够准确对井下障碍物分布情况进行描述,使移动机器人能够根据所设计的模糊控制规则准确自主地进行避障操作,从而实现自适应运动。
双臂并联煤矸石分拣机器人及其轨迹规划研究
赵明辉
2020, 46(9): 57-63. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2020040059
摘要:
目前的煤矸石自动分拣系统大多采用串联机械臂,只能分拣出粒度较小的矸石,且分拣速度较慢,分拣效果不理想。针对该问题,设计了一种双臂并联煤矸石分拣机器人。该机器人采用推动而非抓取的分拣方式,能够针对粒度为300~600 mm的矸石进行分拣,且大大降低了机械臂的力矩需求,提高了分拣速度。为了避免频繁启停给电动机造成刚性冲击,延长电动机使用寿命,在关节空间下分别采用抛物线过渡的插值函数、三次多项式及五次多项式插值函数进行轨迹规划,仿真和对比分析结果表明,采用五次多项式插值函数进行轨迹规划时,角加速度曲线过渡平滑,不仅能满足机器人轨迹起始点和终止点的角度、角速度约束,还能满足其角加速度约束,使分拣机器人的运动轨迹更加平稳。实验结果表明:对于粒度为300~600 mm的煤矸石,双臂并联煤矸石分拣机器人矸石识别率和分拣率分别为91.14%和86.29%,分拣准确率和稳定性较高;完成单次完整的分拣动作只需1.2 s,与人工分拣相比大大缩短了分拣周期;通过在关节空间的轨迹规划,降低了分拣过程中电动机受到的刚性冲击,可保证机器人长时间稳定工作。
基于差分误差抑制优化方法的井下目标定位
宋运忠, 王仁辉
2020, 46(9): 64-68. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2019050056
摘要:
针对基于时间测距即到达时间、单程测距、双程测距、对称双边双程测距(SDS-TWR)等定位方法的定位精度受节点间时钟未同步、计时器频率偏移、设备时延等计时误差因素干扰的问题,提出了一种基于差分误差抑制优化方法的井下目标定位方法。该方法结合SDS-TWR定位方法,利用目标节点既是发射节点又是接收节点的特点,将传输时间及长度关系联立求解,通过矩阵形式,消除计时器频率偏移、设备时延等无关变量,得到未知目标节点的坐标仅与实测时间有关,从而有效消除计时误差对目标节点定位结果的影响,达到精确定位的目的。仿真结果表明,与单程测距、双程测距方法相比,差分误差抑制优化方法可有效抑制设备时延和计时器频率偏移等对基于时间测距的定位方法的影响,能对未知节点进行精确定位,定位精度高,测距误差区间仅为[-0.036 9 m,0.037 7 m],是单程测距误差的0.012%,双程测距误差的0.061%。
煤矿局部通风机转速控制算法研究
杜岗, 马小平, 张萍
2020, 46(9): 69-73. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2020030025
摘要:
煤矿局部通风机系统目前主要采用常规PID控制算法进行变频调速,但PID控制参数的调整主要依赖人工经验,调节时间长、实时性差,且容易发生控制量超调和振荡输出。针对上述问题,提出了一种粒子群(PSO)优化PID控制算法,并将其应用到煤矿局部通风机转速控制中,即在基于常规PID控制算法的煤矿局部通风机转速控制系统中添加PSO算法,实现PID控制参数优化。常规PID控制部分直接按照Z-N整定法得出的最优参数设置运行;PSO优化PID控制部分通过S函数算法程序随机产生一组三维粒子,通过调用函数assignin将三维粒子的值赋给转速控制系统仿真模型中的Kp,Ki,Kd三个参数,以控制系统误差指标ITAE作为适应度函数进行迭代寻优,实现了PSO寻优与PID参数整定优化的统一。仿真实验结果表明,相比于常规PID控制,经过PSO算法优化后,局部通风机转速控制输出性能改善明显,尤其是超调量和调节时间指标,超调量仅为常规PID控制算法的20%。
基于在线多字典学习的矿井图像超分辨率重建方法
汪海涛, 于文洁, 张光磊
2020, 46(9): 74-78. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.17655
摘要:
针对基于字典学习的方法在处理含有噪声且环境复杂的矿井图像时重建效果不佳的问题,提出了一种基于在线多字典学习的矿井图像超分辨率重建方法。该方法利用K-means聚类算法将图像训练集划分为多类图像,并针对不同类图像训练多组高低分辨率字典,提高字典对环境复杂图像的特征表示能力;根据图像非局部自相似性,引入非局部约束项进一步约束稀疏系数的解空间,并通过在线字典学习对多字典学习阶段的字典进行优化,提高稀疏系数求解的准确性,从而提高图像重建过程的抗噪声干扰能力。实验结果表明,该方法能够有效提高重建图像质量,抑制噪声引起的图像块效应和边缘锯齿效应,增强图像细节,具有更好的视觉效果。
选煤厂水泵闸板阀开度线激光辅助视觉监控
田军, 李明, 姜瑾, 朱美强, 雷萌
2020, 46(9): 79-82. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.17626
摘要:
针对选煤厂水泵闸板阀开度需人工调节而无法实现集中控制的问题,提出了一种选煤厂水泵闸板阀开度线激光辅助视觉监控方法。采用线激光作为辅助检测手段来增加目标检测特征、避免光线变化对目标检测的影响,并利用视频监控系统采集闸板阀图像;采用模板匹配法对图像中目标进行定位,利用自适应阈值法检测出投射到闸板上的线激光,再经过腐蚀、膨胀等形态学操作使闸板上的线激光相邻断开区域连接,同时采用高斯滤波方法去除图像噪声,得到图像中线激光位置及长度,从而检测出闸板阀开度;PLC集中控制系统通过对比闸板阀开度检测值与设定值,实现闸板阀开度的闭环控制。实验结果表明,该方法在不同背景亮度条件下,均可准确定位闸板阀,提高了闸板阀开度检测准确性。
一种矿用超宽输入电压范围自适应电源
林引, 孟小红, 刘亚辉
2020, 46(9): 83-87. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2019110045
摘要:
针对现有矿用电源存在取电不便、体积大、抗波动能力差、电路复杂、成本高等问题,设计了一种矿用超宽输入电压范围自适应电源。该电源采用输入串联型反激变换器,可降低功率开关管的电压应力,将超宽输入电压转换为稳定的直流电压。试验结果表明,在输入电压为AC85~900 V时,电源输出电压最大误差仅为1.1%,纹波电压不超过139 mV,效率高达87.4%;绝缘耐压试验中漏电流不大于1.53 mA,绝缘电阻不小于50 MΩ,满足GB 3836.4—2010《爆炸性环境 第4部分:由本质安全型“i”保护的设备》中防爆要求。
矿用电缆卷放车电动机交叉耦合控制方法
武国平, 闫孝姮
2020, 46(9): 88-93. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2020020045
摘要:
为提高矿用电缆卷放车电动机组的工作精度,针对排线电动机和卷筒电动机运行控制中的负载扰动与转速调节等问题,提出了一种矿用电缆卷放车电动机交叉耦合控制方法。采用果蝇优化算法(FOA)对电动机交叉耦合控制模型的PI参数进行寻优,并以ITAE函数作为评价指标衡量参数优化性能。仿真分析结果表明:与遗传算法(GA)相比,采用FOA进行PI参数寻优收敛速度更快,误差更低;用FOA进行PI参数优化后,交叉耦合控制模型可在20 ms内完成电动机转速调节,调节速度快,收敛精度高,且具有良好的稳定性;施加干扰后,电动机能够快速跟随响应,验证了电缆卷放车电动机交叉耦合控制方法具有较好的抗干扰性及跟随性。
基于灰度共生矩阵与回归分析的矿井水灾感知
曹玉超
2020, 46(9): 94-97. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.17678
摘要:
针对图像识别用于矿井水灾感知时存在识别率低、稳定性和时效性差等问题,提出了一种基于灰度共生矩阵与回归分析的矿井水灾感知方法。计算样本图像的灰度共生矩阵,提取灰度共生矩阵的对比度、差异性、齐次性、熵、相关性、能量作为特征值并组成特征向量;以样本图像的特征向量到非线性回归方程的最小距离之和最大为依据确定分类器,通过分类器识别水灾。实验结果表明,对于分辨率为256×256的图像,该方法在无烟煤、砂岩、突涌水组成的数据集上的识别率为96.33%,单张图像平均耗时16.288 5 ms。
经验交流
矿用乳化液浓度在线检测系统设计
席波, 王诗翱, 郭建伟
2020, 46(9): 98-103. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2020040023
摘要:
针对现有乳化液浓度检测方法受温度影响较大、无法实时测量并全程跟踪采样的问题,在传统密度法的基础上,设计了一种矿用乳化液浓度在线检测系统。该系统通过嵌入储液箱的拉力传感器、温度传感器和液位传感器监测乳化液实时状态信息并发送至DSP控制终端,DSP控制终端根据密度法原理求解当前乳化液浓度并上传至上位机,实现实时在线检测功能。采用温度补偿技术减小不同温度下的测量误差,采用FIR数字滤波技术对传感器支架和箱体带来的振动干扰进行滤波,并采用梯度下降算法校正拉力传感器参数,提高测量精度。实验结果表明,该系统可实时在线检测矿用乳化液浓度,检测值和标准值的最大误差为1.5%,满足煤矿生产要求。
基于相关向量机的煤自燃预测方法
刘宝, 穆坤, 叶飞, 汪帆, 王静婷
2020, 46(9): 104-108. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.17578
摘要:
在煤自燃程度预测方面,基于径向基(RBF)神经网络的方法结构复杂、易陷入局部最优,基于支持向量机(SVM)方法的核函数受Mercer条件限制而对参数敏感,传统的机器学习方法误差较大。针对上述问题,提出了一种基于相关向量机(RVM)的煤自燃预测方法。以易发生煤自燃现象的亭南煤矿为例,模拟煤样自燃升温过程并采集气体浓度与煤自燃温度数据,建立训练样本和测试样本;由训练样本构建RVM模型,得到模型的最优参数;将测试样本代入已训练的RVM模型中,预测煤自燃温度值。与基于RBF神经网络和SVM的煤自燃预测方法进行比较,结果表明,基于RBF神经网络和SVM的煤自燃预测方法训练误差较小,但测试误差较大,说明这2种方法存在过拟合现象,泛化能力差;基于RVM的煤自燃预测方法的训练误差与测试误差比较接近且预测精度最高。
矿井多水平接力排水系统优化控制
韩秀琪
2020, 46(9): 109-112. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2019120057
摘要:
矿井多水平接力排水系统的用电量非常大,为提高排水系统运行的经济性,需要优化排水系统控制,而目前的矿井多水平接力排水系统优化控制方法存在容易溢仓、水泵频繁启停等问题。针对上述问题,提出了一种矿井多水平接力排水系统优化控制策略。以各水平水仓水位必须处于最低水位与最高水位之间、各水平水仓排水量不小于涌水量为约束条件,1个排水周期内各水平用电成本之和最低为目标函数,建立了矿井多水平接力排水系统优化控制模型。通过在约束条件中引入裕量,避免了水泵频繁启停;利用灰色模型进行涌水量预测,以获得精确的水仓水位,避免了溢仓事故。应用结果表明,该优化控制策略在保证排水安全性的前提下,降低了排水系统用电成本。