2020封面文章（《工矿自动化》）_中国煤炭行业知识服务平台

2020封面文章（《工矿自动化》）

来源：工矿自动化

《工矿自动化》创刊于1978年，月刊，刊登矿业行业的安全、监测及自动化等相关研究论文。封面文章涵盖了5G通信技术和区块链技术分别在煤矿上的应用研究、井下人员监测及无线定位研究、运输机等矿用装备的优化升级、煤与瓦斯协同预测及治理等方向的最新研究成果。

行业视野: 封面文章
类别; 288个
关键词; 156位
专家; 48篇
论文; 33904IP
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矿山多层级安全态势感知系统

作者(Author)：李敬兆, 孟亦凡, 王继伟

摘要：在智慧矿山建设过程中需要从整体角度统筹分析海量矿山监测数据，从而全面感知矿山安全状况。针对该问题，提出了一种矿山多层级安全态势感知系统。该系统通过在雾计算设施中部署局部安全态势感知模型对矿山区域范围内各子系统的监测数据进行分析，从而感知矿山局部安全态势；局部安全态势通过矿山高速通信网络汇集至云计算设施，通过部署在云计算设施中的全局安全态势感知模型进一步感知矿山全局安全态势。局部和全局安全态势感知模型采用基于门控循环单元构建的编码器与解码器处理数据之间的相关性，并引入Attention机制使模型具备筛选重点数据的能力，以提高模型运算速度。同时，为使模型运行在最佳状态，采用粒子群算法寻找模型最优超参数。仿真结果表明，安全态势感知模型具有较高的精度。

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工矿自动化

2020年第12期

508

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大型煤矿集团管理智能化系统研究

作者(Author)：刘银志, 赵廷钊 , 毛善君, 原生芾, 刘晖, 王志杰

摘要：管理智能化是智能化矿山建设的有机组成部分。分析了目前大型煤矿集团信息化管理存在的主要问题，包括管理平台对异构数据的处理能力弱，业务系统缺乏空间特征信息的动态融合，无法对“人、机、环、管”进行流程化智能分析，缺乏基于业务流程、大数据分析的协同预警和联动功能等。针对上述问题，提出了大型煤矿集团管理智能化系统的总体设计方案与架构，阐述了系统建设过程中采用的异构数据处理、模型库和知识库构建、大数据分析和管控协同等关键技术。该系统已在河南能源化工集团有限公司总部、二级公司和下属矿井得到应用，共提高管理岗位工效约20%，降低调度统计、监测监控岗位工作强度约35%，实现了平台标准化、时空一体化、分析智能化和管理协同化的系统建设目标，提高了大型煤矿集团管理智能化水平与决策效率。

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工矿自动化

2020年第12期

353

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智能综放工作面自动运行与人工干预分析系统

作者(Author)：韩秀琪, 杨秀宇, 孙峰, 赵东升, 霍栋

摘要：智能综放开采不仅要考虑采煤机割煤，还要综合考虑支架后部放煤及顶煤回收情况。相比智能综采工作面，智能综放工作面设备数量更多、工况更加复杂，生产过程中出现异常的可能性更大，导致人工远程干预更多。为保障智能综放开采的顺利运行，设计了智能综放工作面自动运行与人工干预分析系统。给出了智能综放工作面自动化率及放煤工作面控制系统开机率、液压支架自动跟机移架率、采煤机记忆割煤率、自动放顶煤率等关键指标的定义，通过采集综放工作面各主要设备运行信息和采煤信息，判断各设备运行状态，实现综放工作面自动化率统计分析。根据综放工作面自动化运行状态门限知识信息和设备工作流程，建立智能综放工作面自动化运行状态变更的状态门限知识库，用于识别人工干预前的生产设备状态，判断是否符合生产设备解除自动化运行条件。基于对专家知识的深入分析形成规则库，当实施人工干预控制时，自动基于规则库中的规则判断是否符合解除自动化运行的条件，并分析人工干预原因。实际应用结果表明，该系统能够评估智能综放工作面自动化率并分析人工干预原因，为生产系统控制逻辑的优化提供依据。

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2020年第12期

286

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考虑多场景运行方式的矿山电网继电保护在线整定系统

作者(Author)：于群, 刘佳钰

摘要：现有的矿山电网继电保护整定研究虽然考虑了不同运行方式下矿山电网继电保护的整定方法，但均未考虑与矿山供电调度自动化系统结合进行整定，不能随矿山电网的运行方式变化实时进行定值校核并对其中性能不满足要求的保护给出符合要求的新定值。针对上述问题，通过定义保护位置所在出线的母线电源侧某一类断路器状态的组合为矿山供电系统的场景，设计了一种考虑多场景运行方式的矿山电网继电保护在线整定系统。该系统利用场景对应的开关状态矩阵计算得到矿山供电系统场景区域矩阵和场景网络支路阻抗矩阵，基于场景区域矩阵和场景网络支路阻抗矩阵计算出此类场景下的场景最大和最小系统阻抗。当系统监测到断路器开关状态变化时，即场景发生变化时，自动读取断路器实时开关状态，通过场景开关信息矩阵找出存在状态改变的开关的场景类，并按照场景类中开关的数量顺序选择一个场景类，对场景类对应的一组保护进行定值校核。根据定值校核计算结果，判断保护性能是否满足要求，若不满足要求，则对不满足要求的保护进行在线整定计算；若满足要求，则该场景类校核结束，重新选择下一场景类，直至全部场景类都计算完毕。实例应用结果表明，通过与矿山供电调度自动化系统通信，考虑多场景运行方式的矿山电网继电保护在线整定系统计算出的整定值保护范围能够适应各种运行方式中继电保护装置的要求，避免了运行方式改变后定值不符合要求造成的继电保护装置的拒动和误动。

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2020年第12期

263

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矿井危险区域多旋翼侦测无人机关键技术探讨

作者(Author)：郑学召, 童鑫, 张铎, 郭军, 张嬿妮

摘要：从自主定位导航技术、自主避障技术、多传感器信息融合技术3个方面综述了国内外井下危险区域多旋翼侦测无人机关键技术的研究现状：自主定位导航技术可使机器人在未知环境中无需人工干预而实现自主移动，组合导航技术、3D环境地图构建技术、深度优化的轨迹规划算法以及基于语义与深度学习的同步定位与地图构建技术适用于灾变信息随时空演化、具备复杂性与不稳定性的矿井环境条件；基于多传感器信息融合的避障方法能够保证多旋翼侦测无人机在不同环境条件下最大程度地感知障碍物信息；基于自主定位与自主避障技术的传感器融合体系结构应采用分布式结构，以使井下多旋翼侦测无人机系统具有较高的可靠性及容错性。从软件和硬件方面分析了多旋翼侦测无人机存在的问题，即融合模型及算法普适性无法保障、融合系统容错性或鲁棒性有待完善、适应多种复杂融合算法的处理硬件匮乏以及多传感器集成度低、硬件功耗高、体积大等。展望了井下危险区域多旋翼侦测无人机关键技术的发展趋势：① 融合算法的合理优化：最大程度合理优化融合算法，提高系统可靠性和稳定性，保证数据处理的稳定高效。② 人工智能技术的应用：通过机器学习与自适应等智能技术，提高多旋翼侦测无人机深度学习能力，扩大危险区域侦测范围。③ 可适应多种复杂融合算法处理硬件的开发：矿井危险区域条件异常复杂，缺少能够适应多种算法深度融合的处理硬件，难以实现井下多源信息的同步采集与处理，通过开发具有较强适应性的处理硬件，提高多旋翼侦测无人机处理信息的能力。④ 便捷硬件融合系统的研发：开发基于多种传感器深度集成的融合系统，进一步提升多旋翼侦测无人机的探查能力。

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工矿自动化

2020年第12期

309

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基于模糊故障树和贝叶斯网络的矿井提升机故障诊断

作者(Author)：张梅, 许桃, 孙辉煌, 孟祥宇

摘要：为解决目前矿井提升机故障诊断方法效率低、准确性差等问题，提出了一种基于模糊故障树和贝叶斯网络的矿井提升机故障诊断方法。首先对传感器实时采集的提升机运行参数进行去噪预处理、多源信息融合，保证数据的准确性；然后将处理后的数据输入矿井提升机故障树，采用三角模糊数表示提升机底事件发生概率，得到底事件模糊概率；最后将模糊故障树映射为贝叶斯网络进行可靠性分析，将底事件模糊概率作为先验概率，计算叶节点发生概率，进而获得根节点的后验概率、概率重要度和关键重要度，从而快速确定故障类型和故障点。实例分析结果验证了该方法的可行性。

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2020年第11期

412

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智能煤矿数据治理框架与发展路径

作者(Author)：何敏

摘要：分析了煤矿自动化、数字化、信息化建设过程中数据治理存在的一些问题，包括顶层设计弱化、数据平台支撑能力不足、数据融合分析能力不够、泛在感知网络与感知设备缺乏。针对上述问题，提出了智能煤矿数据治理框架和发展路径。智能煤矿数据治理的总体框架包括数据源层、数据中台服务层、数据应用层和基础设施层。智能煤矿数据治理的发展路径包括完善煤矿全局全息信息数据采集、构建适宜煤矿的数据中台、研发融合智能决策的数据应用、夯实煤矿数据治理的基础设施保障。

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工矿自动化

2020年第11期

566

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多尺度特征融合的煤矿救援机器人目标检测模型

作者(Author)：翟国栋, 任聪, 王帅, 岳中文, 潘涛, 季如佳

摘要：传统目标检测模型采用人工设计的目标特征，造成检测精度较差。基于深度学习的目标检测模型具有较高的检测精度，然而针对实时性和精度要求比较高的煤矿救援机器人应用场合，获取的图像信息较少且目标特征不明显，造成目标检测效果较差。为提高目标检测精度和速度，基于YOLO V3模型提出了一种多尺度特征融合的煤矿救援机器人目标检测模型。该模型主要包括特征提取和特征融合2个模块：特征提取模块采用空洞瓶颈和多尺度卷积获得更加丰富的图像特征信息，增强目标特征表达能力，提高了目标分类精度和检测速度；特征融合模块在特征金字塔中引入空间注意力机制，对含有丰富语义信息的高层特征图和含有丰富位置信息的低层特征图进行有效融合，弥补了高层特征图位置信息表达能力不足的缺点，提高了目标定位精度。将该模型部署在煤矿救援机器人嵌入式NVIDIA Jetson TX2平台上进行灾后环境目标检测实验，检测精度为88.73%，检测速度为28帧/s，满足煤矿救援机器人目标检测的实时性和精度需求。

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工矿自动化

2020年第11期

362

249