“煤炭安全智能精准开采”专题_中国煤炭行业知识服务平台

“煤炭安全智能精准开采”专题

来源：《工矿自动化》2021年第11期

煤炭精准开采是将煤炭开采扰动影响、致灾因素等统筹考虑，基于透明空间地球物理，以多物理场耦合、智能感知、智能控制、物联网、大数据、云计算等作为技术支撑，具有风险判识、监控预警与处置功能，能实现煤炭无人（少人）智能开采与灾害防控一体化的未来采矿新模式。随着新形势的发展，煤炭安全智能精准开采是保障煤炭高质量发展的治本之路已成为行业共识。为进一步总结、凝练我国煤炭安全智能精准开采技术最新进展，《工矿自动化》特邀中国工程院院士袁亮担任专题客座主编，杨科教授、黄友锐教授担任专题客座副主编，于2021年第11期策划出版“煤炭安全智能精准开采”专题。在专题刊出之际，衷心感谢各位专家学者的大力支持！

行业视野: 智能化
类别; 92个
关键词; 47位
专家; 15篇
论文; 5480IP
点击量; 3093次
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煤矿井下物联网感知层时间同步技术

作者(Author)：袁亮, 陈珍萍

摘要：时间同步是智能矿山信息精准感知的基础和前提。煤矿井下空间的诸多特性，如地形狭窄冗长、巷道表面不平整等，会造成同步误差累积效应大、信号传输可靠性差，给无线节点间时间同步技术研究带来了很大挑战。介绍了2种基础的时间同步方法：层次型时间同步和分布式时间同步方法。分析了煤矿井下物联网对时间同步方法的特殊需求，即除需考虑收敛性、同步精度等外，还需要考虑同步算法能量有效性、拓扑鲁棒性及可扩展性等指标，应具有较少的通信量、较长的同步周期、一定的拓扑鲁棒性，要能降低网络直径大引起的同步误差累积效应，并适应网络规模改变所带来的影响。分析了煤矿井下物联网感知层时间同步研究现状，得出目前的研究成果主要集中在网络结构、同步精度和同步能耗等方面。对煤矿井下物联网感知层时间同步技术的研究方向进行了展望，指出针对煤矿井下通信环境和空间环境的特殊性，设计一种对拓扑、时延具有一定鲁棒性的时间同步方法，是未来的研究重点：① 可从拓扑动态维护角度提高时间同步方法对拓扑的鲁棒性；② 可从通信拓扑虚拟构建角度提高一致性时间同步方法的收敛速度；③ 可从时间戳处理和矩阵补全角度提高时间同步方法对传输时延的鲁棒性。

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工矿自动化

2021年第11期

429

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麻地梁煤矿智能化开采研究

作者(Author)：许日杰, 杨科, 吴劲松, 阚磊

摘要：现有的煤矿智能化开采研究成果未结合生产实践具体阐述智能化开采关键技术在煤矿的应用情况。以麻地梁煤矿为工程背景，阐述了该煤矿智能化开采建设成果——十大智慧系统，即智能调度远程集控系统、设备智能预警与远程会诊系统、智能采煤系统、智能掘进系统、智能胶带运输系统、无人值守一体化煤质运销管控系统、智能交通安全管控系统、互联网+远程办公系统、物联网+智能仓储快递服务系统、智能通风系统的关键技术及应用效果。指出了现阶段煤矿智能化开采中存在的关键问题，包括思想理念亟需转变，前期投入大、投入产出比不平衡，开采模式适应性差，人才培养体系不健全，关键技术创新不够等。为解决上述问题，提出应进一步增强智能子系统间的相互协同性，推进智能机器人研究，提高设备自主感知、分析、决策能力，构建智能煤矿顶层架构与大数据应用中心等，以实现煤炭智能开采、运输与销售，提高矿井生产效率，保障工人生命安全，实现井下无人（少人）开采目标。

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工矿自动化

2021年第11期

854

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基于数字煤层的综采工作面精准开采系统

作者(Author)：李旭, 吴雪菲, 田野, 董博, 党恩辉

摘要：针对目前以记忆截割为核心技术的自动化采煤技术无法自主感知工作面地质条件变化，采煤机难以实现根据煤层厚度变化自动进行调高控制，而对于精准开采方面也只是初步探索的问题，研发了一种基于数字煤层的综采工作面精准开采系统。该系统首先利用煤矿地质数据、工作面切眼数据和工作面运输巷与回风巷地质写实数据和三次样条插值方法建立初始三维数字煤层模型。然后通过综采设备惯导、里程计、雷达、角度传感器等动态感知采煤机实际行走轨迹和截割轨迹，对建立的初始三维数字煤层模型进行动态修正和生成刮板输送机直线度检测曲线。最后根据修正后的三维数字煤层模型动态规划采煤机截割轨迹曲线，并下发给采煤机控制系统，指导采煤机根据煤层厚度变化自动进行调高控制；通过刮板输送机直线度检测曲线和液压支架行程信息综合分析计算下一刀每台液压支架推移的偏差量，并将下一刀每台液压支架推移的偏差量下发给综采工作面液压支架控制系统，实现液压支架自动调直。试验结果表明：该系统实现了采煤机截割轨迹动态规划、调高轨迹自动跟踪控制和液压支架自动调直；通过三维数字煤层模型的CT切片可以获取采煤机规划刀的截割轨迹，规划的截割轨迹误差小于0.2 m；在无人工干预情况下，对于250 m长的工作面自动化割煤时间大约为1 h，自动割三角煤时间大约为30 min。

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工矿自动化

2021年第11期

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基于膜计算的煤矿井下机器人路径规划算法

作者(Author)：黄友锐, 李静, 韩涛, 徐善永

摘要：现有煤矿井下机器人路径规划算法采用固定步长和串行方式生成路径，存在成功率低、实时性差、效率低下等问题。将膜计算（MC）与Informed RRT*算法相结合，提出一种煤矿井下机器人路径规划算法，即MC-IRRT*算法。该算法分为快速连通和路径寻优2个阶段。在快速连通阶段，构建多步长细胞型膜结构，根据空间区域的大小来调整步长：在可行空间较大的区域采用大步长搜索，加快搜索速度；在狭小的空间使用小步长搜索，使搜索空间更加精细，提高狭小空间路径搜索成功率。在路径寻优阶段，构建多采样点细胞型膜结构，通过多个基本膜并行计算，同时在多个椭圆区域内并行搜索最短可行路径，以节省时间，提高路径优化效率。简单场景实验结果表明，与Informed RRT*算法相比，MC-IRRT*算法在快速连通阶段和路径寻优阶段的搜索效率分别提高了76%，40%。复杂场景实验结果表明：RRT*算法和Informed RRT*算法路径规划失败，PQ-RRT*算法和MC-IRRT*算法均能成功寻得可行路径；与PQ-RRT*算法相比，MC-IRRT*算法的速率提高了12.79%，规划的路径长度缩短了8.18%；MC-IRRT*算法不仅可以迅速通过较窄可行区域，而且在路径转折处可以选择使用较小步长，使路径更加平滑。

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工矿自动化

2021年第11期

349

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矿用智能巡检机器人无标定视觉伺服控制研究

作者(Author)：李静, 黄友锐, 韩涛, 兰世豪, 陈宏茂, 甘福宝

摘要：针对矿用智能巡检机器人无标定视觉伺服控制中采用基于传统的卡尔曼滤波(KF)的图像雅可比矩阵存在估计值不准确、鲁棒性差的问题，提出了一种具有长短期记忆(LSTM)的卡尔曼滤波算法(KFLSTM算法)。KFLSTM算法使用LSTM弥补由KF算法产生的估计误差，将滤波增益误差、状态估计向量误差、观测误差用于LSTM的在线训练，利用训练后的LSTM模型对雅可比矩阵进行最优估计，通过提高雅可比矩阵估计值的准确性和稳定性来改善视觉伺服控制的实时性和鲁棒性。建立了基于KFLSTM算法的无标定视觉伺服模型，将最优雅可比矩阵作为控制器的输入，使控制器输出较准确的关节角速度，从而控制机械臂的实时运行。将KFLSTM算法应用到矿用智能巡检机器人六自由度视觉伺服仿真实验中，结果表明：应用KFLSTM算法得到的图像误差收敛速度相较于传统KF算法提高了100%~122%，图像特征误差更小，定位精度为0.5像素，且机器人末端执行器运动平稳，具有较强的抗噪声干扰能力，可有效提高矿用智能巡检机器人的作业精度与效率，并增强其工作的稳定性与安全性。

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工矿自动化

2021年第11期

368

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基于细胞型膜计算的煤矿巡检无人直升机姿态控制

作者(Author)：许家昌, 黄友锐, 李虹金, 刘瑜, 韩涛

摘要：煤矿巡检无人直升机姿态有效控制是巡检能力优劣的重要体现。针对现有无人直升机姿态控制伴随应用场景的变化，扰动随之变化，导致无人直升机姿态波动幅度及误差变大的问题，利用细胞型膜计算实现煤矿巡检无人直升机的姿态控制。根据无人直升机动力学模型建立了无人直升机姿态动力学模型；构建了适合井下无人直升机姿态模型的细胞型膜系统，设计了无人直升机姿态膜控制器(MC)。通过地面上空与模拟巷道飞行实验验证MC对无人直升机姿态的控制效果，并与传统滑模控制器(TSC)和线性反馈控制器(LFC)进行了比较，结果表明：地面上空实验环境下，MC下的无人直升机姿态角控制在-0.8~0.8 rad，姿态角震荡幅度明显减小于TSC和LFC下的震荡幅度；模拟巷道环境下，MC下的无人直升机姿态角控制在-1.8~2.0 rad，波动频率变小；MC下的无人直升机姿态角误差均小于TSC和LFC下的姿态角误差。

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工矿自动化

2021年第11期

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煤矿救援机器人机械臂轨迹规划算法研究

作者(Author)：韩涛, 李静, 黄友锐, 徐善永, 许家昌

摘要：针对煤矿井下复杂环境中救援机器人机械臂轨迹规划不合理、规划方法收敛速度慢等问题，提出了一种基于融合杜鹃搜索的灰狼优化（CS-GWO）算法的煤矿救援机器人机械臂轨迹规划算法。以五次多项式插值为基本轨迹规划方法，在机械臂关节空间进行轨迹规划，通过CS-GWO算法对得到的轨迹进行优化，实现机械臂时间-能量最优轨迹规划。CS-GWO算法在灰狼优化（GWO）算法的位置更新方式中融入杜鹃搜索（CS）算法的2次扰动过程，结合CS算法的莱维飞行模式和鸟巢位置随机更新的特点，使得狼群在向猎物逼近的过程中能够随机跳出局部搜索区域，扩大了搜索范围，避免算法陷入局部最优解，增强了GWO算法的全局搜索能力。Matlab仿真结果表明，CS-GWO算法能够有效提高CS算法的收敛速度和GWO算法的全局搜索能力，其稳定性更好，整体性能较优；利用机械臂轨迹规划算法可得到一条时间-能量最优轨迹，各关节角位移、角速度、角加速度曲线均光滑、连续，有效解决了煤矿井下复杂环境中救援机器人机械臂最优轨迹规划问题。

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工矿自动化

2021年第11期

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基于数字孪生和概率神经网络的矿用通风机预测性故障诊断研究

作者(Author)：经海翔, 黄友锐, 徐善永, 唐超礼

摘要：针对当前矿用通风机故障诊断方法存在预测性较差、准确率较低的问题，提出了一种基于数字孪生和概率神经网络(PNN)的矿用通风机预测性故障诊断方法。利用Unity3D、3dsMax、SciFEA等搭建通风机的数字孪生模型，模拟出真实通风机的结构特点、物理属性和运行规则，利用PREspective与通风机的PLC实时通信，将通风机的运行状态实时映射至数字孪生模型中；以通风机的数字孪生模型为基础，结合专家知识、机器学习、历史数据等构建了通风机预测性故障诊断模型，通过分析通风机的实时数据与运行状态之间的关系，不断学习并更新模型参数；采用改进的鲸鱼优化算法(IWOA)通过包围猎物、捕食猎物和搜索猎物的生物行为求取平滑因子最优值并赋予PNN，利用优化后的PNN对通风机进行预测性故障诊断，对比通风机预测性故障诊断模型判断结果与实际情况是否相符，若诊断错误，则需要对预测性故障诊断模型中的参数进行修正，直到故障判断准确。实验结果表明，与遗传算法(GA)、粒子群算法(PSO)、鲸鱼优化算法(WOA)优化后的PNN故障诊断精度相比，IWOA优化后的PNN故障诊断精度达97.5%，说明基于数字孪生和PNN的矿用通风机预测性故障诊断方法可以满足通风机故障诊断的实时性与准确性要求。

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工矿自动化

2021年第11期

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