《煤炭科学技术》“机电与智能化”研究领域2022年最受关注文章TOP30

2022年,《煤炭科学技术》“机电与智能化”研究领域共刊登90余篇论文，涵盖矿山机械装备、矿山供电与通信、矿山装备智能化、智能感知与系统集成、煤矿机器人等方向。为了协助读者了解煤矿智能化领域内的研究热点和前沿问题，促进学术交流与合作,编辑部根据论文的下载、引用等指标，整理了30篇《煤炭科学技术》2022年“机电与智能化”栏目最受关注论文。

行业视野: 智能化
类别; 139个
关键词; 124位
专家; 30篇
论文; 13788IP
点击量; 43637次
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煤矿全液压动力头式钻机振动测试与分析

作者(Author)：张幼振, 刘焱杰, 钟自成, 刘若君, 张刚

摘要：为研究煤矿井下液压钻机的振动特性，指导钻机优化设计和状态监测，以 ZDY6500LQ 型全液压动力头式钻机为研究对象，进行了整机振动测试与分析。根据钻机工作原理得出主要激振源，以低速高转矩运行状态为例，计算了该状态主要部件激振频率。基于振动测试原理，确定了试验方案，结合钻机综合性能检测平台搭建了振动测试系统。在空载、低速高转矩和高速低转矩 3 种工作状态下对钻机的 8 个主要位置进行了振动测试。应用频域分析方法，将测试数据转化为对应频谱，分析了低速高转矩状态下主要激振源引起的钻机振动特性；应用 1/3 倍频程方法，对比分析了 3 种工作状态下钻机8个测点位置的振动总量，以及前后、左右、上下3个方向加速度均方根值的变化规律。结果表明：钻机在低速高转矩状态下，动力头减速箱和泵站柱塞泵是最大激振源；振动频率高于100 Hz时，对钻机整机振动影响较大。在钻机动力头位置，低速高转矩负载使减速器箱体振动总量较空载减少3.11%～7.27%，高速低转矩状态下振动总量较空载增加5～6倍；除动力头外，钻机空载状态下各测点振动最小，拖板、导轨、卡板振动与负载成正相关，低速高转矩状态下振动总量是空载状态的2～5倍；钻机在低速高转矩状态下整机有效功率大于50%，能耗较低。研究结果为优化钻机结构，提升钻探施工安全及可靠性提供了参考。

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煤炭科学技术

2022年第02期

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煤矿智能化最新技术进展与问题探讨

作者(Author)：王国法

摘要：煤炭是我国一次能源中最经济、可靠的资源，煤矿智能化是实现煤炭工业高质量发展的核心技术支撑。随着国家发改委、能源局等八部委联合发布《关于加快煤矿智能化发展的指导意见》，煤炭行业供给侧结构改革和高质量发展脚步逐步加快，人工智能、大数据、云计算、工业物联网等新一代信息技术与传统采矿专业深度融合，推动了整个煤炭行业科技发展与工程应用至新的阶段。全面阐述我国自2019年以来智能化煤矿建设最新情况，分析了成功的典型技术与应用案例；详细阐述了煤矿智能化建设顶层架构全方位推动、指引技术进步与实践，构建了煤矿智能化基础理论体系，提出了分类分级智能化煤矿建设路径，基于不同地质煤层条件开展智能化煤矿建设示范工程，并取得了较好的成效；在煤矿智能化基础理论架构方面，提出了智能化煤矿数字逻辑模型与数据推送策略，构建了煤矿巨系统智能化子系统多种类、复杂关联架构与协同机制，通过梳理现有生产系统和生产关系研发基于5G＋新一代智能化系统，形成了坚硬薄煤层大功率高效智能化开采成套技术与装备、“掘锚一体机＋锚运破＋大跨距转载”远程控制智能快速掘进系统成套技术与装备、智能通风系统、井下锂电池驱动人车无人驾驶系统及智能调度系统、固定岗位无人值守系统等；分析了我国煤矿智能化技术发展面临的瓶颈，提出了井下车辆和机器人电动化、井下无线发射功率、5G煤矿应用场景与生态、透明地质模型、智能巨系统兼容协同、连续自动掘进与掘支平行、采煤工作自动调高与调直、无人操作系统常态化运行可靠性、ABCD＋煤矿技术体系、柔性煤炭生产供给体系等十个煤矿智能化技术发展方向及建设路径。

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煤炭科学技术

2022年第01期

2380

7594
基于TW-RN优化CNN的煤矸识别方法研究

作者(Author)：郭永存, 王希, 何磊, 刘普壮

摘要：针对小样本数据难以构建深度学习模型和实际工况下多尺度形态、颜色煤矸的识别率低的问题,提出了一种融合迁移学习思想与结构优化的煤矸深度识别模型的优化方法。模仿井下实际生产环境搭建机器视觉平台,采用CCD（Charge Couplect Device)工业相机实时获取煤和矸石图像,利用图像旋转、翻转以及增加噪声方式扩展煤和矸石数据集的多样性。从降低模型训练时间出发,提出一种迁移权重和简化神经元(Transfer Weight-Reduce Neurons, TW-RN)模型优化方法改进预训练卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN)模型,构建了改进后的Im_AlexNet、Im_VGG16、Im_VGG19、Im_ResNet50四种煤矸识别模型。依托扩充后的煤和矸石数据集,仿真对比了4种模型在不同优化器类型、学习率设置方式下的训练结果,确定了每种模型的最佳优化器类型和学习率设置方式。以测试准确率、F1分数、模型内存大小、训练时间4种评估参数为基准,定量评价改进前后每种模型的性能,确定了基于TW-RN优化CNN的最佳煤矸识别网络模型。结果表明:基于TW-RN改进的4种煤矸识别模型的识别准确率均得到了有效提高,且模型训练时间、内存大小均显著降低。煤矸识别率与模型复杂度的关系呈非正相关,相比改进后的Im_VGG16、Im_VGG19和Im_ResNet50深度识别模型, TW-RN方法改进的浅层Im_AlexNet模型性能得到显著提升,其识别精度提高了2.149个百分点,达97.461%,占用内存降低了190 MB,单张图像的识别时间节省了0.788 ms。

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煤炭科学技术

2022年第01期

447

892
面向煤矸分拣机器人的煤矸识别定位系统研究

作者(Author)：曹现刚, 刘思颖, 王鹏, 许罡, 吴旭东

摘要：随着煤炭分选行业对智能化干分选煤技术需求和煤矸图像识别方法需求的增长,研究煤矿复杂分选条件下煤矸混合特征图像的识别方法显得愈发重要。依据深度学习、图像识别和无线通信等理论,设计基于卷积神经网络的煤矸识别定位系统。根据煤矿分选过程的复杂条件,分析煤矸表面特征的5种状态类别,构建煤矸数据集。基于迁移学习的改进AlexNet网络和RPN网络获取煤矸混合特征图像样本的分类信息和像素坐标,通过相机标定方法获得像素坐标在相机坐标系中的位置坐标。构建煤矸分拣机器人分布式控制系统的局域网络,实现识别定位系统与主控系统的实时煤矸检测信息交互。基于煤矸识别定位系统对煤矸图像的检测模型进行测试,试验结果表明,煤矸识别定位系统的识别模型检测准确率可达90.17%,煤矸目标最大定位误差9.45 mm,系统响应测试时间低于350 ms,满足煤矿复杂分选的基本要求。该煤矸识别模型对煤矸混合特征图像具有较好的检测结果,为煤矸图像识别方法应用于煤矿智能化分选发展提供了研究基础。

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煤炭科学技术

2022年第01期

440

1230
综采巡检机器人关键技术研究

作者(Author)：张守祥, 张学亮, 张磊, 杨士军, 刘帅, 南柄飞, 张代祥

摘要：智能化综采工作面安装了大量固定传感器,但依然存在监控盲区和监控滞后的问题。引入巡检机器人技术,对综采工作面的全覆盖和实时监控,是智能化开采的必要技术手段。从国家宏观政策和智能开采技术2个层面,分析了智能开采对综采巡检机器人的迫切需求,根据综采工作面巡检机器人的发展现状,总结了综采工作面应用机器人需要解决的柔性轨道、移动通信无缝漫游、远程控制和自主操作等技术难题。通过研究用于综采巡检机器人的跨式柔性轨道、行走控制、移动通信、移动精确定位、惯性导航、动态图像采集和控制采煤机调高等7项关键技术,提出了建立巡检机器人的感知理论技术装备体系、研究井下机器人动力供应技术、建立高性能的无缝漫游移动通信系统、开发超高清热成像和毫米波对综采生产时的三维实景呈现技术、研制集成视觉雷达和煤层探测的超前探测机载装置等5个重点研究方向。在薄煤层综采工作面进行了工业试验,研制的巡检机器人搭载三维激光雷达和惯性导航系统,沿采煤机电缆槽上铺设的轨道边行走边检测,达到了60 m/min的最大巡检速度,实现了双频WiFi零切换的无缝漫游高速通信,根据机载激光雷达扫描和惯性导航系统建立了综采工作面三维截割地质模型,进行了巡检模式下的智能割煤工艺试验,工作面直线度检测和找直偏差不超过150 mm,验证了巡检机器人能够为智能开采提供安全、高效的技术保障。

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煤炭科学技术

2022年第01期

587

2962
再论智能煤矿建设路线：人工智能3.0视角

作者(Author)：胡青松, 钱建生, 李世银, 孙彦景

摘要：合理的建设路线是煤矿智能化技术落地应用的重要保障。指出智能煤矿=煤矿智能化愿景+人工智能3.0特征，只有实现了人工智能基本要素，才能让传统煤矿企业发展出“智能”；只有遵循煤矿企业发展规律、以煤炭行业高质量发展为愿景的人工智能，才能称为煤矿智能化。提出一套人工智能关键要素驱动的智能煤矿建设思路，它包括煤矿应用、计算能力、知识库、算法库和数据设施5大部分，简称ACKADa（Application, Computing, Knowledge, Alogorithm, Data）。应用平台包括一个大平台、若干小平台和N个子系统，数据设施包括感知网络、骨干网络、自动化改造与综合接入、大数据中心，计算能力包括边缘计算、云计算和部分大数据中心设施，算法库包括智能设备健康算法、智能采掘算法、智能定位导航算法、智能视频分析算法等，知识库包括周知型知识库和习得型知识库。相比其他建设方法，ACKADa思路的建设内容更加完整合理，且具有理论上更易理解、实践中更易使用的优势，并能将综合自动化、矿山物联网、大数据、云计算、边缘计算等技术统一在一个井然有序的逻辑体系。

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煤炭科学技术

2022年第01期

382

806