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《工矿自动化》2022年度最受关注论文

来源：工矿自动化

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行业视野: 工矿自动化
类别; 136个
关键词; 82位
专家; 20篇
论文; 5632IP
点击量; 9056次
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煤矿井下UWB人员定位系统研究

作者(Author)：张海军, 孙学成, 赵小虎, 闫坤程

摘要：针对煤矿井下复杂环境中非视距(NLOS)干扰影响无线信号传输问题，设计了一种煤矿井下超宽带(UWB)人员定位系统。该系统采用带有回传帧机制的非对称双边双向测距算法进行测距，无需时钟同步，保证了测距精度；采用区域判定策略和区域校正策略划分定位区域，使得标签只与自身所在定位区域内基站通信实现定位，避免了定位过程中的大量无效帧问题，提高了定位效率；采用加权最小二乘法与无损卡尔曼滤波联合定位算法解算标签位置坐标，提高了定位精度；在基站中配置了备用电源，保证在断电情况下的应急供电；采用以太网与LoRa2种通信方式，在以太网断线情况下以LoRa方式传输测距数据，保证了系统应急通信。测试结果表明：该系统具有较高的动静态定位精度，抗NLOS干扰能力较强；在基站断电或以太网断线情况下，系统能够实现一段时间内的应急通信。

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工矿自动化

2022年第02期

191

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基于改进YOLOv7的煤矿带式输送机异物识别

作者(Author)：毛清华, 李世坤, 胡鑫, 薛旭升, 姚丽杰

摘要：带式输送机煤流中会掺杂锚杆、角铁、木条、矸石、大块煤等异物，易导致输送带撕裂、转接处堵塞甚至断带。针对带式输送机巡检机器人难以在井下光照不均及带式输送机高速运行环境中高效、准确识别异物及模型部署不便等问题，以及YOLOv7模型对目标特征提取能力高，但识别速度较慢的特点，提出了一种基于改进YOLOv7的煤矿带式输送机异物识别方法。运用限制对比度自适应直方图均衡化方法对采集的带式输送机监控图像进行增强，提高图像中物体轮廓的清晰度；对YOLOv7模型进行改进，通过在主干提取网络引入轻量化无参注意力机制，提高模型对图像复杂背景的抗干扰能力和对异物特征的提取能力，同时引入深度可分离卷积代替主干特征提取网络中的普通卷积，提高异物识别速度；使用TensorRT引擎将训练后的改进YOLOv7模型进行转换并部署在NVIDIA Jetson Xavier NX上，实现了模型的加速。对煤矿井下分辨率为1 920×1 080的带式输送机监控视频进行识别，实验结果表明：改进YOLOv7模型的识别效果优于YOLOv5L和YOLOv7模型，识别精确率达92.8%，识别速度为25.64帧/s，满足精确、高效识别带式输送机异物的要求。

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2022年第12期

136

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煤矿机电设备事故知识图谱构建及应用

作者(Author)：李哲, 周斌, 李文慧, 李晓蕴, 周友, 冯占科, 赵涵

摘要：针对难以从煤矿机电设备事故表象和部分监控数据判断设备事故根本原因，以及缺少能够利用历史数据、经验知识的有效手段来提高设备事故处理效率等问题，构建了煤矿机电设备事故知识图谱。首先设计四组元本体模型的数据关系，确定本体及本体之间的关系类型；然后根据设计的数据关系，采用机器学习和规则模板相结合的方法从数据库、文本中抽取实体、关系和属性；最后基于Python语言，通过py2neo库用Cypher语句对实体、关系和属性进行创建并存入Neo4j图数据库，实现知识图谱的构建和更新。煤矿机电设备事故知识图谱在煤矿机电设备事故诊断、风险管理和智能问答等方面的应用可使用户高效利用煤矿机电设备事故相关知识，帮助设备维护人员快速查找事故链条、定位事故原因并提出维修方案，达到降低事故率、减少事故处理时间的目的。

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工矿自动化

2022年第01期

334

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煤矿井下无人驾驶无轨胶轮车目标3D检测研究

作者(Author)：秦沛霖, 张传伟, 周李兵, 王健龙

摘要：基于3D检测的环境感知是实现煤矿井下无轨胶轮车无人驾驶技术的基础。因井下环境中光照不足，导致RGB图像信息缺失，且巷道空间狭小导致激光雷达采集的点云数据存在较多噪声，现有的基于图像或雷达点云的目标3D检测方法在井下难以取得较好的检测效果。针对该问题，提出一种融合图像和雷达点云的无人驾驶无轨胶轮车目标3D检测方法。针对获取的无轨胶轮车行驶环境数据进行预处理：采用全局直方图均衡化方法提升RGB图像亮度，降低井下光照不均影响；对雷达点云数据进行双边滤波去噪及主成分分析降维处理，以提升点云数据质量，减少运算时间。设计了一种融合图像与雷达点云检测模型，采用区域生成网络生成2D图像候选区域，对其与点云数据进行早期特征级融合生成3D候选区域，并与经感兴趣区域池化的图像和点云数据进行后期区域级融合，输出3D检测锚框，实现目标检测。实验结果表明，与基于YOLO3D，MV3D模型的检测方法相比，该方法对待测目标的检测精度较高，较好地实现了精度与检测速度的平衡。井下测试结果表明，该方法能够准确检测出无轨胶轮车行驶环境中的行人或车辆位置，无漏检情况，具有良好的井下适应性。

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2022年第02期

239
数字孪生-应对智能化综采工作面技术挑战

作者(Author)：葛世荣, 王世博, 管增伦, 王雪松, 安文龙, 吕渊博, 陈书航

摘要：基于智能化综采工作面目标任务-自主完成综采工作面可靠割煤、保持工作面几何关系、顶板可靠支护，提出了综采工作面智能控制关键技术，包括采煤机定位技术、工作面可视化技术、液压支架电液控制技术（装置）、工作面通信技术、综采装备协同控制技术、采煤机自动调高技术、工作面自动调直技术和工作面围岩支护控制技术（其中前3种技术属于智能化综采工作面的感知与执行层，工作面通信技术是智能化综采工作面的传输层，后4种技术属于智能化综采工作面的决策层）。指出智能化综采工作面面临的挑战为决策层的自主决策能力不能适应复杂多变的工况、感知与执行层不能支撑决策层的信息需求和决策指令的可靠执行。针对上述挑战问题，采用基于仿真的数字孪生建模方法，提出了综采工作面数字孪生系统架构。综采工作面数字孪生系统虚拟实体包括机理模型和行为模型，利用综采装备机理模型可获得综采装备物理系统的不可测数据，行为模型可为综采工作面智能控制系统提供反映物理装备运行状态的全息信息，解决决策层数据信息匮乏问题；综采装备机理模型与其控制系统组合的离线运行模式形成综采工作面硬件在环仿真系统，为基于工艺规则的智能控制算法提供测试平台；综采装备机理模型、行为模型与其控制系统组合的离线运行模式形成综采工作面计算实验系统，为综采工作面智能控制系统真正的自主决策复杂算法开发提供测试平台。

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工矿自动化

2022年第07期

639

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智能化煤矿数据仓库建模方法

作者(Author)：王霖, 方乾, 张晓霞, 苏上海, 施展, 王雅琨

摘要：煤矿海量数据存在“数据孤岛”、关联性弱、因缺乏数据管理体系而导致数据质量差等问题，难以充分利用，无法为煤矿智能化提供分析决策支撑。数据仓库可满足煤矿多源异构数据集成需求，为煤矿智能化应用提供数据基础。通过分析煤矿数据类型、特点及实际数据智能化应用需求，研究了智能化煤矿数据仓库建模方法。首先，构建了智能化煤矿数据仓库分层架构，分析了原始数据层、明细数据层、基础指标层、服务数据层、公共维度层数据模型特点；其次，以综采工作面数据为例，从业务数据分析、应用需求分析、分层架构设计等方面阐述了数据仓库建模过程；再次，介绍了煤矿数据仓库中数据模型构建方法，即通过维度对齐、维度关联、维度化指标聚合等将原始数据转换为数据仓库维度模型，解决了不同维度的煤矿数据关联应用问题；最后，为解决煤矿数据仓库的可迁移性问题，提出了煤炭行业通用数据仓库+参数化ETL（抽取、转换、加载）方法的煤矿参数化数据仓库设计思路。在实验室环境下搭建了煤矿数据仓库平台，对山西天地王坡煤业有限公司综采工作面数据进行处理，并基于处理数据辅助机理模型分析、实现可视化管理驾驶舱，验证了智能化煤矿数据仓库的实用性；对比了原始数据模型与智能化煤矿数据仓库的性能指标，结果表明智能化煤矿数据仓库的数据组织度、模型复用度和迭代难易度均优于原始数据模型，且数据查询响应时间缩短50%以上。

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2022年第04期

187

138
基于UWB的井下人员定位算法研究

作者(Author)：贺磊, 魏明生, 仇欣宇, 唐守锋, 李文帅, 张旭

摘要：针对井下高实时性、高精度的人员定位需求，研究了基于超宽带（UWB）的井下人员定位算法。采用双边双向测距（DS-TWR）方式测量定位基站与定位标签的距离，该方式不需要定位基站与定位标签系统时钟同步，从源头上提高了定位精度。根据测距信息，采用加权最小二乘（WLS）算法和CHAN两种位置解算算法估算定位标签的坐标，通过静态实验和动态实验对2种算法的性能进行对比分析，并通过均方根误差和误差累计分布函数（CDF）综合评估定位精度。实验结果表明：静态实验时，CHAN算法和WLS算法的均方根误差分别为5.878 6,8.007 4 cm,CHAN算法的均方根误差比WLS算法低26.59%；动态实验时，CHAN算法和WLS算法的均方根误差分别为12.292 3,21.180 9 cm,CHAN算法的均方根误差比WLS算法低41.97%;CHAN算法的定位精度高于WLS算法，更加适用于煤矿井下人员定位。

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工矿自动化

2022年第06期

233

202
复杂条件工作面智能化开采关键技术及发展趋势

作者(Author)：张帅, 任怀伟, 韩安, 巩师鑫

摘要：复杂条件煤层地质条件参数变化数量多、参数变化范围大,其智能化开采是当前迫切需要解决的难题。分析了我国不同区域煤矿的主要地质条件特征及面临的问题,指出相较于综合机械化采煤,智能化开采对地质保障度的要求更高。地质条件越复杂,控制系统就越需要更精准的感知、更快速的分析与决策、更高的数据传输速率。以两淮地区“三软”煤层开采为例,探讨了其在智能化开采过程中面临的问题:煤壁频繁片帮、刮板输送机上窜下滑、相邻支架错位及咬合不紧密、护帮板不整齐、支架扎底、超前巷道变形,指出围岩（顶底板、煤壁）条件、煤层走向/倾向角度、矿压及超前巷道稳定性是影响工作面正常连续开采的5个因素。为解决上述5个因素条件参数变化带来的问题,需要从围岩参数感知、趋势分析、精细化控制、动力系统适应、自适应决策等方面研发出解决复杂条件工作面智能化开采的关键核心技术。详细阐述了目前实现复杂条件工作面智能化开采技术即液压支架护帮板精准控制及快速跟机技术、顶板分区协同支护技术、工作面装备姿态监测技术、工作面调直技术、上窜下滑控制技术、稳压供液控制技术、仿真决策系统平台和超前支护技术的应用现状、效果及后续需要解决的问题。指出对于多种复杂条件共存的煤层,关键元部件的机电液一体化设计、分布式控制方式、大数据的分析应用、装备群协同快速推进控制和实时仿真平台与智能决策系统的开发是后续研究的主要方向。

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工矿自动化

2022年第03期

415

926