如何实现冲击地压煤层智能安全高效开采已被中国科协列入2023重大科学问题、工程技术难题和产业技术问题。超前支护能有效预防和阻止冲击地压发生，提高支护强度将大幅度提升冲击地压临界载荷，抵抗冲击地压。本文提出了一种基于数字孪生和深度强化学习的矿井超前液压支架自适应抗冲支护方法。

       基于数字孪生和深度强化学习的矿井超前液压支架自适应抗冲支护技术架构包括物理层、交互层、模型层和应用层，如下图所示。在虚拟世界中创建物理实体的数字孪生模型，利用信息交互反馈、数据融合分析、智能决策优化方法，实现虚拟超前液压支架的监测、决策、优化和更新，进而控制物理世界超前液压支架的自适应抗冲支护。

      1） 确定超前液压支架的几何参数、运动属性和机械结构，通过SolidWorks软件建立超前液压支架物理模型。

      2） 控制模型采用基于GWO（灰狼优化）-BP神经网络的自适应PID控制器，原理如下图所示，其中KP，KI，KD分别为比例、积分、微分系数。

      3） 通过机理模型能够更清晰地理解支护系统运作的内在机制和互动模式，机理模型结构如下图所示。

     4） 使用MySQL数据库作为数据模型。MySQL数据库中存储多源传感器采集的巷道围岩压力数据、超前液压支架支护数据、仿真数据及孪生数据。

     5） 将在SolidWorks中创建的超前液压支架物理模型导出为.sldasm格式的文件，并导入MapleSim的液压支架数字孪生平台中，为后续的仿真建模、分析优化提供完备的虚拟环境。

      超前液压支架自适应抗冲决策模型主要通过“智能感知—模型驱动—智能决策—智能控制”闭环过程来实现决策流程，如下图所示。

      基于DQN（深度Q网络）的超前液压支架自适应抗冲决策算法原理如下图所示。

       超前液压支架立柱仿真模型是实现超前液压支架实体与数字孪生模型虚实交互的关键。对超前液压支架立柱仿真模型进行仿真验证，可验证数字孪生模型的准确性。根据超前液压支架立柱升降原理，在仿真模型中加载升降系统，在油缸上定义与实际超前液压支架立柱参数相符的驱动力，进行立柱位移与压力变化仿真实验，结果如下图所示。在仿真时间内，立柱位移与压力变化一致，说明超前液压支架立柱仿真模型设计合理。

      选取孪生数据中巷道安全等级为C（表明巷道不安全，需暂停开采活动并进行预警）的6组数据，利用训练后的基于DQN的超前液压支架自适应抗冲决策算法，根据Q值选择每组数据对应的最优调控动作，通过对比调控前后巷道状态（下表）判断算法有效性。

       可看出，经过基于DQN的超前液压支架自适应抗冲决策算法调控后，巷道超前液压支架立柱压力升高，应力安全系数提升，巷道安全等级提升为A（表明巷道具备开采条件），验证了该算法的有效性。

张帆（1972—），男，甘肃会宁人，教授，博士研究生导师，博士，研究方向为矿山数字孪生、智能监控与通信，E-mail：zf@cumtb.edu.cn。 

张帆，邵光耀，李昱翰，等. 基于数字孪生和深度强化学习的矿井超前液压支架自适应抗冲支护方法[J]. 工矿自动化，2024，50（6）：23-29, 45.

ZHANG Fan, SHAO Guangyao, LI Yuhan, et al. Adaptive impact resistance support method for advanced hydraulic supports in mines based on digital twins and deep reinforcement learning[J]. Journal of Mine Automation，2024，50（6）：23-29, 45.