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    煤礦掘進機的機器人化研究現狀與發(fā)展

    2020-09-16 13:32:04楊健健常博深王曉林葛世榮
    煤炭學報 2020年8期
    關鍵詞:中國礦業(yè)大學煤巖群組

    楊健健,張 強,王 超,常博深,王曉林,葛世榮,吳 淼

    (1.中國礦業(yè)大學(北京) 機電與信息工程學院,北京 100083; 2.中國礦業(yè)大學(北京) 機器人化采礦裝備研究所,北京 100083)

    國際能源署(IEA)發(fā)布的一份報告預測,到2040年,中國對煤炭的需求將占全球煤炭需求的50%,全球煤炭需求將增加15%。在未來的一段時間里,煤炭仍占據我國能源主要組成部分。我國約有90%的煤炭資源以井工方式開采,并且遵循“采掘并重,掘進先行”的開采原則。隨著煤礦行業(yè)走向自動化、智能化,井下開采工作面裝備水平得到提升,因掘進效率低下導致的“采掘失衡”問題成為了現如今大型煤礦井巷面對的主要難題[1-3]。掘進裝備發(fā)展水平滯后,直接制約了快速、精準掘進,也制約了煤礦高效生產。

    機器人是具有智力或感覺與識別能力的人造機器裝置[4],煤礦掘進機器人是指能夠通過自動控制自主完成煤礦掘進任務的機器群組,屬于工業(yè)特種機器人。掘進機器人裝備有齊全的傳感器來獲取環(huán)境信息(定位、姿態(tài)和超前探測等),根據制定的任務選擇最優(yōu)的規(guī)劃和決策,具備鉆探-掘進-支護-錨固的機器人機構并協(xié)同工作。由此,構成掘進機器人的基本要素應包括感知要素、決策要素和執(zhí)行要素[5]。

    為達到國家安監(jiān)總局提出的“機械化換人、自動化減人”的目標,煤礦掘進機需要完成自動化、機器人化,并逐漸研發(fā)集“人工智能”于一體的智能化掘進機器人,使煤礦行業(yè)最終實現掘進工作面少人化、無人化的目標。

    1 國內外掘進機群組的研究現狀

    煤礦井巷所采用的掘進機裝備總體歸為3類:歐洲和我國采用懸臂式掘進機進行綜掘開采,能適用于各種復雜的巷道環(huán)境,但是掘進和支護工作不能同步執(zhí)行;美國采用連續(xù)采煤機掘進作業(yè)線,錨桿機錨固,交替作業(yè);澳大利亞采用掘錨一體化機組,實現了掘錨平行作業(yè),連續(xù)采煤機和掘錨機作業(yè)線都可以實現煤礦巷道的快速掘進[6-7]。煤巷用掘進機設備配置和掘進工藝流程如表1、圖1所示[8]。

    表1 煤巷用掘進機設備配置Table 1 Equipment layout table for coal roadway boring machine

    圖1 煤礦巷道掘進工藝流程Fig.1 Flow chart of coal mine roadway excavation

    1.1 綜合機械化掘進技術

    綜掘開采作業(yè)線整體裝備由懸臂式掘進機、錨桿鉆機、帶式輸送機、橋式轉載機、機載除塵器等設備組成,具體如圖2所示。近幾年國外綜掘技術的主要研究方向有[9-12]:① 提高掘進機切割功率以及可靠性;② 配套設備多樣化;③ 采用機電一體化技術;④ 研究探索新型的截割技術。國內綜掘技術的發(fā)展趨勢為[13-16]:懸臂式掘進機上加裝臨時支護裝置的掘支機,加裝錨桿鉆機形成掘錨一體機,研發(fā)自移式臨時支架,以及具有自動截割功能的掘進機等。綜合機械化掘進技術僅適用于單巷掘進,掘進與支護不能平行作業(yè),且截割效率不高,后續(xù)配套運輸方式落后,智能化和無人化程度低。目前應用效果較為良好的解決方案是:在頂板穩(wěn)定的狀況下,采用機載錨桿鉆機進行支護用以縮短支護所需時間,通過超前液壓支架或自帶盾牌掩護支架完成掘進機和支護同時作業(yè)等。

    圖2 綜掘作業(yè)線設備Fig.2 Comprehensive excavation line equipment

    1.2 連續(xù)采煤機掘進技術

    連續(xù)采煤機結合錨桿鉆車、履帶行走支架、梭車、多功能鏟運車等可形成快速掘進工藝線,如圖3所示。美國、德國以及英國等國家在連續(xù)采煤機進行綜掘開采方面,技術領先,其中絕大部分的機器設備已經實現全遙控控制[17-18]。我國對連續(xù)采煤機的研發(fā)工作起步較晚,2008年自主研制了國內首臺連采機ML340,實現了掘進、除塵、調動、運輸等功能,月掘進可達1 500 m,滿足實際生產要求[19-20]。目前,有關連續(xù)采煤機的研究技術朝掘錨一體機方向發(fā)展,連續(xù)采煤機通過加載錨桿鉆機雖然可以實現掘錨同步作業(yè),但是在頂板條件差的煤礦巷道中無法得到使用,使其適用范圍受限。

    1.3 掘錨一體化掘進技術

    以掘錨機為核心,配套行走給料破碎轉載機、帶式轉載機、帶式輸送機等運輸設備,形成煤礦巷道的快速掘進、支護、運輸的同步作業(yè)線,極大提高了掘進效率,如圖4所示。國外掘錨機具備智能掘進、同步錨固和自動截割技術,可進行遠距離控制和工作面實時監(jiān)控,但仍處于半自動化水平,尚無智能快速掘進成套技術與裝備[21-23]。我國近幾年才開展掘錨一體化研究,與國外產品還有差距,目前我國掘錨一體化掘進技術的研究方向為:基于懸臂式掘進機的掘支護一體機和基于連續(xù)采煤機的掘錨一體機[24]。

    圖4 掘錨一體化作業(yè)線設備Fig.4 Integrated anchor line equipment

    2 機器人化掘進群組關鍵技術

    2019年1月,國家煤炭安全監(jiān)察局發(fā)布了《煤礦機器人重點研發(fā)目錄》公告,規(guī)劃了煤炭開采中掘進、采煤、運輸、安控和救援5類、38種煤礦機器人,其中掘進類機器人就有掘進工作面機器人群、掘進機器人、臨時支護機器人和鉆錨機器人等[25]。

    智能掘進機器人群組系統(tǒng)聯(lián)合以上掘進類機器人協(xié)同工作,需要具備以下特征:① 狀態(tài)感知:掘進機器人依托自主定位和自動駕駛技術,完成對煤礦巷道環(huán)境地圖的構建,并進行實時掘進位姿、臨時護頂、鉆錨姿態(tài)的精準感知;通過煤巖識別和自動截割技術,實現截割臂自適應截割和斷面自動成形;利用數字孿生技術,在遠程可視化監(jiān)控平臺中完成對掘進機器人的行為映射。② 自主決策:根據感知環(huán)節(jié)反饋回來的信息,建立相應的掘進機器人作業(yè)模型,利用智能技術進行識別、理解并對模型的改變做出相應的決策,具有學習能力和自適應性,分析和求解任務目標,制定規(guī)劃出最適合的控制策略。③ 精準執(zhí)行:通過構建機器人化掘進群組位姿和運動關聯(lián)模型,提高掘進機器人群組執(zhí)行工作的可靠性和控制的準確性,實現掘進、支護、錨固、運輸的協(xié)同作業(yè)。

    2.1 掘進機器人技術

    2.1.1自主定位與自動駕駛技術

    圖5 自主定位相關技術Fig.5 Autonomous positioning related technology

    掘進機自主定位技術是指掘進機器人通過傳感器檢測其在巷道中的位置和姿態(tài)。目前,主流的自主定位技術研究方法有激光指向器、機器視覺、iGPS(indoor Global Positioning System,室內定位系統(tǒng))技術、超寬帶測距技術、慣性導航等[26-27]。中國礦業(yè)大學杜雨馨等[28]研究了基于機器視覺的掘進機機身位姿測量方法,對固定攝像頭拍攝的圖像進行特征點提取,如圖5(a)所示,系統(tǒng)測量角度誤差在0.5°以內,位移誤差可以控制在20 mm范圍內,其中,γ1為標靶1;γ2為標靶2;β1為紅色激光器垂直激光面;β2為綠色激光器垂直激光面;α為激光器水平激光面;d為兩標靶間距。中國礦業(yè)大學(北京)陶云飛等[29]利用iGPS測量原理方法檢測掘進機機身位姿變化,其定位原理如圖5(b)所示,實驗結果表明當測距為40 m,測量次數為200時,最大測量誤差為0.070 m。中國礦業(yè)大學(北京)符世琛等[30]采用超寬帶(Ultra Wide Band,UWB)測距技術對掘進機進行定位,如圖5(c)所示,采用Caffery算法的掘進機位姿檢測系統(tǒng)在10 m處的航向角、俯仰角、橫滾角精度可達到0.2°以下。中國礦業(yè)大學(北京)陶云飛等[31]提出了利用慣性導航技術進行掘進機空間位姿參數測量,通過仿真分析得出航向角、俯仰角、橫滾角均存在1.86°~3.01°的測量誤差,偏向位移誤差較大。

    基于自動駕駛技術、無人路徑規(guī)劃,實現整機全功能遙控。西安科技大學馬宏偉等[32]針對煤礦井下無GPS環(huán)境,提出了通過激光雷達的SLAM(Simultaneous Localization and Mapping,即時定位與地圖構建)技術實現機器人的位姿估計和環(huán)境地圖構建,如圖8所示。在高精地圖和自主定位技術支持下,基于自動駕駛技術的掘進機將實現從駕駛操作工位少人到無人的跳躍。

    圖6 自動駕駛控制系統(tǒng)Fig.6 Automatic driving control system

    2.1.2煤巖識別與自動截割技術

    煤巖識別是掘進機器人截割頭高度自適應調節(jié)的基礎,可降低截割頭滾齒的更換頻率,提高其使用壽命。楊健健[33]通過采集的不同工況下采煤機不同測點的振動信號進行時頻域分析,提出了基于振動檢測的煤巖界面識別方法理論基礎和技術體系。田慧卿和魏忠義[34]根據煤巖灰度值和紋理的不同進行煤巖識別,煤巖圖像識別流程圖如圖7(a)所示。王昕[35]提出了微波頻段的煤巖界面識別方法,其煤巖識別原理如圖7(b)所示。楊恩等[36]對煤巖試樣進行了反射光譜的采集,煤巖樣品包絡線去除反射率如圖7(c)所示,提出SAM(Spectral Angle Matching,光譜角度匹配)比較算法識別速度達到毫秒級,總體識別精度達到92%。

    圖7 煤巖識別技術Fig.7 Coal rock identification technology

    圖8 掘進機截割路徑示意Fig.8 Schematic diagram of the cutting path of the roadheaer

    為保證巷道掘進前進工作面的延續(xù)性完整,每次進刀切割工作面的形狀需要保持一致,控制掘進機器人截割軌跡的自動截割技術至關重要。中國礦業(yè)大學(北京)王蘇彧等[37]提出了一種有關縱軸式掘進機記憶截割的控制方法,通常人工示范采用自下向上:A—B—C—D—E—F—G—K或者自上至下類“S形”截割路徑,具體如圖8所示,信息儲存后記憶截割系統(tǒng)控制截割誤差可在6 cm以內。中國礦業(yè)大學(北京)田劼等[38]介紹了掘進機記憶截割控制方法,實現了掘進機按照人工示范截割路徑進行自動截割,自動截割控制流程圖如圖9所示。

    圖9 自動截割控制流程Fig.9 Automatic cutting control flow chart

    2.1.3遠程監(jiān)控與故障診斷技術

    掘進機器人工作面環(huán)境復雜,稍有不慎,容易產生安全隱患。煤礦巷道掘進施工的無人化離不開遠程監(jiān)控技術,煤礦工人只需通過遠程可視化監(jiān)控平臺,對掘進機器人群組的工況進行實時視頻監(jiān)控,遠離危險的工作面作業(yè)環(huán)境。中國礦業(yè)大學(北京)張敏駿等[39]設計的掘進機遠程監(jiān)控與位姿檢測精度驗證系統(tǒng),包括傳感器、工控機、視頻監(jiān)控系統(tǒng)等,相比其他位姿檢測系統(tǒng)測量角度誤差在1°以內,偏向距離誤差在0.01 m以內。中國礦業(yè)大學伍小杰等[40]提出了一種基于Linux操作系統(tǒng)、機載控制器與礦井環(huán)網交換機的掘進機遠程監(jiān)控系統(tǒng),如圖10所示,其緊急故障自動保護響應時間為20.6 ms,小于要求自動保護響應時間(<0.1 s)。上海創(chuàng)力集團股份有限公司徐桂軍等[41]設計遠程無線視頻監(jiān)控控制系統(tǒng)主要由視頻監(jiān)控模塊、無線傳輸模塊、遙控器模塊等組成,如圖11所示,可實現掘進機左前方、右前方、掘進機機器整體、掘進機后方4個位置的畫面監(jiān)控。

    圖10 掘進機遠程監(jiān)控系統(tǒng)Fig.10 Roadheader remote monitoring system

    圖11 掘進機無線監(jiān)控系統(tǒng)Fig.11 Roadheader wireless monitoring system

    掘進機一般處于惡劣的工作環(huán)境中,因此很容易在工作過程中發(fā)生故障。中國礦業(yè)大學(北京)楊健健等[42]對EBZ-160型掘進機截割部進行故障診斷,采用PSO-BP(Particle Swarm Optimization-back propagation,粒子群優(yōu)化神經網絡)診斷算法能準確有效地診斷掘進機截割部故障,在迭代步數為1 000步時,PSO-BP網絡精度達到4.74×10-15。三一重工楊潔等[43]提出了利用主成分分析方法對掘進機實時數據進行特征信息提取,采用SPE(Squared Prediction Error,平方預測誤差)貢獻率進行故障變量診斷能夠快速診斷出故障,如圖12所示。中國礦業(yè)大學(北京)劉強等[44]在掘進機截割系統(tǒng)故障問題上研究,通過故障樹與層次分析法結合,得出掘進機最易出現的系統(tǒng)故障問題為電動機超負荷工作。

    圖12 液壓油溫度故障SPE貢獻率Fig.12 Hydraulic oil temperature failure SPE contribution rate chart

    2.2 臨時支護機器人技術

    為保證煤礦巷道的掘進安全,巷道的臨時支護機器人必須具備可靠性高、自適應力強、臨時支護機器人群組協(xié)同工作等特點。山西天地煤機裝備有限公司王本林[45]分析了2種掘進機機載臨時支護形式:① 主銷軸固定式臨時支護;② 護板固定式臨時支護,如圖13所示。中國煤炭科工集團太原研究院王帥[46]提出一種適合懸臂式掘進機的機載臨時支護,如圖14所示,由遙控器操作實現無線遙控,可與EBZ120TP、EBZ160TY等多種型號的掘進機集成配套。中國礦業(yè)大學(北京)薛光輝等[47]基于自主設計的機器人化自移式支錨聯(lián)合機組,并對旗山礦圍巖-超前支架進行數值仿真和應力分析,如圖15所示,平衡后的超前支架支護巷道頂板最大下沉量為29.64 mm,巷道最大底臌量為33.58 mm,超前支架頂部受力為0.13 MPa,巷道變形均在安全支護允許的范圍內。

    圖13 兩種形式的臨時支護Fig.13 Two forms of temporary support

    圖14 懸臂式掘進機機載臨時支護Fig.14 Cantilever roadheader airborne temporary support

    圖15 機器人化自移式支錨聯(lián)合機組Fig.15 Robotic self-propelled anchor combined unit

    2.3 鉆錨機器人技術

    目前的氣壓、液壓鉆錨技術已經趨于成熟,但是不能和掘進工作同時進行,自動化程度不高。鉆錨機器人需實現鉆孔、自動裝載卸下錨桿、錨桿間距離定位、各單元協(xié)同工作互不干擾等功能,達到巷道快速掘進鉆錨要求。郝雪第等[48]設計出一種可以與掘進設備協(xié)同作業(yè)的機器人化鉆錨車,如圖16所示。馬宏偉等[49-50]設計了一款集合布網和鉆錨功能的履帶式鉆錨機器人,如圖17所示,實現了巷道高效快速鉆錨。

    圖16 機器人化鉆錨車原理示意Fig.16 Schematic diagram of robotized drilling anchor car

    圖17 鉆錨機器人Fig.17 Drill anchor robot

    2.4 全斷面掘進機器人技術

    煤礦井下巖石巷道掘進長期存在掘進成形進度慢、工人掘進工作面環(huán)境差等難題。開展全斷面智能化掘進技術,主要研發(fā)集掘進、錨固、除塵、導向、排水、故障檢測于一體的全斷面掘進機器人,實現安全、高效、智能、環(huán)保的全斷面掘進機器人化掘進。中煤科工集團楊生華等[51]介紹了φ5 m全斷面巖巷掘進機包括主機及后配套系統(tǒng),如圖18所示,EJ50全斷面巖巷掘進機完成了山西東曲煤礦主平硐及大巷共3 600 m掘進任務。中國科學院武漢巖土力學研究所劉泉聲等[52]在超千米深井巷道建設中引入了TBM(Tunnel Boring Machine,全斷面掘進機),將建設方案中涉及的關鍵巖石力學和機械制造問題解決并在此基礎上將其改進為全斷面巖石巷道掘進機(Full Face Roadway Boring Machine,RBM),其工作機理如圖19所示,其中,y為刀盤與工作面距離;u(y) 為巷道表面徑向位移;umax為巷道表面最大徑向位移;p(y) 為圍巖對護盾擠壓力;p′(y)為圍巖對管片擠壓力;ΔR為超挖間隙;Rf為護盾所受摩擦力;Fb為開挖推力;v為開挖速度。

    圖18 φ5 m全斷面巖巷掘進機總體示意Fig.18 Overall representation of the φ5 m full-section rock roadheader

    圖19 RBM巷道開挖力學簡圖Fig.19 Schematic diagram of RBM roadway excavation

    2.5 輔助裝載輸送機器人技術

    研發(fā)新型履帶自驅動輔助運輸車,智能化完成掘進巷道輔助運輸任務。以自動裝載、運輸車遙控、人員感知和避障系統(tǒng)為目標,開發(fā)輔助運輸車的履帶行走機構、舉升機構、機架、液壓系統(tǒng)、智能遙控系統(tǒng)。最終完成輔助運輸車的智能遠程控制、自動裝載和無人駕駛等功能。

    3 機器人化掘進裝備與群組

    3.1 機器人化掘進裝備

    國內外較為先進的機器人化掘進裝備如圖20所示,主要代表如下:

    (1)山特維克MB670-1型掘錨機,適用于有色金屬礦井的連采,在巷道成型、鉆錨質量和永久錨固等性能上,可適應煤礦巷道開采需求。

    (2)久益12CM30型掘錨機,采用集成錨固系統(tǒng),可實現同時截割和錨固功能,有效提高了掘進效率。

    圖20 掘進機器人裝備Fig.20 Tunneling robot equipment

    (3)“蛟龍?zhí)枴笔澜缡滋兹珨嗝娓咝Э焖倬蜻M機,具有全斷面連續(xù)切割技術、遠程控制、智能導向、同步錨固、調車、運輸、除塵等功能。

    (4)中鐵重工ZJM4200掘錨機,具備掘進、防護、鉆探、同步錨護、自主定位、除塵、故障檢測等功能的煤礦巷道快速掘進裝備。

    3.2 機器人化掘進群組協(xié)同系統(tǒng)

    中國礦業(yè)大學(北京)依托國家“973”項目,開展機器人化掘支錨聯(lián)合機組研究工作,研發(fā)惡劣環(huán)境下無人采掘裝備的截割-支護-運載集成系統(tǒng)的多功能集合裝備,揭示集成系統(tǒng)的協(xié)同性機理,提出多機協(xié)同并行作業(yè)的沖突消解與避讓策略,為構建可靠、實時、安全的機器人化掘進群組控制系統(tǒng)提供前提。實現快速掘進、支護錨固、自主定位等功能的無人化掘支錨聯(lián)合機組虛擬樣機如圖21所示。

    圖21 掘支錨聯(lián)合機組虛擬樣機Fig.21 Virtual prototype of the joint anchor and unit

    煤炭科學研究總院太原研究院研發(fā)的機器人化掘進群組協(xié)同系統(tǒng)將掘裝功能與錨桿鉆機有機的結合,實現截割、裝運、錨桿支護三位一體,其適用范圍更廣,掘進效率更高,如圖22所示。

    圖22 綜掘運錨一體機Fig.22 Comprehensive drilling and anchoring machine

    中鐵重工提出實現機器人化掘進群組快速掘進的方法[53]:① 掘的快,研發(fā)新型設備,提高裝備水平;② 支的快,提出支護新理念,加大排距,簡化支護工藝;③ 省時間,實現掘支平行作業(yè)。研發(fā)快速掘錨成套裝備如圖23所示,實現了設備能力提升,裝機功率大,破巖能力強,單進速度快。完成了順序作業(yè)向平行作業(yè)轉變,時空同步,節(jié)省時間。

    圖23 快速掘錨成套裝備Fig.23 Fast anchoring equipment

    4 展 望

    未來,煤礦掘進要實現無人化,掘進機器人融合云計算、大數據、5G傳輸和人工智能等技術,讓每個設備都具有自主感知和智能控制能力,通過搭建工業(yè)互聯(lián)網平臺,讓掘進機器人群組協(xié)同工作,完成探-掘-支-錨-運等環(huán)節(jié)的一體化,最終實現無人化巷道開拓。目前,我國正在積極開展智能化煤礦建設,通過分析國內外掘進機群組的發(fā)展現狀,提出仍需攻克的關鍵技術以及智能化掘進機器人的研發(fā)方向。

    (1)沖擊致裂-快速掘進新技術。將可控沖擊波技術[54]應用于煤礦井下巷道掘進作業(yè)中,有效增加掘進工作面煤巖層的裂隙,提高掘進機器人的掘進效率。

    (2)遠程前探-精準慣導新技術。礦井突水多發(fā)生于巷道掘進工作面,采用鉆孔激發(fā)極化法進行超前探水預報[55],排除煤礦巷道掘進隱伏水患;現有的導航技術受井下復雜的基站布局、電磁環(huán)境干擾影響,研發(fā)高精度的捷聯(lián)慣性導航系統(tǒng),實現掘進機器人精準定位導航。

    (3)協(xié)同掘支-自適護頂新裝備。在掘進機器人巷道掘進過程中,同步完成頂板和兩幫的支護,針對煤礦巷道復雜的圍巖條件,研究支架-圍巖耦合監(jiān)測控制系統(tǒng)[56-57],對圍巖壓力和支架支撐力的狀態(tài)進行實時監(jiān)測感知,自適應調節(jié)支護姿態(tài)。

    (4)鉆錨一體-智能錨固新裝備。鉆錨機器人應具備自主移動和遠程交互控制、鉆孔自動定位、鉆進方位導航、鉆具全自主鉆進控制與運行狀況監(jiān)測、孔區(qū)壓力分布狀態(tài)智能感知等關鍵技術。

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