煤礦坑道鉆進過程智能優(yōu)化與控制技術(shù)

姚寧平，吳 敏，陳略峰，陸承達，范海鵬，張幼振，李旺年,，姚 克

(1.中煤科工西安研究院(集團)有限公司，陜西 西安 710077；2.煤炭科學研究總院，北京 100013；3.中國地質(zhì)大學(武漢)自動化學院，湖北 武漢 430074)

在 “自動化減人”“智能化無人”目標以及可持續(xù)發(fā)展的背景下，深入推進煤炭資源安全、高效、智能、綠色開采已是大勢所趨，實現(xiàn)煤礦井下智能化是我國煤炭行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的必由之路。煤礦井下坑道鉆探作為最直接、有效的勘探與災(zāi)害防治手段在煤礦智能化建設(shè)中發(fā)揮著重要作用，但現(xiàn)階段的鉆進智能優(yōu)化與控制技術(shù)水平仍有較大的提升空間。

美國Boart Longyear 公司的鉆機已經(jīng)實現(xiàn)實時地質(zhì)力學模型更新，并對鉆進操作參數(shù)進行實時優(yōu)化；瑞典的Sandvik 公司實現(xiàn)了地層的3D 可視化，以及優(yōu)化鉆進。面向復雜地質(zhì)鉆進過程智能化的需求，中國地質(zhì)大學(武漢)已開發(fā)出一套復雜地質(zhì)鉆進過程智能控制系統(tǒng)，在湖北襄陽、遼寧丹東等地質(zhì)資源勘查工程中得到了應(yīng)用，具有廣闊的工程應(yīng)用前景[1]。然而，我國煤礦坑道鉆進給進回轉(zhuǎn)系統(tǒng)的控制仍然處于開環(huán)控制階段，給進和回轉(zhuǎn)系統(tǒng)的適應(yīng)性差，智能化程度低，與國外智能化水平仍然具有一定差距。為了實現(xiàn)煤礦井下智能化鉆進，借鑒鉆進過程智能化發(fā)展經(jīng)驗設(shè)計了智能優(yōu)化與控制方案，并從含煤地層智能巖性識別、鉆進參數(shù)智能優(yōu)化和智能控制3 個方面進行綜述。

含煤地層巖性智能識別在煤礦鉆進智能化中扮演著重要而不可或缺的角色[2]。在引入巖性識別技術(shù)后，可以通過分析鉆進過程中獲取的數(shù)據(jù)，如鉆速、給進壓力、轉(zhuǎn)速等，結(jié)合機器學習和人工智能算法，快速準確地判斷地層類型，幫助操作人員安全高效地完成作業(yè)任務(wù)，提高生產(chǎn)效率和成本效益[3]。針對煤礦井下坑道鉆進中隨鉆地層巖性識別難度大、精度低的問題，一種基于鉆進參數(shù)核模糊C均值聚類算法被提出解決此問題[4]。長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被采用進行巖性識別[5]。通過對比不同機器學習方法，梯度提升決策樹方法的準確率優(yōu)于隨機森林、傳統(tǒng)貝葉斯、支持向量機和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)4 種方法[6]。隨著人們對算法集成化的深入研究，以Adaboost 為代表的集成方法被應(yīng)用于巖性識別，其準確率優(yōu)于傳統(tǒng)機器學習算法[7]。通過對含煤地層的巖性識別，可以更好地為管理者提供科學依據(jù)，實現(xiàn)優(yōu)化決策和資源配置。

鉆進參數(shù)智能優(yōu)化是提升鉆進效率的重要手段。學者們針對不同的鉆進效率預(yù)測模型，采用不同優(yōu)化算法對模型進行解析優(yōu)化。針對傳統(tǒng)物理模型，通常采用魯棒優(yōu)化、多重線性重疊統(tǒng)計優(yōu)化、經(jīng)典極值法等傳統(tǒng)優(yōu)化方法。非線性動態(tài)鉆柱模型以積分形式建立目標函數(shù)，然后運用魯棒優(yōu)化方法獲得鉆壓和轉(zhuǎn)速兩個鉆進操作參數(shù)的優(yōu)化值[8]。多元線性回歸方法被采用建立鉆速模型，再將多重線性重疊的統(tǒng)計思想引入到優(yōu)化算法中[9]，一定程度上提高了優(yōu)化后的鉆進參數(shù)應(yīng)用到鉆進現(xiàn)場的可能性。通過求解機械比能模型的一階導數(shù)零點，求得最優(yōu)鉆壓值，以此求得最小機械比能[10]。針對數(shù)據(jù)驅(qū)動模型，人們通常采用遺傳算法[11]、差分進化算法[12]等進化算法，以及粒子群優(yōu)化[13]、蛙跳算法[14]、蟻群優(yōu)化[15]等的群智能優(yōu)化算法來解析優(yōu)化模型，提高了模型的計算速度和全局尋優(yōu)能力，獲得了鉆進操作參數(shù)的最優(yōu)解。上述方法通過建立鉆速預(yù)測模型，運用優(yōu)化算法得到了最優(yōu)的鉆壓、轉(zhuǎn)速等鉆進操作參數(shù)，有效提升現(xiàn)場鉆速和鉆進效率。

為實現(xiàn)鉆進控制系統(tǒng)的智能控制，提出了大量先進控制方法。Ma Sike 等[16]提出一種多模型參數(shù)估計的變增益集成控制器，通過估計巖層硬度對控制器增益進行調(diào)整，實現(xiàn)鉆壓的魯棒控制；張炳義等[17]針對石油鉆機永磁直驅(qū)絞車設(shè)計了模糊控制器控制鉆壓，基于司鉆專家經(jīng)驗和現(xiàn)場反復的試驗，設(shè)計鉆壓誤差隸屬度函數(shù)，擬定了二十五條控制規(guī)則；劉振東等[18]針對實際油缸直驅(qū)式微鉆系統(tǒng)，構(gòu)建了包含鉆壓環(huán)、速度環(huán)、流量環(huán)的串級控制系統(tǒng)，設(shè)計了模糊控制器進行恒鉆壓控制。一種基于SMC-INESO 的滑模控制方法被提出，并成功用于液壓鉆機的回轉(zhuǎn)系統(tǒng)，實現(xiàn)了對回轉(zhuǎn)系統(tǒng)的擾動抑制[19]。一種基于圍巖感知的自適應(yīng)控制方法被提出，該方法可以通過實時鉆進數(shù)據(jù)獲得巖石硬度，并跟蹤最佳鉆壓設(shè)定值，以提高鉆進效率[20]。一種遺傳算法優(yōu)化的氣動錨桿鉆機自適應(yīng)控制策略被提出，該策略通過鉆進過程中的負載扭矩獲取煤層硬度，從而計算出合理的回轉(zhuǎn)速度[21]。從上述研究梳理不難看出，煤礦坑道鉆進過程智能優(yōu)化與控制技術(shù)是實現(xiàn)煤礦井下智能安全高效開發(fā)的必要手段。

針對煤礦坑道鉆進過程中含煤地層巖性難以有效識別、鉆進效率低下、智能控制程度低等問題，本文設(shè)計了智能優(yōu)化與控制設(shè)計方案。為有效識別地層巖性，采用Adaboost 算法將得到的多個BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)弱分類器組成新的強分類器的方法，實現(xiàn)含煤地層巖性智能識別。在不同地層下為使鉆進效率達到最優(yōu)，以最小機械比能和最大鉆速為優(yōu)化目標，以扭矩、給進壓力和鉆速范圍為約束條件，建立機械比能模型和鉆速預(yù)測模型，采用NSGA-Ⅱ得到最優(yōu)給進壓力和轉(zhuǎn)速。根據(jù)優(yōu)化算法推薦的最優(yōu)給進壓力，采用模糊PID 算法實現(xiàn)鉆機在不同地層或巖性下都能以最優(yōu)的操作參數(shù)鉆進，達到安全、高效的目的。根據(jù)優(yōu)化算法推薦的最優(yōu)給進壓力和轉(zhuǎn)速，采用閉環(huán)控制實現(xiàn)對設(shè)定值的跟蹤和擾動抑制，使鉆機在不同煤層或巖性下都能以推薦參數(shù)實現(xiàn)安全、高效鉆進。

1 煤礦坑道鉆進工藝分析和智能優(yōu)化與控制方案

1.1 煤礦坑道鉆進工藝分析

常規(guī)回轉(zhuǎn)鉆進主要依靠鉆機動力頭驅(qū)動鉆桿柱回轉(zhuǎn)，進而帶動前端鉆頭切削煤層來實現(xiàn)鉆進成孔。鉆進以正循環(huán)為主，通常以清水或空氣為循環(huán)介質(zhì)。清水介質(zhì)可攜帶煤粉和冷卻鉆頭，確保鉆進過程中排渣通暢。通過對煤礦坑道鉆進工藝的分析。目前的研究仍然存在以下問題。

(1)巖性判斷依賴人工經(jīng)驗。在煤礦坑道鉆進過程中，傳統(tǒng)的煤礦鉆進作業(yè)還依賴于人工經(jīng)驗，通過返渣來判斷當前地層。這種依靠人工經(jīng)驗的方式不僅效率低下而且很容易出現(xiàn)判斷失誤，同時對地層巖性信息的了解具有滯后性。

(2)鉆進效率較低，難以處在最優(yōu)范圍。在煤礦坑道鉆進過程中，由于煤層環(huán)境條件下工況復雜、孔內(nèi)狀態(tài)不易檢測，鉆進過程參數(shù)的調(diào)節(jié)主要依賴人工經(jīng)驗完成，通常很難達到最優(yōu)鉆進狀態(tài)，不能實現(xiàn)安全、高效鉆進。

(3)智能控制技術(shù)處在初級階段。我國煤礦坑道鉆機的控制系統(tǒng)仍然處于開環(huán)控制階段，參數(shù)調(diào)整仍然以操作工人經(jīng)驗為主，自適應(yīng)較差，智能化程度低。

1.2 智能優(yōu)化與控制方案設(shè)計

針對巖性判斷依賴人工經(jīng)驗、鉆進效率難以處在最優(yōu)范圍和智能控制技術(shù)處在初級階段等問題，本文提出智能優(yōu)化與決策層、智能控制層和基礎(chǔ)自動化層構(gòu)成的三層架構(gòu)，實現(xiàn)煤礦坑道鉆進過程智能優(yōu)化與控制，具體架構(gòu)如圖1 所示。

圖1 煤礦坑道鉆進過程智能優(yōu)化與控制方案Fig.1 Intelligent optimization and control scheme for drilling process of coal mine tunnel

含煤地層巖性識別、鉆進參數(shù)優(yōu)化是實現(xiàn)煤礦坑道鉆進過程智能優(yōu)化與決策的主要手段。含煤地層巖性識別為鉆進參數(shù)優(yōu)化提供高效、安全的關(guān)鍵地層信息。在判斷出不同地層后，綜合設(shè)備參數(shù)等約束條件，鉆進參數(shù)優(yōu)化給出不同地層條件下操作參數(shù)的最優(yōu)范圍，保證鉆機在不同地層下都能處于安全、高效運行狀態(tài)。在獲得鉆進參數(shù)的最優(yōu)范圍后需要采用智能控制技術(shù)控制鉆進參數(shù)達到最優(yōu)范圍。智能控制層包括給進壓力控制和回轉(zhuǎn)速度控制。它是在鉆進參數(shù)優(yōu)化的基礎(chǔ)上，實現(xiàn)給進壓力、回轉(zhuǎn)速度等關(guān)鍵鉆進參數(shù)運行在最優(yōu)鉆進工作點附近的重要手段?；A(chǔ)自動化層包括檢測裝置、回路控制器和執(zhí)行裝置。這些裝置負責與煤礦坑道鉆進過程進行信息的通信與傳輸。

2 智能優(yōu)化與控制關(guān)鍵技術(shù)

智能化鉆進技術(shù)將人工智能與自動化鉆井技術(shù)相結(jié)合,通過網(wǎng)絡(luò)和通信系統(tǒng)實現(xiàn)數(shù)據(jù)自動采集、雙向高速傳輸信息、實時分析決策、優(yōu)化控制鉆進，突破傳統(tǒng)鉆進工藝依賴人工經(jīng)驗的瓶頸。本文從含煤地層巖性智能識別、鉆進參數(shù)智能優(yōu)化、智能控制等3 方面開發(fā)形成智能優(yōu)化與控制技術(shù)。

2.1 基于BP-Adaboost 的含煤地層巖性智能識別

通過分析鉆進過程中獲取的鉆進參數(shù)，采用機器學習和人工智能算法，操作人員可以快速準確地判斷地層類型，從而指導鉆進作業(yè)進程和調(diào)整參數(shù)，幫助操作人員高效地完成作業(yè)任務(wù)，提高生產(chǎn)效率。

本文提出的含煤地層巖性智能識別方案如圖2 所示。首先，將鉆速、轉(zhuǎn)速、扭矩和給進壓力4 種鉆進參數(shù)作為輸入并進行預(yù)處理。隨后將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)輸入BP-Adaboost 模型。在BP-Adaboost 模型[22]中，用弱學習算法BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迭代運算t次，每次運算后都按照分類結(jié)果更新訓練數(shù)據(jù)權(quán)重分布，對于分類失敗的訓練個體賦予較大權(quán)重，下一次迭代運算時更加關(guān)注這些訓練個體。每個分類函數(shù)賦予一個權(quán)重，分類結(jié)果越好的函數(shù)，其對應(yīng)權(quán)重越大。t次迭代之后，得到強分類器自適應(yīng)提升模型。最終得到軟煤層、硬煤層和巖層的3 種類別。

圖2 典型含煤地層巖性智能識別方案Fig.2 Intelligent lithology identification scheme of typical coal-bearing formation

BP-Adaboost 算法的步驟如下。

步驟1：數(shù)據(jù)選擇和網(wǎng)絡(luò)初始化。從樣本空間中隨機選擇m組訓練數(shù)據(jù)，初始化測試數(shù)據(jù)的分布權(quán)值Di(i)，根據(jù)樣本輸入輸出維數(shù)確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，初始化BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值和閾值。

步驟2：弱分類器預(yù)測。訓練第t個弱分類器時，用訓練數(shù)據(jù)集訓練BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并且預(yù)測訓練數(shù)據(jù)輸出，通過分類器得到預(yù)測序列g(shù)(t)的預(yù)測誤差ei。

步驟3：計算預(yù)測序列權(quán)重。根據(jù)預(yù)測序列g(shù)(t)的預(yù)測誤差ei，計算序列的權(quán)重ai。預(yù)測誤差較小的序列將被賦予較高的權(quán)重，以便在后續(xù)訓練中更加關(guān)注這些序列。

2.2 基于機械比能和鉆速模型的智能優(yōu)化

煤礦坑道鉆進過程參數(shù)調(diào)節(jié)多依賴于人工經(jīng)驗，在復雜地質(zhì)環(huán)境條件下地層多變、工況復雜、孔內(nèi)狀態(tài)難以檢測，通常難以達到最優(yōu)鉆進狀態(tài)。在含煤地層巖性識別的基礎(chǔ)上開展煤礦坑道鉆進操作參數(shù)智能優(yōu)化，實現(xiàn)最優(yōu)給進壓力、轉(zhuǎn)速等鉆進參數(shù)的在線優(yōu)化設(shè)計，進行鉆孔鉆進操作參數(shù)的智能決策。

當鉆進狀態(tài)處于非優(yōu)運行狀態(tài)時，鉆進參數(shù)智能優(yōu)化將提升鉆進過程的效率指標。鉆進參數(shù)智能優(yōu)化方案如圖3 所示。

圖3 鉆進參數(shù)智能優(yōu)化方案Fig.3 Intelligent optimization scheme of drilling parameters

這里以鉆速和機械比能作為優(yōu)化目標，從而求解最優(yōu)轉(zhuǎn)速與給進壓力。識別出不同地層后，將給進壓力、轉(zhuǎn)速和扭矩輸入基于支持向量機的鉆速模型；同時將給進壓力、轉(zhuǎn)速、鉆速和扭矩輸入機械比能模型，利用Teale 模型建立機械比能模型。然后，以兩個模型作為目標函數(shù)模型，采用NSGA-Ⅱ算法進行多目標優(yōu)化，求解出最優(yōu)轉(zhuǎn)速和最優(yōu)給進壓力。

考慮到鉆進過程非線性、強耦合的特點，支持向量機在擬合小樣本非線性映射方面具有明顯的優(yōu)勢[23]。因此，本文采用支持向量機建立鉆速模型。

采用支持向量機算法的目標函數(shù)為：

式中：φ(x)為非線性映射；ω為權(quán)重；b為偏置。該擬合問題可以轉(zhuǎn)化為一個約束優(yōu)化問題：

式中：C為懲罰系數(shù)；ε為常數(shù)，ε ＞0，通常取值較小；ξi為上限松弛變量；為下限松弛變量。由于鉆進數(shù)據(jù)之間的非線性關(guān)系，因此，需要選擇核函數(shù)，提升預(yù)測精度。核函數(shù)形式如下：

式中：xi、xj為鉆進參數(shù)樣本；γ為模型參數(shù)。

對于支持向量回歸預(yù)測模型，應(yīng)仔細確定回歸模型中的超參數(shù)。為了建立準確的輸入輸出關(guān)系，保證模型的準確性與泛化性，采用多重交叉驗證。

為了更精確衡量鉆進效率，除了建立鉆速預(yù)測模型，本文還建立機械比能模型用來描述鉆頭性能，實時評價鉆進效率。其機械比能模型為[24]：

式中：MSE 為機械比能，MPa；p為給進壓力，N；v為鉆速，m/h；n為轉(zhuǎn)速，r/min；T為扭矩，N·m；Ab為鉆頭面積，m m2。

帶精英策略的非支配排序遺傳算法(NSGA-Ⅱ)是NSGA-Ⅱ是最流行的多目標遺傳算法之一，它降低了非劣排序遺傳算法的復雜性，具有運行速度快，解集的收斂性好的優(yōu)點[26]。其算法流程如下。

步驟1：初始化種群，包括個體的基因型和適應(yīng)度值。

步驟2：對種群中的個體進行非支配排序，得到每個個體的等級和擁擠度。

步驟3：根據(jù)等級和擁擠度進行選擇操作，選擇出一部分個體作為下一代種群。其中，保留每一代種群中的最優(yōu)個體。

步驟4：對選擇出的個體進行交叉和變異操作，生成新的個體。

步驟5：將新的個體加入到下一代種群中。

步驟6：重復步驟2 至步驟5，直到達到停止條件。

NSGA-Ⅱ算法的精英策略可以有效提高算法的收斂速度和搜索能力。通過保留每一代種群中的最優(yōu)個體，NSGA-Ⅱ算法可以避免陷入局部最優(yōu)解，從而更容易找到全局最優(yōu)解。

2.3 煤礦坑道回轉(zhuǎn)鉆機智能控制

鉆機的給進系統(tǒng)和回轉(zhuǎn)系統(tǒng)是煤礦坑道鉆機控制的核心，兩者相互配合實現(xiàn)煤層的鉆進。鉆機的回轉(zhuǎn)速度和給進壓力是系統(tǒng)的主要控制目標，需要設(shè)計控制器，使其跟蹤優(yōu)化出的給進壓力和轉(zhuǎn)速設(shè)定值，實現(xiàn)智能自適應(yīng)控制。以ZDY4500LFK 型煤礦用坑道鉆機為基礎(chǔ)，說明鉆機的基礎(chǔ)自動化回路和智能控制。

2.3.1 基礎(chǔ)自動化回路

現(xiàn)有煤礦坑道鉆機雖然可以通過傳感器實現(xiàn)給進壓力和回轉(zhuǎn)速度測量，但是鉆機仍然采用開環(huán)控制，難以跟蹤優(yōu)化算法的推薦設(shè)定值。因此，需要采用閉環(huán)反饋的方式，實現(xiàn)給進壓力和回轉(zhuǎn)速度的控制。鉆機的回轉(zhuǎn)系統(tǒng)控制回路和給進系統(tǒng)控制回路分別如圖4和圖5 所示。

圖4 回轉(zhuǎn)系統(tǒng)控制回路Fig.4 Rotary system control circuit

圖5 給進系統(tǒng)控制回路Fig.5 Feed system control circuit

對于鉆機的回轉(zhuǎn)系統(tǒng)，為實現(xiàn)及時、準確的轉(zhuǎn)速控制，采用反饋控制思想進行設(shè)計。通過測量轉(zhuǎn)速的閉環(huán)反饋，采用PI 控制器，得到電液比例閥的開度，控制器根據(jù)誤差持續(xù)調(diào)整電液比例閥的開度，實現(xiàn)鉆機的回轉(zhuǎn)速度跟蹤推薦鉆速。同理，對于鉆機的給進系統(tǒng)，PI 控制器在推薦壓力和測量液壓誤差的作用下，持續(xù)調(diào)整減壓閥的開度，實現(xiàn)給進壓力的跟蹤。配合優(yōu)化算法推薦的設(shè)定值，實現(xiàn)鉆機在不同的地層下都能以最優(yōu)的操作參數(shù)鉆進，達到安全、高效的目的。PI 控制器的控制策略可以表示為：

式中：Kp為比例常數(shù)；Ki為積分常數(shù)；xv為電液比例閥的開度；對于鉆機的回轉(zhuǎn)系統(tǒng)，e為回轉(zhuǎn)速度誤差；對于鉆機的給進系統(tǒng)，e為給進液壓的誤差。

2.3.2 基于模糊PID 的給進壓力控制

傳統(tǒng)的PI 控制可以實現(xiàn)鉆機給進壓力和回轉(zhuǎn)速度跟蹤設(shè)定值的目的，克服了開環(huán)控制的不足。但是在鉆進過程中，鉆孔的深度不斷發(fā)生變化，同時鉆機可能發(fā)生異常情況等。這些問題都會導致鉆機給進系統(tǒng)和回轉(zhuǎn)系統(tǒng)的數(shù)學模型發(fā)生變化，基于初始狀態(tài)調(diào)節(jié)的PI 控制器不能及時感知模型的變化，以做出相應(yīng)的調(diào)整。這會導致控制器的性能降低，甚至不穩(wěn)定。因此，需要采用智能控制算法實現(xiàn)鉆機給進系統(tǒng)和回轉(zhuǎn)系統(tǒng)的基礎(chǔ)控制功能。

本文設(shè)計的給進液壓控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖6 所示，模糊控制器根據(jù)誤差和誤差變化的大小，通過模糊推理在鉆進過程中對PID 控制器的參數(shù)進行動態(tài)整定，以適應(yīng)不同桿長，不同煤層硬度引起的系統(tǒng)模型變化，增加系統(tǒng)的魯棒性。

圖6 基于模糊PID 給進系統(tǒng)液壓控制Fig.6 Hydraulic control of feed system based on fuzzy PID

模糊控制器首先對給進壓力誤差和誤差變化量進行量化，將其映射到模糊論域中，之后進行模糊化。根據(jù)誤差、誤差變化率的隸屬度函數(shù)、量化后的誤差和誤差變化率，得到語言變量的隸屬度函數(shù)值，將輸入值的模糊語言設(shè)置為：正大(PB)、正中(PM)、正小(PS)、零(ZO)、負小(NS)、負中(NM)、負大(NB)，并將模糊域設(shè)置為[-6，6]。隸屬函數(shù)如圖7 所示。

圖7 隸屬度函數(shù)Fig.7 Membership function

采用的模糊規(guī)則表參考文獻[26]。模糊控制采用去重心去模糊化，比例調(diào)節(jié)量vp的去模糊化公式如下：

式中：μv(v)為對應(yīng)輸出變量論域中v的隸屬度，經(jīng)過量化后，即可得到Kp調(diào)整量。

式中：Kkp為比例因子。采用同樣的方法可以得到Ki，Kd的調(diào)節(jié)量。

3 現(xiàn)場試驗

3.1 系統(tǒng)配置

為了將煤礦坑道鉆進過程智能優(yōu)化與控制方案及相關(guān)算法應(yīng)用于鉆機，智能鉆進控制系統(tǒng)需要與鉆機進行數(shù)據(jù)交互，將鉆機傳感器的數(shù)據(jù)輸入到算法中。同時，將算法的指令下發(fā)到上位機中。本文所提出的煤礦坑道鉆機智能鉆進系統(tǒng)和鉆機的數(shù)據(jù)通信結(jié)構(gòu)如圖8 所示。

通過CAN 總線將傳感器數(shù)據(jù)傳輸?shù)姐@機控制器中。然后，控制器通過CAN-Wi-Fi 協(xié)議轉(zhuǎn)換器按照以太網(wǎng)協(xié)議將傳感器數(shù)據(jù)發(fā)送到上位機中。接著，根據(jù)上位機中嵌入的智能優(yōu)化與控制算法，利用傳感器采集的數(shù)據(jù)，產(chǎn)生相應(yīng)的控制指令?？刂浦噶钤偻ㄟ^CAN-Wi-Fi 模塊被下發(fā)到控制器中，控制器再控制鉆機給進系統(tǒng)和回轉(zhuǎn)系統(tǒng)，開展煤礦坑道鉆進作業(yè)。

3.2 仿真過程與結(jié)果

仿真數(shù)據(jù)來源于淮南某煤礦，鉆進過程參數(shù)包括給進壓力、鉆速、轉(zhuǎn)速、主泵壓力等，采樣時間為500 ms。在進行實驗測試時由于缺乏扭矩的實測數(shù)據(jù)，考慮到扭矩與主泵壓力呈正相關(guān)，故采用主泵壓力代替扭矩。

3.2.1 含煤地層智能識別結(jié)果分析

為了進行實驗評估，將數(shù)據(jù)集按照80%作為訓練集，20%作為測試集的比例進行劃分。這樣，可以利用訓練集對分類器進行訓練和優(yōu)化，然后使用測試集來評估分類器的性能和準確性。通過得到的混淆矩陣，可以計算并使用多種性能評價指標來評估所提出的方法在煤巖識別中的性能。這些評價指標包括查準率(Precision)、召回率(Recall)和F-measure 值等，能夠更全面地評估分類器在不同類別中的分類性能。采用BP-Adaboost 算法對測試集識別結(jié)果的混淆矩陣如圖9 所示。

圖9 巖性識別混淆矩陣Fig.9 Lithology identification confusion matrix

依據(jù)混合矩陣計算不同模型每個類別的查準率和召回率，以及每類的F-measure 值，結(jié)果見表1。所提出的方法在煤巖識別中表現(xiàn)出較高的性能。整體分類器的準確度達到了96.75%，所有類別的指標均達到96%以上，這意味著分類器在軟煤層、硬煤層和巖層的識別中均具有較高的準確性和可靠性。

表1 分類模型性能評價Table 1 Classification model performance evaluation

3.2.2 鉆進參數(shù)智能優(yōu)化結(jié)果分析

利用訓練集對模型進行訓練和優(yōu)化，然后使用測試集來評估預(yù)測模型的性能和準確性。為了使模型具有更強的泛化性能，使用十折交叉驗證提高模型泛化能力。具體優(yōu)化結(jié)果如圖10、圖11 所示。

圖10 鉆速優(yōu)化結(jié)果Fig.10 Optimization results of drilling rate

圖11 機械比能優(yōu)化結(jié)果Fig.11 Optimization results of mechanical specific energy

由圖10 和圖11 可知，優(yōu)化后的鉆速整體比原來提高14.58%，優(yōu)化后的機械比能比原來整體下降4.23%。使用優(yōu)化的鉆進參數(shù)，鉆進更加高效。

3.2.3 智能控制結(jié)果分析

煤礦坑道鉆機在鉆進過程中，鉆遇不同硬度的地層，給進系統(tǒng)需要施加不同的給進壓力。給進系統(tǒng)需要快速響應(yīng)給進壓力的變化，并穩(wěn)定在設(shè)定值附近。煤礦坑道鉆機的給進壓力的工作范圍選擇為0～90 kN。鉆機給進壓力范圍內(nèi)對應(yīng)幅值的階躍信號。給進系統(tǒng)的輸出響應(yīng)曲線如圖12 所示，系統(tǒng)性能指標見表2。

表2 控制性能對比Table 2 Control performance comparison

圖12 給進壓力響應(yīng)曲線Fig.12 Feed pressure response curve

模糊PID 控制器在系統(tǒng)不同動態(tài)響應(yīng)階段采用不同控制器參數(shù)，系統(tǒng)可以在每個階段得到最優(yōu)控制器輸出，克服了單一控制器參數(shù)的不足。由表2 的數(shù)據(jù)可知，模糊PID 控制器可以在減小給進系統(tǒng)超調(diào)的同時，加快系統(tǒng)的響應(yīng)速度，給進壓力的動態(tài)響應(yīng)更加平穩(wěn)，減少了鉆進過程中卡鉆，鉆桿變形的風險，實現(xiàn)更加安全地鉆進。

3.3 現(xiàn)場應(yīng)用

為了將算法應(yīng)用到實際系統(tǒng)中，有上述內(nèi)容進行了桌面應(yīng)用程序開發(fā)，將上述算法部署到開發(fā)的軟件中。軟件在防爆平板中運行，并通過以太網(wǎng)和鉆機進行數(shù)據(jù)交互，鉆機、防爆平板、軟件界面如圖13 所示。

圖13 現(xiàn)場施工與控制軟件界面Fig.13 Field construction and control software interface

為了驗證開發(fā)系統(tǒng)的有效性，在淮南某煤礦進行了現(xiàn)場試驗。鉆機的回轉(zhuǎn)速度如圖14 所示，其中，0～300 s 的時間段中，為鉆機應(yīng)用PI 閉環(huán)控制算法的運行結(jié)果，300～550 s 的時間為鉆機開環(huán)控制的結(jié)果，由于鉆機傳感器的最小誤差為1 r/min，所以鉆機的回轉(zhuǎn)系統(tǒng)在施加閉環(huán)反饋后，可以實現(xiàn)鉆機回轉(zhuǎn)速度的跟蹤控制，誤差為1 r/min。相比于鉆機的開環(huán)控制，鉆機的穩(wěn)態(tài)誤差為 ±2 r/min。且施加閉環(huán)反饋后，鉆機回轉(zhuǎn)速度的波動頻率也明顯降低，鉆機的回轉(zhuǎn)速度更為穩(wěn)定，可以實現(xiàn)穩(wěn)定鉆進。

圖14 鉆機回轉(zhuǎn)速度對比曲線Fig.14 Drilling rig rotation speed vs time

本文在鉆壓的優(yōu)化過程中，考慮了煤層硬度，鉆進深度，基于負載扭矩衡量的排渣流暢度等信息，得出當前工況下最優(yōu)的鉆壓。由于基礎(chǔ)自動化層采用了閉環(huán)控制，鉆壓的波動量明顯減小，鉆速的波動頻率也得到一定程度的降低，鉆進過程更為平穩(wěn)，實現(xiàn)安全前提下的最大效率鉆進。

4 結(jié)論

a.考慮含煤地層中巖性分布不同，采用Adaboost 算法將得到的多個BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)弱分類器組成新的強分類器的方法，實現(xiàn)含煤地層巖性智能識別。仿真實驗中整體分類器的準確度達到了96.75%，所有類別的指標均達到96%以上，這意味著分類器在軟煤層、硬煤層和巖層的識別中均具有較高的準確性和可靠性。

b.在仿真實驗中以機械比能最小和鉆速最大為最優(yōu)目標，以扭矩、給進壓力和鉆速范圍為約束條件，得到最優(yōu)給進壓力和轉(zhuǎn)速。根據(jù)優(yōu)化的結(jié)果可以看出在地層以及設(shè)備參數(shù)的限制下，鉆速整體增大，機械比能整體減小。

c.根據(jù)優(yōu)化算法推薦的最優(yōu)給進壓力和轉(zhuǎn)速，采用閉環(huán)控制實現(xiàn)對設(shè)定值的跟蹤和擾動抑制，使鉆機在不同的煤層下都能以推薦的給進壓力和轉(zhuǎn)速進行自適應(yīng)鉆進，實現(xiàn)最佳狀態(tài)下的鉆進作業(yè)。

d.煤礦坑道鉆進過程是一個多系統(tǒng)協(xié)作的復雜過程。本文受限于現(xiàn)場檢測環(huán)境，僅從數(shù)據(jù)驅(qū)動的角度建立了煤層巖性識別與智能優(yōu)化模型，機理分析方面涉及較少。建議后續(xù)研究中可圍繞多系統(tǒng)的混合建模與優(yōu)化控制展開。同時，開展多地質(zhì)環(huán)境下的現(xiàn)場應(yīng)用測試，以便更好地指導鉆進過程。