基于CPS感知分析的煤巖截割狀態(tài)識別系統(tǒng)

張美晨，趙麗娟,2，王雅東

(1.遼寧工程技術大學 機械工程學院，遼寧 阜新 123000；2.遼寧省大型工礦裝備重點實驗室，遼寧 阜新 123000)

采煤機是綜采工作面的核心裝備，對其截割狀態(tài)的準確識別，是實現(xiàn)采煤機智能高效截割的關鍵，也是綜采工作面智能化無人開采的必要基礎保障[1-2]。近年來眾多專家學者圍繞煤巖截割狀態(tài)識別問題展開了大量深入的研究。STRANGE A D等[3]通過截齒周圍溫度的變化判斷采煤機截割狀態(tài)；田慧卿等[4]根據(jù)煤巖灰度值和紋理的不同判斷煤巖截割狀態(tài)；劉俊利等[5]通過搭建搖臂截割振動模型設計采煤機模擬截割振動測試試驗裝置，驗證振動信號應用于煤巖截割狀態(tài)識別的可行性；路紅蕊等[6]通過構建鉆頭式采煤機的受力模型，利用MATLAB仿真試驗采集振動信號，經小波包技術處理數(shù)據(jù)后確定了煤巖識別算法的結構與過程；劉譯文[7]以采煤機截割煤壁的紅外熱成像信號為研究對象，通過分析紅外熱成像圖像確定采煤機截割的狀態(tài)；吳疆[8]采用多種傳感器采集采煤機不同工況下的電流、壓力、振動頻率、加速度等信號，通過數(shù)據(jù)融合實現(xiàn)對煤層和巖層的識別；司壘等[9]研究了U-net語義分割網絡模型，提出改進U-net網絡算法對煤巖圖像進行語義分割，確定煤與巖石的位置分布情況；王海艦等[10]綜合考慮在不同截齒損耗狀態(tài)下截割不同比例煤巖過程中的多種信號特征，將多種信息融合實現(xiàn)煤巖界面的感知識別；田立勇等[11]以煤巖在硬度上的差異為基礎，采集采煤機截割不同硬度煤壁與巖壁時銷軸的應變數(shù)據(jù)，利用組合判據(jù)對煤巖分界面進行識別。含夾矸煤巖條件下工作的采煤機，工況惡劣、環(huán)境復雜，被截割煤巖的賦存條件、采煤機的運動學參數(shù)、動力傳遞系統(tǒng)漸變的特征以及螺旋滾筒與煤巖的相互作用關系等都會直接或間接地影響采煤機的截割、破碎過程，基于煤巖圖像的識別技術的研究雖然可實現(xiàn)對煤巖界面的識別，但井下惡劣的環(huán)境使其無法獲得特征清晰的煤巖圖像，同時煤巖特征的復雜性與多樣性也制約著識別準確率[12]；探地雷達等技術的研究雖然不受井下開采環(huán)境的影響，但遠距離的傳輸造成識別精度低、效果差，難以在井下實現(xiàn)隨采隨探[13]。因此如何準確快速地在線感知煤巖截割狀態(tài)進而實現(xiàn)采煤機螺旋滾筒姿態(tài)的實時調控仍是實現(xiàn)采煤機智能高效截割的技術瓶頸。

筆者構建DCGAN-RFCNN網絡模型，研究數(shù)據(jù)樣本的擴充與感知，將容易造成煤巖截割狀態(tài)感知系統(tǒng)出現(xiàn)誤判的軟巖硬煤、夾矸層較多的復雜煤層煤巖信息融合到識別系統(tǒng)中，通過對煤巖時頻譜圖像的識別，確定煤巖截割狀態(tài)。將CPS的理論與方法應用于煤巖截割狀態(tài)識別系統(tǒng)，利用DEM-MFBD-SIMULINK多領域耦合仿真技術實現(xiàn)各種異源數(shù)據(jù)的融合，采煤機決策控制模塊將煤巖截割狀態(tài)信息進行數(shù)字化處理后驅動采煤機實現(xiàn)位姿的調整，為實現(xiàn)采煤機智能開采提供新方法。

1 基于CPS感知分析的煤巖截割狀態(tài)識別系統(tǒng)框架

結合煤巖截割狀態(tài)識別的特點，將CPS理念[14-17]融合虛擬樣機技術[18-22]應用到工況惡劣、參數(shù)眾多、結構復雜的采煤機智能開采研究中，構建了基于CPS感知分析的煤巖截割狀態(tài)識別系統(tǒng)，降低資源成本的同時也保證了系統(tǒng)的可靠性，其框架如圖1所示。

1.1 物理系統(tǒng)搭建

在煤巖截割狀態(tài)識別物理系統(tǒng)層面上，構建采集數(shù)據(jù)信息層和信息反饋調控層。其中，采集數(shù)據(jù)信息層主要包括采煤機截割含夾矸煤巖動力傳遞系統(tǒng)模型，有效采集煤巖截割狀態(tài)特征數(shù)據(jù)，為信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)的處理與感知提供準確信號。在物理系統(tǒng)的信息反饋調控層上，接收信息系統(tǒng)處理后匹配到的煤巖截割狀態(tài)信號，控制系統(tǒng)通過協(xié)同調速、調高以實現(xiàn)采煤機的智能截割。

1.2 信息系統(tǒng)構建

信息系統(tǒng)利用嵌入式數(shù)據(jù)處理模塊將實時采集到的描述煤巖截割狀態(tài)的特征信號數(shù)據(jù)進行融合和分析，并在信息網絡中進行傳輸。其中，采煤機在截割煤巖過程中自動完成數(shù)據(jù)傳送操作。之后，數(shù)據(jù)處理與決策模塊將原始信號數(shù)據(jù)轉化為信息和知識，最后，通過過濾、恢復算法的優(yōu)化等處理技術對煤巖截割狀態(tài)特征信息進一步分析、判斷、匹配，實現(xiàn)采煤機當前和未來狀態(tài)的感知。

2 煤巖截割狀態(tài)信息獲取

螺旋滾筒是采煤機的工作機構，在落煤與裝煤過程中，其與煤巖產生劇烈的碰撞與摩擦[23-24]，導致滾筒發(fā)生明顯的振動，并且截割煤巖狀態(tài)的改變會顯著影響截割特征信號，筆者以螺旋滾筒工作過程中的振動信號作為煤巖截割狀態(tài)的特征信息。為準確測試并提取不同工況條件下滾筒的振動信號，搭建離散元煤壁與采煤機截割部的DEM-MFBD雙向耦合系統(tǒng)。

2.1 煤巖離散元模型建立

根據(jù)兗州礦區(qū)煤層賦存條件，按標準制作煤巖的試樣并進行物理、力學性質測試[25-26]，相關試驗如圖2所示，得到煤巖試樣的物理、力學性質參數(shù)見表1。

圖2 煤巖物理、力學性質測試試驗

表1 煤巖的物理力學參數(shù)

在煤巖物理力學參數(shù)測試結果基礎上，選擇Hertz-Mindlin with bonding作為煤巖顆粒之間的接觸模型，因此煤巖顆粒間的接觸參數(shù)可通過式(1)～(4)獲得。

(1)

(2)

(3)

(4)

式中，Kn為法向剛度；E為顆粒的彈性模量；μ為泊松比；R*為顆粒的接觸半徑；Ks為切向剛度；Fn為法向應力；Un為顆粒的法向位移；Fs為切向應力；Us為顆粒的切向位移。

基于BP神經網絡，分別采用單軸壓縮和巴西劈裂數(shù)值模擬試驗進行參數(shù)標定獲得煤巖顆粒間黏結參數(shù)，最終建立好的煤巖離散元模型如圖3所示。

圖3 煤巖離散元模型

2.2 截割部剛柔耦合虛擬樣機模型建立

利用Pro/E軟件建立采煤機截割部各零件剛性模型，再進行無干涉裝配。以stp*格式將截割部裝配體導入RecurDyn中，定義各零件質量的同時根據(jù)截割部實際工作原理添加約束、驅動。采煤機截割部剛柔耦合虛擬樣機模型建立過程比較重要的2個部分分別為：接觸的計算與柔性零件的生成。

2.2.1接觸的計算

接觸的添加需確定穿透深度、接觸剛度以及接觸阻尼。其中穿透深度通過有限元法進行求解，對采煤機截割部中相接觸的零件體進行材料賦予、網格劃分以及載荷的施加，求解后其后處理模塊便可輸出零件各節(jié)點的最大穿透深度。

接觸剛度的計算則如式(5)～(8)[27-28]所示。

(5)

(6)

(7)

(8)

式中，Kt為接觸總剛度，其由赫茲剛度Kh、彎曲剛度Kb、接觸體變形剛度Kf組成；B為齒寬；α為壓力角；β1為齒頂漸開線與齒形中線夾角的余角；β2為齒形漸開線在基圓上所成弧夾角的一半；wf為初始嚙合點曲率線和齒形中心線交點到齒根圓的距離；bf為齒根圓上的齒形寬；l，m，n和p為接觸變形剛度相關系數(shù)；kh,i為齒輪赫茲剛度；kb1,i，kb2,i分別為主、從齒輪的彎曲剛度；kf1,i，kf2,i分別為主、從齒輪的輪體變形剛度；E1,i，E2,i為主、從齒輪的彈性模量；u1,i，u2,i為主、從齒輪的泊松比；R1,i，R2,i為主、從齒輪的接觸半徑。

接觸阻尼[29-30]的選取可根據(jù)式(9)～(10)確定。

(9)

Cmin=γCmax

(10)

式中，Cmax，Cmin分別為接觸阻尼的最大值和最小值；w為接觸體有效接觸面積；s為變形系數(shù)；γ為剛度比。

根據(jù)采煤機截割部零件的結構與材料，得到接觸力計算模型中的接觸剛度、阻尼、最大穿透量、非線性指數(shù)的取值見表2。

表2 采煤機截割部接觸參數(shù)

2.2.2柔性零件的生成

采煤機在實際工作過程中，螺旋滾筒直接參與截割，因此易發(fā)生磨損變形，其磨損變形會導致滾筒在運行過程中產生振動、噪聲。為了滿足對這一過程的精準分析，將螺旋滾筒進行柔性化處理，最終將剛性滾筒替換成柔性件形成截割部剛柔耦合虛擬樣機模型，如圖4所示。

圖4 采煤機截割部剛柔耦合虛擬樣機模型

2.3 截割部DEM-MFBD雙向耦合模型建立

借助EDEM-RecurDyn接口將煤巖離散元模型與采煤機截割部剛柔耦合虛擬樣機模型進行關聯(lián)，其雙向耦合數(shù)據(jù)交換過程如圖5所示。通過DEM-MFBD交互接口將EDEM中螺旋滾筒相對于煤壁工作面的位置信息傳遞到RecurDyn中對應的幾何體，實現(xiàn)運動信息與煤巖狀態(tài)特征信號數(shù)據(jù)的實時傳遞，保證仿真結果的準確度。

圖5 雙向耦合數(shù)據(jù)交換過程

雙向耦合系統(tǒng)模擬前根據(jù)采樣頻率定理，確定采樣頻率fs=2 000 Hz[31]，故仿真步長為0.000 5 s。分別建立表3所示的60組不同煤巖比例的仿真模型，并按相關參數(shù)設置完成虛擬樣機的仿真試驗。

表3 仿真分組

3 煤巖截割振動信號分析與處理

3.1 振動信號特征提取

煤巖截割仿真試驗中，采煤機螺旋滾筒與煤壁之間的動力傳遞產生劇烈的振動和摩擦，并伴隨振動波向外傳播。對60組煤巖截割模型進行仿真后提取數(shù)據(jù)，其中，螺旋滾筒截割煤壁(煤堅固性系數(shù)2.38，巖堅固性系數(shù)6.8，煤巖體積比1∶3)的X，Y，Z三個方向的振動加速度信號如圖6所示，統(tǒng)計得到滾筒質心3向加速度數(shù)值見表4。

表4 滾筒質心3向加速度數(shù)值

圖6 煤巖截割狀態(tài)的振動信號

截割過程中由于受到非線性交變載荷的沖擊，滾筒出現(xiàn)了劇烈的振動，振動的劇烈程度為Y方向(截割阻力方向)>Z方向(牽引阻力方向)>X方向(側向力方向)。其他59組仿真結果與圖6規(guī)律一致。因此，選取振動劇烈程度最為強烈的截割阻力方向振動加速度作為識別系統(tǒng)的判別信號，以提高系統(tǒng)的敏感性。

3.2 數(shù)據(jù)處理

受篇幅所限，提取4種典型復雜工況進行對比處理，如圖7所示，其中，Vm，Vy分別為煤、巖石的體積。

圖7 不同煤巖截割狀態(tài)下的截割阻力方向振動加速度

由圖7可知，當煤巖硬度以及比例存在差異時，振動信息波動幅度發(fā)生變化，但是波形相似，并無明顯差異，僅通過圖7無法辨識煤巖的具體截割狀態(tài)。因此利用式(11)定義的STFT算法[32-33]對圖7所示的4種工況下的螺旋滾筒振動信號進行轉換，其煤巖截割狀態(tài)的時頻譜圖像如圖8所示。

圖8 煤巖截割狀態(tài)的時頻譜圖像

(11)

式中，x(δ)為δ時刻的原始信號；p(δ-t)為分析窗函數(shù)；m為窗函數(shù)的長度；j為虛單位；w為跳頻角頻率；t為分析時刻；δ為信號某一時刻；fr為頻率。

由圖8可知，STFT時頻譜圖像表示的煤巖截割狀態(tài)間的差異明顯大于各截割狀態(tài)在時域內的差異，且時頻圖像包含更豐富的變化特征，即使煤比巖石的堅固性系數(shù)大時，其時頻圖像中主頻的位置以及頻率分布點的大小也存在顯著區(qū)別。圖8(a)顯示的工況下主頻的能量主要分布在150 Hz處；圖8(b)顯示的工況下主頻的能量分別分布在50，200 Hz處；圖8(c)顯示的工況下主頻的能量分別分布在400,100,20 Hz處；圖8(d)顯示的工況下主頻的能量分別分布在60,10 Hz處。這主要是由于不同截割狀態(tài)下采煤機螺旋滾筒獲取振動信號在幅值、周期等特性方面存在差異，STFT時頻譜圖像凸顯特征差異。因此，通過STFT變化，能夠充分的利用信號在時域與頻域的信息，為煤巖截割狀態(tài)識別系統(tǒng)的識別性能奠定基礎。

4 基于DCGAN-RFCNN網絡的煤巖截割狀態(tài)識別

4.1 改進DCGAN模型的樣本擴充

煤巖截割狀態(tài)識別網絡訓練時，如果樣本過少，容易出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象，導致識別準確度下降，因此必須獲取大量的數(shù)據(jù)樣本。在深度學習中，通常采用獲取新的數(shù)據(jù)和對現(xiàn)有數(shù)據(jù)樣本進行擴充的方法得到大量數(shù)據(jù)樣本[34]。而井下環(huán)境復雜，獲取大量新數(shù)據(jù)成本高、效率低，傳統(tǒng)的縮放、旋轉、隨機裁剪、仿射變換等數(shù)據(jù)擴充方法形成的樣本無法擴充圖像細節(jié)，影響識別精度，所以選擇基于GAN(Generative Adversarial Networks)網絡的改進DCGAN模型生成高質量時頻譜樣本，豐富原始數(shù)據(jù)集，提高模型的穩(wěn)定性以及魯棒性，保證生成樣本的質量。改進的DCGAN模型由生成器G與鑒別器D組成，其網絡結構如圖9所示。

圖9 DCGAN網絡模型結構

生成器G采集和學習由STFT轉化的振動頻譜樣本數(shù)據(jù)的數(shù)學分布，通過給定噪聲輸入生成新的樣本數(shù)據(jù)；鑒別器D判斷輸入樣本為生成樣本還是原始樣本[35-36]，則有生成器G與鑒別器D訓練過程的數(shù)學模型如式(12)～(17)所示。

(12)

式中，lgD(x)為D的代價函數(shù)；lg[1-D(G(z))]為G的代價函數(shù)；Ex～Pdata(x)為求解原始數(shù)據(jù)的數(shù)學期望；Ez～Pg(z)為求解隨機噪聲數(shù)據(jù)的數(shù)學期望；lgD(x)為鑒別器D對真實數(shù)據(jù)的判斷結果；lg[1-D(G(z))]為數(shù)據(jù)的合成和判斷，通過極大值與極小值的雙邊博弈，對生成器G與鑒別器D進行交替訓練；Pdata為原始樣本數(shù)據(jù)；Pg為噪聲分布。

設生成器G生成的數(shù)據(jù)是m，則噪聲點n的表達式為

n=G-1(m)

(13)

將噪聲點n代入式(12)中，得

(14)

對式(14)進行最大值求解：

(15)

當Pdata(m)=Pg(m)時，鑒別器D無法判斷生成器G生成樣本數(shù)據(jù)的真假性，此時鑒別器D輸出最優(yōu)解。

同時采用Wasserstein距離作為原始樣本與合成樣本的評價準則，提高系統(tǒng)穩(wěn)定性，其定義[37]為

(16)

式中，W(Pdata,Pg)為分布Pdata，Pg的Wasserstein距離；inf( )為集合的下確界；∏(Pdata,Pg)為Pdata，Pg的聯(lián)合分布集合；λ為可能的聯(lián)合分布；a為原始樣本；b為合成樣本；E(x,y)-λ[‖x-y‖]為λ下樣本對距離的期望值。

為解決模型權重裁剪問題，采用增加梯度懲罰項的方式實現(xiàn)Lipschitz函數(shù)的連續(xù)約束，改善模型的魯棒性，使合成的樣本提升維持原始樣本特性的能力，其梯度懲罰項定義為

GP=γEa′～Pa′[‖?a′D(a′)‖p-1]2

(17)

式中，GP為梯度懲罰項的數(shù)學符號；a′為分布Pa′中的采樣；‖?a′D(a′)‖為判別器梯度。

以式(12)～(17)為依據(jù)，根據(jù)煤巖截割狀態(tài)的樣本數(shù)據(jù)特征設定生成器G與鑒別器D的詳細參數(shù)，見表5。在生成器G中輸入噪聲維度為100，經過4層卷積生成大小為(128，128，3)的張量；在鑒別器D中一共設置4個卷積層，其中Conv1，Conv2與Conv3使用LeakyReLU函數(shù)進行激活，Conv4使用Tanh函數(shù)進行激活。使用此DCGAN模型對煤巖類型樣本進行訓練，經反復試驗測試，迭代訓練次數(shù)設置為20 000時，模型訓練效果最佳；每類煤巖截割狀態(tài)生成的時頻譜樣本數(shù)量預設定為5 000，訓練結束后獲取損失變化過程，如圖10所示。

表5 生成器G與鑒別器D的試驗參數(shù)

圖10 訓練損失

由圖10可知，模型在訓練到800輪時，訓練損失快速下降，由大幅度的震蕩迅速趨于收斂狀態(tài)，隨后的訓練過程中模型趨于較為平穩(wěn)狀態(tài)，波動的幅度較小，但在2 500，8 500，15 500以及16 000輪左右出現(xiàn)小幅震蕩，說明模型仍處于學習階段。訓練18 000輪以后，鑒別器未出現(xiàn)明顯的震蕩，說明生成的樣本分布已接近原始識別樣本分布，生成樣本的多樣性、清晰度得到明顯提升。模型訓練完畢后提取合成的時頻譜樣本，如圖11所示。受篇幅所限，圖11僅隨機提取7種工況進行顯示。由圖11可以看出，由生成器合成的樣本與仿真的真實樣本之間存在著很高的相似度，但微小的特征點間又存在差異，這說明擴大了數(shù)據(jù)集的同時又生成了具備煤巖類別特征的高質量時頻譜樣本。使用改進的DCGAN網絡進行模型的訓練，達到了獲取大量數(shù)據(jù)樣本的目的，每種工況下合同樣本與真實樣本相似共同反映煤巖的截割狀態(tài)，為煤巖截割狀態(tài)的準確識別提供豐富的數(shù)據(jù)集。

圖11 仿真振動信號及時頻譜樣本與合成樣本之間的對比

4.2 RFCNN模型訓練

采用RFCNN對大量代表煤巖截割狀態(tài)的數(shù)據(jù)樣本進行訓練，提高模型的特征提取能力，實現(xiàn)多種不同工況下的煤巖截割狀態(tài)的識別。使用Random Forest優(yōu)化傳統(tǒng)CNN模型[38-39]中的輸出層，其輸出值可表示為

(18)

(19)

式中，H，B分別為輸出的高度和寬度；W，W′分別為輸入的高度和寬度；F，F(xiàn)′分別為卷積核的高度和寬度；Ph和Pb分別為輸入的垂直和水平填充；Sh，Sb分別為垂直和水平的步長。

筆者構建的RFCNN模型主要由輸入層、2層卷積層、2層池化層、批量標準化層、全連接層、RF輸出層組成，具體網絡結構如圖12所示。輸入包含了仿真試驗獲取的原始時頻譜樣本與改進DCGAN網絡中生成的時頻譜樣本，卷積層C1與C3的卷積核大小均為5，步長均為2；池化層S2與S4的窗口大小均為2，步長為1；批量標準化層B5的添加使網絡在訓練過程中加快收斂速度，降低網絡對初始化權重的不敏感，提高網絡對煤巖截割狀態(tài)的分辨能力；全連接層F6的節(jié)點數(shù)為4 096；輸出層的節(jié)點數(shù)量為輸入層煤巖樣本的種類數(shù)量；激勵層采用ReLU函數(shù)進行激活，其表達式為

圖12 RFCNN網絡模型結構

(20)

式中，x為神經元；δ(i)為神經元的輸出；A(i)T為第i層神經元的權值;T為循環(huán)周期。

利用adam對設計的RFCNN模型進行參數(shù)更新，訓練網絡的超參數(shù)設置見表6。

將每類煤巖截割狀態(tài)原始樣本與生成樣本混合成的完整數(shù)據(jù)集按4∶1劃分訓練集和測試集，迭代次數(shù)設置為200，訓練過程中其準確率與損失函數(shù)的變化規(guī)律如圖13所示。

4.3 模型的對比驗證與分析

4.3.1不同識別方法模型的對比

選擇常用的BP(Back Propagation)網絡模型、PSO-BP(Particle Swarm Optimization-Back Propa-gation)網絡模型和CNN(Convolutional Neural Networks)網絡模型進行對比試驗分析。各網絡模型的設置參數(shù)保持一致，其中數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)量為180，迭代次數(shù)設置為200。試驗結束后提取其結果如圖14所示。由圖14可知，隨著迭代次數(shù)的增加，4種不同網絡模型的識別準確率均相應提升，當?shù)螖?shù)達到一定數(shù)值時，識別準確率提升的速度緩慢，網絡趨于收斂。通過對比可以看出，RFCNN網絡收斂速度最快，識別準確率最高。

圖14 不同網絡模型識別準確率對比

為了進一步驗證RFCNN網絡的泛化能力及穩(wěn)定性，每種模型反復進行5次試驗，試驗結果見表7。由表7可知，RFCNN網絡平均識別率為90.31%，方差與平均偏差最小，說明其擬合能力最強，相較于其他3種算法具有明顯優(yōu)勢。RFCNN網絡相較于CNN網絡平均識別率提升了9.37%，而識別率標準差降低了18.33%。RFCNN算法的參與使系統(tǒng)的煤巖截割狀態(tài)識別能力得到較大的改善，其模型的穩(wěn)定性以及泛化能力具有顯著提升。

表7 不同識別方法模型識別率對比

4.3.2不同數(shù)量合成樣本模型的對比

為了驗證采用改進的DCGAN模型進行擴充樣本對RFCNN模型訓練學習的影響，分別生成不同數(shù)量的合成樣本。試驗過程中為了提高生成樣本的效率，將其轉化為灰度圖像的形式，隨機展示部分合成樣本，如圖15所示。將原始樣本與合成樣本混合作為RFCNN網絡的訓練集與測試集。反復進行5次試驗后計算出模型的平均識別率與識別率標準差，結果見表8。

圖15 合成樣本的灰度圖像

由表8可知，當合成樣本數(shù)為0時，RFCNN網絡的平均識別率為89.74%，當添加合成樣本數(shù)量為5 000時，平均識別率達到98.09%，其平均識別率提高了8.35%，識別率方差與平均偏差最小，但是當合成樣本數(shù)超過5 000時，平均識別率變化不大，說明通過改進的DCGAN網絡合成樣本可以提升RFCNN網絡的煤巖截割狀態(tài)識別能力。針對筆者設計的DCGAN-RFCNN網絡，當合成樣本數(shù)達到5 000時，識別效果最佳。同時隨著合成樣本數(shù)的增加，模型的識別率標準差先降低后增加，當合成樣本數(shù)為5 000時，雖然平均識別率相較合成樣本數(shù)為4 000的模型僅提升了0.38%，但其識別率標準差降低了85.86%，說明數(shù)據(jù)的有效擴充在提高煤巖截割狀態(tài)識別網絡準確性的同時也提升了其泛化能力。

表8 不同數(shù)量合成樣本模型識別率對比

4.4 試驗驗證

通過搭建的煤巖截割綜合試驗臺獲取采煤機截割含夾矸煤壁時螺旋滾筒的振動數(shù)據(jù)后進行網絡模型的訓練與測試，以驗證構建的DCGAN-RFCNN網絡模型在煤巖截割狀態(tài)識別中的優(yōu)越性。按照相似理論搭建功能完善的采煤機截割煤巖綜合試驗臺，如圖16所示。該試驗臺由人工煤壁、采煤機、動力系統(tǒng)以及數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)等組成。

圖16 采煤機煤巖截割試驗平臺試驗臺

為了采集螺旋滾筒振動信號，在其后端安裝藍牙無線式加速度傳感器，安裝位置如圖17所示。采用計算機進行姿態(tài)配置、加速度校準等，使測量結果更加精準。試驗采集的加速度數(shù)據(jù)通過無線網絡傳輸?shù)接嬎銠C進行顯示、存儲與分析。

基于兗礦集團楊村礦4602工作面，推導煤巖與螺旋滾筒相似準則，按照相似理論計算試驗所用煤壁的基本參數(shù)，采用砂子、水泥、石膏、水按不同比例混合制作不同含夾矸煤壁，保證相似煤壁在性能上與實際夾矸煤巖的一致性。相似煤壁制作過程如圖18所示。

本試驗煤壁澆筑長度為2 000 mm、高1 500 mm、厚800 mm。整塊煤壁由頂板、底板、煤層、夾矸層、硬夾矸層構成，最終形成的模擬煤壁如圖19所示。

圖19 煤壁試驗模型

利用制作完成后的煤壁進行截割試驗，測試之前，首先將采煤機在導軌上往復運行5次，對采煤機、導軌、轉載臺運行狀態(tài)及信號無線采集和接受系統(tǒng)進行檢查，確認系統(tǒng)運行正常后，利用推移油缸將采煤機螺旋滾筒推移到煤壁處，使?jié)L筒截齒與煤壁接觸，設定采煤機的截割深度為315 mm，牽引速度2.85 mm/s，滾筒轉速141.01 r/min，試驗測試過程如圖20所示。

圖20 試驗現(xiàn)場

對采集到的原始樣本利用改進的DCGAN網絡模型進行遷移學習，迭代次數(shù)15 000次，最后構建的“大數(shù)據(jù)”每種工況包含圖像5 000張。改進DCGAN網絡模型訓練完成后，將獲得合成樣本與原始樣本混合，按4∶1劃分訓練集與測試集后輸入RFCNN網絡中進行煤巖截割狀態(tài)的識別，其結果如圖21所示。由圖21可知，測試集的總樣本數(shù)共9 000張，以含夾矸工況為例，此類別下的樣本總數(shù)為994張，正確樣本數(shù)為976張，18張數(shù)據(jù)樣本出現(xiàn)了誤判，這是由于合成圖像背景域的紋理對判別結果造成了細微的干擾，但此種干擾相對于總樣本僅占1.81%。圖21混淆矩陣清晰直觀的顯示了煤巖截割狀態(tài)的識別率，經統(tǒng)計識別率達到98.41%，較好的反映了煤巖截割狀態(tài)，能夠保證高精度的煤巖識別結果，驗證了筆者構建的DCGAN-RFCNN網絡模型能夠針對不同的煤巖截割狀態(tài)進行準確識別。

圖21 識別率的混淆矩陣

5 基于CPS感知分析的煤巖截割狀態(tài)信息反饋系統(tǒng)的構建

依托Matlab/Simulink仿真控制平臺，將建立的煤巖截割狀態(tài)信息處理模塊與信息識別模塊進行轉換打包，與DEM-MFBD的煤巖截割狀態(tài)信息獲取模塊形成多領域耦合，構建虛擬煤巖截割狀態(tài)信息反饋系統(tǒng)，實現(xiàn)實時數(shù)據(jù)共享、在線感知與控制，其系統(tǒng)如圖22所示。

由圖22可知，DEM-MFBD協(xié)同進行實時仿真，不斷更新煤巖截割狀態(tài)信息，解決了數(shù)據(jù)的實時傳遞問題。DEM-MFBD模塊將更新的信息實時輸入Delay Line中，Delay Line將信號的采樣時間進行延遲3 s處理，保證信息識別模塊具有充分的響應時間。Delay Line在進行延時工作時接受一個輸入的同時產生一個輸出，并將輸入信號延遲一個迭代，其信號延遲如圖23所示。Delay Line將延遲一個采樣期間(3 s)的信號輸出到Data Store的數(shù)據(jù)存儲、記憶、讀取模塊，信息處理模塊(DCGAN System)與信息識別模塊(RFCNN System)感知到數(shù)據(jù)后做出狀態(tài)判別，采煤機決策控制模塊(Parameters Matching System)接受信號后經數(shù)字化處理實時調控采煤機螺旋滾筒，指導其進行姿態(tài)的變化以適應當前的截割工況。此系統(tǒng)利用CPS的理念與方法，實現(xiàn)了各種異構資源之間的深度融合，對煤巖截割狀態(tài)進行了在線感知，為采煤機螺旋滾筒的實時調控提供了準則。

圖22 基于CPS感知分析的煤巖截割狀態(tài)信息反饋系統(tǒng)

圖23 信號延遲示意

6 結 論

(1)不同煤巖賦存條件下采煤機螺旋滾筒工作過程中的振動信號存在差異，其振動時頻譜圖像差異性顯著，且各工況之間時頻譜圖像的主頻位置以及頻率分布點的大小存在明顯區(qū)別。

(2)基于改進的DCGAN網絡擴充數(shù)據(jù)集的結果表明：生成器合成的樣本與仿真樣本之間存在著很高的相似度，但微小的特征點間又存在差異，豐富了數(shù)據(jù)集；隨著合成樣本數(shù)的增加，煤巖截割狀態(tài)識別系統(tǒng)的識別率提高至98.09%后變化微小，識別率標準差降低至1.731×10-5后變化不再明顯，當合成樣本數(shù)為5 000時，其識別效果達到最佳狀態(tài)；通過對數(shù)據(jù)集混合合成樣本，有效提升了基于深度學習的煤巖截割狀態(tài)識別模型的魯棒性和泛化能力。

(3)試驗結果表明：RFCNN網絡在面對軟巖硬煤、夾矸層較多、煤巖硬度值各異等復雜工況時，其煤巖截割狀態(tài)識別能力相較于普通網絡有著較大的提升；經實驗室現(xiàn)場試驗測試，實現(xiàn)了煤巖截割狀態(tài)的有效識別，驗證了該網絡的可行性。

(4)基于CPS感知分析的煤巖截割狀態(tài)信息反饋系統(tǒng)，將信息獲取、處理、感知以及控制決策等模塊進行融合，對信號實施3 s的延遲，保證了識別系統(tǒng)的響應時間；采煤機可根據(jù)系統(tǒng)識別到的煤巖截割狀態(tài)進行精準調控，使其具備智能截割能力。DEM-MFBD-SIMULINK多領域耦合仿真技術，對煤巖截割狀態(tài)實現(xiàn)在線感知的同時為采煤機截割滾筒的調控提供了準則，實現(xiàn)了各種異源數(shù)據(jù)的融合，為煤炭智能化無人開采提供了一種新方法。