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    煤礦綜掘工作面機(jī)電智能化控制技術(shù)的應(yīng)用

    2022-08-16 02:04:48史佳林
    中國科技縱橫 2022年13期
    關(guān)鍵詞:機(jī)電智能化協(xié)同

    史佳林

    (云南省煤炭機(jī)電試驗(yàn)所,云南昆明 650000)

    煤炭作為重要的生產(chǎn)、生活能源,隨著綜采技術(shù)的不斷創(chuàng)新發(fā)展,井下作業(yè)的智能化、自動(dòng)化水平也穩(wěn)步提升。但在巷道綜掘機(jī)電系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與應(yīng)用方面,仍舊存在機(jī)身位姿感應(yīng)不全面、裝備故障自主探測(cè)能力差等方面的問題,在截割、支護(hù)、錨固等生產(chǎn)作業(yè)中,人工操作的步驟繁瑣,無法保持穩(wěn)定的并行、循環(huán)作業(yè)狀態(tài),協(xié)同控制的水平有待加強(qiáng)。在綜掘作業(yè)機(jī)電系統(tǒng)建設(shè)與應(yīng)用的過程中,煤礦單位應(yīng)在深入分析工作面掘進(jìn)設(shè)備作業(yè)特點(diǎn)的基礎(chǔ)上,合理引進(jìn)先進(jìn)的智能技術(shù),通過關(guān)鍵技術(shù)的研究與創(chuàng)新應(yīng)用,對(duì)機(jī)電系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化改造。

    1.綜掘工作面智能化機(jī)電控制系統(tǒng)運(yùn)行框架的設(shè)計(jì)

    綜掘工作面智能化機(jī)電系統(tǒng)主要由邊緣感知層、平臺(tái)決策層、設(shè)備執(zhí)行層以及遠(yuǎn)程運(yùn)維層4個(gè)模塊構(gòu)成。其中,邊緣感知層的功能設(shè)計(jì)包括地質(zhì)數(shù)據(jù)(地質(zhì)勘探、隨掘勘探)、掘進(jìn)環(huán)境(圍巖位移、圍巖感知、錨桿變形、底板變形)、設(shè)備狀態(tài)勘測(cè)(截割負(fù)載、煤流負(fù)載、支護(hù)壓力、鉆機(jī)轉(zhuǎn)矩、位姿行程、故障感知),是機(jī)電智能化作業(yè)系統(tǒng)的監(jiān)測(cè)“眼睛”,具有超前探測(cè)、動(dòng)態(tài)感知、提前判斷等方面的應(yīng)用優(yōu)勢(shì),為一體化自適應(yīng)截割作業(yè)提供可靠、全面的數(shù)據(jù)支持。該模塊的關(guān)鍵技術(shù)包括GIS、BIM、云計(jì)算以及大數(shù)據(jù)分析、人工智能識(shí)別等技術(shù),以三維GIS為基礎(chǔ)融合時(shí)間維,搭建起四維時(shí)空數(shù)據(jù)分析系統(tǒng),為機(jī)電設(shè)備的協(xié)同性、實(shí)時(shí)性操作奠定了基礎(chǔ)[1]。

    平臺(tái)決策層作為綜掘機(jī)電設(shè)備智能控制的核心層,設(shè)計(jì)理論包括鉆機(jī)調(diào)控、自適應(yīng)控制、臨時(shí)支護(hù)、圍巖失穩(wěn)等方面的作用特點(diǎn),采用中央集成化控制的模式,推進(jìn)決策方法的制定、優(yōu)化與落實(shí),利用智能化一體錨掘自適應(yīng)模型與動(dòng)載荷識(shí)別模型,實(shí)現(xiàn)多種機(jī)電設(shè)備的協(xié)同控制,其核心技術(shù)包括協(xié)同控制、數(shù)字孿生等技術(shù)。作為系統(tǒng)控制的“大腦”具有狀態(tài)監(jiān)測(cè)、數(shù)據(jù)分析、確定作業(yè)參數(shù)、發(fā)出控制指令等方面的功能。

    智能系統(tǒng)的設(shè)備執(zhí)行模塊主要承擔(dān)執(zhí)行控制指令的作用,在接收決策層的控制信號(hào)后,進(jìn)行裝料與卸料、自動(dòng)截割、錨桿支護(hù)等操作。執(zhí)行層與決策層之間的信號(hào)傳遞核心技術(shù)是5G技術(shù),自適應(yīng)操作需要組合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)的支持??刂葡到y(tǒng)通過軟件程序?qū)C(jī)電設(shè)備進(jìn)行一體化、智能化操作,執(zhí)行自動(dòng)跟機(jī)、智能支護(hù)、自動(dòng)截割、掘進(jìn)導(dǎo)航、連續(xù)導(dǎo)航等指令[2]。

    遠(yuǎn)程運(yùn)維模塊是智能控制體系的安全保障,通過對(duì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的智能分析,評(píng)估機(jī)電綜掘設(shè)備的故障狀態(tài)與異常風(fēng)險(xiǎn),生成系統(tǒng)的評(píng)估報(bào)告后,為設(shè)備日常養(yǎng)護(hù)、狀態(tài)檢修、故障處理、更新維護(hù)等工作提供幫助,關(guān)鍵技術(shù)包括大數(shù)據(jù)、云平臺(tái)與專家系統(tǒng)等。解決了影響傳統(tǒng)掘進(jìn)智能化的“數(shù)據(jù)不清、判斷不明”問題,實(shí)現(xiàn)了掘進(jìn)作業(yè)從信息感知到設(shè)備聯(lián)動(dòng)運(yùn)行的一體化控制,具有邏輯層次明確、狀態(tài)監(jiān)測(cè)反饋及時(shí)、故障風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別準(zhǔn)確的優(yōu)勢(shì)。

    2.基于GIS關(guān)鍵技術(shù)的四維數(shù)據(jù)分析應(yīng)用

    礦井信息是支持綜掘作業(yè)的基礎(chǔ),而GIS是智能化機(jī)電控制系統(tǒng)邊緣感知模塊的關(guān)鍵技術(shù)??臻gGIS系統(tǒng)能夠?qū)y(cè)繪、鉆探、物探等數(shù)據(jù)進(jìn)行智能探測(cè)、采集、分類存儲(chǔ),借助大數(shù)據(jù)分析、智能關(guān)聯(lián)技術(shù),對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘,提升控制操作與運(yùn)維管理相關(guān)決策工作的科學(xué)性。同時(shí),還能支持快速掘進(jìn)、智能設(shè)計(jì)、智能開采、無人駕駛等功能的實(shí)現(xiàn)。依托于三維GIS系統(tǒng),引進(jìn)時(shí)間維,構(gòu)建起了囊括點(diǎn)線、平面、立體、時(shí)間為一體的四維數(shù)據(jù)采集、分析與處理系統(tǒng),能夠?qū)ο嚓P(guān)地質(zhì)環(huán)境、掘進(jìn)環(huán)境、設(shè)備狀態(tài)等信息進(jìn)行集成化、一體化的整合。以空間數(shù)據(jù)處理為核心,針對(duì)綜掘工作面的時(shí)空環(huán)境,在智能化平臺(tái)上構(gòu)建透明化的“資源賦存、地質(zhì)結(jié)構(gòu)、生產(chǎn)系統(tǒng)、生產(chǎn)過程、安全風(fēng)險(xiǎn)”礦山管理模式,讓系統(tǒng)操作人員可以直觀、動(dòng)態(tài)地了解該時(shí)空環(huán)境空間信息的變化。通過大數(shù)據(jù)與云平臺(tái)的計(jì)算分析,對(duì)環(huán)境變動(dòng)趨勢(shì)進(jìn)行評(píng)估、預(yù)判,為礦井平臺(tái)決策、設(shè)備運(yùn)維操作、遠(yuǎn)程控制等模塊的運(yùn)行提供相應(yīng)的支持[3]。

    3.群組協(xié)同控制及數(shù)字孿生技術(shù)

    綜掘設(shè)備的智能化、一體化作業(yè)要求不同設(shè)備間的操作協(xié)同,可以進(jìn)行同步或連續(xù)截割、支護(hù)、裝料與卸料作業(yè)。因此,需要在保證設(shè)備能夠自動(dòng)化操作的同時(shí),通過建立多機(jī)組群的統(tǒng)一空間坐標(biāo)系來實(shí)現(xiàn)多設(shè)備精準(zhǔn)定位、協(xié)同操作、智能導(dǎo)航等操作目標(biāo)?;谌航M協(xié)同控制技術(shù)的多掘進(jìn)機(jī)組可以借助無線網(wǎng)絡(luò)、傳感設(shè)備等實(shí)現(xiàn)信息數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)交互與共享,合理解決協(xié)同控制過程中多機(jī)組同步操作過程中的矛盾問題。當(dāng)前,群組協(xié)同智能控制技術(shù)的研究逐步深化,提出了無人化掘護(hù)錨聯(lián)合機(jī)組的設(shè)計(jì),使用機(jī)器人進(jìn)行操作,實(shí)現(xiàn)了群組協(xié)同與遠(yuǎn)程控制技術(shù)的融合應(yīng)用。通過智能平臺(tái)對(duì)綜掘作業(yè)情況進(jìn)行分析,進(jìn)一步完善智能系統(tǒng)的機(jī)電智能控制、截割軌跡設(shè)定與優(yōu)化、智能截割、自主糾偏等功能,并驗(yàn)證了掘護(hù)錨協(xié)同控制策略與錨固網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)方法的可行性。提出超前支架調(diào)平及錨固裝備鉆進(jìn)力和轉(zhuǎn)速自適應(yīng)協(xié)同控制策略,以群組分布式智能協(xié)同控制算法為基礎(chǔ),搭建起囊括掘進(jìn)、支護(hù)、運(yùn)輸與錨固等平行、循環(huán)作業(yè)的智能化管理機(jī)制,針對(duì)性地提升了煤礦綜掘作業(yè)的安全性與效率性。在不同的煤巷作業(yè)環(huán)境中,掘護(hù)錨串行對(duì)設(shè)備操作的需求不同,通常情況下,可以將作業(yè)工序分為以下幾個(gè)環(huán)節(jié):巷道掘進(jìn)、臨時(shí)支護(hù)、永久支護(hù)等。智能系統(tǒng)的數(shù)字孿生仿真技術(shù)可以通過邊緣感知層收集的信息,搭建物理模型在分析群組歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)后形成機(jī)電設(shè)備的數(shù)字映射,對(duì)聯(lián)合機(jī)組設(shè)備的并行、循環(huán)作業(yè)進(jìn)行設(shè)計(jì)與優(yōu)化。當(dāng)完成進(jìn)深截割階段性操作指令后可以及時(shí)銜接臨時(shí)護(hù)頂工程,實(shí)現(xiàn)高效、快速掘進(jìn)、截割的目標(biāo)。

    4.組合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)

    當(dāng)前,在自適應(yīng)截割一體化控制技術(shù)的研究領(lǐng)域,國內(nèi)外關(guān)注的重點(diǎn)在于截割擺速方面,擺速自適應(yīng)調(diào)節(jié)主要基于電流與油缸壓力兩種判斷方法。掘進(jìn)設(shè)備在截割作業(yè)過程中,煤巖硬度會(huì)發(fā)生變化,如果截割臂擺速難以根據(jù)變化情況自動(dòng)調(diào)節(jié),將會(huì)導(dǎo)致作業(yè)無法順利進(jìn)行或是出現(xiàn)安全事故。為此,以組合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析和D-S證據(jù)理論為基礎(chǔ),對(duì)截割臂擺速進(jìn)行自適應(yīng)控制的方法被提出。該種掘錨一體自適應(yīng)機(jī)組智能控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)分為電磁閥控制單元、礦用本安型數(shù)據(jù)采集單元、監(jiān)測(cè)單元。監(jiān)測(cè)單元借助掘錨設(shè)備上安裝的傳感器,動(dòng)態(tài)采集掘錨機(jī)電機(jī)溫度、截割轉(zhuǎn)速與載荷、搖臂傾角等各部位的運(yùn)行狀態(tài)信息,將采集的結(jié)果傳輸?shù)降V用本安型數(shù)據(jù)采集單元,在控制中心對(duì)各項(xiàng)運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比分析后,對(duì)設(shè)備的使用狀態(tài)進(jìn)行評(píng)估,并通過對(duì)圍巖狀態(tài)感知設(shè)數(shù)據(jù)的分析,預(yù)測(cè)掘錨機(jī)下一階段的狀態(tài),然后向電磁閥控制單元反饋預(yù)測(cè)結(jié)果,控制單元下達(dá)下一階段的操作指令。在整個(gè)掘錨一體自適應(yīng)機(jī)組智能控制系統(tǒng)總,系統(tǒng)需要借助組合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),對(duì)截割臂升降速度及速度的變化速率等數(shù)據(jù)進(jìn)行整合分析,精準(zhǔn)掌握掘錨機(jī)實(shí)際運(yùn)行狀態(tài)與要求運(yùn)行狀態(tài)的差異情況,將各項(xiàng)運(yùn)行參數(shù)差值上傳到上位控制平臺(tái),平臺(tái)根據(jù)各項(xiàng)偏差量對(duì)油缸、電機(jī)需要的調(diào)節(jié)量進(jìn)行計(jì)算,然后將調(diào)節(jié)量的數(shù)字量信號(hào)轉(zhuǎn)換為控制電信號(hào),將其傳輸給對(duì)應(yīng)的電機(jī)和液壓系統(tǒng),確保最終的執(zhí)行情況滿足截割系統(tǒng)的調(diào)控要求,對(duì)誤差進(jìn)行動(dòng)態(tài)控制,及時(shí)調(diào)整截割擺速。

    5.智能導(dǎo)航控制技術(shù)

    在井下工作面進(jìn)行綜掘作業(yè)的過程中,巷道環(huán)境通常具有粉塵含量高、低照度的特點(diǎn),掘進(jìn)機(jī)械的位置測(cè)量與操作控制的精度難以保證。以視覺測(cè)量、激光標(biāo)靶、機(jī)器視覺、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)為基礎(chǔ)的智能導(dǎo)航控制模式,可以通過傳感設(shè)備、深度相機(jī)、全站儀等設(shè)備對(duì)機(jī)器人的行為進(jìn)行精準(zhǔn)控制,準(zhǔn)確定位掘進(jìn)設(shè)備,進(jìn)行精細(xì)化的操作[4]。當(dāng)前,智能導(dǎo)航控制模式包括以下幾種:以激光束為特征,構(gòu)建掘進(jìn)設(shè)備位姿視覺動(dòng)態(tài)測(cè)量模型,通過空間矩陣相關(guān)數(shù)據(jù)的變換求解出掘進(jìn)設(shè)備的位姿數(shù)據(jù)。掃描激光靶向建立位姿測(cè)量模型,解算掘進(jìn)設(shè)備在巷道坐標(biāo)系中的位置、身姿信息。通過傳感器與激光得到視覺測(cè)量數(shù)據(jù)使用PID控制算法進(jìn)行糾偏控制的快速定位法。在井下機(jī)器人自主移動(dòng)導(dǎo)航方面,可以搭建機(jī)器視覺智能系統(tǒng),利用具有深度學(xué)習(xí)功能的相機(jī)實(shí)現(xiàn)自主導(dǎo)航操作。現(xiàn)階段,由于井下作業(yè)環(huán)境中,激光穿透力不足,定位偏差率較高,采用慣性導(dǎo)航會(huì)隨著作業(yè)時(shí)間的延長(zhǎng),使得定位、身姿測(cè)量誤差過大。因此,相關(guān)專家提出了一種慣性導(dǎo)航與數(shù)字全站儀結(jié)合的方式,可以準(zhǔn)確測(cè)量掘進(jìn)設(shè)備的位置、身姿信息,該種智能導(dǎo)航模式需要安裝慣性導(dǎo)航設(shè)備、指北儀以及全站儀等裝置通過物聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行連接與控制。

    6.5G技術(shù)

    煤炭綜掘的智能化機(jī)電控制系統(tǒng)對(duì)數(shù)據(jù)傳輸速率與平穩(wěn)度、安全性要求較高,在移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的應(yīng)用過程中,存在網(wǎng)絡(luò)覆蓋范圍受限、組網(wǎng)構(gòu)建復(fù)雜等技術(shù)問題。隨著智能技術(shù)在煤炭產(chǎn)業(yè)的深入應(yīng)用,終端結(jié)構(gòu)與非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)將呈現(xiàn)指數(shù)級(jí)上漲的特點(diǎn),在機(jī)器視覺、深度學(xué)習(xí)、語音識(shí)別與高頻采樣傳感設(shè)備的大范圍應(yīng)用背景下,現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)傳輸技術(shù)已經(jīng)無法滿足煤炭智能化生產(chǎn)管理的需求。5G技術(shù)具有低時(shí)延、廣連接、大帶寬的優(yōu)勢(shì),可以通過微基站、端到端連接與切片技術(shù),突破原有移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)瓶頸,為智能化系統(tǒng)指數(shù)級(jí)數(shù)據(jù)的處理、傳輸提供支持。運(yùn)用5G技術(shù)搭建囊括多種接入方式的傳輸網(wǎng)絡(luò),可以通過設(shè)定統(tǒng)一傳輸標(biāo)準(zhǔn)建設(shè)起泛在感知系統(tǒng),進(jìn)行多場(chǎng)景無縫接入,滿足機(jī)電智能控制系統(tǒng)的平臺(tái)共享、數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)交互、高效融合、多樣承載的需求[5]。同時(shí),5G切片技還可以通過場(chǎng)景切片設(shè)計(jì),在保證業(yè)務(wù)安全的基礎(chǔ)上滿足不同綜掘場(chǎng)景的業(yè)務(wù)需求。

    7.大數(shù)據(jù)與云平臺(tái)技術(shù)

    智能掘進(jìn)機(jī)電控制系統(tǒng)中,信息的收集、處理、存儲(chǔ)離不開大數(shù)據(jù)及云平臺(tái)技術(shù)的支持。借助云平臺(tái)的高效計(jì)算、智能存儲(chǔ)與大數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)提取、分析等功能,可以對(duì)煤礦感知系統(tǒng)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)、精準(zhǔn)的分析,并構(gòu)建煤礦云數(shù)據(jù)中心,通過數(shù)據(jù)中心智能管理系統(tǒng)與數(shù)據(jù)倉庫的建設(shè),為平臺(tái)決策層、遠(yuǎn)程管理層的預(yù)判與決策提供客觀、全面的數(shù)據(jù)支持。煤礦大數(shù)據(jù)框架包括數(shù)據(jù)抽取加工,數(shù)據(jù)共享和交換,數(shù)據(jù)分析與預(yù)測(cè)等幾個(gè)方面,最終構(gòu)建主體數(shù)據(jù)模型庫,形成數(shù)據(jù)集市。云數(shù)據(jù)平臺(tái)的統(tǒng)一管控開放性技術(shù)架構(gòu)。通過建立人工智能模型庫對(duì)數(shù)據(jù)集市進(jìn)行高效開發(fā),為井上調(diào)度運(yùn)行、智能化生產(chǎn)等環(huán)節(jié)提供實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)服務(wù),包括數(shù)據(jù)計(jì)算、數(shù)據(jù)報(bào)表、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)共享等功能,平臺(tái)用戶在獲得相應(yīng)的權(quán)限后可以運(yùn)用云數(shù)據(jù)引擎,開展各項(xiàng)管理工作。為綜合管控平臺(tái)各種應(yīng)用提供數(shù)據(jù)支持。云數(shù)據(jù)可以滿足綜采智能化機(jī)電控制系統(tǒng)協(xié)同控制、在線監(jiān)測(cè)、運(yùn)行決策等多方面的服務(wù)需求,能夠迅速構(gòu)建起組態(tài)化的業(yè)務(wù)邏輯,實(shí)現(xiàn)綜采、綜掘、運(yùn)輸?shù)拳h(huán)節(jié)的工作有效對(duì)接。

    8.結(jié)語

    智能技術(shù)在煤炭領(lǐng)域的應(yīng)用形式不斷創(chuàng)新,在為煤炭產(chǎn)業(yè)高效、綠色發(fā)展提供支持的同時(shí),也對(duì)煤炭產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)技術(shù)、運(yùn)行管理提出了更高的要求。煤炭單位應(yīng)在全面把握GIS、群組協(xié)同控制、數(shù)字孿生、智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、5G、大數(shù)據(jù)與云平臺(tái)等技術(shù)在綜掘工作面智能機(jī)電控制系統(tǒng)不同模塊應(yīng)用提點(diǎn)的基礎(chǔ)上,結(jié)合煤礦生產(chǎn)的實(shí)際情況,按照全局優(yōu)化、多點(diǎn)協(xié)同的原則,有序開展智能綜掘設(shè)備管理系統(tǒng)的優(yōu)化設(shè)計(jì)與建設(shè)工作,實(shí)現(xiàn)科學(xué)決策、動(dòng)態(tài)監(jiān)管、安全生產(chǎn)、保質(zhì)提效的目標(biāo),推進(jìn)高新技術(shù)與煤炭產(chǎn)業(yè)全面融合發(fā)展。

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