煤矿辅助运输机器人关键技术

苏月军

（山西焦煤集团岚县正利煤业有限公司，山西吕梁033000）

改革开放以来，我国的能源需求日期增加，煤炭作为重要能源，其开采运输受到了社会各界的广泛关注，在此背景下，越来越多科技含量较高的智能技术应用于煤矿生产。辅助运输机器人具有生产效率高、安全无人化等优势，在煤炭运输作业中广泛应用，为生产效益提升提供助力，加快了煤矿企业乃至整个行业的发展步伐。

1 煤矿运输智能化发展进程

现阶段，我国煤矿运输智能化发展进程逐步加快，但与发达国家相比仍存在部分差距，需加大开发研究力度，逐步完善运输机器人关键技术，尽可能提高运输效益，促进采煤作业现代化发展。煤矿辅助运输系统智能化研究起始于20 世纪中期，受社会条件及科技水平影响，2015年之前煤矿运输仍以人力为主，无法匹配智能综采工作面的生产力需求。经过众多专家的努力，至今在轨道机车、钢丝绳牵引车、无轨胶轮车等方面取得了一定成果。目前，煤矿辅助运输机器人技术实现了远程监控、远程操作，减少人力投入，生产安全与效率得到充分保障，但井下作业环境复杂恶劣，无法实现全自动智能辅助运输，后续还需根据生产实情开展优化。

2 煤矿辅助运输机器人分类

煤矿辅助运输机器人集成了信息技术、数据通讯技术、电子控制技术、计算机技术等多项高新技术，在煤炭运输系统中有重要应用，目前国内常见的辅助运输机器人主要包括四类。①机器人化矿井提升机。利用电气控制整个系统的运行，配有智能制动单元、防爆监控设备等先进设施，可实现无人驾驶，自动化、智能化程度较高。②机器人化带式传输机。具有启动、张紧、负载自适应及故障自诊断等功能，整个系统依据智能感知控制策略进行调控，实现长距离无人运输。③机器人化刮板输送机。刮板输送机在采煤生产中作用较多，即可运载煤炭，还具有采煤机行进导轨的作用，其智能化程度与采煤设备的智能控制息息相关。④无人驾驶矿用运输车。无人驾驶矿用车在露天煤矿中应用较多，利用计算机技术开发智能驾驶仪，具有精准定位、自主测速、智能识别控制信号、规避障碍物等功能，可在井下巷道内实现无人巡检。

3 煤矿辅助运输机器人关键技术

3.1 带式输送机智能控制技术

带式输送机是我国煤矿中常用的辅助输煤装置，其智能控制技术主要体现在启停控制和智能调速两方面。首先，启停控制。通过煤量检测装置和速度传感器监测带式输送机上的煤炭信息，实现启停自适应控制，从而提高运输量，避免能源浪费。其次，智能调速。利用历史数据建立带式输送机调速模型，时时监控煤炭流量进行智能调速。值得注意的是，为延长带式输送机使用寿命，不可频繁调节运行速度，可建立分段调速模型。例如，煤量低于40%时降低速度，可节约五分之一的能源，帮助煤矿企业用最小成本创造更多收益。

3.2 输送系统无人巡检技术

实际生产中发现，运煤过程中经常出现断带、打滑、堆煤、火灾等事故，严重威胁人员的生命财产安全，为降低事故风险，对运煤作业全程进行监控至关重要。传统生产中大多采用人工巡检或固定摄像头监控方式，安全性及监控范围无法保证，需选用巡检机器人搭建智能监控系统。输送系统无人巡检技术配有高清摄像装置、热成像仪及先进报警装置，结合计算机分析技术实现智能监控，安全性和有效性大大提高。智能巡检机器人具有托辊监测、输送带跑偏监测、有害气体监测预警、异物监测、人员监测等功能，做到及时发现问题及时报警处理，全方位保证输煤装置与井下作业环境的安全，为人员提供保障。

3.3 抗干扰技术

煤矿辅助运输机器人对通信技术要求较高，但井下环境复杂，受矿井深度及巷道壁复杂反射等因素影响，加之井下通信数据量大、节点动态变化等特点，通信质量大打折扣，不利于辅助运输机器人运行。为满足智能化发展需求，煤矿企业应搭建分布式通讯平台，重视通信信号抗干扰技术，确保信息传输的及时性与准确性。抗干扰技术是智能机器人通信技术的重要组成模块，有助于构建延时短、覆盖广、传输稳的井下网络通信系统，从而为煤矿辅助运输的智能化发展奠定坚实基础。

3.4 智能感知与风险识别技术

煤矿辅助运输机器人可代替人工作业，使用多种传感器感知井下温度、湿度、设备等诸多信息，传感器将这些信息经由一定途径反馈至机器人核心装置，通过运行计算发出行动指令。煤矿企业使用的传统传感器功能较为单一，无法满足智能感知与风险识别，还需开发引进高精度、防水防尘的防爆传感器，全面感知采煤作业面信息。智能感知与风险识别技术可结合多元信息挖掘技术、智能分析技术，利用历史数据建立瓦斯、粉尘、火灾、塌陷等多种灾害预测模型，实时监控井下环境，提高输煤效率与安全性。

3.5 输送系统大数据平台

煤炭输送安全与效率直接影响煤矿企业的发展速度，确保输送系统稳定可靠具有十分重要的意义。目前自动化传输设备应用广泛，产生大量的生产数据，可收集装备的设计资料、试验数据、使用记录、故障信息、实时数据等搭建输送系统大数据平台，对生产设备进行实时监控、故障诊断、远程维护、运行优化，尽可能降低故障风险，提高煤炭运输质量与效率。输送系统大数据平台综合 Kafka 技术、Data Hub 技术、HDFS、HBase、Redis数据处理技术实现运行状态数据的采集、存储、分析和展示，避免输送系统故障排查滞后问题，进一步实现煤炭运输的少人化、数据化和智能化操作。

3.6 巷道环境路径规划和安全避障机制

辅助运输机器人的开发意义是提高井下煤炭远距离运输效率，受地质水文条件影响，井下环境复杂多变，为保证工作效率，需做好巷道环境路径规划，建立安全避障机制。下文从全局和局部两个方面进行论述。

（1）全局路径规划。全局路径规划一般使用启发式搜索A*算法，机器人先明确自身定位，随后在井下数字地图中搜索确定目的地，通过空间分解算法等确定行动路线。空间分解算法可将巷道划分为大小一致的栅格矩阵，记录编码每个栅格中的具体信息，计算得出全局期望路径。值得注意的是，栅格大小与计算负荷直接相关，若栅格过小，计算量大，辅助运输机器人运行效率变低，因此需结合实际情况确定栅格大小。

（2）局部路径规划。井下作业环境并非一成不变，辅助运输机器人按照全局期望路径行驶时，经常会遇到突发情况或障碍物，为保证行进安全，需实时监控运行环境变化，重新规划局部最优路径。局部路径规划一般使用动态窗口算法，能在煤矿辅助运输机器人行进过程中规避意外障碍，以免影响机器人运行的可靠性与高效性。进行局部路径规划时需综合考虑安全避障机制、跟踪能力、障碍物类型等多项因素，确保机器人沿着最优路径前进。

4 总结

近年来，煤矿行业竞争加剧，企业要想在激烈的市场竞争中占据有利地位就需不断提高自动化、智能化水平。煤炭运输是采煤作业的关键环节，智能控制技术、无人巡检技术、抗干扰技术等辅助运输机器人技术克服了传统运输方式效率低、危险性高等缺陷，全面提升运输效率，有效提高企业的经济竞争力与社会竞争力，促进企业的良好发展。