采煤机高精度轨迹跟踪控制系统数字模型设计

琚素英

（山西焦煤西山煤电官地矿，山西 太原 030022）

引言

我国工作面开采设备仍处于机械化开采阶段，对于采煤机定位技术仍处于试验阶段，实现采煤机高精度轨迹跟踪控制即“记忆截割”“人工远程干预”技术是未来智能工作面乃至智能矿井的发展方向。目前红外信号定位、超声波信号定位、无线信号定位、里程计定位等是比较常用的采煤机定位技术。这些技术各有优点，但也存在着定位信号较差、惯导影响等使采煤机定位出现误差或姿态偏移的现象。因此，建立综采工作面三维数字模型进行采煤机动态模拟截割煤层，是实现采煤机智能开采的重要途径。现建立一种基于三维数字煤层模型的精准开采系统，实现采煤机高精度轨迹跟踪控制。

1 采煤机运行轨迹跟踪技术现状

采煤机运行轨迹跟踪技术是智能化工作面实现的关键，目前该项技术研究重点大多基于煤与岩石的物理特性，现对这些技术进行简要分析：

1）EMD 方法进行煤岩界面识别方法：全称经验模态分解，是一种自动化信息分解技术，根据矸石与煤声波反射频率的不同，在两者下落时可进行自动化识别分离，但该方法具有很大的局限性，只能应用在矸石含量较低的煤层，且只在截割顶底板岩石后才能进行使用，对其它岩体无法识别。

2）粉尘监测法：通过采煤机开采过程中截割煤炭与岩石产生粉尘的不同特性，测算出煤岩界面。但该方法在实际操作中无法应用。

3）震动监测法：该技术基于煤与其他岩石普氏系数上存在差异，因此采煤机在截割过程中的震动频率是不同的，可进行煤岩界面的判别，但技术局限于必须保证岩石普氏系数与煤体差异值达到监测范围，且必须在采煤机已经切割到岩体时才能监测到。

4）基于多传感器信息融合的煤岩界面识别：该项技术是通过测算滚筒电机轴的扭矩、振动，测油缸的压力、测变频器后的定子电流等，依据传感器进行径向基函数神经网络识别融合，从而进行煤岩识别。

5）雷达探测法：当煤层透过电磁波时，由于煤体不同于其它岩石，因此发射出不同的电磁反射波，厚度不同反射波也会有所差异。因此，可以通过反射波的滞后时间来计算煤层厚度，这种方法得到普遍应用，但在煤厚度不断增加时，反射波信号大幅衰减，监测也极难进行。

6）支持向量机的煤岩界面识别技术：通过小波包分解对采煤机割煤与切割岩石的振动信号进行收集，然后应用该技术进行煤体与岩石界面识别，同时与神经网络分类器进行对比。

7）γ 射线探测：煤体中由于其特性放射性元素是比较低的，且这种性质随着煤层厚度的增加也更加明显。因此，通过测算穿透后γ 射线即可推算出煤层的厚度，该技术拥有无放射源、无损耗、管理方便等优点，但对夹矸较多的煤层无法适用。

8）红外探测技术：采煤机在截割煤与岩石后会产生不同的温度，基于这种现象，可利用红外探测法对采煤机滚筒温度进行监测，以此来推算煤岩界面，当然这项技术的缺点也是在已经截割岩石之后才能进行推算，且当岩石与煤普氏系数相近时，即便截割到岩石，也无法进行区分。

9）图像识别的多信息融合煤岩界面识别技术：这项技术近年来应用较为广泛，操作也较为简单可靠，通过拍摄工作面煤层图片来识别界面。同一种岩层具有相同的颜色、纹理、断裂形状，因此较为容易区分。根据可见光图像识别监测方法，这项技术又分为黑白、彩色两种区分方式，黑白图像着重于灰度、纹理形状上煤岩区别，彩色则可对色彩、灰度、纹理等进行区分。但当工作面粉尘过大时，图像的可判别性较低。

因为上述技术大多处于理论阶段，并未在煤矿得到应用，因此基于这种困境，开发数字模型下的采煤机高精度截割系统，对上述技术加以应用，为解决煤矿自动化开采提供理论支撑具有重要意义。

2 系统研发

该系统数字模型的搭建分为四个阶段，包括煤层搭建、采煤机动态感知、远程监测系统以及采煤机控制系统。其原理是先对煤矿实际地质数据，以及工作面生产过程中数据进行采集，利用三次样条插值的方法建立煤层模型；利用惯导技术、里程计、雷达等对采煤机的截割轨迹进行动态感知；最后将煤层截割情况及采煤机信息采集情况传入监测系统及采煤机控制系统，并指导采煤机进行自动调高及自动截割。

2.1 煤层搭建

对于数字模型煤层搭建，一般是应用三维地震波探测技术，对钻孔测得的数据进行拟合处理，得到初步的煤层模型且精确度较高，后续通过对综采工作面实际煤层的数据与模型进行对比验证，从而优化模型建立基本情况与实际相近的数字三维煤层模型。该煤层内嵌CT 切片，可实时记录煤层受截割情况。该煤层与实际工作面截割煤层具有极高的相似度，1 m 以上的煤层厚度相似度可高达90%。

2.2 采煤机动态感知

采煤机在开采过程中的状态能够精准传送回控制台是此系统成功的核心技术，其动态感知主要通过其行走轨迹进行判断。通过对煤层内嵌入CT 切片，对采煤机截深的步距进行信息录入，并进行实时路程显现，如图1 所示。该系统可精确实现采煤机截割轨迹的实时监测，CT 切片可将采煤机截割煤层的轨迹上传至采煤机控制系统，如图2 所示。通过该系统的输出信号对摇臂进行自动调整，以实现滚筒运行高度的改变，具体操作为：根据采煤机模型与煤层模型之间的接触信号反馈，监测到采煤机及滚筒运行高度，并向控制系统进行传输，通过计算需调整量进行调节，以实现滚筒高度的自动调整[1]。

2.3 远程监测及采煤机控制系统

通过对传入信息进行分析，实际采煤机截割曲线与规划的截割曲线差别在2%以内，基本达到一致，如图1 所示。因此，此数字模拟系统规划的采煤机截割技术具有极高的精度。采煤机截割单刀信息也在系统中得以显示，图2 可以显示采煤机自动截割的执行情况，对采煤工作面进行多刀截割作业后，对采煤机进行模型内自动截割实验，结果如图2 所示，可以看出该实验中人工干预率为0，采煤机基本实现了整刀的自动截割。图中采煤机从3：32～4：35 这一段的截割时间大约为1 h，也就表明整刀截割的时间损耗为1 h；而图示4：35～5：06 这段时间为0.5 h，也就表明采煤机在三角煤割煤时间花费为0.5 h 时长[2]。

图1 煤层规划截割曲线与实际截割曲线对比

图2 采煤机自动截割执行情况

3 系统技术分析

该数字模型中关键在于采煤机截割过程中对煤厚变换的感知并进行自动调高。利用钻探或三维地震技术得到的煤层模型等信息构建起综采工作面，随着采煤机对煤层进行截割，激光雷达可进行采煤机截割轨迹的扫描采集，而CT 切片可对采煤机滚筒刀片的截割轨迹进行记录，并通过建模软件对煤层的截割情况进行显示。煤层中每个截割点对应的采煤机的位置以及滚筒刀片的位置信息，这些信息即可应用与采煤机的自动调高。通过惯导、里程计等技术监测到采煤机的位置及滚筒刀片高度[3]。通过对实际监测值与规划值的对比，对超出规划点进行补偿，即通过控制摇臂调整滚筒高度进行调高控制，以达到采煤机自动调高技术，实现采煤机按规划路线进行自动截割。

4 结论

1）通过对煤矿地质及工作面实际开采数据的采集，建立三维数字模型，利用CT 切片、惯导、雷达等对采煤机工作轨迹及截割轨迹进行动态监测，指导采煤机适应煤层厚度并进行自动调高、煤层自动截割技术。

2）该系统实测的精度较高。控制采煤机进行截割的误差在2%左右，且自动调高以及自动截割技术较为成熟，全程无需人工进行干预。

3）对整个工作面进行自动化割煤时长花费1 h，生产效率可观，三角煤的截割时长为0.5 h。