基于人工智能技术的煤矿采掘设备智能化研究

▊ 文/廖志伟

在煤炭采掘过程中，智能化采掘设备可以利用传感器、机器学习和智能控制等技术，实现自主感知、智能决策和自动控制，从而提高矿井的安全性、生产效率和资源利用率。在过去几年中，煤矿采掘设备的智能化研究取得了一系列关键技术突破和重要成果，使煤炭行业朝着数字化、信息化和智能化的方向迈进，但仍存在一定瓶颈，因此亟须对煤矿采掘设备智能化系统进一步设计与优化，引入人工智能技术，使煤矿采掘设备智能化系统更加智能高效，推动实现更为安全高效的开采。

一、基于人工智能的煤矿采掘设备智能化研究的背景与优势

传统的煤矿采掘设备存在着运行效率低下、安全风险高、资源浪费等诸多问题。为了解决这些问题，基于人工智能技术的煤矿采掘设备智能化研究应运而生。通过引入人工智能技术，可以实现设备的自动化操作和智能决策，降低人为因素的干扰，提高运行效率和工作质量；能够快速识别煤矿中各种资源的分布情况，并根据实时数据进行智能调度和资源优化，最大限度开采煤炭资源，提高煤炭生产效率；能够通过传感器和数据处理技术实时监测煤矿环境和设备状态，及时预警风险并采取相应的安全措施，降低事故风险，提升煤矿的安全指数。

二、基于人工智能的煤矿采掘设备智能化关键技术应用的不足

1.传感器技术在煤矿采掘设备智能化应用中的不足

在煤矿采掘设备智能化中，传感器技术发挥着重要作用，然而在应用过程中，传感器技术仍然存在一些不足之处，限制了煤矿采掘设备的智能化水平。煤矿工作环境恶劣，传感器可能面临高温高湿等极端条件，导致传感器的稳定性和耐用性下降；采矿现场常常存在灰尘和颗粒物等，会对传感器的准确性产生影响；煤矿采掘设备工作时，传感器会受到震动、冲击等因素的影响，导致传感器数据的不稳定；传感器在长期运行过程中也可能发生漂移，从而降低数据的准确性。此外，在实际应用中，传感器的位置和数量往往不能满足全面监测设备状态的需求，传感器的布局和覆盖范围需要进一步优化。

2.数据处理与分析技术在煤矿采掘设备智能化应用中的不足

煤矿采掘设备在运行过程中产生的数据量庞大且复杂，传统的数据处理和分析方法受限于计算能力和存储容量，无法高效地处理大规模数据，并且在煤矿采掘现场，数据容易受到噪声、干扰和数据不完整等因素的影响，从而降低其准确性和可靠性。此外，许多煤矿采掘设备智能化系统仍停留在简单的阈值报警和故障诊断等基本功能上，而对于更高级的数据分析和挖掘算法的应用相对较少。

3.机器学习技术在煤矿采掘设备智能化应用中的不足

在煤矿采掘设备智能化中，采用的机器学习算法往往是复杂的黑盒模型，其内部的决策过程难以解释和理解，这给操作人员带来了困扰，因为他们无法清楚了解究竟是什么因素导致了某个预测结果或决策。同时，机器学习算法需要大量且高质量的数据进行训练，以获取模式和规律，然而在煤矿采掘设备智能化建设过程中，数据的采集和标注可能面临获取困难和成本较高的问题。此外，机器学习算法在实时性要求较高的情况下存在困难，传统的机器学习算法在大规模数据和复杂模型下往往需要较长的计算时间，无法满足实时性要求。

4.智能控制技术在煤矿采掘设备智能化应用中的不足

煤矿采掘现场通常面临多种干扰和障碍物的影响，如尘土、震动、高温等。传统的智能控制算法往往难以应对这些复杂的环境条件，导致控制效果不佳。智能控制算法通常需要调节众多参数，例如控制器的增益和阈值等。在现场应用时，针对具体情况进行参数调节是一个复杂的过程，需要操作人员具有丰富的专业知识和经验。

三、基于人工智能的煤矿采掘设备智能化系统的设计与优化

1.智能化系统的整体设计框架

对于不同类型的采掘设备，其智能化系统的需求和要求会有所差异。因此，在设计框架时需要充分考虑煤矿采掘设备的特点，如设备的工作方式、数据采集方式、通信方式等，以确保设计的智能化系统能够适应设备的工作需要。

（1）感知模块，主要用来采集和处理煤矿采掘设备的运行数据和环境信息，因此要合理设置传感器和数据采集装置，实现对设备各项参数的实时监测与采集。

（2）决策模块，是对采集到的数据进行分析和处理的模块，因此要基于人工智能算法，进行大量的学习和训练，进而提升设备状态评估、故障预测和决策制定的准确性。

（3）控制模块，负责根据决策结果调整设备的工作参数和控制策略，实现对设备的自动化控制和优化。

2.数据采集与传输系统设计

数据采集与传输系统的设计旨在实现对煤矿采掘设备运行数据的高效采集和可靠传输，为后续的数据处理和分析提供支持。煤矿采掘设备种类繁多，因此该系统设计时需要充分考虑不同设备类型的特点和需求。

（1）对于需要实时监测的参数，如温度、振动等，传感器可以直接安装在设备上进行数据采集。对于需要离线监测的参数，如电流、电压等，可以通过连接数据接口，将数据从设备中提取出来。此外，还可以使用无线传感器网络或物联网技术，实现对多个设备的数据采集和传输。

（2）在实时传输方面，可以采用高速、低时延的通信技术，如以太网、5G无线通信等。在数据准确性方面，可以通过数据预处理和校验机制，筛选和校验采集到的数据，确保数据的质量和准确性。同时，系统设计还应考虑数据的压缩和存储方式，以提高系统的效率和可扩展性。并且不同采掘设备之间需要进行数据的交换和共享，这就需要采用适当的通信协议和接口标准，实现设备间的数据传输和共享。对于大规模矿区中分散的采掘设备，可以采用网络架构，实现设备与中心服务器之间的数据传输和管理。

3.数据处理与分析系统设计

（1）数据处理与分析系统的设计需要考虑到数据预处理和清洗。采集到的数据往往包含噪声、缺失值和异常值等问题，因此需要进行预处理和清洗，以提高数据的质量和准确性。预处理包括去除噪声、填充缺失值、平滑数据等操作，以得到更加干净和完整的数据集。清洗则是识别和处理异常值，确保数据的可靠性和可用性。

（2）数据处理与分析系统的设计需要考虑到特征提取和选择。采集到的数据中可能包含大量的特征，而不是所有的特征都对后续的分析和决策起到重要作用。因此，在设计系统时需要考虑对数据进行特征提取和选择，以提取最具代表性和相关性的特征。这可以通过机器学习算法、统计方法和领域知识等方式来实现。

（3）数据处理与分析系统的设计需要考虑到算法模型的选择和优化。根据具体的分析目标，选择合适的机器学习算法或深度学习模型，以实现对采集到的数据进行建模和预测。同时，通过模型的训练和优化，可以提高模型的准确性和预测能力。在优化过程中，可以采用交叉验证、参数调优和模型融合等方法，以提高模型的性能和鲁棒性。

4.智能控制与决策系统设计

在煤矿智能控制与决策系统设计优化中，设备运行状态的判断和决策非常关键，要利用机器学习、模糊逻辑等技术，构建智能控制与决策系统的决策模型，优化决策算法。例如，可以基于历史数据进行故障预测和维修计划的优化，以提高设备的可靠性和采矿效率。为方便操作人员对系统进行监测和控制，智能控制与决策系统需要具备友好的界面和交互功能。通过合理设计界面布局、运用直观的图形化表示方式，可以提高操作人员对系统的使用效率和准确性。