孟科1 王亚朋2 陈元祯3
兖矿集团陕西未来能源化工有限公司金鸡滩煤矿 陕西省榆林市 719000
摘要：本文基于笔者兖矿集团陕西未来能源化工有限公司金鸡滩煤矿多年工作经验，。以采煤机为例，综采作业过程的智能化动态能在一定程度上汲取前期地质资料中不同煤层条件和自身状态的数据参数，在匹配度适中的作业规范和工艺参数前提下进行调节，时刻把握工效和安全的协同统一。为井下自动截割技术的延续性研究提供参考性意见。
关键词：采煤机；煤矿；井下；自动截割
1引言
随着社会的进步与时代的发展，以智能化、机械化、现代化为代表的大型井下一体化设备已经全面运用于煤矿综采作业中。以采煤机为例，综采作业过程的智能化动态能在一定程度上汲取前期地质资料中不同煤层条件和自身状态的数据参数，在匹配度适中的作业规范和工艺参数前提下进行调节，时刻把握工效和安全的协同统一。当前在该研究方面，国内主要集中在采煤机综采智能化控制终端的研发与实践上，具体细分有基于激光及其GPS的采矿工作面定位技术和挖掘量的记忆截割技术。在国外，相关采矿机动力端的节能性研究和挖掘刀盘的材料升级成为学术界研究的主流。本文基于笔者兖矿集团陕西未来能源化工有限公司金鸡滩煤矿多年工作经验，在理论结合实际的前提下展开深入探讨。为同行提供建设性意见，共创企业发展。
2采煤机自动化
采煤机为成熟型煤矿开采设备，技术可靠、现场使用反馈情况良好。在实际运用过程中需要注意滚筒等关键零部件的检查与维护。在生产率、掘进速度、块煤率、截割比能耗、截齿受力情况、整机负载状况、装煤效果、采煤平稳性等多重可测物理量实时监控的前提下操控设备进行滚筒工作状态的控制。基于此，自控设计方面主要就是通过多重可测物理量带入数学模型，在材料力学工程热力学考量分析框架下进行自适应模块的设计以适应滚筒高度、滚筒速度与牵引速度的自动化权重配备优化调控。基于生产一线的参数反馈与参数调节手段通常是靠肉眼观察和滚筒截割噪声判定，以在保证安全的同时实现高度调节合理化，全面优化系统工作流程。但是现场运用过程中还是发生过割顶、割底或煤层余量过大等事件，需要全面注意。
在采煤机自动化实用科学领域，牵引速度能进行手动或者自动的切换控制。但是基于多重可测物理量协同核算指引滚筒进行最优化变速工作并不能达到。工况稳定时转速与牵引速度能简单控制最终的滚筒工作综合性能。需要注意在工作过程中，煤层硬度会发生不规律变化。而采煤机的牵引速度必须随着这种变化而进行调整。全面优化采煤效率、能耗和设备材料稳定性。如若遇到煤层硬度剧烈变化时还需要通过滚筒紧急降速进行辅助性调节以降低相关设备和传动系统的动载荷。以至于在巨大惯性力牵引下滚筒实际载荷能在预设时间内进行有序降低，避免应不同因素导致的滚筒截齿受损。所以牵引速度、滚筒转速和煤层硬度存在一定函数关系，需要长期收集相关经验和现场参数拟合得出不同负载模型下的工况可测物理了变化图，并形成数学公式。全面指引现场生产调节。
3基于记忆截割的自适应截割控制技术
依据图1的双滚筒采煤机截煤工作过程可知，前后滚筒能进行协同合作，进行工作面顶煤与底煤的有序截割。基于记忆截割的自适应截割控制技术正是基于多重构架下的不同工况进行滚筒高度、滚筒转速与采煤机牵引速度的多方面协同调控。运用相关仪器仪表进行可测物理了收集并在将设备区分为机械结构、反馈检测系统、控制系统、驱动系统、液压系统和修正控制系统等多个系统，然后进行多重算法下的数据记忆→动作跟踪→自适应修正以完成控制运行。
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图1滚筒采煤机截煤工作过程示意图
在实际操作运用过程中，第一步就是进行不同工况下的记忆截割的人工示教，在保障安全的前提下进行手动控制，运用软件进行反馈检测收集、分析与模拟预测采煤机的状态信息。然后通过数据采集器进行多维数据的电信号转换、编译和储存。为下一阶段的截割循环工况坐数据预测性准备，并进一步跟踪采煤机的动作。完成整体循环式的自适应修正特征信号（此方面涵盖：截割电机电流、牵引电机电流和调高油缸油压信号）。数学模型方面主要运用神经网络识别模型、层次分析法等常规模型进行实践，下一步可以运用深度学习技术将机器学习进一步进行延伸。精确而实施的调控滚筒高度、滚筒转速以及牵引速度，优化工况。
4滚筒调高的滑块控制方法
采煤机自动控制的最大难题是如何使采煤机滚筒自动适应采煤机顶底板岩层[2]的变化。解决这一问题的前提是如何自动识别采煤机的煤岩界面，准确判断煤层顶底板厚度。本文采用滑模控制(SMC)来测试控制器的阶跃和正弦信号的跟踪效果。同时，采用传统的PID控制器进行比较。场误差仿真结果表明,这两个控制系统的上升时间大约是相同的,过度的PID控制器是6%-2.5%以上的滑块控制器,和它的振幅和振动时间都在通过滑动控制器,稳定时间长,最后稳定误差比较大。综上所述，滑模控制器比PID控制器更快、更稳定、更精确，控制效果更好、更理想。
调整切割滚筒时，调整量和调整时间主要由机身位置、切割路径曲线、切割电机电流和牵引速度决定。因此，在调整切辊时，有必要对这些内容进行检测和识别。逻辑传感器,额外的约束和附加功能如调整高度积分,积分调整时间,摇臂角度差,油缸位移微分,切割电流及其模糊状态需要牵引速度及其模糊集,运营商需要设置和相关保护逻辑实现调整时间和高度报警。调节单元的逻辑状态是通过设定调节方向、位置、时间和调节高度的能力来表达的。
5采煤机状态感知技术
5.1采煤机定位技术
希勒的行走轨道确定根据导轨的方向刮板输送机,已直接影响液压支架自动矫直,也有决定性影响的切割平直度工作面煤壁,也提供了一个参考的自动高度调整切割鼓。因此，地质空间三维定位是采煤机智能采矿作业的核心技术。目前主要采用无限传感器网络定位、红外定位、地理信息系统定位和超声波定位作为采煤机的定位原理。本文主要是基于GIS的定位研究。
基于地理信息系统(GIS)，研究了采煤机定位与定位技术。在采煤机上安装惯性导航装置，可以确定采煤机的姿态和行走方向;将轴编码器安装在铰链轴和摇臂上，可以测量摇臂的旋转角度;通过在采煤机行走部分安装轴角编码器，可以测量行走速度和行走距离。
5.2煤岩界面感知
自然堆积的煤层边界一般是不规则的。底板岩层抬升、顶板岩层下沉、煤层含岩等情况十分普遍。如果不能自动识别煤岩界面，就无法实现无人综采。目前，世界上主要的煤岩界面识别技术有雷达探测、r射线探测、激光探测等。近年来，多参数协同感知方法在综合采矿作业中得到了广泛的应用，效果较为理想。这种方法的主要状态参数的振动是希勒的摇臂,鼓的转矩,驱动电流、支撑油缸的压力和降低噪音,等多个传感器的检测结果融合在一起的径向基函数神经网络(RBF),最后煤岩是准确地确定。
6结语
综上所述，在煤矿掘进工作面中，通过应用各类先进的机电自动化技术，可以有效保障煤矿生产效率和安全。现有的机电自动化技术已经有很多，并且也在实际工作中得到了较为广泛的应用，而未来还应当要继续研发更多的机电自动化技术，以更好地满足煤矿生产需求。
参考文献
[1]王镇. 基于记忆截割的采煤机自适应截割控制研究[D].
[2]栗平生. 基于PLC的采煤机自动截割控制技术的研究[J]. 机械管理开发, 2018, 33(12):211-212+253.
[3]李斌. 采煤机自适应截割关键技术研究[J]. 中小企业管理与科技(上旬刊), 2015(2):206-206.
论文作者:孟科1, 王亚朋2, 陈元祯3
论文发表刊物:《科技新时代》2019年11期
论文发表时间:2020/1/7
标签：滚筒论文; 采煤机论文; 煤层论文; 技术论文; 速度论文; 作业论文; 工况论文; 《科技新时代》2019年11期论文;