采煤机截割滚筒自适应作业技术的探讨与运用

采煤机截割滚筒自适应作业技术的探讨与运用

张龙

陕西彬长矿业集团有限公司生产服务中心 邮编：712000

摘要：截割滚筒是采煤机的重要工作部件，其运行性能会对采煤机整体性能产生决定性影响。以MG132/320-W型采煤机截割滚筒为研究对象，在对滚筒基本运动形式进行分析的基础上，研究了滚筒的自适应速度调节技术。对截割滚筒自适应作业技术开展实验验证工作，结果发现滚筒的轨迹预测以及轨迹跟踪结果与实际情况虽然有一定误差，但误差相对较小，完全在可接受的范围以内，说明本文提出的自适应作业技术是可行的，能显著提升采煤机的智能化水平。

关键词：采煤机；截割滚筒；自适应技术；PID控制器

引言

目前采煤机正朝着自动化，甚至智能化方向发展，采煤机能够自动化地识别工作面情况，然后根据内置算法程序，自动化地完成煤炭资源的截割工作[1~3]。此举不仅能降低工人的劳动强度，保证他们的人身安全，还能极大地提升采煤机的工作效率[4]。截割滚筒是采煤机中的主要工作部件，采煤机工作时主要是利用截割滚筒对煤炭资源进行截割，达到采煤的效果[5]。因此设计研究截割滚筒的自适应作业技术是实现采煤机自动化、智能化的重要基础和前提[6]。本文以MG132/320-W型采煤机为例，详细介绍了截割滚筒自适应作业技术中的关键技术，对于提升采煤机的智能化水平以及煤炭开采效率具有重要的工程实践意义。

1.截割滚筒负载自适应调速控制技术

1.1.滚筒基本运动

截割滚筒是采煤机的重要工作部件，工作过程中会发生相对复杂的机械运动，运动过程会对煤矿开采效率产生重要影响[7]。截割滚筒的动作主要由三部分构成[8]：其一为在采煤机机架的驱动作用，截割滚筒沿着工作面向前运动，运动速度为vb；其二为截割滚筒在摇臂的驱动作用下，沿着上下方向运动，对滚筒高度进行调节，两个滚筒对应摇臂的摆动角速度分别用ωh和ωl表示；其三为截割滚筒作业时自身会发生旋转运动，实现对煤壁的截割，达到采煤的效果，上滚筒和下滚筒的自旋转速度分别为nh和nl。

根据上文分析情况，可以写出截割滚筒调速动作相关公式为：，采煤机行走过程中的运动方程可用下式表示：，截割滚筒调高时的运动方程可用下式表示：。以上公式中，n表示截割部电机对滚筒进行驱动时的速度；P、M分别表示电机对截割滚筒进行驱动时的功率以及扭矩；vb表示采煤机沿工作面向前推进的速度；T表示系统工作时的采样周期；L、h分别表示滚筒中心与摇臂铰接点之间的距离、截割滚筒与工作面之间的高度；ω和θ分别表示摇臂在作业时的摆动角速度以及实际的摆角大小。

1.2.截割滚筒自适应调速

采煤机截割部中使用的电机有额定功率，功率大小受两方面因素影响，分别为截割滚筒的旋转速度以及滚筒的有效力矩。如果想提升采煤机的截割效率，就需要提升滚筒的旋转速度而牺牲滚筒的有效力矩。但煤矿工作面的煤岩环境比较复杂，不同部位的煤岩硬度存在较大差异[9]。而在煤岩硬度相对较小的区域，若截割滚筒力矩过大，会出现力矩冗余现象，制约采煤效率的提升。因此，通过对煤岩硬度的有效预测，进而对截割滚筒的截割速度进行调节，既能保证截割滚筒力矩不过载，还能保障采煤效率[10]。

图1所示为基于负载预测和PID控制技术的采煤机截割滚筒自适应调速控制原理图。由图可知，整个控制过程可以划分成为两大环节，分别为前馈环节和反馈环节。其中前馈环节主要是对截割滚筒力矩的检测，并基于检测结果确定目标转速；反馈环节主要是对截割滚筒的转速进行检测。通过对截割滚筒实际力矩进行检测，可以预测该区域的硬度大小，进而确定截割滚筒的目标转速。与此同时，对截割滚筒实际旋转速度进行检测，并将检测结果与目标转述进行比较。将两者之间的差值输入到PID控制器中进行分析处理，基于分析结果PID控制器下达控制指令，实现截割部电机的变频调速，确保滚筒的转速和力矩满足该煤岩区域的实际情况。

图1基于负载的截割滚筒自适应调速控制原理图

PID控制器的控制误差可以通过下式描述：，其中，表示根据截割滚筒实际力矩确定的目标转速，表示实际检测的截割滚筒旋转速度。则基于PID控制器的控制输出可以描述为：，其中表示变频器需要调整的电压频率，kp、ki、kd分别表示比例系数、积分系数和微分系数，以上三个系数的大小需要综合考虑电机的响应特征、控制系统周期以及输入输出之间的比例关系等因素综合确定。

2.截割滚筒轨迹预测及跟踪控制

2.1.数据采集与处理

对截割滚筒轨迹进行预测和跟踪时，涉及多方面的数据采集及其处理过程，图3所示为数据采集与处理的主要流程图。由此可知，主要划分为四大步骤，分别为数据采集、数据清洗、数据集制作以及数据预处理。其中，数据采集信息主要包括采煤机的位姿信息、煤层上下边界参数信息、截割滚筒旋转与摆动参数信息。对于采集得到的数据需要进行清洗，具体为对不完整数据、错误数据、重复数据等的清洗。完成数据清洗工作后，结合实际情况制作数据集，以便对网络模型进行训练和测试。在数据预处理环节，需要完成的工作主要有特征编码数据归一化以及数据的标准化处理。

2.2.轨迹预测模型

为基于LSTM-ResNet的采煤机截割轨迹预测原理图，可以看出，所使用的预测模型中同时使用了长短时记忆网络（LSTM）和深度残差神经网络（ResNet）。对截割滚筒轨迹进行预测时，首先需要采集截割滚筒轨迹的实际数据信息，并将其制作成数据集，可以将数据集划分成为两种类型，分别为训练集和测试集。训练集的作用是对轨迹预测模型进行训练，以确定模型中的各项参数，测试集的作用是对训练完成后的轨迹预测模型进行测试，确保其正确性、提升模型精度。

轨迹预测模型工作时，需要以截割滚筒的历史数据信息作为模型的输入量，历史数据信息就是测试集中的数据。需要输入的信息主要包括采煤机的位姿信息、上下滚筒的运动信息、上下滚筒的轨迹信息以及上下滚筒的边界信息等。需要说明的是，所述的截割滚筒轨迹指的是滚筒几何中心位置的轨迹，边界信息是指通过对摇臂的调节，使截割滚筒几何中心可以触及的极限位置。采煤机的位置信息包含丰富的内容，主要有采煤机自身的坐标位置、俯仰角、横摆角以及横滚角等。

采煤机位姿信息以及上下滚筒运动信息经过BN层进行数据处理后，获得标准化的数据信息，然后输入到LSTM网络中进行处理，主要是获取时间相关特征。上下滚筒的轨迹信息以及边界信息，同样需要经过BN层进行数据标准化处理后可以获得图片信息，利用图片描述滚筒的轨迹以及边界情况。然后把经过标准化处理后的图片信息输入到ResNet网络中，可以获得距离有关的特征。LSTM和ResNet两个网络输出的结果分别经过Flatten层进行分析处理后，可以将对应结果转换成为一维向量。再利用Concate层对时间有关特征和距离有关特征进行合并处理，获得同时包含时间和距离的特征数据信息，最后将数据输入到MLP多层感知器中，可以获得截割滚筒轨迹的预测值。

2.3.轨迹跟踪控制

前文描述了截割滚筒轨迹的预测情况，系统还需要根据预测结果，通过对采煤机行走速度以及截割滚筒摇臂的运动情况，对滚筒的实际轨迹进行跟踪控制。采煤机截割滚筒轨迹跟踪控制原理框图。此项技术主要是基于线性二次型调节器（LQR）的运动控制模型，对采煤机截割滚筒的轨迹跟踪情况进行准确控制。在充分考虑当前状态下采煤机的实际牵引速度、液压油缸的推拉速度以及上下截割滚筒摇臂的摆动角度等实际情况的基础上，以截割滚筒的目标轨迹作为模型输入量。根据上述的运动模型可以计算获得未来一段时刻内的最优控制序列，并将其作为控制系统的输出量，下达控制指令由执行机构执行。主要是通过控制采煤机牵引速度以及上下截割滚筒的摇臂液压油缸推拉速度等控制截割滚筒的运动轨迹。完成上述工作过程后，需要继续获取截割滚筒轨迹的实际状态，并在系统中对当前状态进行更新。根据最新的截割滚筒状态，继续按照以上流程对滚筒的轨迹进行跟踪控制。

3.截割滚筒自适应作业技术的实验研究

3.1.实验装置及原理

（1）实验装置。实验过程中需要用到的实验设备主要包括综采设备、红外发射器以及红外接收器、旋转编码器、惯性导航、倾角传感器、控制器、USB-CAN模块、笔记本电脑。其中综采设备是实验载体，用来进行截割滚筒轨迹跟踪等实验项目开展。倾角传感器分别安装在上摇臂和下摇臂上，作用是对摇臂的摆动角度进行准确检测，基于检测结果可分析获得油缸的伸缩位移信息以及截割滚筒的实际高度。控制器的作用是收集传感器的数据信息并进行分析处理，根据分析结果下达指令，驱动截割滚筒的各项动作。笔记本电脑的作用是调试相关的程序。

（2）实验原理。利用各类传感器检测得到的数据信息，首先传入控制器中，然后通过USB-CAN模块输入到笔记本电脑中，笔记本电脑将这些数据进行分类存储并制作数据集，以此作为原始数据对算法程序进行训练，得到满足实际情况的算法模型，对上、下截割滚筒的轨迹信息进行准确预测后，通过CAN总线发送到控制器中。截割滚筒根据控制指令完成煤壁的截割工作，实现截割滚筒的自适应作业。

3.2.截割滚筒轨迹预测结果

实验过程中，系统的采样周期设置为1s，将10s的历史数据信息输入到笔记本电脑中，利用内置算法程序进行训练，可以预测未来20s的截割滚筒轨迹。根据以上思路获得了某场景下采煤机截割滚筒的轨迹预测基本情况，并将其与实际轨迹进行对比。采煤机上滚筒和下滚筒的历史轨迹、实际轨迹以及预测轨迹的变化情况。利用所述的技术可以根据截割滚筒的历史轨迹对未来的轨迹进行预测，并且预测结果具有比较高的精度。采煤机上滚筒轨迹的实际结果与预测结果的均方根误差只有0.023m，而下滚筒对应的数值为0.012m，预测结果精度较高，完全能够满足煤矿工程实际需要。

3.3.截割轨迹跟踪结果

采煤机截割滚筒轨迹进行准确预测后，需要利用软件程序根据预测结果实现截割轨迹的准确跟踪，才能达到最终的效果。所以截割滚筒的截割轨迹跟踪效果同样会影响自适应作业技术的优劣。采煤机对截割滚筒位置进行调节时，主要是控制电子比例阀的开度，实现液压缸流量的控制，最终实现截割滚筒位置的有效控制。造成误差的重要原因包含以下几点：采煤机截割滚筒重量较大，在移动过程中惯性非常大，对控制过程提出了非常高的要求；液压控制系统本身具有一定的滞后性，导致截割滚筒的控制过程会存在一定的延后；煤矿工作环境复杂是造成截割滚筒截割轨迹跟踪存在一定误差的原因。

4.结论

以MG132/320-W采煤机的截割滚筒为研究对象，对其自适应作业技术进行了研究分析，通过实验工作验证了相关技术的可行性。所得结论主要有：

（1）通过对截割滚筒实际力矩进行准确检测能分析附近煤岩的硬度，进而确定截割滚筒的目标旋转速度。基于PID控制器可对截割滚筒的转速进行精确控制，确保滚筒转速与煤岩硬度相匹配，在保障设备正常运行的基础上提升采煤效率。

（2）通过对采煤机截割滚筒历史数据信息的采集，并基于LSTM-ResNet网络可实现截割滚筒的准确预测。基于预测结果结合LQR运动控制模型可实现结构滚筒轨迹的跟踪控制，确保采煤机按理想的轨迹进行截割，提升采煤质量。

（3）根据采煤机截割滚筒自适应作业技术设计实验方案，结果表明截割滚筒轨迹预测结果和轨迹跟踪结果均具有相对较高的精度。可根据截割滚筒历史轨迹信息有效预测未来的运行轨迹，并通过控制技术对轨迹进行跟踪控制。虽然有一定的误差，但完全能满足煤矿工程实际需要。

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