一种掘进机自适应截割控制系统及方法与流程

本发明专利涉及掘进工程自动控制技术领域，具体涉及一种掘进机自适应截割控制系统及方法。

背景技术：

在国家近期的能源发展规划中，我国的能源结构中煤炭占比预计从2015年的64%降低至2035年的42%。随着能源消耗总量的不断增加，地下煤炭开采在很长时间内仍然是支撑我国经济社会持续发展的必然选择。

但是，由于工况环境恶劣及采掘装备的可靠性和自动化水平低，煤炭生产目前仍属于高危行业。对于综掘工作面，存在机械系统可靠性低、自动化水平低、工人劳动强度大、危险程度高等突出问题。尤其是半煤岩巷道，夹杂着夹矸等较硬岩石，截割头在截割到较硬岩石时，会出现截割电流突然增加、机体振动加剧、截割头磨损严重等现象，严重降低机械系统的可靠性。

目前，掘进机中已经有应用调节截割头的牵引速度进行自适应截割的控制方法，但是，由于掘进机的强干扰和大振动，使得该系统不能准确得进行自适应截割。如果仅调整牵引速度，会使截割速度与牵引速度的配比出现问题，导致煤岩切削厚度减小，粉尘浓度增大，截割比能耗增大。因此，为了提高掘进机截割头的工作效率、提高截割头截割性能和掘进机自动化水平，需要设计更加优越的截割头自适应截割方案。

技术实现要素：

本发明要解决的技术问题是克服现有技术的不足，提供了一种新型钢丝绳无损检测装置及检测方法，能够实时准确检测出正在截割煤岩的硬度，并根据煤岩硬度在线控制截割头的牵引速度和截割速度，使截割头发挥出最佳的截割性能。

为达到上述目的，本发明采用的技术方案是：一种掘进机自适应截割控制系统，包括截割状态监测模块、截割数据处理模块和截割状态控制模块；所述截割状态检测模块包括声频传感器、红外热成像仪、截割电机电流传感器和油缸压力传感器，所述声频传感器安装在掘进机的截割臂上；所述红外热成像仪安装在掘进机的截割臂上，其镜头对准截割头；所述截割电机电流传感器设置在掘进机的截割臂内部，与截割电机安装在一起；所述油缸压力传感器安装在掘进机的升降液压缸与和回转液压缸上；可以为管理人员提供实时的视频检测和声音、震动等信息，便于开掘现场的调度和管理。

所述数据处理模块的嵌入式处理器实时获取截割状态检测模块的信息，经过滤波去噪、特征提取等数据处理后，计算出煤岩硬度，然后选择最佳截割截割参数，并将最佳截割截割参数发送给截割状态控制模块；自动化的参数选择方式极大提高了生产效率，并为管理人员提供了详细的参考信息。

所述截割状态控制模块的plc处理器根据最佳截割运动参数与实时测量的当前截割运动参数，对掘进机的运动状态进行闭环控制，通过变频器对截割电机进行调速处理，通过比例阀实现对截割臂升降液压缸或回转液压缸的调速处理。变频器的节能和高可靠性特点提高了掘进工作的效益比，更有利于投资的快速回收。

作为本发明进一步改进的，所述截割状态控制模块还包括远程人工交互界面；所述截割臂内的减速器输出轴上安有装编码器，所述升降液压缸和回转液压缸内各安装有内置位移传感器。上述远程交互界面一般设置在地面控制室内，同时设置在掘进工程进口处和掘进面后方，可以为不同人员提供实时的参考信息；将截割状态、截割头运动位置、预测煤岩硬度等信息发送给人机界面，进行远程监控与人工干预调整。

作为本发明进一步改进的，所述数据处理模块还包括不同煤岩硬度最佳截割运动参数数据库；该煤岩硬度最佳截割运动参数数据库为掘进作业提供动态参数支持，可以满足不同岩层的掘进要求，根据煤岩硬度在线控制截割头的牵引速度和截割速度，提高了掘进效率。

作为本发明进一步改进的，包括以下步骤：

a．截割状态监测模块采集掘进机的声频、温度场、截割电机电流和油缸压力等信号，并传输给截割数据处理模块；

b.截割数据处理模块将步骤a中的信号依次进行滤波去噪、特征提取等处理后，再经模糊神经推理算法计算出待截割煤岩的硬度；然后根据不同煤岩硬度在最佳截割运动参数数据库选择最佳截割运动参数，并将最佳截割运动参数发送给截割状态控制模块；

c.截割状态控制模块根据最佳截割运动参数与实时测量的当前截割运动参数，对掘进机的截割头的运动状态进行闭环控制，使截割头达到最佳的截割运动参数；

d.截割数据处理模块和截割状态监测模块可同时与远程人机界面相互通信，并实时将截割状态、截割头运动位置、预测煤岩硬度等信息发送给人机界面；

e.重复步骤a至步骤c，实现掘进机的自适应截割控制。

作为本发明进一步改进的，所述步骤b中的不同煤岩硬度最佳截割运动参数数据库的建立需要在前期进行大量的实验研究，以截割粉尘浓度、截割比能耗、截齿磨损率与工作效率之比、截割块煤率等指标为目标参数，对不同硬度系列煤岩进行回转截割实验，使用多目标粒子群优化算法计算每种煤岩硬度下最佳的截割运动参数，最终建立不同煤岩硬度最佳截割运动参数数据库；在进行不同硬度系列煤岩回转截割实验时，配置所述的截割状态监测模块各传感器，所得数据可为所述的模糊神经推理系统的训练提供数据支撑。

由于上述技术方案的运用，本发明与现有技术相比具有下列优点：

使用多传感器融合的方法对截割状态进行在线监测，通过大量实验设计、训练模糊神经推理系统，能够准确预测正在截割的煤岩硬度，精度较高、可靠性好，使用嵌入式系统对传感器信号进行数据处理、特征提取，速度快、实时性好。

可以根据煤岩硬度实时控制截割头的牵引速度和截割速度，使截割头发挥出最佳的截割性能，提高工作效率、降低截齿磨损、提高截割块煤率、降低截割比能耗、降低粉尘浓度；实现截割头的自适应截割，提高掘进机的自动化水平。

附图说明

下面结合附图对本发明技术方案作进一步说明：

图1是本发明控制系统各部件安装布置示意图；

图2是本发明控制系统控制流程示意图；

图3是本发明煤岩硬度最佳截割运动参数数据库运行流程示意图。

其中：1、截割头；2、编码器；3、声频传感器；4、截割臂；5、红外热成像仪；6、截割电机电流传感器；7、油缸压力传感器；8、内置位移传感器；9、截割数据处理模块；10、隔振器；11、悬臂式掘进机主体；12、截割状态控制模块。

具体实施方式

下面结合具体实施例对本发明作进一步的详细说明。

如图1所示的掘进机自适应截割控制系统，包括悬臂式掘进机主体1、截割状态监测模块、截割数据处理模块9和截割状态控制模块12，可以根据煤岩硬度实时控制截割头的牵引速度和截割速度，使截割头发挥出最佳的截割性能，提高工作效率、降低截齿磨损、提高截割块煤率、降低截割比能耗、降低粉尘浓度；实现截割头的自适应截割，提高掘进机的自动化水平。

截割状态监测模块包括声频传感器3、红外热成像仪5、截割电机电流传感器6、油缸压力传感器8；声频传感器3安装在截割臂4上，用于采集截割头1截割声频；红外热成像仪5安装在截割臂4上，镜头对准截割头1，左右各一，用于采集截割温度场；

截割电机电流传感器6安装在截割臂4内部，与截割电机安装在一起，用于检测截割电机的电流；油缸压力传感器8安装在液压缸内部，升降液压缸与回转液压缸各安装一个，用于检测液压缸受力。截割数据处理模块9和截割状态控制模块12包括嵌入式系统与plc系统，截割数据处理模块9和截割状态控制模块12通过隔振器5集成安装在掘进机主体1的一侧，用于信息采集、通信与控制等。

如图2、图3所示，截割状态监测模块各传感器与截割数据处理模块9和截割状态控制模块12中的嵌入式系统连接，由嵌入式系统实时获取各传感器信息，经过滤波去噪、特征提取等数据处理后，通过模糊神经推理系统推测煤岩硬度，根据不同煤岩硬度最佳截割运动参数数据库选择最佳截割运动参数，并由嵌入式系统将最佳截割运动参数发送给plc系统。

为了实时测量截割头1转速与截割臂4摆动速度，在截割臂4内电机-减速器输出轴上安装编码器11，在升降液压缸和回转液压缸内各安装一个内置位移传感器10，并由嵌入式系统获取传感器信息，发送至plc系统。

plc系统根据最佳截割运动参数与实时测量的当前截割运动参数，对截割头1的运动状态进行闭环控制，使用变频器对截割电机调速，使用比例阀对截割臂升降液压缸或回转液压缸调速，使截割头1达到最佳的截割运动参数。另一方面，嵌入式系统与人机界面相互通信，将截割状态、截割头运动位置、预测煤岩硬度等信息发送给人机界面，进行远程监控与人工干预调整。

不同煤岩硬度最佳截割运动参数数据库的建立需要在前期进行大量的实验研究，以截割粉尘浓度、截割比能耗、截齿磨损率与工作效率之比、截割块煤率等指标为目标参数，对不同硬度系列煤岩进行回转截割实验，使用多目标粒子群优化算法计算每种煤岩硬度下最佳的截割运动参数，最终建立不同煤岩硬度最佳截割运动参数数据库。在进行上述不同硬度系列煤岩回转截割实验时，配置所述的截割状态监测模块各传感器，所得数据可为所述的模糊神经推理系统的训练提供数据支撑。

以上仅是本发明的具体应用范例，对本发明的保护范围不构成任何限制。凡采用等同变换或者等效替换而形成的技术方案，均落在本发明权利保护范围之内。