煤矿设备全寿命周期健康管理与智能维护研究综述 被引量：1

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作者 曹现刚 段雍 +8 位作者 王国法 赵江滨 任怀伟 赵福媛 杨鑫 张鑫媛 樊红卫 薛旭升 李曼 《煤炭学报》 北大核心 2025年第1期694-714,共21页

近年来,随着煤矿智能化技术快速发展,煤矿设备全寿命周期健康管理与智能维护技术作为实现煤矿设备运行健康状态智能感知、智能识别和维护决策,保障煤矿设备高效可靠运行的重要手段,相关研究受到了广泛关注。然而,目前煤矿仍然以事后维... 近年来,随着煤矿智能化技术快速发展,煤矿设备全寿命周期健康管理与智能维护技术作为实现煤矿设备运行健康状态智能感知、智能识别和维护决策,保障煤矿设备高效可靠运行的重要手段,相关研究受到了广泛关注。然而,目前煤矿仍然以事后维修、预防维修等方式为主,难以满足煤矿设备的高可靠性需求。基于此,综述了煤矿设备全寿命周期健康管理与智能维护的研究进展以推动其在煤矿的应用,阐释了煤矿设备全寿命周期的健康管理与智能维护内涵,给出了煤矿设备健康管理与智能维护总框架。从煤矿设备大数据管理方法、健康状态评估方法、剩余使用寿命预测方法、智能维护决策方法4个方面分析了煤矿设备健康管理与智能维护方法研究现状。在煤矿设备大数据管理方面,总结了煤矿设备多源信息感知、大数据清洗、大数据集成及存储方法的最新研究成果,深入分析对比了相关方法的应用情况,指出了现阶段煤矿设备大数据管理存在的挑战。在煤矿设备健康状态评估方面,从煤矿设备监测信号特征提取、健康状态等级划分、健康状态评估模型构建3个方面出发探讨了煤矿设备健康状态评估关键方法最新发展现状,对比分析了不同方法的优缺点,总结了该领域面临的难题。在煤矿设备剩余使用寿命预测方面,分析了统计模型方法、物理模型方法和数据驱动方法在煤矿设备剩余使用寿命预测上的优缺点,指出了煤矿设备剩余使用寿命方法存在的问题。在煤矿设备智能维护决策方面,明确了煤矿设备预测性维护决策主要步骤,对比分析了煤矿设备智能维护方法最新研究成果及其优缺点,归纳了现阶段煤矿设备智能维护方法研究的不足。结合煤矿设备全寿命周期健康管理与智能维护面临的挑战及发展要求,从煤矿设备大数据管理方法、时变工况下设备健康评估方法、多因素影响下设备剩余使用寿命方法、煤矿设备多目标智能维护决策方法、健康管理与智能维护算法集成及系统开发等方面对煤矿设备健康管理与智能维护提出了展望,指明了煤矿设备健康管理与智能维护关键理论、方法的研究方向,为提升煤矿设备健康管理及智能维护水平,促进煤炭工业转型升级和高质量发展提供依据。 展开更多

关键词 煤矿设备 大数据管理 健康状态评估 剩余使用寿命预测 智能维护决策

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煤矿综采工作面人员入侵危险区域智能识别方法 被引量：1

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作者 毛清华 翟姣 +2 位作者 胡鑫 苏毅楠 薛旭升 《煤炭学报》 北大核心 2025年第2期1347-1361,共15页

为解决煤矿综采工作面人员尺度多变、危险区域动态变化等因素导致人员入侵危险区域时,视频AI识别准确率不高的问题,提出一种RSCA-YOLOv8s与危险区域自动划分的煤矿综采工作面人员入侵危险区域智能识别方法。针对综采工作面人员识别准确... 为解决煤矿综采工作面人员尺度多变、危险区域动态变化等因素导致人员入侵危险区域时,视频AI识别准确率不高的问题,提出一种RSCA-YOLOv8s与危险区域自动划分的煤矿综采工作面人员入侵危险区域智能识别方法。针对综采工作面人员识别准确率低问题,在YOLOv8s模型基础上引入RFAConv-SE(Squeeze-and-Excitation with Receptive-Field Attention Convolution)与CCNet(Criss-Cross Attention Network)注意力模块提高复杂背景图像中模型对全局及上下文信息的捕获能力,C2f模块融合Res2Net网络提高模型的多尺度和小目标人员特征提取能力,通过改进的SPCASFF(Adaptive Structure Feature Fusion with Sub-Pixel Convolution layer)模块提升模型对多尺度人员特征的自适应融合能力。针对综采工作面摄像头跟随液压支架动态变化导致危险区域在视场范围内动态变化的问题,提出一种基于护帮板、挡煤板标志性目标关键特征点提取的危险区域自动划分方法。针对危险区域不规则变化与基于重叠度的判断方法参数设置困难的问题,提出一种基于射线法判断人员与危险区域像素坐标位置关系的人员入侵危险区域精准识别方法。通过消融试验、RSCA-YOLOv8s与YOLOv5s、YOLOv8-SPDConv等方法对比试验,以及综采工作面7组多场景危险区域自动划分与5组人员入侵危险区域识别试验测试,结果表明:RSCA-YOLOv8s的人员识别方法准确率更高,达到了97.2%,相较基线模型mAP@0.5提高了1.1%,mAP@0.5:0.95提高了2.5%,对小目标人员具有更准确的识别能力和更高的识别精度;该方法危险区域自动划分的平均准确率为97.285%,人员入侵危险区域的判别准确率为98%以上。 展开更多

关键词 综采工作面 人员入侵 危险区域 多尺度目标 YOLOv8s 区域自动划分

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论“掘进就是掘模型”的学术思想

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作者 马宏伟 孙思雅 +16 位作者 王川伟 毛清华 薛旭升 刘鹏 田海波 王鹏 张烨 聂珍 马柯翔 郭逸风 张恒 王赛赛 李烺 苏浩 崔闻达 成佳帅 喻祖坤 《煤炭学报》 北大核心 2025年第1期661-675,共15页

为了实现煤矿巷道安全、高效、智能掘进,提出了“掘进就是掘模型”的学术思想,给出了“掘进就是掘模型”学术思想的内涵和体系架构,凝练了“掘进就是掘模型”的关键技术问题,即融合多源信息的多元巷道模型构建技术、基于巷道模型的智能... 为了实现煤矿巷道安全、高效、智能掘进,提出了“掘进就是掘模型”的学术思想,给出了“掘进就是掘模型”学术思想的内涵和体系架构,凝练了“掘进就是掘模型”的关键技术问题,即融合多源信息的多元巷道模型构建技术、基于巷道模型的智能截割技术、基于巷道模型的智能临时支护技术、基于巷道模型的智能永久支护技术、基于巷道模型的智能导航技术和基于巷道模型的机群智能并行协同控制技术。针对巷道模型构建问题,提出融合地质勘探、巷道设计、超前探测等多源数据的巷道模型构建方法,为掘进系统各子系统模型构建提供统一基准;针对基于巷道模型的智能截割问题,建立了待掘巷道模型与截割子系统模型的耦合子模型,提出了智能截割轨迹规划以及截割参数优化方法,制定了巷道智能截割策略,实现了截割子系统自适应规划截割;针对基于巷道模型的智能临时支护问题,建立了截割巷道模型与临时支护子系统耦合的临时支护子模型,提出了临时支护位姿与支护力自适应调整方法,实现了临时支护子系统安全可靠作业,提高了围岩的稳定性,为掘锚并行协同作业奠定了时空基础;针对基于巷道模型的永久支护问题,建立了临时支护巷道模型与永久支护子系统耦合的永久支护子模型,提出了受限时空下永久支护子系统内部各钻锚设备的协同控制方法,实现了永久支护子系统的高效协同控制;针对基于巷道模型的智能导航问题,建立了巷道模型与导航子系统耦合的导航子模型,提出了“惯导+全站仪”的智能掘进系统精确导航方法,提高了巷道掘进精度和成型质量;针对基于巷道模型的机群智能并行协同控制问题,建立了巷道模型与机群协同控制子系统耦合的并行协同控制子模型,制定了多机并行协同控制策略,提出了多任务多系统智能掘进系统协同控制方法,实现了智能掘进系统安全高效掘进。基于“掘进就是掘模型”的学术思想,研发了护盾式煤矿巷道掘进机器人系统,成功应用于陕煤化集团陕西小保当矿业有限公司,破解了夹矸厚、硬度大、片帮严重等复杂地质条件煤矿巷道掘进难题,有效提高了巷道掘进的安全性、高效性和智能化水平。 展开更多

关键词 煤矿智能掘进 掘进就是掘模型 智能掘进机器人 智能导航 智能支护 多任务协同控制

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论“采煤就是采数据”的学术思想

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作者 马宏伟 薛旭升 +7 位作者 毛清华 齐爱玲 王鹏 聂珍 张旭辉 曹现刚 赵英杰 郭逸风 《煤炭科学技术》 北大核心 2025年第1期272-283,共12页

煤矿智能化的核心是综采工作面的智能化,综采工作面智能化的关键是数字化。为了提高综采工作面的智能化水平,提出了“采煤就是采数据”的煤矿综采工作面智能化开采学术思想,凝练了数字工作面构建、精准截割、设备位姿检测与控制、设备... 煤矿智能化的核心是综采工作面的智能化,综采工作面智能化的关键是数字化。为了提高综采工作面的智能化水平,提出了“采煤就是采数据”的煤矿综采工作面智能化开采学术思想,凝练了数字工作面构建、精准截割、设备位姿检测与控制、设备群速度控制和设备群协同控制等五大关键技术,阐述了基于五大关键技术的学术思想内涵,构建了基于数字工作面智能开采的学术思想体系架构。针对综采工作面数字煤层构建问题,融合数字煤层数据、设备群数据等,利用空间插值算法、数字孪生技术等构建数字工作面,构建了包括数字煤层数据、历史截割位姿和速度数据、采煤量数据、设备群协同数据等的数据库,阐述了多源数据融合的数字工作面动态更新方法,提高数字工作面模型的精度;针对综采工作面精准截割问题,阐述了融合数字煤层驱动的截割轨迹规划数据和历史截割位姿数据的轨迹规划方法,以及基于规划轨迹数据的智能插补轨迹跟踪控制方法,利用人工智能算法对规划截割轨迹数据和轨迹跟踪控制的位姿插补数据进行迭代优化,提高截割轨迹规划和轨迹跟踪控制精度;针对综采工作面设备位姿检测与控制问题,阐述了基于多传感器融合数据的工作面装备位姿精准检测方法,以及基于神经网络算法的位姿控制方法,通过位姿感知数据和位姿控制数据的深度融合与迭代优化,实现综采工作面设备群位姿的精准检测与控制;针对综采工作面设备群速度控制问题,提出力−电耦合的截割载荷测量方法,以及基于人工智能寻优算法的速度智能控制方法,融合截割载荷数据和采煤量数据,利用人工智能寻优算法决策最优的牵引速度、截割速度、运煤速度,实现基于设备群速度匹配的高效智能截割控制;针对综采工作面设备群协同控制问题,阐述了基于人工智能算法的设备群主从协同控制方法,以采煤机位姿与速度控制数据作为主导者,刮板输送机和液压支架控制数据作为跟随者,利用人工智能神经网络算法求解最优的设备群位移与速度协同控制参数,实现设备群智能高效安全作业。“采煤就是采数据”五大关键技术已经在煤矿中得到应用,验证了学术思想的可行性。“采煤就是采数据”的学术思想为突破煤炭智能开采的关键技术难题奠定了理论基础。 展开更多

关键词 数字工作面 截割轨迹规划 位姿控制 速度控制 协同控制

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基于改进YOLOv8n的矿用提升钢丝绳表面损伤图像识别

5

作者 毛清华 杨帆 +4 位作者 王超 仝旭耀 童军伟 张旭辉 薛旭升 《工矿自动化》 北大核心 2025年第4期100-106,152,共8页

针对矿用提升钢丝绳表面油污覆盖引发背景干扰、绳股间隙较大导致特征混淆及小目标损伤识别难度大等问题,提出了一种基于改进YOLOv8n的矿用提升钢丝绳表面损伤图像识别方法。在YOLOv8n主干网络中引入多尺度注意力模块(MSAM),通过增强损... 针对矿用提升钢丝绳表面油污覆盖引发背景干扰、绳股间隙较大导致特征混淆及小目标损伤识别难度大等问题,提出了一种基于改进YOLOv8n的矿用提升钢丝绳表面损伤图像识别方法。在YOLOv8n主干网络中引入多尺度注意力模块(MSAM),通过增强损伤特征与油污背景的空间特征区分能力,提升模型抗干扰能力;将YOLOv8n原有的3个检测头替换为4个轻量化小目标检测头,强化对小目标损伤的识别能力;采用深度可分离卷积(DSConv)替代标准卷积,减少了计算量,提高了识别速度。实验结果表明:改进YOLOv8n模型的平均精度均值(mAP)、识别精度和推理速度分别达92.6%,89.7%和43.5帧/s,相比YOLOv8n模型分别提高了3.1%,4.9%,34.7%;与Faster-RCNN,YOLOv5s,YOLOv8n,YOLOv10m,TWRD-Net,YOLOv5-TPH等主流模型相比,改进YOLOv8n模型对小目标损伤识别精度最高,同时保证了较高的实时性;在煤矿现场油污覆盖、绳股间隙较大的复杂场景中,改进YOLOv8n模型未出现漏检情况,且误检情况较少,平均识别准确率达90%。 展开更多

关键词 矿用提升钢丝绳 损伤图像识别 YOLOv8n 多尺度注意力模块 小目标检测 深度可分离卷积

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激光雷达和IMU融合的煤矿掘进巷道三维重建方法

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作者 毛清华 柴建权 +2 位作者 陈彦璋 薛旭升 王川伟 《煤炭科学技术》 北大核心 2025年第2期351-362,共12页

针对煤矿掘进巷道存在典型非结构化、特征退化、大尺度环境,巷道三维重建易出现位姿估计精度低、累计漂移误差大等问题,提出了一种激光雷达和惯导(Inertial Measurement Unit,IMU)融合的煤矿掘进巷道三维重建方法。该方法通过迭代卡尔... 针对煤矿掘进巷道存在典型非结构化、特征退化、大尺度环境,巷道三维重建易出现位姿估计精度低、累计漂移误差大等问题,提出了一种激光雷达和惯导(Inertial Measurement Unit,IMU)融合的煤矿掘进巷道三维重建方法。该方法通过迭代卡尔曼滤波将激光雷达观测模型的残差函数和IMU预测模型的先验状态偏差紧耦合,经状态更新得到更为精确的后验状态,提升了退化环境下的位姿估计精度。为降低巷道三维模型重建过程中的累计漂移误差,提出基于体素化广义迭代最近点(Voxelized Generalized ICP,VGICP)的回环检测算法,以基于体素的单分布到多分布的方式进行配准,完成对回环帧的选取及精确匹配,实现回环帧的全局位姿校正,有效降低煤矿巷道三维重建的累计漂移误差。相比于A-LOAM、LEGO-LOAM、LINS算法,所提算法在位姿估计精度和全局一致性方面显著提升。公开数据集试验结果表明:所提算法的RPE和APE均方根误差分别为0.271 8和0.500 8,与其他算法相比分别降低了53.14%、50.97%、48.31%,和50.41%、47.99%、47.49%。开展了2种模拟巷道场景三维重建试验,结果表明所提算法构建的室内长廊模型各区域在长度、宽度和高度方向的误差均在1.2%以内;所提算法构建的煤矿巷道三维模型与真实巷道空间分布一致,总体距离退化误差仅为2.46%,较其他3种算法重建性能分别提升了66.12%、65.30%、70.43%。在煤矿主体实验室掘进巷道进行三维重建试验,结果表明三维重建结果在长度、宽度和高度方向的平均误差百分比分别为0.47%、0.75%和0.67%,可以实现掘进巷道三维精确建模。 展开更多

关键词 煤矿巷道 三维重建 激光雷达 惯导 迭代卡尔曼滤波 回环检测

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煤矿掘进机光纤惯导自适应零速修正方法

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作者 毛清华 周庆 +3 位作者 柴建权 陈彦璋 杨文娟 薛旭升 《煤炭科学技术》 北大核心 2025年第5期313-324,共12页

高精度光纤惯导与高精度位置传感器融合定位是实现煤矿巷道掘进机精确定位的有效方法,但高精度光纤惯导成本较高且误差随时间累积,如何通过低成本、低精度的光纤惯导自适应零速修正达到高精度光纤惯导性能和消除累积误差是目前亟待解决... 高精度光纤惯导与高精度位置传感器融合定位是实现煤矿巷道掘进机精确定位的有效方法,但高精度光纤惯导成本较高且误差随时间累积,如何通过低成本、低精度的光纤惯导自适应零速修正达到高精度光纤惯导性能和消除累积误差是目前亟待解决的问题。因此,提出一种零速检测与扩展卡尔曼滤波结合的煤矿掘进机光纤惯导自适应零速修正方法。针对掘进机光纤惯导传统阈值方法零速检测不准确问题,提出一种基于PCA-SCSO-SVM(Principal Component A-nalysis,PCA;Sand Cat Swarm Optimization,SCSO;Support Vector Machine,SVM)的零速检测方法,该方法利用掘进机振动信号进行零速检测,首先对振动信号进行VMD分解并根据相关系数选取IMF分量,其次提取IMF分量的时频域特征,并运用主成分分析法降维以降低诊断模型复杂度与数据分析难度,最后通过引入沙猫群优化算法优化核函数与惩罚参数提高零速检测的准确率。针对高精度光纤惯导成本较高和误差随时间累积问题,提出一种自适应零速修正方法,该方法根据掘进机零速检测结果和掘进机运动特性确定的修正间隔时间,利用扩展卡尔曼滤波在零速时刻的速度误差和角速度误差作为观测量进行自适应零速修正。为了验证本文方法的有效性,开展了零速检测和零速修正的试验验证。零速检测试验中,将本文方法、SVM方法、GA-SVM方法和PSO-SVM方法进行对比,结果表明:本文方法零速检测准确度最高,达到了96.5%。零速修正试验结果表明:研究提出的零速修正方法能有效降低光纤惯导的姿态误差和提升掘进机姿态检测精度,且修正间隔时间越短误差估计越准确、修正后的姿态精度越高,修正间隔时间为10 min时,能够使0.1(°)/h的光纤惯导达到0.057(°)/h的姿态检测精度,实现了低精度光纤惯导达到高精度定位目标。 展开更多

关键词 掘进机 光纤惯导 零速修正 振动检测 SVM 扩展卡尔曼滤波

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智能采煤机器人关键技术 被引量：9

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作者 马宏伟 赵英杰 +13 位作者 薛旭升 吴海雁 毛清华 杨会武 张旭辉 车万里 曹现刚 赵友军 王川伟 赵亦辉 王鹏 孙思雅 马柯翔 李烺 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期1174-1182,共9页

采煤机是综采工作面的核心装备,研发智能采煤机器人是实现综采工作面智能化的关键。综合分析当前采煤机机器人化研究进程中的传感检测、位姿控制、速度控制、截割轨迹规划与跟踪控制等技术的研究现状,提出研发智能采煤机器人必须破解的... 采煤机是综采工作面的核心装备,研发智能采煤机器人是实现综采工作面智能化的关键。综合分析当前采煤机机器人化研究进程中的传感检测、位姿控制、速度控制、截割轨迹规划与跟踪控制等技术的研究现状,提出研发智能采煤机器人必须破解的“智能感知、位姿控制、速度控制、截割轨迹规划与跟踪控制、位-姿-速协同控制”五大关键技术,并给出解决方案。针对智能感知问题,提出了构建智能感知系统思路,给出了智能采煤机器人智能感知系统的架构,实现对运行状态、位姿、环境等全面感知,为智能采煤机器人安全、可靠运行提供保障;针对位姿控制问题,提出了智能PID位姿控制思路,给出了改进遗传算法的PID位姿控制方法,实现了智能采煤机器人位姿精准控制;针对速度控制问题,提出了融合“力-电”异构数据的截割载荷测量思路,给出了基于神经网络算法的截割载荷测量方法,实现了截割载荷的精准测量;提出牵引与截割速度自适应控制思路,给出了人工智能算法牵引与截割速度决策方法和滑模自抗扰控制的牵引与截割速度控制方法,实现了智能采煤机器人速度精准自适应控制;针对截割轨迹规划与跟踪控制问题,提出了截割轨迹精准规划思路,给出了融合地质数据和历史截割数据的截割轨迹规划模型,实现了截割轨迹的精准规划;提出了截割轨迹精准跟踪控制思路,给出了智能插补算法的截割轨迹跟踪控制方法,实现了智能采煤机器人截割轨迹高精度规划与精准跟踪控制;针对“位-姿-速”协同控制问题,提出了“位-姿-速”协同控制参数智能优化思路,给出了基于多系统互约束的改进粒子群“位-姿-速”协同控制参数优化方法,实现了智能采煤机器人智能高效作业。深入研究五大关键技术破解思路,有利于加快推动研发高性能、高效率、高可靠的智能采煤机器人。 展开更多

关键词 智能采煤机器人 智能感知 速度控制 截割轨迹规划与跟踪控制 协同控制

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惯导与视觉信息融合的掘进机精确定位方法 被引量：6

9

作者 毛清华 周庆 +2 位作者 安炎基 薛旭升 杨文娟 《煤炭科学技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期236-248,共13页

针对煤矿巷道复杂环境下掘进机精确定位难题,提出了一种惯导与视觉融合的掘进机精确定位方法,该方法采用惯导与“视觉+激光标靶”的定位方案。该方案将设计的四特征点大尺寸激光标靶固定于巷道顶板,相机固定于掘进机机身采集激光标靶图... 针对煤矿巷道复杂环境下掘进机精确定位难题,提出了一种惯导与视觉融合的掘进机精确定位方法,该方法采用惯导与“视觉+激光标靶”的定位方案。该方案将设计的四特征点大尺寸激光标靶固定于巷道顶板,相机固定于掘进机机身采集激光标靶图像,并运用圆拟合法定位光斑中心和基于四特征点的EPnP算法解算掘进机位置。为了验证“视觉+激光标靶”方法对掘进机位置检测效果,在模拟掘进工作面环境下开展了“视觉+激光标靶”位置检测试验,结果表明:在30 m内沿巷道宽度方向、掘进方向、高度方向最大误差不超过28.549 mm、78.868 mm、44.459 mm,实现了掘进机位置精确检测。针对惯导测量掘进机位姿误差随时间累积和掘进机振动对组合定位系统产生干扰导致位姿检测不准问题,提出改进Sage-Husa自适应滤波的惯导与视觉信息融合方法,该方法通过检测新息方差值修正量测误差来提高定位准确性。在模拟掘进工作面环境下开展了惯导与“视觉+激光标靶”组合定位实验,采用改进前后Sage-Husa自适应滤波算法融合惯导与视觉信息进行对比分析,结果表明:改进后Sage-Husa自适应滤波算法融合得到的定位误差更小,俯仰角、横滚角、航向角最大误差分别为0.029°、0.051°、0.0113°,在距离激光标靶30 m内巷道宽度位置误差在0.033 m范围内,巷道掘进方向位置误差在0.062 m范围内。所提出的惯导与视觉融合定位方法能够满足巷道掘进定位精度要求。 展开更多

关键词 掘进机定位 惯导 机器视觉 EPnP Sage-Husa自适应滤波

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护盾式临时支护机器人带压行驶液压控制系统研究 被引量：2

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作者 马宏伟 李烺 +5 位作者 薛旭升 王川伟 王赛赛 赵英杰 周文剑 张恒 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2024年第7期21-31,共11页

护盾式临时支护机器人是适应夹矸与片帮共存的大断面巷道智能掘进机器人系统的重要组成部分,其主要功能是为实现“掘支并行”作业提供安全可靠的工作空间。为加强护盾式临时支护机器人推移行驶过程中对围岩的安全稳定支护,根据护盾式临... 护盾式临时支护机器人是适应夹矸与片帮共存的大断面巷道智能掘进机器人系统的重要组成部分,其主要功能是为实现“掘支并行”作业提供安全可靠的工作空间。为加强护盾式临时支护机器人推移行驶过程中对围岩的安全稳定支护,根据护盾式临时支护机器人结构、工作环境与作业需求,建立其带压行驶的推移量与支护力数学模型及带压行驶动力学模型,设计了护盾式临时支护机器人带压行驶液压控制系统。该系统主要由支护液压系统、行驶液压系统组成:静态支护时,支护液压系统需时刻输出大于上盾体自身重力的支护力,行驶液压系统处于待机状态;带压行驶时,支护液压系统和行驶液压系统同时工作,在保证临时支护机器人“减压不离顶”的同时,与顶板时刻带压并稳步前移。提出了基于模糊PID的护盾式临时支护机器人带压行驶精准控制方法:通过集成在推移油缸上的位移传感器与液压回路中的压力传感器实时采集临时支护机器人的压力与位移信号,用于反映临时支护机器人带压行驶途中支护力和行驶位移的变化情况,并根据支护力和推移量的误差和误差率,利用模糊PID算法对支护力和推移量的控制参数进行修正,实现基于模糊PID算法的带压行驶可靠控制。仿真与实验结果均表明,模糊PID控制的效果优于传统PID控制,在模糊PID控制下,护盾式临时支护机器人推移行驶过程中的支护力相对误差小于1%,行驶位移误差小于2 mm,且支护力和推移量控制响应速度快,保证了推移行驶过程中对围岩的安全稳定支护。 展开更多

关键词 护盾式临时支护机器人 液压控制系统 带压行驶 支护力控制 行驶位移控制 模糊PID控制

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煤矿履带式定向钻机路径规划算法 被引量：2

11

作者 毛清华 姚丽杰 薛旭升 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2024年第2期18-27,共10页

煤矿履带式定向钻机路径规划过程中存在机身体积约束和实际场景下的行驶效率需求,而常用的A^(*)算法搜索速度慢、冗余节点多,且规划路径贴近障碍物、平滑性较差。提出一种以改进A^(*)算法规划全局路径、融合动态窗口法(DWA)规划局部路... 煤矿履带式定向钻机路径规划过程中存在机身体积约束和实际场景下的行驶效率需求,而常用的A^(*)算法搜索速度慢、冗余节点多,且规划路径贴近障碍物、平滑性较差。提出一种以改进A^(*)算法规划全局路径、融合动态窗口法(DWA)规划局部路径的煤矿履带式定向钻机路径规划算法。考虑定向钻机尺寸影响,在传统A^(*)算法中引入安全扩展策略,即在定向钻机和巷道壁、障碍物之间加入安全距离约束,以提高规划路径的安全性;对传统A^(*)算法的启发函数进行自适应权重优化,同时将父节点的影响加入到启发函数中,以提高全局路径搜索效率;利用障碍物检测原理对经上述改进后的A^(*)算法规划路径剔除冗余节点,并使用分段三次Hermite插值进行二次平滑处理,得到全局最优路径。将改进A^(*)算法与DWA融合,进行煤矿井下定向钻机路径规划。利用Matlab对不同工况环境下定向钻机路径规划算法进行仿真对比分析,结果表明:与Dijkstra算法和传统A^(*)算法相比,改进A^(*)算法在保证安全距离的前提下,加快了搜索速度,搜索时间分别平均减少88.5%和63.2%,且在一定程度上缩短了规划路径的长度,路径更加平滑;改进A^(*)算法与DWA融合算法可有效躲避改进A^(*)算法规划路径上的未知障碍物,路径长度较PRM算法和RRT^(*)算法规划的路径分别平均减小5.5%和2.9%。 展开更多

关键词 煤矿巷道 履带式定向钻机 自主行走 路径规划 A^(*)算法 融合动态窗口法 避障

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改进YOLOv5s的采煤机滚筒与支架护帮板干涉状态智能识别 被引量：1

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作者 毛清华 胡鑫 +2 位作者 王孟寒 张旭辉 薛旭升 《煤炭科学技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期253-263,共11页

针对综采工作面液压支架护帮板处于未收回异常状态导致采煤机滚筒与护帮板干涉问题,提出一种改进YOLOv5s的采煤机滚筒与液压支架护帮板干涉状态智能识别方法。运用课题组前期提出的基于边界约束和非线性上下文正则化的去雾去尘方法对视... 针对综采工作面液压支架护帮板处于未收回异常状态导致采煤机滚筒与护帮板干涉问题,提出一种改进YOLOv5s的采煤机滚筒与液压支架护帮板干涉状态智能识别方法。运用课题组前期提出的基于边界约束和非线性上下文正则化的去雾去尘方法对视频图像进行清晰化处理,提高综采工作面监控视频图像质量;对YOLOv5s模型进行改进,通过将YOLOv5s主干网络中的普通卷积Conv替换为分类效果更佳的Ghost卷积,减少了模型的参数数量,提高了模型识别速度,同时引入坐标注意力机制,提高了模型对护帮板和滚筒特征提取能力,从而提高模型识别精确率。运用软非极大值抑制算法(Soft-NMS)的锚框筛选方法,减少因护帮板重叠而发生漏检问题。针对采煤机滚筒与液压支架护帮板干涉状态判定问题,提出液压支架护帮板与采煤机滚筒锚框重合度的判定方法。运用本文改进YOLOv5s模型与YOLOv5s、YOLOv3-tiny模型进行对比分析,结果表明:本文方法与原模型相比的识别精确率提高了约8.1%,GFLOPs降低1.86倍;mAP@.5达到97.2%、平均识别速度为检测时间为5.9 ms。运用本文方法对煤矿实际综采工作面采煤机滚筒与液压支架护帮板视频图像进行干涉状态识别试验验证,结果表明:对采煤机滚筒与液压支架护帮板干涉状态识别准确率为96%。 展开更多

关键词 采煤机滚筒 液压支架护帮板 YOLOv5s 干涉状态 视频图像 智能识别

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双悬臂截割机器人相对动力学建模与力位混合控制研究

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作者 刘鹏 周昊晨 +7 位作者 马宏伟 曹现刚 张旭辉 段学超 毛清华 田海波 薛旭升 王川伟 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2024年第10期80-89,共10页

双悬臂截割机器人可解决传统单臂掘进机在截割大尺寸断面时效率低下的难题,但其与煤岩的动态交互影响控制性能。现有研究以双臂接触同一对象形成运动闭链为前提,无法满足双悬臂截割机器人双臂运动及末端截割头输出力的控制要求。针对该... 双悬臂截割机器人可解决传统单臂掘进机在截割大尺寸断面时效率低下的难题,但其与煤岩的动态交互影响控制性能。现有研究以双臂接触同一对象形成运动闭链为前提,无法满足双悬臂截割机器人双臂运动及末端截割头输出力的控制要求。针对该问题,设计了一种基于机器人相对动力学模型的力位混合控制系统。建立双悬臂截割机器人运动学和动力学模型,基于机器人的相对雅可比矩阵及虚位移与虚功原理推导出机器人的相对动力学模型,通过单一变量同时描述机器人双臂的运动状态,将机器人双臂独立的动力学模型整合为一个整体。基于机器人的相对动力学模型,设计了机器人双臂力位混合控制系统,通过李雅普诺夫函数验证了系统的稳定性和可行性。仿真结果表明:双悬臂截割工艺较单悬臂截割拥有更大的工作空间,具有一次性实现大断面截割的能力;双悬臂截割机器人力位混合控制系统能够完成对期望相对位置和期望相对力的同步跟踪,对截割头期望位置跟踪的绝对误差在0.3132 m以内,均方根误差为0.1447 m。 展开更多

关键词 巷道掘进 双悬臂截割机器人 力位混合控制 相对动力学 相对雅可比矩阵

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煤矿井下移动机器人激光标靶定位方法研究

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作者 马宏伟 苏浩 +7 位作者 薛旭升 李超 郭逸风 王星 周文剑 崔闻达 喻祖坤 成佳帅 《煤炭科学技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期60-73,共14页

针对煤矿井下巷道中移动机器人受环境影响,位姿感知难、定位精度低等难题,提出了一种以激光标靶作为定位基准的移动机器人精确定位方法。根据巷道环境特征与激光追踪检测原理,提出激光标靶网络分布式部署策略,构建基于激光标靶网络与激... 针对煤矿井下巷道中移动机器人受环境影响,位姿感知难、定位精度低等难题,提出了一种以激光标靶作为定位基准的移动机器人精确定位方法。根据巷道环境特征与激光追踪检测原理,提出激光标靶网络分布式部署策略,构建基于激光标靶网络与激光追踪器的机身定位检测平台;依据已知巷道空间信息与激光标靶位置信息,构建巷道坐标系及位置信息数据库并内置于激光标靶,利用定位检测平台解算激光标靶在激光发射器坐标系下的实际位置信息,建立激光标靶在巷道坐标系与机身坐标系的关联关系;通过提取数据库中激光标靶的4个特征点坐标信息,将其作为输入数据引入激光发射器与激光标靶定位模型,通过EPnP (Efficient Perspective-n-Point)算法求解机身位置信息,并以激光标靶巷道坐标与实测坐标最小残差平方和表征机身位置误差,构建机身位置误差模型,利用列文伯格-马夸尔特(Levenberg-Marquardt, L-M)算法最小化机身位置误差,通过空间坐标转换得到移动机器人在巷道坐标系的精确位置信息。经试验验证:移动机器人沿巷道方向、宽度方向和高度方向位置测量最大误差小于11.33、8.12、8.57 mm;动态轨迹测量试验的实际位置与理论位置误差在巷道方向、宽度方向、高度方向最大误差率为2.74%、3.14%、2.36%,且保证了在转弯的复杂巷道中机身定位的稳定测量,满足煤矿井下移动机器人定位精度要求。 展开更多

关键词 煤矿井下 移动机器人定位 激光标靶 EPnP Levenberg–Marquardt(L-M)算法

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基于数字孪生的煤矿掘进机器人纠偏控制研究 被引量：13

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作者 薛旭升 任众孚 +3 位作者 毛清华 张旭辉 马宏伟 王悦 《工矿自动化》 北大核心 2022年第1期26-32,共7页

针对复杂巷道环境下掘进机器人自主纠偏控制难题,通过分析掘进机器人偏移原因,明确了掘进机器人纠偏控制功能需求,提出了一种基于数字孪生的煤矿掘进机器人纠偏控制系统,介绍了系统组成;以掘进机器人对中纠偏为例,分析了系统纠偏控制机... 针对复杂巷道环境下掘进机器人自主纠偏控制难题,通过分析掘进机器人偏移原因,明确了掘进机器人纠偏控制功能需求,提出了一种基于数字孪生的煤矿掘进机器人纠偏控制系统,介绍了系统组成;以掘进机器人对中纠偏为例,分析了系统纠偏控制机理,提出了基于双目视觉图像信息的掘进机器人纠偏控制方法,以双目视觉检测的巷道图像为基础数据,通过提取巷道图像特征及分析巷道坐标系与掘进机器人坐标系关系,解算出掘进机器人相对于巷道空间的位姿参数,根据解算结果对掘进机器人进行纠偏控制;构建了掘进机器人及巷道数字模型和定位定向参数数据库,通过虚实映射关系,实现了掘进机器人虚拟远程纠偏控制。实验结果表明,基于数字孪生的煤矿掘进机器人纠偏控制系统在不同工况下均可有效补偿掘进机器人偏航角和偏移距离,纠偏过程可实时显示在监测监控界面,且纠偏路径规划仿真结果与实际工况一致。 展开更多

关键词 智能掘进 掘进机器人 纠偏控制 虚实同步控制 数字孪生 虚拟现实 双目视觉

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煤矿带式输送机分拣机器人异物识别与定位系统设计 被引量：24

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作者 薛旭升 杨星云 +3 位作者 齐广浩 马宏伟 毛清华 尚新芒 《工矿自动化》 北大核心 2022年第12期33-41,共9页

机器视觉已在煤矿带式输送机分拣机器人目标检测与识别方面具有一定的理论基础,但目前煤矿带式输送机分拣机器人目标识别主要针对煤矸石识别,对造成输送带穿透、撕裂等的异物目标识别的研究较少,且在目标异物精确定位方面的研究也较少... 机器视觉已在煤矿带式输送机分拣机器人目标检测与识别方面具有一定的理论基础,但目前煤矿带式输送机分拣机器人目标识别主要针对煤矸石识别,对造成输送带穿透、撕裂等的异物目标识别的研究较少,且在目标异物精确定位方面的研究也较少。针对上述问题,设计了一种基于机器视觉的煤矿带式输送机分拣机器人异物识别与定位系统,可对输送带上存在的不同类型和不同形状的异物进行识别与定位。采用双目视觉实时获取输送带上异物图像信息,并对图像进行预处理,基于Canny算子进行图像信息增强,通过灰度拉伸方法改进图像边缘信息,突出煤矿带式输送机上异物的边缘特征;利用形态学方法提取异物形状特征,建立异物图像特征样本库,通过图像特征匹配的方式解算出异物存在区域,实现异物类型的检测、分类与识别;在异物类型成功识别的基础上,以目标异物边缘特征值为基础,建立目标异物的感兴趣区域(ROI),构建相机、输送带与目标异物坐标转换关系,利用多目标质心快速计算方法求取目标异物质心坐标,实现对目标异物的定位。系统样机实验结果表明:煤矿带式输送机分拣机器人异物识别与定位系统异物识别率不受尺寸、材质和颜色等因素影响,能够实现输送带目标异物图像的采集、处理、特征提取、识别和位置定位,识别率为92.5%以上,目标异物位置定位平均误差为3%左右。 展开更多

关键词 煤矿带式输送机 分拣机器人 机器视觉 双目视觉 目标异物 异物识别与定位

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基于双目视觉的掘进机器人定位定向方法研究 被引量：15

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作者 薛旭升 张旭辉 +2 位作者 毛清华 郑健康 王曼 《西安科技大学学报》 CAS 北大核心 2020年第5期781-789,共9页

随着煤矿采掘装备智能化需求日益迫切,煤矿掘进装备机器人化关键技术成为重要研究内容,确保掘进机器人的高精度定位定向是实现掘进机器人高效自主运行的重要基础,然而,受到掘进作业空间地质条件复杂、作业环境恶劣等因素影响,使得掘进... 随着煤矿采掘装备智能化需求日益迫切,煤矿掘进装备机器人化关键技术成为重要研究内容,确保掘进机器人的高精度定位定向是实现掘进机器人高效自主运行的重要基础,然而,受到掘进作业空间地质条件复杂、作业环境恶劣等因素影响,使得掘进机器人精确定位定向较为困难。基于双目视觉感知技术的掘进机器人定位定向方法,通过双目视觉传感器获取巷道空间环境特征,基于最大类间方差法建立巷道空间环境图像特征分割处理模型;分析巷道空间图像特征,构建掘进机器人及巷道空间环境特征识别模型;基于巷道空间环境图像识别信息,建立掘进机器人与巷道空间之间的坐标关系模型,推导并解算出掘进机器人在巷道空间中的位姿信息。经过仿真及实验验证表明,在实验室模拟巷道空间环境中,解算出的掘进机器人定位定向参数精度较好,算法误差较小,空间定位定向模型合理,仿真计算可靠,提高了掘进机器人对巷道空间环境信息的获取与特征识别能力,为掘进机器人的定位定向技术提供理论基础。 展开更多

关键词 掘进机器人 双目视觉 特征提取 定位 定向

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煤矿巷道智能掘进关键共性技术 被引量：67

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作者 马宏伟 王世斌 +7 位作者 毛清华 石增武 张旭辉 杨征 曹现刚 薛旭升 夏晶 王川伟 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第1期310-320,共11页

依据我国煤矿智能化发展战略,深入分析了国内外智能掘进研究现状,结合我国煤炭赋存条件复杂,巷道掘进问题突出,智能掘进挑战严峻等实际,提出了直接影响和制约我国煤矿巷道智能掘进加快发展的智能截割、智能导航、智能协同控制和远程智... 依据我国煤矿智能化发展战略,深入分析了国内外智能掘进研究现状,结合我国煤炭赋存条件复杂,巷道掘进问题突出,智能掘进挑战严峻等实际,提出了直接影响和制约我国煤矿巷道智能掘进加快发展的智能截割、智能导航、智能协同控制和远程智能测控四大关键共性技术并给出了解决思路和方法。针对掘进系统智能截割问题,提出了基于视觉伺服的掘进系统智能定形截割控制方法和基于遗传算法优化的BP(GA-BP)神经网络的自适应截割控制方法,旨在提高巷道截割成形质量和效率;针对掘进系统智能导航问题,提出了基于惯导与视觉信息融合的履带式掘进系统智能导航控制方法和基于惯导、数字全站仪与油缸行程信息融合的液压推移式掘进系统智能导航控制方法,旨在提高掘进定位定向精度,实现智能导航;针对掘进系统中掘进、支护、钻锚、运输等多系统协同控制和多任务并行控制问题,提出了基于强化学习的并行作业控制方法和基于Agent的并行控制方法,以及leader-follower法和基于行为法的智能协同控制方法,旨在实现多机器人系统或智能设备的智能协同控制和并行作业,提高掘进效率;针对掘进系统智能测控问题,创建了本地控制层、近程集控层和远程监控层的智能测控系统架构,提出了数字孪生驱动的虚拟远程智能控制方法,旨在保证掘进系统安全、可靠、高效运行,实现身临其境的虚拟远程智能测控。 展开更多

关键词 煤矿巷道 智能掘进 精确定位定向 协同控制 并行控制 虚拟现实

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煤矿远程智能掘进面临的挑战与研究进展 被引量：60

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作者 张旭辉 杨文娟 +10 位作者 薛旭升 张超 万继成 毛清华 雷孟宇 杜昱阳 马宏伟 赵友军 李晓鹏 胡成军 田胜利 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第1期579-597,共19页

煤矿巷道掘进智能化相关理论与技术研究是当前解决“采掘失衡”难题的基石。远程智能掘进是实现少人甚至无人化掘进作业的根本目标和远景,面临单一掘进装备定位与控制、设备群协同、人-机-环感知与呈现,以及远程智能决策等瓶颈问题。聚... 煤矿巷道掘进智能化相关理论与技术研究是当前解决“采掘失衡”难题的基石。远程智能掘进是实现少人甚至无人化掘进作业的根本目标和远景,面临单一掘进装备定位与控制、设备群协同、人-机-环感知与呈现,以及远程智能决策等瓶颈问题。聚焦巷道近程或地面远程智能掘进场景控制需求,提出了数字孪生驱动掘进装备远程智能控制技术构架,通过构建掘进工作面数字孪生体,将井下人员、设备、环境相关信息呈现到数字空间,虚实融合,共智互驱,达到数字掘进与物理掘进智能协同的目标,破解掘进施工中人-机-环共生安全难题;针对掘-支-运并行作业要求,提出以掘进为智能化核心,自动钻锚和高效转运辅助的远程控制构架,介绍了远程虚拟呈现、精确位姿感知、孪生数据共享、虚实同步驱动、工艺记忆截割、设备群碰撞预警等方面的研究进展,以“DT+VR”远程决策、“视觉+”位姿测量、“人工示教”记忆截割,以及“虚拟设备”碰撞预警等四大核心技术,解决智能决策、精确定位(定向导航和成形质量的基础)、轨迹规划和设备群碰撞预警难题,总结了平面防爆玻璃以及光学球罩折射建模与矫正、振动工况下成像模糊机理、掘进机机身位姿精准测量、定向导航与纠偏、轨迹示教记忆截割,设备群协同与数字孪生驱动等基础理论和技术,以视觉感知的成像折射校正和去模糊入手,系统介绍视觉技术在定位、定向、定形截割方面的进展,并分析了数字孪生驱动技术是实现智能远程掘进工作常态化生产的有效途径。上述核心技术在实验室测试及陕煤小保当、榆林大海则等煤矿井下掘进工作面进行了初步验证,为解决煤矿远程智能掘进提供了新的实现路径。 展开更多

关键词 远程智能掘进 掘进数字孪生 “视觉+”位姿测量 掘进记忆截割 虚拟碰撞

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煤矿巷道智能掘进机器人系统关键技术研究 被引量：62

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作者 马宏伟 王鹏 +8 位作者 张旭辉 曹现刚 毛清华 王川伟 薛旭升 刘鹏 夏晶 董明 田海波 《西安科技大学学报》 CAS 北大核心 2020年第5期751-759,共9页

按照国家“加快煤矿智能化发展”的战略部署,贯彻“采掘并重,掘进先行”方针,针对煤矿巷道掘进存在地质条件复杂、工艺装备落后、作业人员偏多、操作环境恶劣、安全风险严竣、采快掘慢失衡等问题,深入总结分析国内外煤矿巷道智能掘进技... 按照国家“加快煤矿智能化发展”的战略部署,贯彻“采掘并重,掘进先行”方针,针对煤矿巷道掘进存在地质条件复杂、工艺装备落后、作业人员偏多、操作环境恶劣、安全风险严竣、采快掘慢失衡等问题,深入总结分析国内外煤矿巷道智能掘进技术的研究动态,指出存在的不足和亟待解决的问题。针对煤矿复杂地质条件下的巷道掘进难题,研发了一种全新的集截割、临时支护、钻锚和锚网运输等并行智能协同的煤矿巷道掘进机器人系统。通过研究进展分析、理论方法探索以及研发实践,提出构建煤矿巷道智能掘进机器人系统的3大关键技术问题及其研究内涵,创建解决关键技术问题的研究体系架构:煤矿巷道掘进机器人系统建模与围岩耦合机理;煤矿巷道掘进机器人系统智能协同控制技术,提出数字孪生驱动的虚拟现实远程智能控制方法;煤矿巷道快速掘进机器人系统精确定位定向和定形技术,提出机器人系统全局和局部精准定位定向及断面截割精准定形控制方法。破解复杂地质条件下的煤矿巷道智能掘进机器人系统关键技术难题,对于研发高质量、高可靠、高效率、高智能的煤矿巷道智能掘进机器人系统,从根本上改善掘进工作面环境,解放生产力,全面提高煤矿巷道掘进效率和质量。 展开更多

关键词 煤矿巷道 智能掘进机器人 精准定位定向 定形控制 智能协同控制

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