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专利摘要

本发明公开了一种采煤机智能控制装置，包括主板、显示器、控制面板、决策控制器和逻辑控制器，显示器、控制面板、决策控制器和逻辑控制器均与主板连接，采煤机通过决策控制器发出指令，通过逻辑控制器执行煤机劣化监测模块、安全执行决策模块、模式控制模块和煤岩识别模块，完成智能采煤作业；本发明的控制方法包括步骤：S1，构建智能决策模型；S2，智能控制装置上电启动，读取上一次停止作业时的状态参数，同时检查外围配件的通讯状态；S3，采煤机实时读取机载传感器信息，按照既定策略完成截割任务；S4，当到达端头/尾时采煤机反向牵引截割，循环进行步骤S3。本发明能够实现采煤机重要动作的智能化，实现合理化的割煤策略。 ......

基本信息

专利类型:
发明专利
申请/专利号:
CN202210264732.6
申请日期:
2022-03-17
专利申请人:
中国矿业大学; 太重煤机有限公司
分类号:
E21C35/24; E21C39/00; G05B13/04
发明/设计人:
王世博，吕渊博，葛世荣，李争，王雪松
权利要求: 1.一种采煤机智能控制装置的控制方法，所述采煤机智能控制装置包括主板、显示器、控制面板、决策控制器和逻辑控制器，显示器、控制面板、决策控制器和逻辑控制器均与主板连接，采煤机通过决策控制器发出指令，在逻辑控制器中运行采煤机劣化监测模块、安全执行决策模块、模式控制模块和煤岩识别模块，逻辑控制器与决策控制器交互完成智能采煤作业；显示器实时显示采煤机的主要作业信息，控制面板通过按钮对采煤机进行人为干预；所述采煤机劣化监测模块通过读取采煤机机身上各个关键位置处传感器信息进行多传感器的信息融合，寻求部件衰减的不同阶段；所述安全执行决策模块判断当执行器碰到劣化、故障、外界干扰时是否能够按预定轨迹执行；所述模式控制模块利用少量人员操作日志数据、历史截割轨迹数据进行模型训练，构建可生成的控制策略，同时建立生成式对抗网络，构建煤层场景，在虚拟场景上实现人为干预操作；所述煤岩识别模块通过红外光扫描煤岩界面，通过自适应扫描策略获取煤岩光谱，判断区域内的煤岩种类与岩石占比，最终判断出煤岩界线；其特征在于，包括步骤如下S1，构建智能决策模型，实现过程包括构建劣化监测模型智能控制器收集历史机身传感器数据，分布式卡尔曼共识滤波器对传感器数据进行滤波和将相似传感器数据进行融合；获取安全执行策略智能控制器在评估系统剩余能力时，以执行策略分别输入执行器模型与执行器实物，输出理论与实际IO信号，比较输出理论与实际IO信号的差异，根据差异情况，修正执行策略或重新获取执行策略；构建光谱煤岩识别策略根据采煤机牵引速度利用扫描角度和牵引速度之间的关系构建自适应扫描策略，以适应煤岩识别装置；煤岩识别装置根据煤岩类别和当前探测区域岩石占比得到煤岩信息；构建模式控制模块根据综采工作面三机配套设备的环境参数、尺寸参数、历史截割数据所形成的历史运行参数数据库中获取的数据，构建基于环境参数与尺寸参数的截割空间约束与理想截割目标，设计执行奖励规则并利用强化学习得到在约束条件下的最优控制策略；S2，智能控制装置上电启动，读取上一次停止作业时的状态参数，同时检查外围配件的通讯状态；S3,在采煤机开始牵引时，同时进行实时读取机载传感器数据输入劣化模型给出劣化状态、将采煤过程中人为控制调整的信息传入强化学习模型以实时修正模式控制模型、采用光谱技术扫描煤岩界面，通过不同点煤岩种类与岩石占比计算出煤岩界线高度位置、将模式控制模型给出的截割策略与劣化状态进行比对判断以当前剩余能力是否按照既定策略完成截割任务；S4，当到达端头/尾时采煤机反向牵引截割，循环进行步骤S3。2.根据权利要求1所述的采煤机智能控制装置的控制方法，其特征在于，所述步骤S1中，所述机身传感器数据，包括摇臂高速轴温度、摇臂低速轴温度、摇臂旋转编码器、冷却水流量、油温油压、截割电流。3.根据权利要求1所述的采煤机智能控制装置的控制方法，其特征在于，所述步骤S1中，在获取执行策略的过程中当差异较小时，不对信号进行调整而让执行器继续执行当前策略；当差异量较大时，以理论信号、实际信号、历史信号为数据传输给双向循环神经网络模型；双向循环神经网络模型允许存在前后状态时预估中间状态，对执行器模型进行重构，随后对重构后的执行器进行性能约束分析，决断此前状态对信号进行修正或重新获取执行策略。4.根据权利要求1所述的采煤机智能控制装置的控制方法，其特征在于，所述步骤S1中，所述自适应扫描策略采用双探头扫描，双探头在靠近顶板的煤壁上逐点上下扫描，获取煤岩点的光谱曲线；双探头照射点在煤壁上纵向排列，第一探测区域在上、第二探测区域在下，第一探测区域定时向上微动判断煤岩类别和岩石占比，第二探测区域定时向下微动判断煤岩类别和岩石占比；当第一探测区域和第二探测区域同时满足第一区域内岩石占比提升与第二区域内下降时，说明界线在两个探头区域之间，可根据岩石占比准确判断界线距离中心探照点的距离，让两探头保持当前角度不变，结合煤机尺寸与定位即可计算出煤岩界线在绝对空间中的坐标；当不满足第一区域内岩石占比提升与第二区域内下降时，说明煤岩界线出现了移动，无论煤岩界线向上还是向下变化都会有一个探头的岩石占比迅速上升，即可迅速判断出煤岩界线的走向，降低采煤机速度，提高探头扫描速度，迅速使两个探头回归到中间夹界线的位置；恢复采煤机速度，重复进行微动扫描。5.根据权利要求4所述的采煤机智能控制装置的控制方法，其特征在于，对光谱的识别采用定性与定量的识别方法，定性判断类别是对光谱曲线进行空间化处理，截选出包含特征波段的光谱曲线，对光谱曲线执行空间平移、旋转的操作，将空间化的曲线相互融合进行信息交叉构建多通道“光谱图”，将构建的“光谱图”输入训练好的卷积神经网络模型识别煤岩类别；定量识别采用从原始光谱曲线上提取人为构建的特征吸收谷深度、斜率、积分面积、吸收谷角度，并筛选最佳的特征进行标准化，输入偏最小二乘模型，输出当前探测区域岩石占比。6.根据权利要求1所述的采煤机智能控制装置的控制方法，其特征在于，所述步骤S1中，所述执行奖励的规则，以滚筒距离煤岩界线距离与沿工作面设定长度内煤层开采效率为奖励，以煤层截割为状态变化构建两个生成对抗网络其中一个基于历史截割数据与煤层信息形成可用于生成的多种煤层场景；另一个以虚构煤层场景与智能体执行策略输入生成器，最终生成执行动作之后的煤层状态，将强化学习的模型部署于智能控制器上输出执行策略，同时还将改变煤层的生成强化网络部署于控制器内，在不需要向外输出执行策略时，实现动态平行作业。7.根据权利要求1所述的采煤机智能控制装置的控制方法，其特征在于，所述步骤S2中，若存在通讯异常则停止启动，在界面显示错误代码；若整机各组件通讯正常则启动泵站、读取采煤机所有机载传感器信息，检查传感器信息是否超出阈值而引起危险；若存在电流过大的较大故障则强制断电停机；若存在喷雾水流量不足的小故障时在界面提示故障代码，等待人员处理，直到无故障下启动破碎臂、挡煤板准备开始采煤。8.根据权利要求1所述的采煤机智能控制装置的控制方法，其特征在于，所述步骤S3中，若能按照既定策略完成截割任务则只重新调整信号输出；若不能则将当前状况回传给模式控制模型，根据当前状况重新给出更优的截割策略重新执行。