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煤矿远程智能内蒙古掘进系统面临的挑战与研究进展

2022-05-14 11:51:28

煤矿道路开挖智能化的理论和技术研究是解决当前开采不平衡问题的基石。截至2021年底,我国智能内蒙古掘进系统采矿工作面已达到687个,其中智能采煤工作面431个,智能采煤工作面256个。远程智能挖掘是实现少数人甚至无人挖掘的根本目标和愿景。它面临着诸如单一挖掘设备的定位和控制、设备组的协调、人机环境感知和呈现以及远程智能决策等瓶颈问题。

中国综合采矿工作面的智能技术发展迅速。经过引进和消化、技术创新和自主研发,到2020年底,中国已建成近400个智能综合采矿工作面。以陕西黄陵为代表的智能控制+远程干预智能采矿模式,以工作面惯性导航系统和高精度磁伸缩行程传感器应用为代表的工作面自动直接技术,以数字煤层为代表的透明工作面智能采矿技术,代表了不同阶段的智能采矿技术路径,积累了大量的智能技术和经验。

与综合采矿工作面相比,绝大多数道路隧道采用悬臂掘进机施工仍采用人工操作,掘进机司机通过激光点控制断头,道路中心轴准确调整激光点设置激光点保证,隧道工程质量在很大程度上取决于驾驶员的经验和熟练程度。考虑到高粉尘、低照度、地质条件复杂等因素,现有隧道质量规范下的位置和状态检测非常困难,表现为:成形截切精度要求高(安全程序要求小于100mm),车身和截头测量精度直接影响道路形成段误差,导向精度造成的道路开发误差对后续施工影响较大。因此,煤矿井下开挖设备的动态和准确的定位技术已成为提高开采效率、解决开采不平衡问题的行业共识。

远程隧道应包括局部控制和远程控制,前者是后者的基础和基础。准确测量井下隧道隧道设备的姿态、独立定位和导航、自动成形监测、人员定位和保护、锚定操作自动化、隧道分支运输设备独立联动、可视化监控和实时通信是远程隧道需要解决的问题。如下图所示,设备准确姿态测量是解决在哪里问题的关键;其次,独立定位和导航解决了去哪里的问题,与隧道方向是否正确有关,也是道路切割质量评价的关键,需要设备组的协调。

煤矿隧道隧道本地控制的本质是将隧道设备作为移动机器人+系列机械手的组合,利用机器人积极、反向运动解决方案,以设计路径参数为目标,以实时测量数据为反馈,实现伺服控制、轨道跟踪结果,形成所需的高质量道路的形状和尺寸。为了解决上述地下问题,在掘进工作面远程控制或地面远程控制中,除了注意地下工作面设备条件和控制状态外,还需要解决数据直观呈现的问题,为监控人员提供更多的决策信息,可以在自动操作过程中对异常状态进行人工干预,实现人机协作远程隧道控制的目的。因此,提高地下隧道的智能水平,通过机器人技术、数字工作面、准确定位、独立导航、定形截断,构建本地控制理论和技术基础,解决远程控制中的多维数据呈现、设备组碰撞、远程挖掘工艺模拟机构问题。

近年来,煤炭行业多个研究单位将数字孪生(DT)和虚拟现实(VR)引入采矿工作面设备集团远程智能控制决策系统,提出了惯导+或视觉+等多种方法,有效解决了煤矿井下采矿工作面设备的准确定位、自主导航和自主切割问题,内蒙古掘进系统哪家好数字煤层、虚拟现实同步、数据驱动、实时修正、虚拟碰撞、截割预测、人机协调的煤矿井下设备远程控制技术体系已成为行业解决采矿工作面智能化问题的共识,这对于解决煤矿井下工作面煤岩界面预测、少人或无人自动截割控制、设备群间异常检测等问题起到了重要的推动作用。

在初步研究的基础上,作者提出了数字孪生驱动掘进设备的远程智能控制技术框架。通过在掘进工作面上构建数字孪生体,将地下人员、设备和环境的相关信息呈现到数字空间,虚拟与真实的融合,共同的智能相互驱动,从而实现数字掘进与物理掘进智能协调的目标,解决掘进施工中人机-环共生的安全问题。为了关注远程控制任务,提出了以隧道定位、定向导航和定形截断为核心,以自动钻锚和高效传输为辅助的远程控制框架,以隧道定位片显示了数字孪生驱动掘进设备的远程控制模型和技术系统,以及远程智能掘进的系统架构。远程控制系统的主要功能:

(1)基于激光点-线特性的掘进机机身和切割臂的视觉测量,在地下道路掘进设备的运动中获得准确的姿势(包括位置和姿势)和切割臂的实时姿势数据,并结合掘进机的参数计算切割头的运动轨迹。

(2)利用(1)的结果,实现人工教学轨迹规划,解决复杂工作条件和环境下的隧道轨迹规划问题,即熟练驾驶员操作机身和切割臂完成切割循环,实时记录姿势信息数据,下一个切割循环使用记忆数据控制机身和切割臂运动,实现自动切割、自动刷帮助等过程。

(3)建立设备姿态显示、运动学、协调控制、自主决策等方面的数学模型。通过巷道、挖掘-分支-运输设备组等静态信息,再加上挖掘中巷道的动态变化和设备的实时姿态等数据,构建掘进工作面-机-环数字孪生体。

(4)在掘进监控中,物理世界-地下掘进工作面设备组的实时数据用于驱动虚拟世界-地下掘进工作面设备组的实时数据,实现虚拟现实同步运动和虚拟设备组位置的实时校正,从而保证虚拟空间呈现场景可以作为远程控制的决策依据。

(5)在虚拟空间中,借助牛顿机械碰撞模型,可以实现全面的碰撞检测和预警,而无需传感器数据(通过几何膨胀或阈值设置),并与有人值班的远程控制端手动决策有机结合,可以大大提高远程隧道异常干预的自主性和智能性,为远程隧道的规范化提供技术支持。

2.煤矿远程智能挖掘面临的主要挑战和对工作面智能挖掘的深入研究已成为近年来煤矿智能研究的热点。然而,在相关的基础理论、设备定位、定向导航和偏差纠正、成型和切割、协同控制等方面仍存在不足。

(1)对隧道状态感知的基本理论研究不足。煤矿中存在低照度、高粉尘、水雾、振动、电磁干扰等因素。许多成熟的地面技术和设备在地下实际应用中面临着严重的挑战,甚至无法使用。由于防爆、供电等特殊要求,机电设备的位置、姿态、工况等感知元件的安装也存在诸多问题。在远程控制模式下,需要更多更全面的地下设备感知传感器,为远程监控人员提供设备姿态、工况数据、设备和环境变化等信息,避免盲人触摸大象,确保设备的可靠性,实现多维数据的可视化呈现。应广泛关注不同感知手段在矿山环境中的适应性设计理论、多设备协同控制决策和远程控制网络实时性的基础研究。例如,地下视觉应用应进一步讨论防爆玻璃折射下的矿山摄像机建模和校正、矿山相机非线性成像设计理论和方法(2)。

掘进工作面设备的定向和定形截切、设备组碰撞预警和协同控制都受到姿态测量的准确性和可靠性的影响。国内外许多高校和研究机构对掘进机的准确姿态测量进行了有效的研究。目前,在掘进机的自动姿态测量方法中,全站仪导向技术对环境的要求较高,惯性导航技术的定位时间累积误差较大,指南针传感器的精度容易受到外部电磁干扰的影响。视觉测量应克服地下恶劣的工作环境和摄像机的拍摄姿势。视觉测量技术因其非接触、无累积误差等优点而受到广泛关注,并在一定程度上应用于掘进机的姿态测量。然而,内蒙古掘进系统巷道环境恶劣,粉尘质量浓度高,伴有水雾、杂光干扰、矿山振动影响等因素。

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