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采煤机自适应牵引控制在复杂煤层开采中的应用
摘要：在复杂煤层开采中，采煤机牵引控制的适应性是提升开采效率与安全性的关键。针对煤层变化大、地质条件复杂的特点，采用自适应牵引控制技术，依据煤层硬度、倾角及厚度等实时调整牵引力，实现高效稳定开采，降低设备损耗，提高开采精度，为复杂煤层开采提供最优牵引控制策略，对煤层开采具有指导意义。
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采煤机作为煤矿综采工作面的核心设备,直接关系到整个矿山的生产效率和经济效益｡传统的采煤机牵引控制系统通常采用固定参数设定,难以根据煤层变化自动调整,导致在遇到硬煤层或夹矸时容易出现过载停机､截割功率浪费等问题,进而影响开采进度和质量｡采煤机自适应牵引控制是一种能够根据煤层条件自动调整采煤机牵引速度的控制技术[1]｡通过实时感知煤层的煤岩坚固性､截割阻抗等情况,控制采煤机自动调整牵引速度,以保持最佳的截割效果和工作效率｡基于此,本文以实际项目为例,对采煤机自适应牵引控制在复杂煤层开采中的应用展开深入研究｡该煤矿开采项目位于我国西南部,井田面积约12.5km2,煤炭储量预估达80Mt,煤层厚度变化幅度在0.8~3.5m,平均厚度为2.2m,煤层倾角在15°~35°波动,且部分开采区域存在夹矸层､硫化铁硬结核､断层､褶皱等地质构造,使得开采难度极大｡该矿采用DY-15型全液压牵引单滚筒式采煤机进行作业,在已往的开采作业中,传统牵引控制方式下采煤机常出现截割阻力不稳定､牵引速度波动大等问题,严重影响开采效率与设备寿命,故计划引入自适应牵引控制技术,期望改善开采现状,提升综合效益｡
1、采煤机自适应牵引控制的总体设计思路
采煤机自适应牵引控制技术在复杂煤层开采中的应用,其总体设计思路聚焦于实现采煤机在复杂煤层条件下的高效､安全开采,如图1所示｡
图1总体设计思路
首先通过部署精密传感器实时采集煤层的地质特性､硬度分布及开采环境等多维度数据;接着利用识别技术对这些数据进行深入分析,以准确掌握煤层的动态变化[2];在此基础上建立牵引速度控制模型｡该模型通过牵引需求动态预测和模糊控制算法设计,能够根据煤层特性的实时反馈,自动调节采煤机的牵引速度和功率输出,确保开采过程的稳定性和效率;同时集成故障诊断与预警系统,实时监测采煤机的运行状态,及时发现并处理潜在故障,进一步提升开采过程的安全性和可靠性｡
2、传感器部置
在复杂煤层开采过程中,采煤机自适应牵引控制的有效实现依赖于合理且精准的传感器部置｡具体布置方案如表1所示｡
表1DY-15型采煤机机身传感器部置方案
摇臂部的截割扭矩传感器通过实时监测摇臂所承受的扭矩变化,帮助判断截割煤层时的阻力情况,确保系统能够精准调节[3]｡牵引部的速度传感器和牵引力传感器配合工作,前者实时获取采煤机牵引速度,后者监测牵引力大小,两者共同为控制系统提供关键数据,支持牵引速度和牵引力的动态调整｡截割电机周围布置的温度传感器和扭矩传感器分别负责监控电机的温度变化和所承受的扭矩,防止过热或负载过重对电机造成损伤,同时为牵引控制模块合理调整牵引功率提供依据｡机身关键联接部位的振动传感器实时监测采煤机在遇到地质突变等异常情况时产生的振动,及时将数据传输给控制系统,确保能够快速调整牵引参数,保障采煤机的稳定运行｡
3、煤层特性识别
煤层特性识别是采煤机自适应牵引控制系统的核心环节,旨在通过实时监测煤层的物理和力学特性,准确判断当前煤层的坚固性､截割阻抗及地质构造等信息,为牵引控制系统提供动态反馈[4]｡考虑到本项目开采矿井的特殊地质情况,为实现煤层特性识别,本文采用基于传感器数据的多参数融合方法｡通过安装在采煤机各部位的多种传感器实时采集煤层开采过程中产生的各类物理量;同时结合采煤机的实际运行参数如牵引速度和截割功率,使用数据融合技术对传感器信息进行综合分析｡煤层截割阻抗指标
式(1)通过加权融合不同传感器的数据得到一个综合的煤层特性识别值[5]｡该值能够反映煤层在开采过程中出现的不同力学特性,并根据阻抗值的变化对煤层进行分类｡当R>1.5时,表明遇到较硬的煤层(如含有硫化铁硬结核的区域),系统会将牵引速度降低至0.8m/s,牵引力增加至160kN,以确保稳定的截割功率和避免设备损害;R≤1.5时,表明煤层较软(如遇到软煤层或夹矸层),系统会将牵引速度提高至1.5m/s,牵引力减少至90kN,从而提升生产效率并减少能源浪费｡
4、牵引速度控制模型
(1)牵引需求动态预测
在复杂煤层开采过程中,牵引需求的变化受煤层物理特性､地质构造和采煤机工作状态等多种因素的影响｡为确保采煤机在不同煤层条件下的稳定作业,本文采用长短时记忆(LSTM)算法进行牵引需求的动态预测[6]｡LSTM是一种适合处理时序数据的深度学习模型,能够有效捕捉时间序列中的长期依赖关系,特别适用于预测未来牵引需求在复杂煤层条件下的变化｡LSTM网络结构如图2所示｡
图2LSTM网络结构
LSTM通过引入门控机制解决传统循环神经网络在处理长时间序列数据时的梯度消失问题｡LSTM包括遗忘门､输入门､候选记忆､输出门等核心组件,能够灵活地控制信息的流动和存储[7]｡首先,遗忘门通过sigmoid激活函数控制上一时刻记忆的保留程度,输出值介于0~1之间,0表示完全遗忘,1表示完全保留;其次,输入门同样通过sigmoid函数决定当前时刻输入数据的更新程度,控制哪些新信息将被添加到记忆中[8];接着,候选记忆使用tanh激活函数对当前输入数据进行非线性映射,生成潜在的新记忆;最后,输出门利用sigmoid激活函数控制当前时刻隐藏状态的输出,决定哪些记忆信息将被传递给下一时刻的网络｡此外,隐藏状态结合当前输入､上一时刻的隐藏状态和当前记忆的更新结果,通过门控机制调整记忆内容｡这些门控操作的结合,使得LSTM能够在时间跨度较长的任务中表现出优异的预测能力,尤其擅长捕捉时间序列中的长期依赖关系｡
将采集到的牵引力､牵引速度､煤层硬度等历史数据作为LSTM的输入,通过网络训练得到一组预测参数,进而预测出未来一段时间内的牵引需求｡在t时刻的隐藏层状态
通过不断迭代训练,LSTM能够自动学习到牵引需求与煤层变化之间的关系,并根据历史数据对未来的牵引需求进行准确预测,实现作业精准调度和资源优化配置｡
(2)模糊控制算法设计
鉴于该煤层开采的复杂性和煤层特性存在的不确定性,单纯依靠传统的精确控制算法难以达到理想的牵引控制效果,引入模糊控制算法来进一步优化采煤机的牵引速度控制｡选取截割阻抗识别指标､预测的牵引需求和采煤机实时振动幅度作为模糊控制算法的输入变量,输出变量则设定为采煤机的牵引速度调整量与牵引力调整量｡首先,对各输入变量进行模糊化处理,将其划分为不同的模糊子集,如截割阻抗识别指标可划分为低､中､高3个子集,并利用隶属度函数来描述各子集对应的范围;然后,依据专家经验和现场实际调试情况构建模糊规则库:若截割阻抗识别指标为高､预测牵引需求大且振动幅度大,则牵引速度调整量减小且牵引力调整量增大;接着,通过模糊推理,根据输入变量的模糊状态和模糊规则库得出输出变量的模糊集合;最后,采用重心法进行去模糊化｡去模糊化后的精确值(即牵引速度调整量或牵引力调整量的精确值)
通过该模糊控制算法,采煤机的牵引速度能够根据实时煤层变化进行自适应调整,不仅能够优化作业效率,还能有效避免过载､设备损伤等问题,从而提升开采过程的稳定性和安全性｡
5、故障诊断与预警
在采煤机自适应牵引控制系统中,针对复杂煤层开采的特殊性,设计一套高效的故障诊断与预警机制,旨在实时监测采煤机的运行状态,及时发现潜在故障,确保开采作业的安全与效率｡采煤机故障诊断预警阈值范围如表2所示｡
表2采煤机故障诊断预警阈值范围
系统初始化时,预设的阈值被输入至数据监测平台｡平台通过实时开采数据对采煤机的运行状态进行动态监控,一旦监测数据超出预设阈值,系统将自动启动预警机制｡当系统发送预警信息时,操作员会通过显示屏､移动应用､短信等方式接收到实时警报｡
6、结语
本文探讨了采煤机自适应牵引控制技术在复杂煤层开采中的应用,通过融合智能算法与实时反馈机制实现了牵引力的动态调整与精准控制｡该技术的应用为采煤作业提供了稳定的牵引解决方案,同时提高了作业的安全性和开采效率,为煤矿开采的智能化转型奠定了坚实基础｡
参考文献:
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文章来源:林海鹏.采煤机自适应牵引控制在复杂煤层开采中的应用[J].煤矿机械,2025,46(04):169-171.
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2025-09-07
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2025-07-07我要评论
期刊名称：煤矿机械
期刊人气：2118
主管单位：国家煤矿安全监察局
主办单位：哈尔滨煤矿机械研究所
出版地方：黑龙江
专业分类：煤矿
国际刊号：1003-0794
国内刊号：23-1280/TD
邮发代号：14-38
创刊时间：1980年
发行周期：月刊
期刊开本：大16开
见刊时间：1年以上
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2025-04-03
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