机器学习的自动化放煤控制系统和方法

摘要

本发明实施例公开了一种机器学习的自动化放煤控制系统和方法。所述系统包括：放顶煤支架，所述放顶煤支架上连接有支架控制器；用于检测支架数据的第一传感器组；用于检测顶煤数据的第二传感器组；监控主机，所述监控主机与所述支架控制器通信连接，所述监控主机根据所述支架数据和所述顶煤数据确定放煤参数，根据所述放煤参数向所述支架控制器发送控制指令，所述支架控制器根据所述控制指令控制所述放顶煤支架动作，完成自动化放煤。所述方法采用上述系统来实现自动化放煤。采用本发明实施例所提供的系统和方法，整个放煤过程无需人工干预，可基于大数据的机器学习实现工作面自动放煤，提高了放煤效率，降低了工人的劳动强度。

说明书

技术领域

本发明涉及煤矿井下放顶煤工作面自动化开采技术领域，特别是涉及一种机器学习的自动化放煤控制系统和方法。

背景技术

目前，对于地下开采中的放顶煤工作面，在放顶煤工作面的前端由采煤机、液压支架和刮板输送机进行采煤；采煤机使用记忆割煤的方式实现自动割煤；液压支架采用液压支架电液控制系统，实现跟机自动控制，从而实现了工作面自动化控制。在液压支架后部的放煤系统，由于放煤过程与顶煤裂隙发育程度、顶煤厚度、顶板压力、采放比、液压支架姿态、尾梁摆动幅度、放煤口插板伸缩幅度等因素相关，矸识别技术不成熟，没有很好的方法实现放煤过程的自动控制，基本上还是采用手动控制放煤过程，井下工人的劳动强度大、工作环境恶劣，放煤效率低。操作工人在进行放煤控制时需要观察放煤口落煤情况，由于粉尘较大、放煤口落煤情况也很难精细判断，操作人员还需要靠听声音来识别是否落下岩石。鉴于此，为了提高放煤效率，降低工人的劳动强度，急需解决自动放煤的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种机器学习的自动化放煤控制系统和方法，旨在解决现有技术中存在的上述问题。

本发明实施例所提供的机器学习的自动化放煤控制系统包括：放顶煤支架，所述放顶煤支架上连接有支架控制器；用于检测支架数据的第一传感器组；用于检测顶煤数据的第二传感器组；监控主机，所述监控主机与所述支架控制器通信连接，所述监控主机根据所述支架数据和所述顶煤数据确定放煤参数，根据所述放煤参数向所述支架控制器发送控制指令，所述支架控制器根据所述控制指令控制所述放顶煤支架动作，完成自动化放煤。

进一步，所述第一传感器组包括：至少两个与所述支架控制器通信连接的压力传感器，其中一个所述压力传感器安装在所述放顶煤支架的立柱下腔，用于检测支架支撑力，并通过所述支架控制器发送到所述监控主机；另一个所述压力传感器安装在所述放顶煤支架的尾梁千斤顶上，用于检测支架尾梁支撑压力，并通过所述支架控制器发送到所述监控主机。

进一步，所述第一传感器组还包括与所述支架控制器通信连接的倾角传感器，所述倾角传感器安装在所述放顶煤支架的尾梁上，用于检测支架尾梁摆角，并通过支架控制器发送到所述监控主机。

进一步，所述第一传感器组还包括与所述支架控制器通信连接的行程传感器，所述行程传感器安装在所述放顶煤支架的插板上，用于检测支架插板行程，并通过支架控制器发送到所述监控主机。

进一步，所述第二传感器组包括与所述支架控制器通信连接的高度传感器，所述高度传感器安装在所述放顶煤支架的顶梁上，用于检测支架顶板上方的顶煤厚度，并通过支架控制器发送到所述监控主机。

进一步，所述第二传感器组还包括重量采集器，所述重量采集器安装在顺槽皮带运输机上，用于检测顶煤放出重量，所述重量采集器与所述监控主机通信连接，将所述顶煤放出重量发送到所述监控主机。

进一步，所述第二传感器组还包括灰分采集器，所述灰分采集器安装在顺槽皮带运输机上，用于检测顶煤放出含矸率，所述灰分采集器与所述监控主机通信连接，将所述顶煤放出含矸率发送到所述监控主机。

进一步，所述监控主机安装在顺槽监控中心或地面调度室。

本发明所提供的机器学习的自动化放煤控制方法采用如上所述任意一种机器学习的自动化放煤控制系统来完成自动化放煤控制，包括：通过所述第一传感器组检测支架数据，通过所述第二传感器组检测顶煤数据；将所述支架数据和所述顶煤数据发送到所述监控主机，所述监控主机根据所述支架数据和所述顶煤数据确定放煤参数，根据所述放煤参数向所述支架控制器发送控制指令；通过所述支架控制器根据所述控制指令控制所述放顶煤支架动作，完成自动化放煤。

进一步，所述监控主机根据所述支架数据和所述顶煤数据确定放煤参数包括：基于所述支架数据和所述顶煤数据建立关联数学模型，根据所述关联数学模型确定所述放煤参数。

采用本发明实施例所提供的机器学习的自动化放煤控制系统和方法，能够根据支架数据和顶煤数据实时优化放顶煤参数，整个放煤过程无需人工干预，可基于大数据的机器学习实现工作面自动放煤，提高了放煤效率，降低了工人的劳动强度。

采用如上实施例所述的机器学习的自动化放煤控制系统，构建以顶煤采出率、含矸率(资源回收率、煤质)为目标函数，以顶煤厚度、液压支架支撑力、放煤工艺(液压支架尾梁插板动作)为输入条件，以煤层赋存、顶煤裂隙发育、煤层构造等为约束条件的放顶煤优化模型。从而实现基于大数据分析的煤炭赋存条件、开采方法、开采工艺的放顶煤工作面生产，实现基于前端的煤层条件探测(顶煤厚度)、实施(液压支架对顶板的支撑力，尾梁、插板的放煤控制)过程、以及实施效果(煤体采出量、含矸率)，实现检测、执行、检查整个放煤过程的闭环控制。

附图说明

下面将通过附图详细描述本发明中优选实施例，将有助于理解本发明的目的和优点，其中:

图1是本发明实施例所述机器学习的自动化放煤控制系统的示意图。

图2是本发明实施例所述机器学习的自动化放煤控制方法的流程图。

附图标记：1－监控主机；2－放顶煤支架；3－刮板运输机；4－皮带运输机；5-支架控制器；6－压力传感器；7－倾角传感器；8-行程传感器；9-高度传感器；10-重量采集器；11-灰分采集器；12-信号转换器。

具体实施方式

下面结合实施例对本发明进行详细说明。其中相同的零部件用相同的附图标记表示。需要说明的是，下面描述中使用的词语“前”、“后”、“左”、“右”、“上”和“下”指的是附图中的方向，词语“内”和“外”分别指的是朝向或远离特定部件几何中心的方向。

图1是本发明实施例所述机器学习的自动化放煤控制系统的示意图。如图1所示，本发明实施例所提供的机器学习的自动化放煤控制系统包括：放顶煤支架2、第一传感器组、第二传感器组和监控主机1。所述放顶煤支架2上连接有支架控制器5；所述第一传感器组用于检测支架数据；所述第二传感器组用于检测顶煤数据；所述监控主机1与所述支架控制器5通信连接，所述监控主机1根据所述支架数据和所述顶煤数据确定放煤参数，根据所述放煤参数向所述支架控制器5发送控制指令，所述支架控制器5根据所述控制指令控制所述放顶煤支架2动作，完成自动化放煤。

采用本发明实施例所提供的自动化放煤系统，能够根据支架数据和顶煤数据实时优化放顶煤参数，整个放煤过程无需人工干预，可基于大数据的机器学习实现工作面自动放煤，提高了放煤效率，降低了工人的劳动强度，实现了检测、执行、检查整个放煤过程的闭环控制。

下面通过图1所示的具体实施例来详细介绍本发明所提供的机器学习的自动化放煤控制系统。

在图1所示的实施例中，工作面中安装有多个放顶煤支架2，图1中所示出的放顶煤支架2上方为刮板运输机3，右侧为顺槽皮带运输机4。

在具体实施过程中，所述第一传感器组可以包括压力传感器6、倾角传感器7和行程传感器8，来检测影响放煤量的相关数据。

每个所述放顶煤支架2上可以安装至少两个与所述支架控制器5通信连接的压力传感器6，其中一个所述压力传感器6安装在所述放顶煤支架2的立柱下腔，用于检测支架支撑力，反应出工作面顶板压力，并通过所述支架控制器5发送到所述监控主机1，该支撑力直接影响顶煤裂隙发育及其冒放性能；另一个所述压力传感器6安装在所述放顶煤支架2的尾梁千斤顶上，用于检测支架尾梁支撑压力，即支架尾梁承受的顶煤压力，具体可以反应出尾梁支撑、摆动过程中对顶煤的冲击力及其破碎冒放性能，并通过所述支架控制器5发送到所述监控主机1。

所述倾角传感器7与所述支架控制器5通信连接，所述倾角传感器7安装在所述放顶煤支架2的尾梁上，用于检测支架尾梁摆角，并通过支架控制器5发送到所述监控主机1，以通过尾梁摆动幅度控制放顶煤支架2对顶煤的冲击破碎能力。其中，尾梁的摆动角度对应放煤口的大小，当摆动角度较大时，放煤口较大，当摆动角度较小时，放煤口较小。

所述行程传感器8与所述支架控制器5通信连接，所述行程传感器8安装在所述放顶煤支架2的插板上，用于检测支架插板行程，即插板的伸出收回状况，反应放煤口开口大小，当插板收回时，垮落在放顶煤支架2上方的顶煤会冒落在支架后方的刮板运输机3上，插板的收回状态直接关系到放出煤量的大小。所述行程传感器8通过支架控制器5将插板行程发送到所述监控主机1，以通过插板收回将冒落在液压支架上的顶煤放落在后部刮板运输机3上。

在图1所示实施例中，所述第二传感器组包括高度传感器9、重量采集器10和灰分采集器11。

所述高度传感器9与所述支架控制器5通信连接，所述高度传感器9安装在所述放顶煤支架2的顶梁上，用于检测支架顶板上方的顶煤厚度，具体可以是检测支架顶板上方顶煤的厚度，并通过支架控制器5发送到所述监控主机1。所述高度传感器9可以在工作面中分段安装布置，例如：每10台放顶煤支架2安装一台高度传感器9。所述高度传感器9可以是任意一种已知的测距装置。

所述重量采集器10安装在顺槽皮带运输机4上，用于检测顶煤放出重量，具体可以是测量后部刮板运输机3上运输煤炭的重量率，以此辨识顶煤采出率。所述重量采集器10与所述监控主机1通信连接，将所述顶煤放出重量发送到所述监控主机1。

所述灰分采集器11安装在顺槽皮带运输机4上，用于检测顶煤放出含矸率，所述灰分采集器11与所述监控主机1通信连接，将所述顶煤放出含矸率发送到所述监控主机1。

在上述实施例中，可以通过顶煤厚度探测获取放煤体总量，并通过后端顺槽皮带运输机4上的测量装置，得到放出煤体的总重量，然后将顶煤储存总量与放出量比较，能够实时地得到并优化顶煤采出率，这其实是放顶煤工作面生产很重要的指标，即资源回收率。

同时，上述实施例中考虑了液压支架对顶板的支撑力对顶煤冒落有相关的影响度，由于液压支架对顶板的支撑力越大，能够促进顶煤进一步的裂隙发育，使顶煤更容易垮落。所以，在放顶煤工作面生产过程中采用上述实施例，研究顶板支撑力与顶煤冒放性、以及顶煤采出率具有重要的意义。

此外，通过液压支架尾梁、插板的动作把顶煤放落到后部刮板运输机4上，采取怎样的放煤工艺，也就是尾梁、插板如何动作、哪架动作直接关系到顶煤的冒落和后部刮板运输机4的负荷(落下来煤量的大小)，因此，在上述实施例中将放煤工艺、液压支架尾梁、插板的动作与采出的顶煤量相关联，可以实时地了解现有放煤工艺的状况。

如图1所示，所述监控主机1可以安装在井下顺槽监控中心或地面调度室，通过工作面端头的信号转换器12与所述放顶煤支架2实现通信。所述监控主机1可以为计算机、可编程序控制器和单片机中的任意一种，也可以是其它处理器装置。所述信号转换器12可以通过A/D转换器来实现，也可以根据需要转换的信号类型选用其它信号转换器。监控主机1设置在顺槽，可以收集皮带运输机4上的放煤重量和煤炭灰分数据，收集工作面液压支架的放煤动作和各种传感器数据，可以通过放煤效果了解各种放煤环境因素及其放煤工艺是如何影响放煤过程。此外，通过支架控制器5作为中转联系控制系统的处理器和放煤口，由于煤矿中的液压支架上一般都安装有支架控制器5，其减少了技术改造成本，便于在矿井中推广。

安装在所述放顶煤支架2上的高度传感器9、压力传感器6、倾角传感器7和行程传感器8通过信号转换器12将检测到的数据传送到监控主机1。所述监控主机1用来收集液压支架动作及其传感器数据，收集灰分传感器数据，建立灰分与支架动作及其传感器关联数学模型，以确定放煤参数。在一个实施例中，监控主机1通过对工作面顶板压力、液压支架尾梁摆角和插板开口大小与灰分数据的时间序列分析，建立灰分与支架放煤姿态、矿压、顶煤破碎时间序列分析模型，构建以顶煤含矸率和采出率为目标函数的放煤机器学习模型，并将放煤过程动作、尾梁摆动及摆角和插板动作及开口大小行程序列化控制指令，发送给放顶煤支架2执行设定的控制流程，自动调整放顶煤支架2的支持压力、尾梁摆角和放煤口的开度等参数，实现自动化放煤，并达到最佳的放煤效果。

在具体实施过程中，工作面放顶煤支架2上安装的各种传感器数据和顺槽皮带运输机4上的数据采集器数据可以主动报送到顺槽监控主机1上。

采用如上实施例所述的机器学习的自动化放煤控制系统，构建以顶煤采出率、含矸率(资源回收率、煤质)为目标函数，以顶煤厚度、液压支架支撑力、放煤工艺(液压支架尾梁插板动作)为输入条件，以煤层赋存、顶煤裂隙发育、煤层构造等为约束条件的放顶煤优化模型。从而实现基于大数据分析的煤炭赋存条件、开采方法、开采工艺的放顶煤工作面生产，实现基于前端的煤层条件探测(顶煤厚度)、实施(液压支架对顶板的支撑力，尾梁、插板的放煤控制)过程、以及实施效果(煤体采出量、含矸率)，实现检测、执行、检查整个放煤过程的闭环控制。

图2是本发明实施例所述机器学习的自动化放煤控制方法的流程图。如图2所示，本发明实施例还提供了一种机器学习的自动化放煤控制方法，该方法采用如上实施例所述的机器学习的自动化放煤控制系统来完成自动化放煤控制。

如图2所示，本发明实施例所提供的机器学习的自动化放煤控制方法包括以下步骤。

步骤S1，通过所述第一传感器组检测支架数据。

步骤S2，通过所述第二传感器组检测顶煤数据。

步骤S3，将所述支架数据和所述顶煤数据发送到所述监控主机1，所述监控主机1根据所述支架数据和所述顶煤数据确定放煤参数，根据所述放煤参数向所述支架控制器5发送控制指令。其中，在一个实施例中，所述监控主机1根据所述支架数据和所述顶煤数据确定放煤参数包括：基于所述支架数据和所述顶煤数据建立关联数学模型，根据所述关联数学模型确定所述放煤参数。

步骤S4，通过所述支架控制器5根据所述控制指令控制所述放顶煤支架2动作，完成自动化放煤。

在一个具体实施例中，本发明实施例所述机器学习的自动化放煤控制方法的实现过程如下。

通过支架控制器5采集放煤过程中影响放煤量的各种运行参数，并通知支架控制器5将运行参数报送到监控主机1。具体地，通过高度传感器9测量顶煤厚度，并通过与高度传感器9相连的支架控制器5将顶煤厚度报送到顺槽监控主机1；通过压力传感器6测量各放顶煤支架2顶板压力，并通过与各压力传感器6相连的支架控制器5将工作面顶板压力报送到监控主机1；通过倾角传感器7测量各放顶煤支架2尾梁的摆动角度，并通过与各倾角传感器7相连的支架控制器5将摆动角度报送到监控主机1；通过行程传感器8测量各放顶煤支架2插板的伸缩状态，并通过与各行程传感器8相连的支架控制器5将插板伸缩状态报送到监控主机1。

通过重量采集器10测量顶煤放出重量，可以得到顶煤放出总重量，依据顶煤厚度、放煤步距以及煤(包括夹矸)的比重可以计算顶煤总重量，将顶煤放出量与计算量比较，即可测定顶煤采出率，并通过连接器将顶煤放出量数据报送到监控主机1。

通过灰分采集器11测量采出煤炭的灰分，以了解后部放煤的煤质，即煤炭含矸率，并通过连接器将顶煤放出量数据报送到监控主机1。

放顶煤支架2动作数据、各种传感器数据在支架放煤过程中和皮带上的采集器数据同时报送，其测量或采集动作可以根据预先设定的频率自动进行，也可以在支架控制器5或监控主机1发出测量或采集命令时进行。

监控主机1通过将液压支架顶板压力、液压支架姿态、尾梁摆幅、插板开启状态以及采煤工艺等顶煤冒放相关参数与放煤重量和灰分数据进行时间序列分析，建立以煤炭采出率和含矸率为目标函数的自动化放煤控制模型，形成以各种传感器支撑的放顶煤液压支架放煤工艺及其配套参数，并根据不同的目标函数值，优化放煤工艺及其参数，并通过监控主机1将其发送到液压支架上执行。

接收到控制命令的放顶煤支架2支架控制器5根据控制命令开始对尾梁进行动作控制，倾角传感器7实时将尾梁的摆动角度反馈给支架控制器5，当尾梁的摆动角度达到控制命令的要求时，支架控制器5停止对尾梁进行动作控制，从而使放煤自动化程序具有学习能力，能够从放煤过程中不断选取最优的放煤工艺和配套参数进行自动化放煤。

此外，还可以对多次放煤过程形成不同的目标值(顶煤采出率和含矸率)，建立目标函数优化策略与优化流程，建立放煤过程学习模型，使目标函数得到不断的优化，并生产一些列的放煤过程控制工艺流程与控制参数。

采用本发明实施例所提供的机器学习的自动化放煤控制系统和方法，能够根据支架数据和顶煤数据实时优化放顶煤参数，整个放煤过程无需人工干预，可基于大数据的的机器学习实现工作面自动放煤，提高了放煤效率，降低了工人的劳动强度。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。