工矿自动化

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朱卫兵, 王晓振, 谢建林, 赵波智, 宁杉, 许家林

2023, 49(9): 1-12. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.18136

<摘要>(1829) <HTML> (80) <PDF>(67)

摘要:
覆岩内部岩移原位监测技术具备适应深井高承压水特厚煤层开采复杂地质条件、多层位动态监测、高精度远程实时在线传输等技术特点，可为矿山企业开展顶板灾害防控提供有效的数据支撑。从煤炭开采应用实践背景出发，系统回顾了采动覆岩内部岩移原位监测技术的发展历程、技术进展和应用效果。结合我国矿压理论及岩移监测技术发展历史，全面介绍了矿山采动覆岩内部岩移原位监测技术的重要阶段，阐述了该技术在多维实时协同监测、无人在线监测和深部岩移监测3个方面所取得的理论创新与技术突破。结合补连塔煤矿、同忻煤矿、高家堡煤矿等矿井监测工程实例，展示了采动覆岩内部岩移原位监测技术在实际工程应用中的有效性，并探讨了该技术在不同类型矿区、不同研究领域的应用前景。指出矿山采动覆岩内部岩移原位监测技术的发展趋势为精确化、智能化和集成化，即通过优化传感器性能和布置方案等提高监测精度和准确性，利用人工智能、大数据和物联网技术实现自动化分析和预测，将原位监测技术与其他技术相结合以形成完整的监测系统。

智能矿山基础平台建设及其发展趋势

余洋, 张申

2023, 49(9): 13-22, 121. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2023070023

<摘要>(1278) <HTML> (79) <PDF>(68)

摘要:
智能矿山是数字矿山和综合自动化系统发展的延续，相较于数字矿山和矿山综合自动化系统，智能矿山对基础平台提出了更高要求。智能矿山基础平台分网络平台和数据平台两大部分，网络平台分为主干网和接入网。主干网经历了工业总线网、100 Mbit/s工业以太网、1 000 Mbit/s工业以太网和10 Gbit/s工业以太网的发展过程。分析了主干网从工业总线到10 Gbit/s工业以太网的发展过程、各自的优缺点及适用性，指出工业总线网和100 Mbit/s工业以太网不适合作为智能矿山主干网，而1 000 Mbit/s和10 Gbit/s工业以太网目前是智能矿山主干网络的首选。通过分析智能矿山接入网的建设需求，指出智能矿山的接入网应具备无盲区接入和底层计算能力。目前的无线接入网仍难以具备上述能力：如漏泄通信系统属于半无线方式，应用场合受限，速率不高；5G主要为无线传输网络，有较为灵活的速率适应性，适合作为纯接入传输网络，由于不具备自组网和底层计算能力，在无盲区监测应用方面受到一定限制；无线传感器网络具备一定自给网及底层计算能力，但速率较低，特别是矿山井下多跳使用时速率明显下降，且功耗上升，从而降低计算能力和自组网能力。因此，需要研发新的适应智能矿山需求的接入网设备。针对分立服务器和简单虚拟服务器的数据平台方式已不能适应智能矿山对数据平台的要求，分析了数据平台的超融合服务平台架构及其关键技术、超融合服务的特点及对智能矿山建设的适应性，指出超融合服务器是智能矿山数据平台的发展方向。

综采设备健康状态评估研究综述

曹现刚, 段雍, 赵江滨, 杨鑫, 赵福媛, 樊红卫

2023, 49(9): 23-35, 97. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.18143

<摘要>(1291) <HTML> (73) <PDF>(81)

摘要:
综采设备逐渐趋于大型化、复杂化、智能化，定期维修与事后维修等传统设备管理模式已难以满足煤矿智能化建设对设备运行的高可靠性需求。因此，研究综采设备健康状态评估相关理论及技术对煤矿智能开采技术发展意义重大。给出了综采设备健康状态评估范畴界定及综采设备健康状态评估流程。从综采设备信号获取、特征提取及融合、健康状态等级划分、健康状态评估模型建立4个方面总结了综采设备健康状态评估方法的研究现状和发展动态。分别从综采设备信号获取及传感器优化布置、数据处理及特征提取、健康状态评估模型建立、综采设备状态评估应用等方面分析了综采设备健康状态评估相关技术目前面临的挑战。针对上述研究现状及面临的挑战，从数据采集方案及故障机理研究手段提升、大数据高性能计算平台建设、深度学习评估模型建立、综采设备健康状态动态评估模型研究、综采设备健康状态评估系统开发等方面探讨了综采设备健康状态评估技术的发展趋势，指出在煤矿智能化进程中，需确保综采设备健康状态评估理论研究、算法开发和工程应用三线齐头并进。

煤矿带式输送机异常状态视频AI识别技术研究

毛清华, 郭文瑾, 翟姣, 王荣泉, 尚新芒, 李世坤, 薛旭升

2023, 49(9): 36-46. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.18134

<摘要>(1291) <HTML> (161) <PDF>(138)

摘要:
传统的带式输送机异常状态识别采用人工巡检或机械综合保护系统进行检测，人工巡检劳动强度大、效率低、难以准确发现故障等，机械综合保护系统易造成误判，识别效果不佳，已无法满足煤炭行业智能化需求。随着机器视觉、深度学习和工业以太网技术发展，视频AI技术成为煤矿带式输送机异常状态智能识别的研究热点。分析了采用视频AI技术识别煤矿带式输送机输送带跑偏、托辊故障、人员入侵、人员不安全行为、堆煤及异物等异常状态的研究现状，指出目前煤矿带式输送机异常状态视频AI识别技术存在视频图像数据集构建耗时长、异常状态识别精度不高、视频信息传输延时大3个主要问题。针对视频图像数据集构建耗时长问题，提出加强基于半监督、无监督及小样本学习的视频AI识别算法研究、基于生成模型等方式扩充数据集的解决思路；针对异常状态识别精度不高问题，提出加强数据去模糊方法研究、利用生成对抗网络等算法均衡正负样本和改进AI识别算法的解决思路；针对视频信息传输延时大问题，提出构建“云−边−端”协同的带式输送机异常状态视频AI识别系统架构，合理部署高带宽、低延时的网络通信系统的解决思路。从高性能视频AI识别算法，高带宽、低延时视频通信技术，“云−边−端”高效协同的视频AI识别系统和健全视频AI识别技术标准4个方面展望了带式输送机异常状态视频AI识别技术的发展趋势。

液压支架自动跟机动态规律研究

任怀伟, 张帅, 薛国华, 赵叔吉, 张玉良, 李建

2023, 49(9): 47-54. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.18133

<摘要>(1047) <HTML> (113) <PDF>(40)

摘要:
目前针对综采工作面液压支架自动跟机问题的研究集中在基于外部环境变量来控制液压支架动作，在工作面长时间运行中无法保持很好的效果。考虑外部环境的变化最终会反映到液压系统中，提出以液压系统压力特性预测液压支架跟机动作时间。以陕煤集团神木柠条塔矿业有限公司S1204工作面为工程背景，采用AMESim软件建立了单架液压系统模型和工作面液压系统模型，通过仿真分析得到移架和推溜同时动作时推移液压缸压力、行程等参数的动态变化规律，发现工作面液压支架自动跟机过程中推移液压缸进液口压力与拉架时间呈线性关系，说明可通过进液压力预测跟机动作时间。研发了工作面液压数据采集系统并安装于试验工作面，实时获取液压支架工作过程中推移液压缸进液口压力，并计算出对应的移架时间，得出二者具有强线性相关性，与仿真结果一致。采用线性拟合方法得出进液压力与拉架时间的关系式，实现了基于液压系统进液压力预测拉架时间，提高了自动跟机的准确性，减少了人工调节率。

长距离掘进工作面局部通风智能联动调控研究

王磊, 王凯

2023, 49(9): 55-63. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.18117

<摘要>(1120) <HTML> (59) <PDF>(33)

摘要:
现有长距离掘进通风调控研究多局限于局部通风机本身进行变频调风，少有针对长距离掘进工作面按需供风导向的研究。针对该问题，提出了一种长距离掘进工作面局部通风智能调控系统设计方案，该系统由井下监控系统、通风异常调控系统、地面工作站组成。井下监控系统通过对井下通风机、风筒和工作面进行实时监控，实现对局部通风机工作异常状态的研判预警、对风筒内部漏风情况的动态分析及对实际供需风量的动态预测。通风异常调控系统通过识别井下通风参数异常情况，制定不同参数不同等级的风险协同处置策略，实时显示掘进工作面瓦斯浓度等参数分布的具体情况。地面工作站挖掘工作面风流状态与风筒参数的潜在规律，形成风流−风筒调控模型，根据掘进工作面风流流动分布状态实现对风筒的实时调控；同时建立理论供风量、实际供风量、实际需风量相匹配的变频预测调风模型，基于变频调风模型和实时通风参数确定通风机运行频率，通过通风机智能变频实现按需供风，并在通风异常情况下，基于瓦斯涌出量预测和风排瓦斯极限能力辅以钻孔瓦斯抽采控制工作面瓦斯浓度，实现对长距离掘进工作面的通风安全保障。以转龙湾煤矿23303掘进工作面为例，对风流进行数值模拟，研究工作面风流分布状态，为掘进工作面风速传感器的布置调整提供依据。提出2种通风联动调控方式，即常态下变频调风和异常情况下调控排风：在常态下通过供需匹配分析确定通风机运行频率，实现通风机的智能变频调风；在通风异常情况下采用4种调控排风规则，保障长距离掘进工作面的通风安全，同时达到节能减排效果。构建了局部通风系统健康指标综合评价体系，通过综合评价模型和健康指数，实现对局部通风系统的实时健康“体检”，并定量显示不同指标的风险等级，确保局部通风系统处于健康状态。

巷道障碍物对风速监测位置的影响研究

张京兆, 熊帅, 范京道, 闫振国, 黄玉鑫, 张亚爽

2023, 49(9): 64-72. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2023020040

<摘要>(1050) <HTML> (50) <PDF>(27)

摘要:
现有高精度风速传感器在井下的安装位置统一采用正常风流流动状况下的方案，未综合考虑巷道放置障碍物等导致风流异常的情况，达不到智能通风的风速精度要求，难以实现矿井的安全生产。针对上述问题，以小纪汗煤矿11218回风巷为研究对象，对井下巷道中障碍物不同位置与不同尺寸对风速的影响展开研究，结合现场实测巷道基础参数与Fluent软件构建贴合该矿特征的巷道模型，研究了距上游端口10 m处底板放置的障碍物与两帮的距离（简称间距L）及其形状大小、放置方式等因素对巷道风速监测位置的影响。① 定量分析结果发现：各模型于断面直角处存在微小部分的合理风速区域，其面积在L=0.5 m时最大，L=1 m时次之，L=0时最小；随着间距L的增加，风速传感器最佳布设位置随x坐标（巷道走向）的增加呈均匀分布−截面直角处微量分布−空心圆角矩形分布的规律，且合理风流向两帮扩散更快；L=0时，顶板位置中垂线的合理风流分布在2.59～2.78 m处；L=0.5 m时，顶板位置中垂线的合理风流分布在2.59～2.80 m处；L=1 m时，顶板位置中垂线的合理风流分布在2.61～2.78 m处。② 定性分析结果表明：放置障碍物巷道的平均风速均呈增大−减小−增大−平衡的状态；障碍物竖放或宽度增加对风流影响较大；障碍物体积相同，风速峰值大致相同；风流发展稳定时，L=0.5 m时风速可靠性最高，L=1 m时次之，L=0时可靠性相对最低。③ 通过风速普适性分析得出：在同模型下，不同风速变化率均处于上升−下降−再上升−平衡的4个阶段；在模型2、间距L=0.5 m条件下，对回风巷风流运移规律影响较小的结论具有风速普适性。

用于井下行人检测的可见光和红外图像融合算法

周李兵, 陈晓晶, 贾文琪, 卫健健, 叶柏松, 邹盛

2023, 49(9): 73-83. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2023070025

<摘要>(1281) <HTML> (71) <PDF>(65)

摘要:
矿用智能车辆的工作环境光照条件复杂，在进行井下行人检测时可以通过融合可见光和红外图像，将红外线反射信息和细节纹理信息融合于可见光图像中，改善目标检测效果。传统的可见光和红外图像融合方法随着分解层数增多，会导致图像边缘和纹理模糊，同时融合时间也会增加。目前基于深度学习的可见光和红外图像融合方法难以平衡可见光和红外图像中的特征，导致融合图像中细节信息模糊。针对上述问题，提出了一种基于多注意力机制的可见光和红外图像融合算法（IFAM）。首先采用卷积神经网络对可见光和红外图像提取图像特征；然后通过空间注意力和通道注意力模块分别对提取出来的特征进行交叉融合，同时利用特征中梯度信息计算2个注意力模块输出特征的融合权值，根据权值融合2个注意力模块的输出特征；最后通过反卷积变换对图像特征进行还原，得到最终的融合图像。在RoadScene数据集和TNO数据集上的融合结果表明，经IFAM融合后的图像中同时具备了可见光图像中的背景纹理和红外图像中的行人轮廓特征信息；在井下数据集上的融合结果表明，在弱光环境下，红外图像可以弥补可见光的缺点，并且不受环境中其他光源的影响，在弱光条件下融合后的图像中行人轮廓依旧明显。对比分析结果表明，经IFAM融合后图像的信息熵（EN）、标准方差（SD）、梯度融合度量指标（Q^AB/F）、融合视觉信息保真度（VIFF）和联合结构相似性度量（SSIM_u）分别为4.901 3，88.521 4，0.169 3，1.413 5，0.806 2，整体性能优于同类的LLF−IOI，NDM等算法。

基于改进度量学习的煤矿井下行人重识别方法研究

张立亚, 王寓, 郝博南

2023, 49(9): 84-89, 166. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.18100

<摘要>(1462) <HTML> (91) <PDF>(44)

摘要:
传统基于度量学习的煤矿井下行人重识别方法中，由于度量学习忽略正负样本绝对距离，造成损失函数梯度消失或梯度弥散，导致井下人员位置信息识别精度不高。针对该问题，提出了一种基于改进度量学习的煤矿井下行人重识别方法。首先，采用基于手工设计特征的井下人员特征提取方法，对颜色空间、纹理空间等特征进行手动加工提炼，丰富特征维度。然后，采用欧氏距离对人员高维特征进行相似性计算。最后，提出一种改进的三重损失函数，通过在传统三重损失函数中加入自适应权重，增加有效样本的权重，解决了由于忽略正负样本绝对距离导致的梯度消失或梯度弥散问题。将传统识别方法与基于改进度量学习的煤矿井下行人重识别方法进行了累积匹配特征曲线验证、识别速率验证，结果表明：① 基于改进度量学习的煤矿井下行人重识别方法在相似样本个数为50左右时，样本匹配概率达100%。② 在2种不同标定大小图像的推理耗时上，基于改进度量学习的煤矿井下行人重识别方法较传统重识别方法分别减少了44，68 ms。③ 基于改进度量学习的煤矿井下行人重识别方法在舍弃行人头脚部分图像后表现更好，在相似样本个数为42左右时，样本匹配概率达100%。

基于5G的矿用装备远程控制技术研究

李晨鑫

2023, 49(9): 90-97. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.18089

<摘要>(1807) <HTML> (105) <PDF>(83)

摘要:
矿用5G为智能矿山建设提供了高速信息传输通道，基于5G的矿用装备远程控制应用是实现少人化、无人化矿井生产的关键手段。分析了矿用4G、WiFi6应用于矿用装备远程控制中的不足，指出5G技术是实现矿用装备远程控制的必要支撑手段。运用信息物理系统架构研究方法构建了基于5G的矿用装备远程控制应用系统参考架构。以5G+采煤机远程控制为例，研究了5G传输链路的关键技术，梳理了监视监测数据与远程控制数据的信息流。当前5G网络为层三通信方式，而矿用装备远程控制的控制系统与受控设备之间需要进行点对点层二通信，针对该问题，研究了层二隧道构建方法和5G LAN技术，建立了远程控制信息传输的稳定通道。针对现场监视数据的大带宽传输需求与远程控制数据的低时延传输需求，提出了资源预调度与请求调度灵活适配的空口资源分配机制。现场测试结果表明：通过层二隧道共传输数据包13 328个，未出现丢包或接收不成功的现象；端到端时延为11.5～23.8 ms，能够满足矿用装备远程控制的传输需求；RSRP（参考信号接收功率）分布在−93～−53 dB·m之间，SINR（信号与干扰加噪声比）分布在10～38 dB之间，无线覆盖情况良好。矿用5G无线通信系统的可靠性、端到端时延及无线覆盖情况能够满足采煤机远程控制的传输需求。

矿用5G智能终端数据交互和共享规范研究

蔡峰, 王陈书略, 乔梁, 包晓波, 张冬阳

2023, 49(9): 98-105. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.18109

<摘要>(1310) <HTML> (53) <PDF>(41)

摘要:
5G技术是实现矿山智能化建设的基础，针对不同厂商之间的矿用5G智能终端与管控平台很难实现互通的问题，需要统一和规范5G系统中的数据交互和共享流程。给出了“5G+智能矿山”的部署架构，即矿用5G智能终端通过井上下5G基站、交换机和5G核心网，与包含管控平台的服务器实现数据交互和共享。介绍了矿用5G系统中传输的消息类型、消息传输格式、消息组成和消息连接方式等。针对矿山领域的具体应用场景，将矿用5G系统中的数据分成语音数据、视频数据、传感数据和控制类数据等，并给出了矿用5G智能终端在不同应用场景下传输的数据类型。分析了矿用5G智能终端及管控平台应具备的能够满足数据交互的基本传输能力，指出矿用5G智能终端与管控平台数据交互时的流程包括设备信息查询与上报、设备升级、日志采集、告警下发及处理和平台配置下发及处理等。给出了矿用5G智能终端数据共享的参与实体、安全等级和流程（包括数据的汇聚、申请、授权、提供和反馈）。通过实施标准化流程，在保证通信可靠性的同时，简化了“5G+智能矿山”系统架构下的数据交互和共享流程，以加速矿山智能化建设。

基于Fano共振的全介质型超表面甲烷传感器设计

刘海, 周彤, 陈聪, 高鹏, 戴耀威, 王晓林, 段森浩, 高宗阳

2023, 49(9): 106-114. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.18108

<摘要>(975) <HTML> (69) <PDF>(29)

摘要:
与传统甲烷传感器相比，超表面甲烷传感器具有高度灵敏、性能稳定、小型化、集成化、多功能可定制等优点，更满足在煤矿等复杂环境下的应用需求。设计了基于Fano共振的全介质型超表面甲烷传感器。超表面结构由周期性的硅纳米结构和SiO₂衬底组成，包含4个方形硅环纳米结构及中心的硅纳米方块。通过改变几何参数观察其对全介质超表面结构Fano共振的影响，结果表明，综合考虑结构的品质因数和调制深度，应选取方形硅环中心距离为1 000 nm，方形硅环的内边长为100 nm，硅纳米块的边长为200 nm，此时品质因数为227.60，调制深度为99.98%，接近100%。通过在超表面结构内涂覆甲烷气敏薄膜实现传感检测功能，结合极窄线宽的Fano谐振特性和显著的局域场增强效应，实现对甲烷气体的高精度检测。仿真结果表明：全介质超表面传感器对甲烷体积分数的灵敏度为−0.953 nm/%，且甲烷体积分数变化与共振峰偏移量呈线性关系，监测性能较好；全介质超表面传感器的折射率灵敏度高达883.95 nm/RIU，且共振峰偏移量与环境折射率增量呈线性关系，可用于检测环境折射率的变化。

面向煤矿混合气体检测的神经网络算法研究进展

焦明之, 沈中丽, 周扬明, 何新建, 贺耀宜

2023, 49(9): 115-121. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.18105

<摘要>(1024) <HTML> (58) <PDF>(63)

摘要:
煤矿气体传感器用于混合气体检测时测量信号之间有交叉干扰，难以保证检测准确性。对于相同的待识别气体，传统气体识别算法的识别精度低于基于神经网络的气体识别算法，神经网络通过调整其网络层、每层神经元的数量、神经元的激活函数和各层网络之间的权重等来实现更高的气体识别精度。介绍了煤矿混合气体检测系统结构，通过构建气体传感阵列，利用其多维空间气体响应模式，并结合特定的气体识别算法，实现对混合气体的定性定量识别。重点分析了几种面向煤矿混合气体检测的神经网络算法并进行了对比分析，主要包括反向传播（BP）神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、径向基函数（RBF）神经网络：BP神经网络通常可以达到较高的分类精度，然而需要训练大量的参数，训练时间长，通常为了减少时长和提高精度，可以将BP神经网络与其他算法相结合；CNN可以自动提取数据特征，精度和训练速度都优于BP神经网络，但其易于陷入局部最优；RNN可以使用更少的数据并提取更有效的特征，但容易出现梯度消失等问题；RBF神经网络具有较强的鲁棒性和在线学习能力，但其通常需要大量数据完成模型训练。神经网络算法的应用将大幅提升煤矿混合气体的检测精度，保障煤矿智能化的实现。

新一代智能煤矿人工智能赋能技术研究综述

付翔, 秦一凡, 李浩杰, 牛鹏昊

2023, 49(9): 122-131, 139. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.18113

<摘要>(2122) <HTML> (162) <PDF>(172)

摘要:
煤炭工业与人工智能（AI）深度融合是现代化矿井实现智能少人、降本提效的重要路径，而煤炭行业全流程、全业务应用场景的AI赋能是实现煤矿智能化的具体技术措施。在当前煤矿智能化发展背景下，提出了初级智能煤矿向新一代智能煤矿演进的基本范式，对比分析了初级智能煤矿与新一代智能煤矿的组成、功能与技术内涵，揭示了新一代智能煤矿AI赋能技术的重要性及其应用实施的2个关键：煤矿工业机理AI模型与煤矿工业互联网平台。总结了关于煤矿地质、采煤、掘进、安全监控等复杂作业环节的工业机理AI模型研究现状，阐明了工业机理AI分析在智能煤矿建设中的快速发展态势。设计了新一代智能煤矿多级云边协同工业互联网平台架构，利用集团数据中心、矿井数据中心、生产系统集控中心等工业信息软硬件设施，结合海量数据云计算和少量数据边缘计算特点，提出了集团云、矿井云与环节边、场景边的多级云边协同机制。指出了未来进一步研究方向，应不断加强煤矿工业机理AI模型的开发与软件化研究，逐步形成煤矿全流程AI赋能的知识软件体系，并充分运用煤矿工业互联网平台的数字资源与信息设施，逐步实现煤矿工业互联网平台的AI技术承载。

巷道内瓦斯爆炸状态下人工坝体的力学响应研究

屈世甲, 杨欢

2023, 49(9): 132-139. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2023040078

<摘要>(788) <HTML> (59) <PDF>(11)

摘要:
当矿井发生瓦斯爆炸时，爆炸冲击波会破坏储水坝体，导致采空区储水大量涌出，甚至造成瓦斯与水耦合灾害，因此，人工坝体在极端条件下的稳定性对矿井安全具有重要意义。针对当前对井下人工坝体随瓦斯爆炸冲击波传播的力学响应特性研究较少的问题，利用LS−DYNA软件模拟了巷道内瓦斯爆炸对人工坝体力学性能的影响，研究了迎爆侧、黄土夹层及背爆侧受力状态、形变和应力特征，分析了巷道内瓦斯爆炸冲击波作用下人工坝体的动力响应过程。人工坝体表面载荷分布分析结果表明：当巷道内部发生爆炸时，人工坝体迎爆面的爆炸荷载为不均匀分布，同时在井下各结构相交区域，反射超压因反射冲击波的汇聚和叠加作用而产生明显的增强效应；随着爆炸能量的快速释放，迎爆面中心测点的冲量加载时程曲线表现为三阶段变化特征，当瓦斯体积为200 m³时，在起爆500 ms内，迎爆面中心测点的最大冲量可以达到0.04 MPa·s。人工坝体表面形变和应力分析结果表明：在0～500 ms内，迎爆面中部始终处于受压状态，中心节点的最大横向位移为0.319 mm，由于掏槽的作用，人工坝体四周受拉应力，在此处出现了最大拉应力及剪切应力；黄土夹层动力响应依次为“受压−压实−塑变−传压”，在该过程中黄土起到缓冲作用，最大位移为0.067 5 mm；背爆侧墙体由于受到黄土夹层的挤压而发生力学响应，但应力都较小，外侧墙体基本处于安全状态。

基于LSTM−Adam的刮板输送机链传动系统故障预警方法

李博, 郭星燃, 李娟莉, 王学文, 夏蕊

2023, 49(9): 140-146. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.18086

<摘要>(850) <HTML> (79) <PDF>(42)

摘要:
刮板输送机链传动系统由于承受复杂载荷作用导致故障频发，然而传统的故障诊断需要大量的先验知识和主观干预，对技术人员要求高。为实现刮板输送机链传动系统故障预警的自主性、准确性与高效性，利用深度学习强大的数据挖掘能力，提出了基于LSTM−Adam的刮板输送机链传动系统故障预警方法。首先，基于组态技术搭建刮板输送机工况监测系统，采集减速器输出轴转矩及转速、中部槽中板压力、刮板竖直方向振动加速度及刮板链运行方向应变等刮板输送机实时运行数据，并对数据进行清洗和min−max归一化处理，为故障预警提供数据支撑；然后，基于LSTM搭建预测模型，并采用Adam优化算法对其进行训练和优化，得到最优LSTM−Adam预测模型；最后，将刮板输送机实时运行数据导入LSTM−Adam预测模型，得到刮板输送机运行参数预测值，使用滑动加权平均法计算预测值与真实值之间的残差，并将正常运行工况下同类数据的最大残差作为预警阈值，当残差超过预警阈值时进行预警。试验结果表明：LSTM−Adam预测模型能够准确预测出刮板链应变数据的变化趋势，并对卡链与断链故障准确做出预警。

智能矿山综合管控平台研究进展及发展路径

邢震

2023, 49(9): 147-154. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2023070013

<摘要>(1185) <HTML> (90) <PDF>(94)

摘要:
智能矿山综合管控平台是实现煤矿安全高效生产的一个重要支撑，然而在研究及实践过程中仍存在对管控平台的概念描述不一致、管控平台功能开发及建设重点偏离核心发展方向等问题。为明确管控平台后期功能开发及现场应用过程中的发展方向及路径，分析了管控平台的本质，得出以数据流为主线的管控平台的本质涉及数据接入、数据融合、数据综合应用3个方面。通过对比和整合已出台的国家能源局、主要产煤大省、主要能源央企等的智能矿山验收管理办法，将管控平台的功能要求细分为基础支撑功能、扩展补充功能及关键核心功能。以三大功能为主线，总结了管控平台的研究及应用进展，并提出了发展路径：基础支撑功能存在数据接入稳定性不够、成熟度不够、实用性不够等问题，应朝规范性、可靠性方向发展；扩展补充功能可满足企业的个性化需求，但并不是智能综合管控的核心发展方向，应朝实用性、补充性方向发展，辅助实现全局的互联互通、协同管控、自主决策等关键核心功能；关键核心功能宜向标准化、稳定性方向发展，当前对关键核心功能的研究缺乏具体的标准和细节，为了实现智能矿山建设目标，需要解决煤矿现场实际存在的难点问题，并逐步挖掘新的应用场景和潜在需求。

基于GJO−MLP的露天矿边坡变形预测模型

刘光伟, 郭直清, 刘威

2023, 49(9): 155-166. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2023070017

<摘要>(924) <HTML> (57) <PDF>(31)

摘要:
露天矿边坡变形受地质结构、水文地质条件、采矿活动等多种因素影响，使得预测模型复杂，难以准确捕捉所有影响因素。目前，大量监测设备部署在露天矿边坡周围，用于实时记录露天矿边坡位移数据，这些数据具有高维度、时序关联性及非线性等特性。如果在其他条件未知而只有数据的情况下，使用传统的边坡稳定性分析方法无法有效进行边坡变形预测，而采用仅基于数据的模型对露天矿边坡位移数据进行预测对边坡稳定性的事前分析十分必要。针对上述问题，提出了一种基于金豺优化多层感知机（GJO−MLP）的露天矿边坡变形预测模型。GJO中各智能体间相互独立，可以通过并行计算加速优化MLP的训练过程；GJO能够结合MLP的非线性建模和特征提取能力，使得优化后的MLP在处理复杂问题时更具优势。为检验GJO−MLP的可行性和有效性，将GJO−MLP分别与基于蚁群算法优化的MLP（ACO−MLP）、基于引力搜索算法优化的MLP（GSA−MLP）及基于差分进化算法优化的MLP（DE−MLP）进行对比分析，在6个数据集上的仿真实验结果表明：在相同实验条件下，相较于其他3种算法，GJO−MLP表现出更好的寻优性能。将基于GJO−MLP的边坡变形预测模型应用于宝日希勒露天矿边坡变形预测和花坪子边坡变形预测中，结果表明：在相同条件下，相较于其他3种算法，基于GJO−MLP的边坡变形预测模型在对边坡变形数据进行预测时不仅表现出更好的预测求解性能，而且还具有更好的可行性和鲁棒性。

矿用三元乙丙橡胶高压电缆绝缘老化机理及状态评估技术研究进展

雷志鹏, 姜宛廷, 门汝佳, 张建花, 李媛媛, 何庆辉, 李蔚

2023, 49(9): 167-177. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.18150

<摘要>(1026) <HTML> (55) <PDF>(31)

摘要:
绝缘被认为是电气设备中最薄弱的环节。煤矿特殊工况和电、热、机械应力等老化因子的共同作用，使矿用高压电缆的三元乙丙橡胶（EPDM）绝缘老化机理判定与状态评估存在很大的难度。针对煤矿用高压移动软电缆的EPDM绝缘，介绍了EPDM的基本性能和经受的老化因子类型。基于多老化因子作用下EPDM的理化性能、机械性能、电性能，分析了EPDM老化机理。综述了绝缘电阻、局部放电、介质损耗因数和温度等矿用高压电缆绝缘在线监测方法的基本原理和存在的问题。总结了矿用高压电缆绝缘状态评估方法研究现状，介绍了基于改进雷达图的多参量和基于介质损耗的单参量矿用高压电缆绝缘状态评估方法。为应对煤矿智能化发展，一方面矿用电气设备智能化需要在智能感知、智能控制方面开展研究，弥补状态感知环节和状态评估特征量缺失的问题；另一方面需要研究轻量化模型或算法，降低设备旁智能终端的计算复杂性、参数量和分析耗时，提高状态评估技术的可实施性，为实现智能分析和智能决策奠定基础。

超宽带雷达生命探测技术研究

赵尤信, 姚海飞, 李佳慧, 彭然, 李璕

2023, 49(9): 178-186. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.18111

<摘要>(1495) <HTML> (89) <PDF>(60)

摘要:
超宽带（UWB）雷达生命探测技术具有功耗低、穿透性好、保密性高等优点，有利于提高灾后受困人员的生存率。系统总结了UWB雷达生命探测技术的国内外研究进展及现状。根据发射信号形式不同，将UWB雷达生命探测技术分为连续波雷达生命探测技术和脉冲波雷达生命探测技术，分别介绍了2种探测技术的原理与应用优势。基于连续波雷达生命探测技术和脉冲波雷达生命探测技术的各自特点，从探测信号发射、回波信号预处理、生命信号提取与分析3个角度，分析了UWB雷达生命探测关键技术，总结了3种关键技术的研究现状。对UWB雷达生命探测技术的研究进行展望：突破生命探测仪收发机硬件性能，提升发射信号带宽，优化射频功率放大技术，以增大穿墙探测距离；综合利用多种特征提取方法和智能模式分类方法，以及人工智能、大数据、云计算等新一代信息技术，提高目标识别的精确度；研制基于多输入多输出雷达的人体目标辨识与定位装备和高精度分布式组网全极化UWB雷达生命探测仪，提升探测结果维度。

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2023年第49卷第9期

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