多个采煤工作面风量按需动态联动调控系统

杨旭, 张浪, 马强, 刘彦青, 张宏杰, 赵凯凯, 李伟, 段思恭, 耿锋

杨旭,张浪,马强,等. 多个采煤工作面风量按需动态联动调控系统[J]. 工矿自动化,2022,48(6):112-117. DOI: 10.13272/j.issn.1671-251x.2022010022
引用本文: 杨旭,张浪,马强,等. 多个采煤工作面风量按需动态联动调控系统[J]. 工矿自动化,2022,48(6):112-117. DOI: 10.13272/j.issn.1671-251x.2022010022
YANG Xu, ZHANG Lang, MA Qiang, et al. On demand dynamic linkage control system for air volume of multiple coal working faces[J]. Journal of Mine Automation,2022,48(6):112-117. DOI: 10.13272/j.issn.1671-251x.2022010022
Citation: YANG Xu, ZHANG Lang, MA Qiang, et al. On demand dynamic linkage control system for air volume of multiple coal working faces[J]. Journal of Mine Automation,2022,48(6):112-117. DOI: 10.13272/j.issn.1671-251x.2022010022

多个采煤工作面风量按需动态联动调控系统

基金项目: 煤科院科技发展基金项目(2020CX-II-2,2021CX-I-08)。
详细信息
    作者简介:

    杨旭(1985—),男,黑龙江齐齐哈尔人,工程师,硕士,主要从事煤矿安全管理工作,E-mail:18811080699@139.com

    通讯作者:

    刘彦青(1989—),男,山西忻州人,助理研究员,硕士,主要从事矿井智能通风、瓦斯治理方面研究,E-mail:lyqing0906@163.com

  • 中图分类号: TD724

On demand dynamic linkage control system for air volume of multiple coal working faces

  • 摘要: 煤矿井下同时开采多个采煤工作面,任一巷道分支风量调控变化会引起其余巷道分支风量变化,矿井内任一采煤工作面风量调控会影响该矿井其他采煤工作面风量发生改变,因此,有必要对多个采煤工作面风量进行智能调控。然而目前对采煤工作面风量智能调控的研究主要基于矿井风量自动调控算法或矿井风量调节设备,缺乏对多个采煤工作面风量按需动态联动调控系统方面的研究。针对上述问题,提出了一种多个采煤工作面风量按需动态联动调控系统设计方案。以部署在山西天地王坡煤业3308采煤工作面回风联络巷内的百叶式远程自动调节风窗为研究对象,采用计算流体动力学(CFD)数值模拟方法模拟调节风窗流场分布规律,利用Origin软件对调节风窗过风面积与风阻之间的非线性关系进行拟合,得出两者之间的函数关系,现场实测得到的调节风窗风阻与拟合计算得到的调节风窗风阻之间相对误差<6%。根据调节风窗过风面积与风阻之间的关系函数、多个采煤工作面风阻调节量联合解算方法开发了上位机解算软件,基于上位机解算软件、井下隔爆兼本安型控制分站、百叶式远程自动调节风窗构建了多个采煤工作面风量按需动态联动调控系统。对3308采煤工作面和3203采煤工作面风量进行按需动态联动调控现场应用,表明工作面风量调控目标值与调控之后实际风量之间相对误差<7%,说明多个采煤工作面风量按需动态联动调控系统具有一定的使用效果。
    Abstract: When multiple coal working faces are mined at the same time in the coal mine, the change of branch air volume of any roadway will cause the change of branch air volume of other roadway. The air volume control of any coal working face in the mine will affect the air volume change of other coal working faces in the mine. Therefore, it is necessary to intelligently control the air volume of multiple coal working faces. However, the current research on intelligent control of air volume in coal working face is mainly based on automatic control algorithm of mine air volume or mine air volume control equipment. It lacks the research on the on demand dynamic linkage control system for air volume of multiple coal working faces. In order to solve the above problems, this paper puts forward a design scheme of on demand dynamic linkage control system for air volume of multiple coal working faces. Taking the louvered remote automatic regulating air window deployed in the return air crossheading of 3308 working face in Shanxi Tiandi Wangpo Coal Industry as the research object, the computational fluid dynamics (CFD) method is used to simulate the flow field distribution of the regulating air window. The Origin software is applied to fit the non-linear relationship between the wind area of the regulating air window and the wind resistance, and obtain the functional relationship between them. The relative error between the wind resistance of the regulating air window measured on site and that calculated by fitting is less than 6%. Based on the functional relationship between the wind area and the air resistance of the regulating air window and a joint calculation method of wind resistance regulation of multiple coal working faces, the upper computer calculation software is developed. And based on the upper computer calculation software, the underground explosion-proof and intrinsically safe control substation and the louvered remote automatic regulating air window, the on demand dynamic linkage control system for air volume of multiple coal working faces is constructed. The on demand dynamic linkage control of air volume on demand is carried out on 3308 and 3203 coal working faces in Wangpo Coal Industry. The field application shows that the relative error between the target air volume and the actual air volume after control is less than 7%. This result indicates that the on-demand dynamic linkage control system for air volume of multiple coal working faces has certain use effect.
  • 带式输送机是运输煤炭的主要设备,具有运载能力强、运输成本低、可靠性好等优点。输送带撕裂是带式输送机运行过程中的常见故障之一,导致输送带撕裂的主要原因如下:① 输送带运输的煤炭中夹杂的硬质异物压、砸、划伤输送带[1] 。② 带式输送机存在设计缺陷或安装不正确,导致其他尖锐物体破坏输送带。③ 输送带跑偏,导致托辊或钢架划伤输送带。局部撕裂会导致浮煤堆积,若不及时处理会引起整条输送带断裂,从而导致煤料倾洒,损坏运输设备,威胁井下作业人员生命安全。因此,研究输送带撕裂检测技术对于保障煤矿生产安全具有重要意义[2-3]

    目前,利用图像智能分析技术进行输送带撕裂检测是煤矿智能化的研究热点之一[4-5]。文献[6]采集输送带的灰度图,通过特征选择形成一维描述向量,构建撕裂特征分类器,完成撕裂分类。文献[7]利用红外图像采集系统获取原始图像,再依次使用平滑滤波器、图像分割、连通分析算法,实现输送带撕裂检测。文献[8]提出了基于YOLOv4的输送带损伤检测算法,通过增加融合特征的层数,减少每层特征卷积次数,实现提高检测精度和速度的目的。文献[9]将一字激光线投射到输送带上,通过边缘检测提取激光线特征,构建特征分类器,实现撕裂预警。文献[10]利用不受可见光干扰的线激光作为光源,用改进灰度重心法提取中心线,根据中心线特性检测纵向撕裂。文献[11]提出了基于多道线性激光的输送带撕裂检测算法,通过分析多道线性激光投射在输送带表面的图像的特征,结合速度传感器数据实现纵向撕裂特征识别。以上方法具有一定效果,但存在以下问题:① 煤矿井下光照条件差,获取的可见光图像质量较差,导致后续图像处理精度下降。② 大部分方法是对撕裂图像进行识别和定位,缺少撕裂物理尺寸测量手段[12]。③ 图像撕裂特征由人工统计构建,当煤矿井下现场条件改变时,之前的撕裂特征不再适用,需要重新提取撕裂特征,泛化能力差。

    针对以上问题,提出了一种基于全卷积神经网络的输送带撕裂检测方法。该方法基于线结构光成像原理采集图像,可有效解决煤矿井下光照条件差的问题;采用激光发射器投射具有编码性质的线激光,可实现撕裂物理尺寸测量;采用全卷积神经网络进行撕裂检测,当使用环境发生改变后,只需要重新采集样本进行训练和部署即可。

    输送带撕裂检测设备包括线激光发射器、工业相机和边缘计算开发板,撕裂检测方法原理如图1所示。线激光发射器与工业相机存在固定的空间位置关系。线激光发射器投射出的线激光经过输送带反射后,在工业相机中形成特殊的图像数据,这些数据可有效反映输送带的状态,为撕裂检测提供数据支撑。边缘计算开发板负责算法和控制,其中核心的图像处理算法由开发板中央处理器(Central Processing Unit,CPU)负责,全卷积神经网络推理由开发板图形处理器(Graphics Processing Unit,GPU)负责。检测设备安装于上行输送带和下行输送带之间,距离上行输送带约0.5 m处,尽量在2个托辊之间,当输送带张紧时,可有效突出输送带撕裂特征。

    图  1  输送带撕裂检测方法原理
    Figure  1.  Tear detection system of conveyor belt

    输送带撕裂检测流程包括在线模块和离线模块2个部分,如图2所示。离线模块只需要运行1次,先对撕裂图像数据进行标注,然后训练全卷积神经网络模型,最后对线结构光进行标定,得到标定参数。在线模块需要重复运行,通过线结构光采集到图像后,进行线激光条纹检测,然后利用全卷积神经网络模型分割出撕裂像素,最后经过撕裂测量得到撕裂的外接矩形和物理尺寸。

    图  2  输送带撕裂检测流程
    Figure  2.  Tear detection process of conveyor belt

    线激光发射器投射激光线,在输送带上形成线激光条纹l,经过反射后在工业相机中成像[13],如图3所示。线结构光光路模型如图4所示,其中$ {{o}}_{\mathrm{w}}{x}_{{\rm{w}}}{y}_{{\rm{w}}}{{\textit{z}}}_{{\rm{w}}} $为世界坐标系,$ {{o}}_{{\rm{c}}}{x}_{{\rm{c}}}{y}_{{\rm{c}}}{{\textit{z}}}_{{\rm{c}}} $为相机坐标系,uv为图像坐标系。根据单目相机成像理论[14] ,在世界坐标系中,线激光曲线为$ l\left(x,y,{\textit{z}}\right) $,在相机坐标中的成像曲线为$ {l}_{{\rm{c}}}\left(u,v\right) $

    图  3  线结构光成像
    Figure  3.  Linear structured light imaging
    图  4  线结构光光路模型
    Figure  4.  Optical path model of line structured light

    成像过程的数学描述为

    $$ s\left[ \begin{array}{c}u\\ v\\ 1\end{array} \right]={{\boldsymbol{H}}}_{1}{{\boldsymbol{H}}}_{2}{\boldsymbol{M}}\left[ \begin{array}{c}x\\ y\\ {\textit{z}}\\ 1\end{array} \right] $$ (1)

    式中:s为与z相关的变量;$ {{\boldsymbol{H}}}_{1} $$ {{\boldsymbol{H}}}_{2} $为相机内参数;M为相机外参数。

    相机外参数M用于描述相机与物理世界的位置关系,且与输送带条纹成像无关,为了简化数学过程,设世界坐标系与相机坐标系重合,则$ {\boldsymbol{M}} $由单位矩阵和零矩阵组成,式(1)可以简化为

    $$ s{\left[ \begin{array}{ccc}u& v& 1\end{array} \right]}^{{\rm{T}}}={\boldsymbol{H}}{\left[ \begin{array}{ccc}x& y& {\textit{z}}\end{array} \right]}^{{\rm{T}}} $$ (2)

    式中$ {\boldsymbol{H}} $为相机内参数,${\boldsymbol{H}}={\left[ \begin{array}{ccc}{{\boldsymbol{H}}}_{1}^{{\rm{T}}}& {{\boldsymbol{H}}}_{2}^{{\rm{T}}}& {{\boldsymbol{H}}}_{3}^{{\rm{T}}}\end{array} \right]}^{{\rm{T}}}$${{\boldsymbol{H}}}_{3}= \left[ \begin{array}{ccc}0& 0& 1\end{array} \right]$

    线激光发射器与线激光可以构成一个平面,该平面的方程为

    $$ {\boldsymbol{C}}{\left[ \begin{array}{ccc}x& y& {\textit{z}}\end{array} \right]}^{{\rm{T}}}=d $$ (3)

    式中Cd为线激光平面系数,C$ 1\times 3 $矩阵。

    通过线结构光标定技术[15]可得到相机内参数H和线激光平面系数Cd。在已知HCd的条件下,联立式(2)、式(3)并化简可得

    $$ \left[\begin{array}{c}{{\boldsymbol{H}}}_{1}-{u{\boldsymbol{H}}}_{3}\\ {{\boldsymbol{H}}}_{2}-{v{\boldsymbol{H}}}_{3}\\ {\boldsymbol{C}}\end{array}\right]{\boldsymbol{X}}=\left[\begin{array}{c}0\\ 0\\ d\end{array}\right] $$ (4)

    式中${\boldsymbol{X}}={\left[ \begin{array}{ccc}x& y& {\textit{z}}\end{array} \right]}^{{\rm{T}}}$

    线激光条纹检测是计算$u,v$的重要步骤。线激光条纹原始图属于二维数据,大量图像区域为黑色无效区域,数据存在大量冗余。通过线激光条纹检测,将图像二维数据优化为一维数据。

    经典的条纹检测算法[16]包括最大值法、灰度重心法、Steger法、曲面拟合法等。其中最大值法运算效率高、硬件资源占用少,但在条纹出现断点时会失效,因此,本文通过最近邻域法对最大值法进行改进。改进最大值法如图5所示。首先,采用高斯滤波器抑制噪声。其次,通过最大值法遍历u,计算图像灰度最大值。然后,通过最近邻域法解决线激光条纹出现断点时最大值法失效的问题。最后,输出一维函数v=F(u)。

    图  5  改进最大值法
    Figure  5.  Improved max method

    从直方图角度描述改进最大值法,如图6所示。将图像灰度等级划分为64级,断点灰度分布于直方图左侧,条纹灰度分布于直方图右侧,设置阈值,若灰度等级小于阈值则判断为断点,否则为正常点。这样就将图像二维数据优化为一维函数v=$ F\left(u\right) $

    图  6  断点判断
    Figure  6.  Breakpoint judgment

    得到$u,v $后,通过求解式(4)可得到X,完成线结构光的空间测量过程。

    先进行数据标注,再训练全卷积神经网络模型,对撕裂数据进行语义分割,最后根据线结构光标定参数计算撕裂物理长度。

    数据标注如图7所示,在图像中用矩形框标出撕裂位置,然后将矩形框投影到一维,构成一维函数L(u)。当u在红框投影区域内时,L(u)=1;u在其他区域时,L(u)=0。

    图  7  数据标注
    Figure  7.  Data annotation

    语义分割是指给输入图像的每个像素分配1个语义类型,即将函数$ v=F\left(u\right) $中的每个点划分为正常或者撕裂状态。全卷积神经网络是语义分割中使用最广泛的网络,FCNs[17] ,SegNet[18],U−net[19]是经典的全卷积神经网络。由于U−net网络结构简单而有效,本文采用U−net网络实现语义分割。

    U−net网络输入数据为$ v=F\left(u\right) $,由于v分布集中,需对其进行规范化处理:

    $$ {v}^{\mathrm{*}}={F}^{*}\left(u\right)=\frac{v-\bar {v}}{\sigma } $$ (6)

    式中:$ {v}^{\mathrm{*}} $为规范化处理后的值;$ {F}^{*}\left(·\right) $ 为规范化处理函数;$\bar {v}$v的均值;$ \sigma $为标准差。

    工业相机的分辨率是$ 1\;024\times 1\;280 $,因此$ {F}^{*}\left(u\right) $只有1个通道,且长度为1 024。而在U−net网络中特征图通过“通道数$ \times $$\times $宽”方式描述,针对一维数据$ {v}^{\mathrm{*}}={F}^{*}\left(u\right) $,U−net无法直接使用,需要进行降维。因此,本文对U−net网络进行优化,优化后的U−net网络如图8所示。优化后网络结构不变,主要由双卷积模块、下采样层、上采样层、跳跃连接和卷积层组成。图8中,矩形内数字描述了特征图通道和长度的变换过程,格式为“通道数$ \times $长度”。从整体看,优化U−net网络只有2个维度数值在变化,维度降低。 针对卷积层,采用由2个卷积层组成的双卷积模块,将原来的二维卷积转换为长度为3的一维卷积,卷积层参数量减少为原来的1/3。针对下采样层,采用池化技术使特征图通道数不变,长度减半,从而减少计算量。

    图  8  优化U−net网络结构
    Figure  8.  Structure of U-net network

    优化U−net网络的输出特征图尺寸为$ 2\times 1\;024 $,对输出特征图进行Softmax运算,设运算结果为QQ属于one hot编码,Q的第2个通道的数据为所测像素属于撕裂像素的概率,设为P(u),0<P(u)<1,$ u\in \left[\mathrm{0,1\;024}\right) $,结合标注数据$ L\left(u\right) $,可得损失函数R

    $$ \left\{ \begin{array}{l}{R}_{1}=-\dfrac{1}{1\;024}\displaystyle\sum _{u}(L\left(u\right){\rm{ln}}P\left(u\right)+\\ \qquad \left(1-L\left(u\right)\right){\rm{ln}}\left(1-P\left(u\right)\right))\\ {R}_{2}=1-\dfrac{1}{2}\left(\dfrac{\displaystyle\sum _{u}L\left(u\right)P\left(u\right)}{\displaystyle\sum _{u}L\left(u\right)+\displaystyle\sum _{u}P\left(u\right)}+\right.\\ \qquad \left. \dfrac{\displaystyle\sum _{u}\left(1-L\left(u\right)\right)\left(1-P\left(u\right)\right)}{\displaystyle\sum _{u}\left(1-L\left(u\right)\right)+\displaystyle\sum _{u}\left(1-P\left(u\right)\right)}\right)\\ R={R}_{1}+{R}_{2}\end{array}\right. $$ (7)

    式中:$ {R}_{1} $为交叉熵损失函数;$ {R}_{2} $为dice损失函数。

    P(u)趋近于0时,表示所测像素属于正常像素;当P(u)趋近于1时,表示所测像素属于撕裂像素。查找满足$ P\left(u\right) > 0.5 $的连续区域,设撕裂区间为$ \left[{u}_{{\rm{s}}},{u}_{{\rm{e}}}\right] $,则撕裂图像的外接矩形为

    $$ {T}_{{\rm{ext}}}=[{u}_{{\rm{s}}},\underset{u\in \left[{u}_{{\rm{s}}},{u}_{{\rm{e}}}\right]}{\rm{min}}F\left(u\right),{u}_{{\rm{e}}},\underset{u\in \left[{u}_{{\rm{s}}},{u}_{{\rm{e}}}\right]}{\rm{max}}F\left(u\right)] $$ (8)

    在线结构光预先标定的条件下,利用式(4)可得到世界坐标系中激光线的起点坐标$ {{\boldsymbol{X}}}_{\mathrm{s}} $和终点坐标$ {{\boldsymbol{X}}}_{\mathrm{e}} $,从而可得出撕裂物理尺寸:

    $$ S={||{{\boldsymbol{X}}}_{{\rm{s}}}-{{\boldsymbol{X}}}_{{\rm{e}}}||}_{2} $$ (9)

    为了验证本文方法的有效性,设计了3组实验:第1组实验对比改进最大值法与经典线激光条纹检测算法性能;第2组实验对FCNs,SegNet,U−net网络进行对比和分析;第3组实验验证撕裂检测方法性能。

    采集线结构光成像图,选择2张具有不同特点的条纹图像,分别利用Steger法、灰度重心法和改进最大值法检测线激光条纹,条纹出现断点、灰度较低时的检测效果对比分别如图9图10所示。

    图  9  条纹出现断点时的检测效果对比
    Figure  9.  Comparison of detection effects when the stripes have breakpoints
    图  10  条纹灰度较低时的检测效果对比
    Figure  10.  Comparison of detection effects when the grayscale of the stripes is low

    图9可看出,Steger法、灰度重心法都没有填充断点部分,使得条纹缺失一部分,Steger法在折线区域出现明显漏检,灰度重心法在断点边缘处出现明显误检,而改进最大值法断点填充效果好,过渡平滑、自然。从图10可看出,条纹灰度较低时,Steger 法出现大量漏检,灰度重心法和改进最大值法检测效果较好。

    对条纹检测局部细节进行分析,结果如图11图12所示。从图11可看出,Steger 法在撕裂拐点处出现漏检,灰度重心法在断点处出现明显误检,改进最大值法无漏检,断点处被很好地填充。从图12可看出,Steger 法出现明显漏检,灰度重心法和改进最大值法检测效果较好。

    图  11  局部断点
    Figure  11.  Local breakpoints
    图  12  局部低灰度条纹
    Figure  12.  Local low-gray stripes

    综上可得,Steger法检测效果较差,出现了大量误检和漏检;灰度重心法略优于Steger法,但不能处理条纹断点;本文提出的改进最大值法检测效果最佳,可以有效处理断点区域。

    采集输送带撕裂图像1 276张,并进行条纹检测、规范化和标注处理,形成训练样本库,如图13所示。

    图  13  样本采集和处理
    Figure  13.  Sample collection and processing

    选择全部样本的10%作为验证集,90%作为训练集。分别使用U−net,SegNet,FCNs网络进行训练,训练过程如图14所示。dice系数是一种集合相似度度量指标,常用于评价图像分割算法的好坏。本文采用dice系数和平均交并比(mean Intersection over Union, mIoU)作为评价指标。可以看出,U−net网络训练过程平稳,在第15次迭代后达到稳定状态;FCNs网络训练过程振荡较大,性能最差;SegNet网络性能处于两者之间。

    图  14  不同网络训练过程
    Figure  14.  Training process of different networks

    不同网络训练结果对比见表1。可看出U−net网络收敛速度快于其他2种网络,迭代的稳定性较强,评价指标最优。

    表  1  不同网络训练结果对比
    Table  1.  Comparison of training results of different networks
    网络模型dice系数mIoU
    验证集训练集验证集训练集
    U−net0.94710.98160.94700.9831
    SegNet0.93880.96800.93890.9665
    FCNs0.93270.95730.93280.9576
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    为了进一步验证U−net网络的性能,将U−net网络压缩后重复以上实验。原U−net采用5层结构、4次下采样,记为U−net5,将U−net的5层结构分别改为4层、3层,对应的下采样为3次、2次,记为U−net4和U−net3,其他结构不变。训练过程如图15所示,可看出U−net3网络性能指标较差,稳定性也较差,U−net4和U−net5网络性能差距不大。

    图  15  不同U−net网络训练过程
    Figure  15.  Training process of different U-net networks

    不同U−net网络训练结果对比见表2。可看出虽然U−net3网络性能指标最差,但验证集和训练集指标差距小,且验证集指标与U−net4,U−net5网络性能差距小于1%,在对硬件资源要求严格的环境下优先使用;U−net5网络略优于U−net4网络,由于U−net4网络结构更加简单,占用的硬件资源少,综合评价结果为U−net4网络性能最优。

    表  2  不同U−net网络训练结果对比
    Table  2.  Comparison of training results of different U-net networks
    网络模型dice系数mIoU
    验证集训练集验证集训练集
    U−net30.94080.96630.94120.9677
    U−net40.94560.98190.94670.9828
    U−net50.94710.98160.94700.9831
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    为了验证撕裂检测方法性能,在验证集上进行U−net4网络推理,通过计算$P(u) $得到撕裂区间[$ {u}_{{\rm{s}}},{u}_{{\rm{e}}} $],同理可得标注后的撕裂区间[$ {u}_{{\rm{s}}}^{\mathrm{*}},{u}_{{\rm{e}}}^{\mathrm{*}} $],计算交并比$ U=\dfrac{{\rm{min}}\left({u}_{{\rm{e}}},{u}_{{\rm{e}}}^{\mathrm{*}}\right)-{\rm{max}}\left({u}_{{\rm{s}}},{u}_{{\rm{s}}}^{\mathrm{*}}\right)}{{\rm{max}}\left({u}_{{\rm{e}}},{u}_{{\rm{e}}}^{\mathrm{*}}\right)-{\rm{min}}\left({u}_{{\rm{s}}},{u}_{{\rm{s}}}^{\mathrm{*}}\right)} $,当U大于0.5时,说明撕裂检测结果正确。检测结果的混淆矩阵见表3,N/A表示没有对应的标准值。计算可得撕裂检测的召回率为96.09%,精确率为96.85%。

    表  3  撕裂检测混淆矩阵
    Table  3.  Confusion matrix of tearing detection
    真值预测值
    撕裂正常
    撕裂1235
    正常4N/A
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    为了验证撕裂物理尺寸测量精度,在实验室中搭建验证平台。选取4条存在撕裂的输送带,每条长约2 m,模拟输送带运载状态。在每条输送带的4个不同位置进行图像采集,共采集16张图像。在激光线标志下,通过游标卡尺手工测量撕裂长度并将其作为标准值,游标卡尺测量精度为0.02 mm。检测结果见表4

    表  4  撕裂物理尺寸测量结果
    Table  4.  Measurement results of tear physical dimensions
    序号测量结果/mm标准值/mm相对误差/%
    111.3010.1810.96
    215.0816.14−6.58
    312.2113.90−12.16
    46.807.72−11.95
    513.4512.1810.45
    618.2316.907.86
    710.049.0810.61
    816.6515.845.10
    911.5913.06−11.24
    1014.1313.028.52
    1120.7519.367.16
    1217.5218.10−3.19
    1317.9616.489.00
    1411.4110.726.40
    1518.6117.069.11
    164.875.60−13.04
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    表4可看出,最大相对误差为−13.04%。产生误差的主要原因:① 像素误差。通过手工测量撕裂长度,得到每像素物理长度为0.197 mm,这是由相机分辨率决定的,改用更高分辨率的相机可以提高精度,但会增加网络参数。② 手工测量误差。在实际测量过程中,输送带具有弹性,手工测量不可避免会存在误差。③ 图像标注误差。标注外接矩形无法完美描述撕裂区域。④ 线结构光标定误差。

    撕裂检测效果如图16所示,图16(a)(d)对应表4中前4行。为了不遮挡原图,将标记向右偏移,红色像素为非断点的撕裂像素,绿色直线为端点坐标为$ {{\boldsymbol{X}}}_{\mathrm{s}} $$ {{\boldsymbol{X}}}_{\mathrm{e}} $的撕裂直线。可见,所提方法能够有效地实现输送带撕裂检测和撕裂物理尺寸测量。

    图  16  撕裂检测效果
    Figure  16.  Tear detection results

    (1) 基于最大值法进行线激光条纹检测,通过最近邻域法解决线激光条纹出现断点时最大值法失效的问题。通过实验证明改进最大值法优于Steger法和灰度重心法。

    (2) 基于全卷积神经网络进行激光条纹分割,将撕裂检测问题转换成语义分割问题。选用U−net网络并对其进行降维,有效减少了神经网络参数量。实验结果表明,U−net网络收敛速度快于SegNet和FCNs网络,迭代的稳定性较强,评价指标最优,U−net4网络性能优于U−net3和U−net5。在验证集上的检测结果表明,撕裂检测的召回率为96.09%,精确率为96.85%;

    (3) 利用线结构光标定数据进行撕裂物理尺寸测量,在实验平台的测量结果表明,撕裂物理尺寸测量的最大相对误差为−13.04%。误差的主要来源有像素误差、手工测量误差、图像标注误差和线结构光标定误差,可通过减小像素误差和图像标注误差提高测量精度。

    (4) 目前撕裂样本数据还不充分,后期将在工业实验中采集更多样本,以进一步提高撕裂检测方法性能。

  • 图  1   百叶式远程自动调节风窗结构

    Figure  1.   Louvered remote automatic regulating air window structure

    图  2   百叶式远程自动调节风窗流场分布

    Figure  2.   Louvered remote automatic regulating air window flow field distribution

    图  3   百叶式远程自动调节风窗风阻随风窗过风面积变化的拟合曲线

    Figure  3.   Fitting curve of wind resistance with wind area of louvered remore automatic regulating air window

    图  4   多个采煤工作面风量动态联动调控实现流程

    Figure  4.   Realization process of dynamic linkage control for air volume of multiple coal working faces

    图  5   百叶式远程自动调节风窗实物

    Figure  5.   Physical object of louvered remote automatic regulating air window

    表  1   百叶式远程自动调节风窗数值模拟模型关键参数

    Table  1   Louvered remote automatic regulating air window numerical simulation model key parameters

    参数值/m
    风窗间距20
    风窗框架高度3.0
    风窗框架宽度2.5
    风窗框架厚度0.5
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    表  2   百叶式远程自动调节风窗实测风阻与计算风阻对比

    Table  2   Comparison of measured and calculated wind resistance in louvered remote automatic regulating air window

    测点编号过风面积/m2实测风阻/
    (N·s2·m−8
    计算风阻/
    (N·s2·m−8
    相对误差/%
    10.911.321 51.262 84.44
    21.150.838 20.887 25.85
    31.650.531 20.514 83.09
    42.120.363 20.352 72.88
    52.670.235 10.249 15.96
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    表  3   3308采煤工作面和3203采煤工作面风量按需动态联动调控系统现场试验结果

    Table  3   Field test results of air volume on demand dynamic linkage control system in No.3308 working face and No.3203 working face

    试验次数风量调节目标值/(m3·min−1风窗风阻实际值/(N·s2·m−8调节后实际风量/(m3·min−1风量调节相对误差/%
    3308采煤
    工作面
    3203采煤
    工作面
    3308采煤
    工作面
    3203采煤
    工作面
    3308采煤
    工作面
    3203采煤
    工作面
    3308采煤
    工作面
    3203采煤
    工作面
    1 1 450 2 100 1.23 0.67 1 492 2 015 2.82 4.22
    2 1 600 1 900 0.84 0.74 1 657 1 962 3.44 3.16
    3 1 750 1 700 0.72 0.87 1 863 1 782 6.07 4.60
    4 1 900 1 600 0.61 1.04 2 020 1 536 5.94 4.17
    5 2 050 1 450 0.54 1.36 2 163 1 532 5.22 5.35
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  • [1] 杨帅,撒占友,王相君,等. 基于环境监测的矿井通风三维仿真辅助决策系统设计[J]. 中国安全生产科学技术,2020,16(1):80-84.

    YANG Shuai,SA Zhanyou,WANG Xiangjun,et al. Design of 3D simulation assistant decision-making system for mine ventilation based on environment monitoring[J]. Journal of Safety Science and Technology,2020,16(1):80-84.

    [2] 李雨成,李俊桥,周磊,等. 矿井通风系统存储结构建立及节点自动编号实现[J]. 煤炭科学技术,2018,46(3):90-95.

    LI Yucheng,LI Junqiao,ZHOU Lei,et al. Storage structure establishment and auto numbering realization of node in mine ventilation system[J]. Coal Science and Technology,2018,46(3):90-95.

    [3] 倪景峰,陶红福,杨富强,等. 矿井通风网络压能图节点分层算法研究[J]. 中国安全生产科学技术,2020,16(2):80-84.

    NI Jingfeng,TAO Hongfu,YANG Fuqiang,et al. Research on hierarchical algorithm of nodes in mine ventilation network pressure-energy diagram[J]. Journal of Safety Science and Technology,2020,16(2):80-84.

    [4] 陈立,张英华,黄志安,等. 基于区域增阻调节的采区风量及总风量变化相关性研究[J]. 煤炭工程,2017,49(1):91-94. DOI: 10.11799/ce201701027

    CHEN Li,ZHANG Yinghua,HUANG Zhi'an,et al. Correlation study on variations of mining area and total air volume based on regional resistance increasing adjustment[J]. Coal Engineering,2017,49(1):91-94. DOI: 10.11799/ce201701027

    [5] 卢新明,尹红. 矿井通风智能化理论与技术[J]. 煤炭学报,2020,45(6):2236-2247.

    LU Xinming,YIN Hong. The intelligent theory and technology of mine ventilation[J]. Journal of China Coal Society,2020,45(6):2236-2247.

    [6] 张庆华,姚亚虎,赵吉玉. 我国矿井通风技术现状及智能化发展展望[J]. 煤炭科学技术,2020,48(2):97-103.

    ZHANG Qinghua,YAO Yahu,ZHAO Jiyu. Status of mine ventilation technology in China and prospects for intelligent development[J]. Coal Science and Technology,2020,48(2):97-103.

    [7] 周福宝,魏连江,夏同强,等. 矿井智能通风原理、关键技术及其初步实现[J]. 煤炭学报,2020,45(6):2225-2235.

    ZHOU Fubao,WEI Lianjiang,XIA Tongqiang,et al. Principle,key technology and preliminary realization of mine intelligent ventilation[J]. Journal of China Coal Society,2020,45(6):2225-2235.

    [8] 杨杰,赵连刚,全芳. 煤矿通风系统现状及智能通风系统设计[J]. 工矿自动化,2015,41(11):74-77.

    YANG Jie,ZHAO Liangang,QUAN Fang. Current situation of coal mine ventilation system and design of intelligent ventilation system[J]. Industry and Mine Automation,2015,41(11):74-77.

    [9] 魏引尚,贾玉泉,王奕博,等. 矿井通风系统分级控制研究[J]. 工矿自动化,2018,44(12):30-33.

    WEI Yinshang,JIA Yuquan,WANG Yibo,et al. Research on grading control of mine ventilation system[J]. Industry and Mine Automation,2018,44(12):30-33.

    [10] 王凯,郝海清,蒋曙光,等. 矿井火灾风烟流区域联动与智能调控系统研究[J]. 工矿自动化,2019,45(7):21-27.

    WANG Kai,HAO Haiqing,JIANG Shuguang,et al. Research on regional linkage and intelligent control system of mine fire wind-smoke flow[J]. Industry and Mine Automation,2019,45(7):21-27.

    [11] 裴晓东,王凯,李晓伟,等. 基于元胞自动机的集约化矿井调风模型分析与仿真[J]. 中国矿业大学学报,2017,46(4):755-761.

    PEI Xiaodong,WANG Kai,LI Xiaowei,et al. Analysis and simulaiton of intensive mine air regulation model based on the cellular automation[J]. Journal of China University of Mining & Technology,2017,46(4):755-761.

    [12] 黄光球,孙鹏,陆秋琴. 风窗对井下通风系统的影响及其调节与定位优化[J]. 中国安全生产科学技术,2014,10(3):160-167.

    HUANG Guangqiu,SUN Peng,LU Qiuqin. Influence of air windows on underground ventilation system and its adjusting and locating optimization[J]. Journal of Safety Science and Technology,2014,10(3):160-167.

    [13] 崔传波,蒋曙光,王凯,等. 基于风量可调度的矿井风量调节[J]. 工矿自动化,2016,42(2):39-43.

    CUI Chuanbo,JIANG Shuguang,WANG Kai,et al. Adjustment of mine air volume based on air volume dispatchable model[J]. Industry and Mine Automation,2016,42(2):39-43.

    [14] 李伟. 全断面通道式自动风窗研究与应用[J]. 工矿自动化,2016,42(12):15-18.

    LI Wei. Research of automatic passageway type air regulator with full section and its application[J]. Industry and Mine Automation,2016,42(12):15-18.

  • 期刊类型引用(2)

    1. 张若楠,徐平安,周小雨,赵琦琦. 基于堆叠式LSTM的采煤工作面瓦斯浓度预测方法. 陕西煤炭. 2024(09): 91-94 . 百度学术
    2. 刘江斌,任建超,刘茂福,赵燚,白荣财,高卫卫,肖琪. 基于智能算法的煤矿瓦斯浓度随钻预测模型对比研究. 工业仪表与自动化装置. 2024(06): 109-113 . 百度学术

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出版历程
  • 收稿日期:  2022-01-12
  • 修回日期:  2022-05-31
  • 网络出版日期:  2022-03-07
  • 刊出日期:  2022-06-29

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