0.   引言

随着智能化煤矿对高产能综采（放）工作面通风、运输及长距离超前支护能力需求的提高，传统的反复支撑技术因单体支柱支护强度及效率低、超前支架组对巷道顶板反复支撑造成破坏等问题，制约了其发展。对于煤矿巷道受采动影响范围广、压力大、巷道变形严重的区域，无反复支撑超前支护技术是目前最可靠的超前支护方式^[1-3]。

许多学者针对综采工作面超前支护问题进行了广泛研究。王国法等^[4]研究了超前支护系统和围岩的相互作用关系，并提出在超前支护设备设计中采用“低初撑力、高工作阻力”的设计理念。王琦等^[5]通过理论分析、数值模拟等方法对超前支护问题进行了系统的研究，提出了一种新型超前无反复协同支护技术。徐亚军等^[6]设计了一种行走式单元超前支架，并提出了超前支架自适应理论。李明忠等^[7]针对 8.2 m超大采高工作面开采条件，设计了窄型双列多节超前支架组。韩会军等^[8]指出提高支护单元的支护强度及移动效率是无反复支撑超前支护的发展趋势。刘新华^[9]通过分析对比传统超前支护与前后顺序或交替迈步自移式超前支护的利弊，研制出一种无反复支撑超前支护技术。

上述研究对综采工作面超前支护技术与装备的发展具有重要意义，为综采工作面安全高效支护奠定了基础。但无反复支撑超前支护装备在空间小、振动大、电磁干扰严重的环境下，传感技术水平低，运动控制不精准，作业流程复杂。无反复支撑超前支护控制技术是超前支护装备实现智能化最重要的环节。无反复支撑超前支护智能控制技术是将无反复支撑超前支护工艺与综采工作面端头设备、煤流运输设备、围岩状态等进行深度融合，形成全面感知、协同控制、实时互联的装备体，实现无反复支撑超前支护工艺全流程的稳定、可靠、自主运行^[10-13]。因此，本文通过分析无反复支撑超前支护工艺的应用需求和关键技术，提出了无反复支撑超前支护智能控制系统架构和控制策略，在此基础上通过样机研发，验证了其可行性与适用性，并对无反复支撑超前支护控制技术的下一步发展方向进行展望，为超前支护装备实现智能化、无人化开采提供技术参考。

1.   无反复支撑超前支护技术

无反复支撑循环支架采用顺序移动方式对工作面两巷超前区域进行支护，随着回采工作面推进，靠近回采工作面的支架移动至支护区域最远端，超前支架按此方式依次循环搬运，过程中超前支架只对顶板支撑1次。无反复支撑装备设计主要涉及所采用支护单元的结构型式及其移动方式。支护单元的结构型式包括单体支柱、门式支架、墩柱式支架、自行式支架等，根据巷道围岩压力及变形与超前支架的运移方式确定支护结构。支护单元移动方式包括在超前支护区域巷道断面内的横向移动和沿回采走向的纵向移动，横向移动借助支柱或千斤顶完成，沿回采走向的纵向移动主要包括空中吊运及地面运输2种方式。

2.   智能控制系统功能需求分析和关键技术

2.1   需求分析

无反复支撑超前支护控制技术是实现采煤工作面两巷多工序与工作面连续推进工艺的整体协同推进的关键。无反复支撑超前支护智能控制系统实现的基础：具备姿态、障碍物、位置等周边环境信息检测技术手段，具备自适应、自调整、自决策的控制方法，具备快速、平稳、精准的执行部件。此外，无反复支撑超前支护智能控制系统应选择性地配置视频、音频、虚拟仿真、GIS等技术，实现数据的存储、处理和可视化；融合高带宽、低时延、高可靠性网络技术和窄带无线通信技术，实现传感设备和控制设备互联。

2.2   关键技术

1） 智能感知。主要负责采集姿态信息、障碍物信息、油压信息及位置和速度信息等。智能感知通过判断装备姿态变化趋势实现策略调整，通过自动检测顶板支护障碍实现精准避让，通过对作业区危险源实时检测实现安全预警，通过检测油缸所承受载荷实现状态监测，通过检测搬运设备位置和速度实现精确控制，从而为装备运行的逻辑控制提供判断依据。

2） 逻辑控制。智能控制系统的“大脑”需要集成控制逻辑、控制算法、数据采集、现场总线、无线网络、数据库、数据处理等功能，向上协同远程综合管控平台/调度中心/两巷集控室，向下执行装备的数据采集、计算、控制等任务，形成基于可编程逻辑控制和AI技术的边缘控制体。

3） 执行。依靠液压驱动换向阀和油缸的传统方式已无法满足精准、稳定、定量推移的需求。需要研发新型阀门或新型油缸，在电磁干扰环境下实现油缸的移动速度可控和行程可控，通过量化控制提高运行效率。

3.   智能控制系统

3.1   系统架构

无反复支撑超前支护智能控制系统通过智能感知和多工况逻辑控制技术实现不同巷道宽度、巷道高度、顶底板状态条件下的智能搬运和支护^[14-18]。智能控制系统包括远程监控系统和本地监控系统2个部分，如图1所示。通过远程监控系统对超前支护装备进行状态监测和实时控制。本地监控系统包括各类传感器、边缘控制器和油缸3个部分。传感器包括压力传感器、位置传感器、姿态传感器、视觉传感器等。边缘控制器包括主控电路、人机界面、保护电路、隔离电路、驱动电路、按钮、信号指示、电源模块等。边缘控制器作为本地监控系统的控制核心，对传感器数据进行运算、分析、处理，并作出决策，通过驱动油缸实现运动控制。

图  1  智能控制系统架构

Figure  1.  Intelligent control system architecture

下载: 全尺寸图片 幻灯片

3.2   控制策略

根据无反复支撑超前支护装备在井下行进的特点，在控制层面保证其安全稳定运行的关键是实现自适应姿态调整、自主工况判断、主动避障和安全错架等，控制系统能全面实时地获取路径及周边信息，重复性地判断和规划移动路径至预定轨迹并完成搬运流程^[19-24]。

1） 感知体系。感知手段包括视觉传感器、超声波传感器、压力传感器、角度传感器、编码器、激光雷达等，如图2所示。在无反复支撑超前支护装备整体推移时，由于底板起伏会造成装备偏离设定轨迹，导致装备推进姿态发生变化，所以需判断姿态变化趋势；当超前支架支护顶板时，存在破坏锚网支护系统的可能性，需自动识别非均匀布置的锚杆位置；当搬运设备抓取的支架偏离重心时，存在搬运过程碰撞的可能性，需精准识别支架重心点位；当人员、异物、支架立柱处于装备作业非安全区域、行进轨迹时，存在安全隐患，需精准快速辨识；当搬运设备移动支架时，涉及到多个停车或减速点位，需融合多种定位形式实现精准定位；液压油缸压力反映装备各部件当前所承受的最大载荷，需监测各个油缸状态量。

图  2  系统感知体系

Figure  2.  System perception system

下载: 全尺寸图片 幻灯片

2） 控制和执行体系。智能控制系统的控制和执行体系如图3所示。智能控制系统控制方式包括自动控制、区段控制和点动控制3种，可依据实际地质条件选择工况。通过感知装备运行状态，依据装备动力约束条件，构建装备闭环运动轨迹模型。制定常规运动策略、姿态调整策略、障碍躲避策略3种模式。常规运动策略不偏离既定轨迹，无需策略调整，当装备到达预设位置时，进行加速/减速处理，并依据运动轨迹模型控制速度和调整方向；姿态调整策略依据装备前进方向、俯仰角变化，确定是否进行路径调斜修正，通过运动算法实现平滑、稳态过度修正；障碍躲避策略依据传感器预警值规划轨迹空间内可绕行路径或启动紧急制动机制。

图  3  系统控制和执行体系

Figure  3.  System control and execution system

下载: 全尺寸图片 幻灯片

4.   地面测试

针对煤矿井下运输巷设备多、空间小的特定条件，现阶段仍无成熟可靠的无反复支撑成套装备，因此研制了运输巷超前支护“转−运−支”一体样机，如图4所示。样机配备多自由度门式支架搬运小车和门式超前液压支架单元，支架搬运小车具备沿运输巷转载机行走、升降、侧向调整和旋转的功能，可满足运输巷无反复支撑超前支护的需求，实现与综采工作面的协同作业。

图  4  超前支护“转−运−支”一体样机

Figure  4.  Advance support of the "turn-transport-support" prototype

下载: 全尺寸图片 幻灯片

针对样机的工艺特点和被控制需求，配套研发了以可编程逻辑控制器（Programmable Logic Controller，PLC）为控制核心，融合视觉识别技术的自动控制系统，通过视觉识别、压力感知、行程感知技术实现支护单元姿态测量、障碍物检测、支架搬运小车行走位置检测及油缸压力测量，采用PLC及相应输入调理电路实现数据处理和控制信号输出，采用图形界面和远程遥控方式实现人−机间信息交互和系统工艺流程控制。

4.1   视觉摄像头研发

运输巷超前支护“转−运−支”一体样机支架搬运小车作业需要感知支架姿态信息、支架标志信息及支护环境信息。支架姿态信息用于支架搬运小车夹钳与支架交会对接，支架标识信息用于作业流程的工序管理，支护环境信息用于识别支护区域是否有异物。根据样机的被控需求，需要感知的支架姿态信息为单体支架横梁的中心点位置，支架标志信息为支架的数字编号，环境监测信息为装备周边异物。

采用基于标记物的视觉识别方法，在支架中心设计一个带支架数字编码信息的标记物，通过对标记物进行识别测量，获取支架数字编码和支架中心点位姿。采用ArUco Marker（一种基于二进制平方的标记方法）制作支架标记物（图5），可提供足够多的角点特征，以此来获取标记物和视觉识别传感器的相对位姿信息。

图  5  ArUco Marker示例

Figure  5.  ArUco Marker demonstration

下载: 全尺寸图片 幻灯片

视觉摄像头及标记物位置如图6所示。将摄像头仰视安装，标记物置于顶梁中心下方，当支架中心标记物进入视场后，对标记物进行图像识别，根据ArUco标记物与视觉摄像头所采集图像之间的投影变换关系，确定摄像头与ArUco标记物之间的相对位置信息，调节水平方向X/垂直方向Y的偏移量，实现中心对准。

图  6  视觉摄像头及标记物位置

Figure  6.  Locations of the visual camera and the markers

下载: 全尺寸图片 幻灯片

基于YOLOv5构建顶板托盘检测模型，以识别巷道顶板支撑区域的障碍物（主要包括锚杆托盘和锚索托盘），检测效果如图7所示。对所检测到的托盘进行角点特征提取，根据摄像头参数及已知参数的托盘角点对应点，得到顶板托盘在三维空间中的坐标分布。将托盘坐标沿Z轴方向投影到二维平面，按X轴坐标进行区域划分，当2个区域在X轴向上的间距大于支架横梁的宽度时，这个区域即是支架支撑的安全支护区域。

图  7  基于YOLOv5的顶板区域托盘检测

Figure  7.  Top plate area tray detection based on YOLOv5

下载: 全尺寸图片 幻灯片

4.2   自动控制系统研发

样机自动控制系统主要包括控制箱（PLC置于控制箱内部）、电源箱、遥控器、位置传感器、压力传感器、视觉传感器、电磁阀等，如图8所示。PLC根据压力传感器、位置传感器、视觉传感器等外部传感器输入信号，判断支架搬运小车运行方式，根据场景需求切换自动/检修/步进工况，通过输出继电器驱动电磁阀组信号输出，实现将最后端支护移至最前端并撑紧的循环动作流程控制。压力传感器检测支架搬运小车前后、左右油缸的动作压力、托举装置抬升、下降油缸和旋转油缸的动作压力、夹钳松紧油缸动作压力等；通过位置传感器测量传动链齿轮转动的齿数，计算支架搬运小车行走距离并判断运动方向；液压马达实现支架搬运小车的前进后退、左右平移等动作；电磁阀组实现支架搬运小车托举装置的上升下降、旋转，托举装置夹钳的夹紧、缩回，支护单元的撑紧、收回等动作控制。

图  8  样机自动控制系统组成

Figure  8.  Composition of the prototype automatic control system

下载: 全尺寸图片 幻灯片

地面测试结果表明：研制的无反复支撑超前支护智能控制系统可实现支架中心点及障碍物视觉识别、支架搬运小车自动行走及行程判断、支架自动偏移及旋转、支架自动抓取及升降等功能；视觉识别传感器可实现支架架号编码识别、支架姿态识别、支护区域决策功能；实现了“行—抓—降—转—行—转—升—松—降”自动化作业流程。地面测试效果较好，能够达到应用要求。

5.   结论

1） 通过分析无反复支撑超前支护工艺的被控需求，提出了智能感知、逻辑控制、执行3项关键技术。针对运输巷超前支护“转−运−支”一体样机的工艺特点，研发了以PLC为控制核心，融合视觉识别技术的自动控制系统，并在地面进行测试，测试结果表明：无反复支撑超前支护智能控制系统可实现支架中心点及障碍物视觉识别、支架搬运小车自动行走及行程判断、支架自动偏移及旋转、支架自动抓取及升降功能；视觉识别传感器可实现支架架号编码识别、支架姿态、支护区域决策功能；实现了“行—抓—降—转—行—转—升—松—降”自动化作业流程。

2） 两巷超前支护装备的位置测量、姿态导航、避障等相关技术没有成熟的应用，现有传感器功能不完善、智能化程度较低，需要针对性地研发智能传感器，形成超前支护装备多融合感知体系。由于地面实验的局限性，不能完整地模拟井下实际工况，未来将开展井下应用实验，进一步完善控制系统。