工矿自动化

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孙继平, 余星辰, 王云泉, 李小伟

2023, 49(3): 1-5, 114. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.18077

<摘要>(261) <HTML> (51) <PDF>(54)

摘要:
分析了煤矿瓦斯和煤尘爆炸特征：气体浓度发生突变；环境温度迅速升高；空气压力突然升高；产生火球和烟尘；产生较强的红外和紫外辐射；产生爆炸冲击波和火焰波；产生爆炸音。基于爆炸声音感知煤矿瓦斯和煤尘爆炸具有以下优点：① 爆炸冲击波和火焰波衰减快，传播距离近；声波衰减慢，传播距离远。远离爆源的矿用拾音设备可用于煤矿瓦斯和煤尘爆炸感知。② 与基于气体浓度和温度等传感器的煤矿瓦斯和煤尘爆炸感知方法相比，具有响应速度快的优点。③ 与基于视频图像的煤矿瓦斯和煤尘爆炸感知方法相比，具有不受粉尘、光照、遮挡等影响的优点。④ 矿用拾音设备成本低、易安装。⑤ 声音传播距离远，受巷道和分支影响小。⑥ 声音处理速度快，可在短时间内从各种声音信号中快速识别瓦斯和煤尘爆炸声音。提出了基于爆炸声音识别的煤矿瓦斯和煤尘爆炸感知方法：利用麦克风阵列拾音器采集监测区域的声音信号，经过归一化、分帧、添加类别标签等预处理后，提取声音信号特征，将特征输入到统计分类器中进行训练，建立煤矿瓦斯和煤尘爆炸声音识别模型；实时采集监测区域的声音信号，将提取的声音信号特征输入训练完成的煤矿瓦斯和煤尘爆炸声音识别模型中，判断是否为煤矿瓦斯和煤尘爆炸声音，若是则进行报警。

矿用5G通信演进技术研究

李晨鑫

2023, 49(3): 6-12. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2022090070

<摘要>(886) <HTML> (80) <PDF>(86)

摘要:
矿用5G是智能矿山建设的基础，为满足智能矿山多样化的应用需求，需要依托5G通信演进技术推动矿用5G通信演进系统的实现。梳理了矿用5G技术研究及系统部署现状：矿用5G初步实现了音视频通话、高清视频分析、装备远程控制等应用，但存在终端形态单一、上行链路负荷较重、5G通信系统与定位系统分立建设等问题。分析了3GPP Release 17的5G通信演进技术在矿用5G通信中的适用性，指出RedCap轻量化终端技术、NR直连通信技术、NR定位技术将成为矿用5G通信演进的关键技术。研究了矿用5G通信演进关键技术：RedCap轻量化终端技术能够满足矿用无线传感器、单路无线传输的矿用视频监控设备、智能矿灯、智能穿戴设备的低功耗、低成本的多模态终端研发需求；NR直连通信技术应用于矿井自动驾驶车载终端与巷侧设备、应急通信中继设备，可满足矿井自动驾驶和应急通信的低时延、高可靠传输需求；NR定位技术应用于矿井通信定位一体化，可满足矿井通信定位系统融合的技术需求。提出了矿用5G通信演进系统架构，为建设矿用5G全连接矿井、支持多链路无线接入、实现通信感知一体化提供了方向。

覆岩载荷扰动下平硐围岩变形分析及支护优化

柴敬, 刘泓瑞, 张丁丁, 刘永亮, 韩志成, 田志诚, 张锐新

2023, 49(3): 13-22. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2022090020

<摘要>(288) <HTML> (76) <PDF>(16)

摘要:
传统的收敛仪、三维激光扫描等矿山巷道围岩变形监测技术无法满足复杂工程全面监测需求，实时及自动化监测程度低，且不具备长距离、高精度和大面积监测能力，而现有光纤传感技术仅针对巷道围岩的单一参量进行监测，无法全面分析巷道围岩稳定状况。以某煤矿主平硐为工程背景，采用数值模拟研究了平硐上方填土前后的围岩稳定性，结果表明：填土工程导致平硐两帮围岩支承压力升高，且呈不对称分布；顶板最大下沉量由填土前的8.3 mm增至22.1 mm，最大底鼓量由4.0 mm增至8.5 mm，两帮移近量最大增幅为16.2 mm；围岩变形量与支承压力对应性较强，呈现随平硐上方填土厚度增大而增大的特征。采用光纤布拉格光栅（FBG）传感器构建了平硐围岩变形监测系统，在平硐断面设置FBG传感器监测平硐拱顶裂缝张开度、顶底板及两帮变形量、断面应力应变等，通过实时光谱图分析围岩局部变形情况，结果表明平硐在现有料石砌碹支护状态下，受上覆载荷扰动影响，顶板受压明显，顶板最大下沉量约为30 mm，形成约2 mm宽的裂缝，且监测结果与数值模拟、现场观测结果相符，验证了基于FBG的平硐围岩稳定性监测方法的有效性。根据监测结果，针对平硐支护薄弱处提出了锚杆+T型钢板的补强支护方案，通过数值模拟对其支护效果进行验证，结果表明优化支护方案后，在覆岩载荷扰动下平硐顶板最大下沉量为11.3 mm，两帮最大移近量为12.04 mm，围岩变形量平均降幅达48.8%，提高了围岩稳定性。

输送带跑偏检测方法研究

王锴, 曾祥进, 黎新, 张锐, 徐成

2023, 49(3): 23-30, 52. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2022050064

<摘要>(470) <HTML> (81) <PDF>(53)

摘要:
基于机器视觉的输送带跑偏检测方法检测的输送带边缘特征中包含伪边缘，现有研究难以识别伪边缘，且多场景适应性差。针对该问题，对输送带监控图像提取感兴趣区域（ROI）并进行归一化，采用较大阈值区间的Canny算法提取边缘特征点，以提高算法的场景适应性，并采用形态学滤波方法处理部分杂质及伪边缘；对于Canny算法无法检测到有效边缘的图像，对提取的ROI进行伽马变换和45，135° 方向的梯度滤波，以增强边缘特征，之后进行基于Canny算法的特征点提取和形态学滤波。以边缘点像素值关系、邻域特征、紧密性特征，以及边缘线长度、相对位置、斜率等作为约束条件，采用基于分治搜索思想的直线筛选排序算法对提取的边缘特征点进行筛选及拟合，得到输送带实时边缘。将实时边缘的像素值与未发生跑偏时边缘像素值做差，得到当前跑偏的像素值。试验结果表明，针对多种场景下的输送带监控图像，基于Canny算法和直线筛选排序的输送带跑偏检测方法检测误差小于3个像素值，百张图像检测时间为6.945 1 s，边缘计算机处理4路视频图像的CPU占有率为132%，满足现场输送带边缘检测的准确性、实时性要求。

煤矿井下视频雾浓度检测及实时去雾方法

郭志杰, 南柄飞, 王凯

2023, 49(3): 31-38. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2022080068

<摘要>(308) <HTML> (64) <PDF>(49)

摘要:
煤矿井下工作面在生产状态下由于喷雾除尘操作引起雾气浓度动态变化，导致视频图像画面模糊不清，严重影响煤矿井下可视化远程干预性采煤控制及操作。针对上述问题，提出了一种煤矿井下工作面视频雾浓度检测及实时去雾方法。首先利用颜色衰减先验计算含雾视频图像亮度值和饱和度值差异，实现雾浓度检测，进一步识别含雾图像和无雾图像。其次，使用颜色衰减先验和场景变化概率模型对视频时间连续代价函数进行矫正，减小视频相邻帧之间的透射率误差，减轻去雾后视频图像画面的闪烁影响。最后，分别利用煤矿井下工作面视频雾浓度检测及实时去雾方法和Kim方法对煤矿井下场景有雾视频进行处理。实验结果表明：① 雾浓度检测方法可以准确地计算出图像场景中的雾浓度分布，提取到的雾浓度最大连通区域占总图像像素的38.693%，大于雾浓度阈值20%，为含雾图像。根据含雾图像识别结果自动忽略无雾图像，有选择性地对有雾图像进行去雾处理。② 采用煤矿井下工作面视频雾浓度检测及实时去雾方法对煤矿井下工作面的不同区域（支架区域和煤壁区域）及不同雾浓度（中等雾浓度和较高雾浓度）的生产视频进行去雾处理，去雾后视频图像对比度明显增强，视觉效果也更加明亮清晰。③ 实时去雾方法的均方误差曲线在Kim方法的均方误差曲线下方，说明其对连续场景视频去雾后，视频相邻帧的均方误差值减小，有效抑制了去雾视频的闪烁现象；使用对比度代价函数和颜色信息损失代价函数估计含雾图像的透射率值，可在变化场景取得理想的去雾效果。④ 实时去雾方法的去雾视频相邻帧之间的均方误差均值较Kim实时方法减小4.26，提高了相邻帧之间的相似性，进一步抑制了相邻帧之间的图像闪烁现象。在运行时间方面，实时去雾方法每帧处理时间较Kim方法增加了2 ms，但是其每帧处理时间小于40 ms，满足实时性要求。

基于长短期存储的聚合增强型煤矸石视频识别模型

杨军

2023, 49(3): 39-44, 62. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.18058

<摘要>(153) <HTML> (51) <PDF>(15)

摘要:
采用煤矸石图像识别技术进行煤矸石识别会错过一些关键目标的识别。视频目标识别模型比图像目标识别模型更贴近煤矸石识别分选场景需求，对视频数据中的煤矸石特征可以进行更广泛、更有深度的提取。但目前煤矸石视频目标识别技术未考虑视频帧重复性、帧间相似性、关键帧偶然性对模型性能的影响。针对上述问题，提出了一种基于长短期存储（LSS）的聚合增强型煤矸石视频识别模型。首先，采用关键帧与非关键帧对海量信息进行初筛。对煤矸石视频帧序列进行多帧聚合，通过时空关系网络 (TRN)将关键帧与相邻帧特征信息相聚合，建立长期视频帧和短期视频帧，在不丢失关键特征信息的同时减少模型计算量。然后，采用语义相似性权重、可学习权重和感兴趣区域（ROI）相似性权重融合的注意力机制，对长期视频帧、短期视频帧与关键帧之间的特征进行权重再分配。最后，设计用于存储增强的LSS模块，对长期视频帧与短期视频帧进行有效特征存储，并在关键帧识别时加以融合，增强关键帧特征的表征能力，以实现煤矸石识别。基于枣泉选煤厂自建煤矸石视频数据集对该模型进行实验验证，结果表明：相较于记忆增强全局−局部聚合（MEGA）网络、基于流引导的特征聚合视频目标检测（FGFA）、关系蒸馏网络（RDN）、视频识别的深度特征流（DFF）模型，基于LSS的聚合增强型煤矸石视频识别模型的平均精度均值优于其他模型，为77.12%；模型视频目标运动速度与识别精度呈负相关，基于LSS的聚合增强型煤矸石视频识别模型在慢速运动的目标检测上识别精度最高达83.82%。

基于融合网络的井下人员行为识别方法

张雷, 冉凌鎛, 代婉婉, 朱永红, 史新国

2023, 49(3): 45-52. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2022120015

<摘要>(213) <HTML> (32) <PDF>(56)

摘要:
井下人员行为识别是保障煤矿安全生产的重要措施。针对现有井下人员行为识别研究缺少对感知机理的研究与分析且特征提取手段单一的问题，提出一种基于融合网络的井下人员行为识别方法。该方法主要包括数据预处理、特征构建和判识网络构造3个部分。数据预处理：通过信道状态信息（CSI）商模型、子载波去直流和离散小波去噪对采集的CSI数据进行处理，以降低环境噪声、设备噪声等的影响。特征构建：将处理后的数据利用格拉姆和/差角场 (GASF/GADF)转换成图像，从而保留数据的空间和时间特性。判识网络构造：根据人员动作的特点，提出一种由基于门控循环单元（GRU）的编解码网络和多尺度卷积神经网络（CNN）组成的融合网络，利用GRU保留前后数据之间的关联性，同时利用注意力机制的权重分配策略有效提取关键特征，以提高行为识别的准确率。实验结果表明：该方法对行走、摘帽子、扔东西、坐、抽烟、挥手、跑动、睡觉8种动作的平均识别准确率为97.37%，对睡觉和坐的识别准确率最高，最容易发生误判的动作是行走和跑动；使用准确率、精确率、召回率和F₁分数作为评价指标，得出融合网络的性能优于CNN和GRU，人员行为识别准确率高于HAR系统、WiWave系统和Wi−Sense系统；正常速度下行走和摘帽子2种动作的平均识别精度为95.6%，高于快速动作情况下的93.6%和慢速动作情况下的92.7%；收发设备之间的距离为2 m和2.5 m时，识别准确率较高。

面向大型数据集的局部敏感哈希K−means算法

魏峰, 马龙

2023, 49(3): 53-62. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2022080018

<摘要>(291) <HTML> (61) <PDF>(14)

摘要:
大型数据集高效处理策略是煤矿安全监测智能化、采掘智能化等煤矿智能化建设的关键支撑。针对K−means算法面对大型数据集时聚类高效性及准确性不足的问题，提出了一种基于局部敏感哈希（LSH）的高效K−means聚类算法。基于LSH对抽样过程进行优化，提出了数据组构建算法LSH−G，将大型数据集合理划分为子数据组，并对数据集中的噪声点进行有效删除；基于LSH−G算法优化密度偏差抽样（DBS）算法中的子数据组划分过程，提出了数据组抽样算法LSH−GD，使样本集能更真实地反映原始数据集的分布规律；在此基础上，通过K−means算法对生成的样本集进行聚类，实现较低时间复杂度情况下从大型数据集中高效挖掘有效数据。实验结果表明：由10个AND操作与8个OR操作组成的级联组合为最优级联组合，得到的类中心误差平方和（SSEC）最小；在人工数据集上，与基于多层随机抽样（M−SRS）的K−means算法、基于DBS的K−means算法及基于网格密度偏差抽样（G−DBS）的K−means算法相比，基于LSH−GD的K−means算法在聚类准确性方面的平均提升幅度分别为56.63%、54.59%及25.34%，在聚类高效性方面的平均提升幅度分别为27.26%、16.81%及7.07%；在UCI标准数据集上，基于LSH−GD的K−means聚类算法获得的SSEC与CPU消耗时间（CPU−C）均为最优。

基于改进支持向量机的微震初至波到时自动拾取方法

李铁牛, 胡宾鑫, 李化坤, 耿文成, 郝鹏程, 纪旭波, 孙增荣, 朱峰, 张华, 阳铖权

2023, 49(3): 63-69. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2022050081

<摘要>(286) <HTML> (87) <PDF>(24)

摘要:
微震初至波到时拾取是实现微震震源高精度定位的重要前提。传统的人工拾取方法效率低，而自动拾取方法在低信噪比条件下难以准确拾取初至波到时。针对上述问题，提出了一种基于改进支持向量机（SVM）的微震初至波到时自动拾取方法。首先，对原始微震数据进行归一化处理、线性校正和适当裁剪，将微震数据的振幅、能量和相邻时刻的能量比作为特征对数据标记不同类别；然后采用粒子群优化（PSO）算法和网格搜索法优化SVM的惩罚参数和核函数参数，即先利用PSO算法对参数进行大范围的快速定位，得到初步最优解，再以该解为初始位置重新构建参数搜索区间，设置小步长的网格搜索法对参数进行精细搜寻，得到最优参数，并将该最优参数代入SVM模型进行训练，得到改进SVM模型；最后根据改进的SVM模型对微震数据进行分类识别，定义微震波第1个采样点对应的时刻为初至波到时。采用某矿井下微震监测数据进行实验，结果表明：该方法对微震初至波到时的拾取准确率达96.5%，平均拾取误差为3.8 ms，在低信噪比情况下仍可对微震初至波到时进行准确拾取，拾取精度高于自动拾取方法中常用的长短时窗能量比（STA/LTA）法。

液压锚杆钻车钻臂路径规划

赵欣悦, 翟博闻, 乔红兵, 李雨泽, 王东杰

2023, 49(3): 70-76. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2022060055

<摘要>(255) <HTML> (86) <PDF>(23)

摘要:
液压锚杆钻车作业时，需准确控制钻架钻头在工作空间中的朝向及其与巷道壁面之间的角度、距离等，对钻臂调整能力有极高要求。目前对液压锚杆钻车自动定位及自主路径规划的研究较少。针对上述问题，提出一种液压锚杆钻车钻臂路径规划方法。以CMM2−36型矿用液压锚杆钻车整机工作参数和钻臂结构为基础构建钻臂三维模型，在Matlab平台进行仿真模拟。采用连续路径规划方案，针对基于三次多项式插值法的钻臂关节角规划方法不能保证钻臂在始末位置的加速度为0的问题，采过五次多项式插值法对钻臂关节角进行规划。以巷道顶板为例，在顶板上设置32个钻孔定位点，设计了3种路径规划方案并进行对比分析，得出“工”字形路线距离最短，轨迹最合理。结合运动学理论构建D−H坐标系，对钻臂进行正逆运动学求解，采用蒙特卡罗法求解了液压锚杆钻车钻臂理论最大工作空间，以保证钻臂不会与巷道发生碰撞，从而保证工作安全性。仿真结果表明：在满足掘进巷道支护要求的前提下，液压锚杆钻车钻臂末端钻架能够实现自动定位及自主路径规划，且钻臂不会与巷道发生碰撞，能够保证工作安全性。

锚杆钻车钻臂定位控制方法

李力恒, 宋建成, 田慕琴, 王相元

2023, 49(3): 77-84, 123. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2022070052

<摘要>(177) <HTML> (55) <PDF>(13)

摘要:
目前常用代数法和几何法实现锚杆钻车钻臂定位控制，存在效率低、有无解或多解情况、通用性差等问题。采用粒子群优化（PSO）算法进行机械臂定位控制具有编程简单、搜索性能强、容错性好等优势，但易陷入局部最优解。目前基于改进PSO算法的机械臂定位控制整体寻优效率较低，寻优时间过长。针对上述问题，在精英反向粒子群优化（EOPSO）算法基础上，引入混沌初始化、交叉操作、变异操作和极值扰动，设计了混沌交叉精英变异反向粒子群优化(CEMOPSO）算法。采用标准测试函数对PSO算法、EOPSO算法、交叉精英反向粒子群优化（CEOPSO）算法、CEMOPSO算法进行测试，结果表明CEMOPSO算法的稳定性、精度、收敛速度最优。建立了锚杆钻车钻臂运动模型，采用CEMOPSO算法进行钻臂定位控制，并在Matlab软件中对控制性能进行仿真研究，结果表明：在相同的迭代次数和误差精度约束条件下，采用CEMOPSO算法时钻臂位置误差和姿态误差从迭代初期即具有极快的收敛速度，且位置误差和姿态误差均小于其他3种算法，误差曲线较平稳，最大位置误差为0.005 m，最大姿态误差为0.005 rad；设定位置误差为1 mm、姿态误差为0.01 rad时，CEMOPSO算法的平均迭代次数为343，位置误差为0.1 mm、姿态误差为0.001 rad时平均迭代次数为473，在相同的定位精度条件下，CEMOPSO算法的收敛速度和稳定性优于其他3种算法，满足工程应用要求，且求解精度越高，其优越性越突出。

基于5G C−RAN技术的数字化矿山全光网研究

申雪, 刘吉超, 李龙飞

2023, 49(3): 85-92, 99. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.18065

<摘要>(311) <HTML> (53) <PDF>(20)

摘要:
建设数字化矿山的首要问题之一是构建一张低时延、大带宽、高可靠的高品质信息网络，WiFi、4G等传统无线通信技术已无法满足矿山数字化转型的新需求。从数字化矿山对通信网络的需求出发，研究了5G技术在井下矿山应用的必要性和部署难点，指出基于集中式无线接入网（C−RAN）的井下5G组网方案可有效降低5G网络在井下的部署要求和难度，但须解决光纤资源消耗大、“哑资源”故障管理难2个问题。提出了基于5G C−RAN技术的数字化矿山全光网系统，从C−RAN接入网、高速全光网、智能管控平台3个层面阐述了系统架构，并研究了半有源光网络架构、低成本波分复用（WDM）高速传输、智能管控平台等关键技术。该系统采用直检WDM技术节省光纤资源，可将光纤使用数量减少91.67%，同时基于半有源架构、调顶操作维护管理（OAM）技术实现对光纤网络的低成本管控和灵活部署，破解井下巷道光纤资源紧张和光纤网络管理难题。实验结果表明：12个不同波长WDM光模块的发送光功率为3.5~5.2 dBm，接收灵敏度为−16.9~−19.0 dBm，链路预算能力可达21 dB以上，满足应用要求；消光比为4.7~5.1 dB，眼图裕量大于17.5%，表明了较高的信号质量；在低温−40 ℃和高温85 ℃下，WDM光模块发送光功率、接收灵敏度均存在一定性能劣化，但仍然能够满足10 km传输需求。现场应用结果表明，12个不同波长WDM光模块的发送光功率为3.7~5.6 dBm，接收灵敏度为−17.9 ~ −16.3 dBm，其中最差通道的链路预算能力仍在20.2 dB以上，满足应用要求。

矸石层形态对掘锚机截割特性影响仿真分析

梁旭, 郭佳毫, 常毛毛, 曲兴家, 张黎

2023, 49(3): 93-99. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2022090062

<摘要>(175) <HTML> (48) <PDF>(19)

摘要:
巷道实际掘进过程中掘进工作面除全煤层外还有各种矸石层，矸石层的存在会影响掘锚机掘进效率。然而目前大多以全煤层工作面为研究背景对滚筒截割特性进行分析，或考虑的矸石层形态较为单一。针对上述问题，以MB670−1型掘锚机为研究对象，利用Pro/E软件绘制掘锚机三维模型，将模型导入RecurDyn软件并添加相应的运动副，之后再导入EDEM软件，建立EDEM−RecurDyn耦合仿真模型。从滚筒截割性能、滚筒位移和滚筒振动3个方面仿真分析了水平矸石层、斜矸石层、半矸石层3种矸石层形态对掘锚机截割特性的影响，结果表明：① 与全煤层相比，在矸石层条件下滚筒截割阻力、载荷波动系数、截割比能耗均有所增加，尤其在斜矸石层条件下增加最明显，截割阻力均值增大了35.61%，X轴（沿掘锚机掘进方向）、Y轴（垂直于巷道底板方向）、Z轴（与滚筒轴平行方向）载荷波动系数分别增大了26.79%，25.39%，61.28%，截割比能耗增大了37.21%。② 矸石层的存在使滚筒位移有所减小，相比于全煤层，在水平矸石层、斜矸石层、半矸石层条件下滚筒位移分别缩短了53，89，14 mm。③ 滚筒在截割含矸石层工作面时产生的振动幅度远大于截割全煤层工作面时。④ 矸石层形态对掘锚机截割特性的影响程度为斜矸石层>水平矸石层>半矸石层。

基于CNN−BP的浮选尾煤灰分智能检测方法

韩宇, 王兰豪, 刘秦杉, 桂夏辉

2023, 49(3): 100-106. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2022100019

<摘要>(793) <HTML> (63) <PDF>(25)

摘要:
尾煤灰分是浮选系统的重要生产指标，不仅可以反映当前浮选系统运行工况和精煤采出率，对浮选智能化控制也有重要意义。针对现有基于图像的浮选尾煤灰分检测方法特征提取不全面、模型精度不足的问题，提出了一种基于卷积神经网络（CNN）−反向传播（BP）的浮选尾煤灰分智能检测方法。构建了CNN初步预测与BP神经网络补偿预测相结合的浮选尾煤灰分智能检测模型。通过CNN提取矿浆图像特征数据，初步预测尾煤灰分，然后将图像灰度特征数据和彩色特征数据作为BP补偿模型的输入，以初步预测值与真实值的差值为输出，最终将初步预测值与补偿预测值相加，得到浮选尾煤灰分。实验结果表明：磁力搅拌器的转子为小转子、转速为500 r/min、光照强度为12 750 Lux条件下矿浆搅拌充分，图像质量最好；与CNN模型及极限学习机(ELM)模型相比，CNN−BP模型预测精度最高，误差波动范围最小，预测误差范围为−2%~+2%；CNN−BP模型的均方根误差（RMSE）为0.770 5，决定系数为0.997 4，平均绝对误差（MAE）为0.557 2%，表明其精度高、效果好、泛化性强，可以满足现场生产检测要求。

矿山电网瞬时电流速断保护整定策略

于群, 崔国亮, 古锋, 刘韬

2023, 49(3): 107-114. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2022080092

<摘要>(948) <HTML> (64) <PDF>(26)

摘要:
矿山电网作业环境较差，当井下供电系统发生短路故障时，使用复杂的防越级跳闸保护装置会使整个电网的可靠性降低、成本提高，并且矿山电网需要保证电流速断保护能够瞬时动作以切除短路故障，尤其是线路出口处的短路故障。目前矿山电网防越级跳闸保护方案不能兼顾保护速动性、供电可靠性和设备经济性。针对上述问题，根据矿山电网井下发生短路事故不能越级到井上的最低原则，提出了一种基于整体最优原则的矿山电网瞬时电流速断保护整定策略。分析了矿山电网短路电流与短路点位置的关系及线路首末端短路电流的分布特征，对比研究了传统单一整定方法存在的缺陷。定义了最小−最大系统阻抗比、最大系统阻抗与线路阻抗比、相邻线路阻抗比3个指标，用来表示不同短路电流分布场景的特征关系式和各整定方法满足要求的条件，从而判定不同短路电流分布场景下瞬时电流速断保护所适用的整定方法，并给出相应的最优整定策略流程。以典型矿山供电线路为例，根据所提整定策略对其各级保护开关进行整定计算，结果表明：采用该整定策略对矿山电网模型中5个存在越级跳闸风险的保护开关进行整定，可将其中4个保护开关的保护范围控制在2级线路之内，减少了越多级跳闸事故的次数，降低了矿山电网井下短路故障延伸到井上的概率。

基于VMD的小电流接地故障融合选线方法

孙孔明, 李玉敦, 范荣奇, 薛永端, 庞清乐, 徐宪泽

2023, 49(3): 115-123. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2022080082

<摘要>(240) <HTML> (59) <PDF>(17)

摘要:
针对目前煤矿配电网故障选线方法在相关故障特征不明显时存在故障选线失效，基于单一模态分量和单一故障特征的故障选线方法的选线准确度较低等问题，提出了一种基于变分模态分解（VMD）的小电流接地故障融合选线方法。利用VMD将母线中各出线的故障零序电流分解为多个模态分量，根据模态分量的故障特征确定VMD层数，并选取故障特征明显的模态分量作为故障选线的有效模态分量；分别计算各出线故障零序电流有效模态分量的暂态能量和波形相似度；根据各出线有效模态分量的暂态能量占比和波形相似度占比，构建基于暂态能量的故障选线判据和基于波形相似度的故障选线判据，并将2种故障选线判据融合，形成基于VMD的故障融合选线算法。利用电磁暂态仿真软件ATP/EMTP搭建煤矿配电网模型，在不同接地故障电阻、故障初相角和故障位置的单相接地故障场景下，对所提出的故障融合选线方法进行验证，结果表明：在配电网发生各种单相接地故障时，基于VMD的小电流接地故障融合选线方法不受故障位置的影响，较能量法和相关性聚类法的故障选线正确率分别提高了17%和50%，且不受故障类型影响，可应用于小电流接地故障选线。

面向综采工作面的自动化软件设计与应用

李重重, 刘清, 刘军锋, 冯银辉

2023, 49(3): 124-130. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2022080078

<摘要>(828) <HTML> (64) <PDF>(29)

摘要:
针对综采工作面高效开采需求，以及开采过程中面临的自动化软件产品缺乏，通用的工业组态软件缺乏行业针对性、设备接口协议繁多、对业务场景的适应性不足等问题，提出了一种面向综采工作面的自动化软件设计方案。面向综采工作面的自动化软件包括井下服务端、地面服务端、地面客户端3层架构。井下服务端是整个架构的基础，由驱动层、数据库模块、模型逻辑层、数据可视化层构成。驱动层负责接入适配工作面的各类设备及通信协议，实现与各设备的实时双向通信。数据库模块包括实时数据库和历史数据库，实时数据库为驱动层提供实时读写服务，历史数据库为驱动层提供数据记录服务。针对煤矿开采业务场景构建了综采工作面的数据模型，模型逻辑层用以解决软件缺乏行业针对性和适应性不足的问题。模型逻辑层通过与驱动层交互实现设备数据的实时上传和控制指令的实时下发，为数据可视化提供数据驱动，并且通过加载控制分析组件，完成各类设备的协同控制和数据分析功能。数据可视化层集成了多种数据展示技术，便于对数据进行多维度展示。实际应用效果表明：① 在辅助生产方面，该自动化软件应用后，可以实现对工作面工况信息和设备状态的连续在线实时监测，支持对工作面设备的远程集中控制，将井下需要在各设备附近的多人值守减少至2人在监控中心远程集中监控，有效减少了操作人员数量。② 在提升自动化的高级应用方面，该自动化软件应用后，对各系统数据进行分类融合，实现了多类设备自动化协同控制功能，提升了综采工作面自动化水平。

井下人员精确定位系统无线终端同步升级方法

张立峰, 包建军, 金业勇

2023, 49(3): 131-136. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.18043

<摘要>(153) <HTML> (57) <PDF>(28)

摘要:
针对井下人员定位系统采用无线应用内编程（IAP）方式进行固件升级存在的升级期间标志卡无法正常使用、升级效率较低、安全性不高等问题，提出了一种井下人员精确定位系统无线终端同步升级方法。给出了井下人员精确定位系统架构和无线终端同步升级方法流程，重点介绍了无线终端同步升级的安全性设计和高并发技术实现。安全性设计：为提升空中数据传输的安全性，针对读卡器与标志卡之间的数据传输方式，采用高级加密标准（AES）加密器进行针对性加密；为确保标志卡无线升级后运行正常，在标志卡完成接收即将切换时引入信息摘要算法MD5进行完整性校验。高并发技术实现：利用矿井全覆盖的超宽带（UWB）无线通信网络扩展并兼容无线升级协议，实现井下所有标志卡分布式多节点同步升级；通过断点续传方式，解决运动状态下多节点之间数据切换的问题；基于时隙ALOHA算法，提出一种动态时隙分配机制，以保证人员精确定位系统的容量及响应效率。测试结果表明，该方法可以在井下人员精确定位系统内兼容运行，在不影响系统性能指标的情况下，实现所有无线终端定位标志卡嵌入式固件的无线升级，升级成功率为100%，且升级过程高效、可靠、安全。

基于UWB的PDOA与TOF煤矿井下联合定位方法

郭爱军

2023, 49(3): 137-141. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.18078

<摘要>(773) <HTML> (56) <PDF>(43)

摘要:
煤矿井下人员和车辆精确定位是煤矿安全高效生产的重要保障。目前矿井人员和车辆精确定位主要采用超宽带（UWB）无线通信技术，其中仅采用飞行时间（TOF）的定位方法需2个定位分站或天线联合测距和定向，存在天线间距大、不便于安装维护、定位误差大等问题。针对上述问题，提出了应用于煤矿巷道一维定位场景的基于UWB的到达相位差（PDOA）与TOF煤矿井下联合定位方法。该方法通过TOF测量定位卡与定位分站之间的距离，通过PDOA判断定位卡的方位，再根据测得的定位卡与定位分站之间的距离和方位，对定位卡进行定位。该方法根据从定位卡发送的无线电信号到达定位分站的2根天线的相位差判断定位卡的到达角度（AOA），不需要很大的天线间距即可确定定位卡的方位，缩短了定位分站的2根天线之间的距离，可将2根天线一体化，便于安装维护，提高了定位精度。煤矿井下测试结果表明，该方法定位精度在15 cm以内；在200 m测试距离范围内，定位精度不受距离远近影响；TOF测距数值稳定在相对其均值±10 cm的范围内，具有很好的稳定性。

邢东矿充填开采智能化技术及工程实践

张建中, 王云搏, 杨军辉, 杨印朝, 吴红林, 陈锋, 张健

2023, 49(3): 142-148. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2022080020

<摘要>(855) <HTML> (82) <PDF>(44)

摘要:
充填开采智能化符合煤矿绿色开采和智能开采的行业发展趋势及需求，但目前对充填开采智能化关键技术缺乏系统性研究和实际工程应用。针对该问题，以固体充填开采面智能化升级为核心，以充实率智能控制为首要目的，以建设智能充填矿井为目标，系统研究了充填开采智能化关键技术：煤基固废智能预处理及投放控制技术；结合矿床实时测控、排矸速度智能控制、混合分选控制的井下智能跳汰分选技术；基于多源煤基固废实时监测和精准反馈调控的多源煤基固废归集储运技术；集智能充填监测、流量智能控制、充填液压支架和工作面电液控于一体的固体智能充填开采技术。通过各充填开采智能化关键技术的联动配合，邢东矿形成了以煤基固废预处理、煤矸井下分选、多源煤基固废储运及固体充填采煤为核心的智能充填矿井。工程实践结果表明：应用充填开采智能化技术后，智能充填工作面能力大幅度提高，工作面产量由月产3.6万t增加至月产7.2万t，每班人员减少8～10人，1个循环作业时间减少约2.5 h，效率提高约50%，全面解决了煤基固废排放问题。

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