通過采煤機滾筒截割產生振動特性識別煤巖的研究

孔祥斌

摘 要：通過煤巖識別研究提出一種利用采煤機滾筒截割振動信號來進行煤巖界面輔助識別的方法。對采煤機的滾筒進行受力分析，建立搖臂截割振動模型，通過理論分析驗證該方法的可行性，并通過對試驗結果分析給出試驗與實際工況可能存在的差異，提出實踐中需要改進的方法和途徑。

關鍵詞：煤巖識別；振動信號；采煤機

中圖分類號：TD823 文獻標識碼：A 文章編號：1671-2064（2018）16-0196-01

在采煤過程中煤巖界面識別技術是采煤機自動控制的基礎，也是實現無人自動化開采的先決條件。目前已有20多種方法對此展開研究，其中記憶截割技術已被應用于生產中，但不能處理巖層突變和工作面突發情況?；诓擅簷C截割煤和巖石產生的振動信號特征提出一種煤巖輔助識別新技術，達到對其實現控制的目的。

1 煤巖識別理論可行性分析

由于煤層物理、力學性能無規則變化和參與截割的截齒數量的變化，致使采煤機工作時，采煤機滾筒所承受的外載荷隨機變化。此外，因滾筒在制造、裝配中存在偏心問題，滾筒旋轉過程產生的偏心質量必然使調高機構產生振動。因此，滾筒的受力情況是采煤機結構設計和振動分析的重要依據。通過分析可知，當采煤機在工作面自右向左采煤時，左滾筒受力情況如圖1所示。假設滾筒受到推進阻力Fx、截割阻力Fy和軸向力Fz，則Fx=R1sin（ω1t），Fy=R2sin（ω2t），Fz=R3sin（ω3t）。其中：R1、R2、R3分別為3個方向外載荷的最大幅值，N；ω1、ω2、ω3分別為3個方向外載荷的變化頻率，rad/s。

據圖1所示滾筒受力情況，采煤機的搖臂可視為繞定點轉動的剛體，調高液壓缸可等效為有阻尼的液壓彈簧，則調高機構動力學方程為：

Jθ″+khxLRsinφ1+chx'LRsinφ2=∑M （1）

kh=4βeA2P/Vt

式中：J為滾筒對搖臂O點的轉動慣量，kg·m2；θ″為搖臂繞O點轉動的角加速度，rad/s2；kh為液壓缸的液壓彈簧剛度（最小近似值），N/m；βe為液壓油的有效體積彈性模量，MPa；AP為液壓缸兩腔作用面積平均值，m2；Vt為液壓缸兩腔當量總容積平均值，Vt=APS（S為液壓缸行程），m3；ch為液壓缸的液壓黏性阻尼系數，Pa·s；x為液壓缸位移，m；x'為液壓缸移動速度，m/s；φ1為大搖臂相對于水平面的夾角，（°）；φ2為小搖臂與液壓缸活塞桿的夾角，（°）；∑M為對O點所有的外力矩之和，N·m。

2 基于截割振動煤巖識別的試驗分析

2.1 試驗方案的設計

根據理論分析，滾筒因截割不同硬度材料而產生截割負載不同，其產生的振動信號可以間接傳遞給搖臂結構，并通過搖臂傳遞至整個采煤機調高機構。為了能夠快速準確獲取振動信息，通過試驗在模擬裝置的不同位置進行采樣分析，由于電動機和搖臂變速箱都是振動源，為了更好地采集滾筒的截割信號，將振動傳感器安裝在滾筒轉軸附近的搖臂下方。在模擬采煤機設備上進行試驗，試件固定在小車上，并用液壓缸對小車進行驅動，模擬采煤機的牽引運動。模擬采煤機裝置滾筒轉速為100r/min，牽引速度為1m/min，截割寬度分別為40和25mm。在試驗過程中采用測振儀和加速度傳感器等對采集信號進行采集和處理。模擬采煤機試驗裝置簡圖及數據采集系統如圖2所示。

2.2 試驗材料的制作

以兗州煤業股份有限公司濟寧三號煤礦綜采二區工作面煤巖情況為參照，制作模擬材料。該礦工作面煤質普氏系數為1.8～2.0；工作面直接頂石灰巖，普氏系數為3～4，厚度1.4m，深灰色，厚度不穩定，含動物根化石。直接底為細砂巖，厚度2.7m，灰色，中部為中粒狀薄層，以石英長石為主，含植物根化石。由于煤體的非均勻性、各向異性，以及地下三向應力作用等因素的影響，要使模擬材料與原材料完全相似很困難，甚至是不可能的，因此需判明各種因素中哪些因素是決定性的。通過分析得出煤巖截割材料的特性主要取決于抗壓強度和硬度兩參數。根據煤巖的特性，制作了巖石和煤的模擬材料，尺寸為800mm×500mm×500mm的試件。

2.3 采樣周期的確定

采樣周期是一個很重要的參數，它的選擇將直接影響系統的控制效果。采樣周期不僅要滿足采樣定理的要求，同時要考慮采煤機牽引速度、滾筒截割速度、頂板形狀變化率、液壓支架和刮板輸送機推移要求以及煤層頂板落差的影響，而且油缸的驅動伺服機構存在機械延時，因此滾筒調高的實際調整頻率不能過于頻繁。滾筒記憶程控調高主要應用于煤巖層走向變化相對比較緩慢，但實際截煤過程中可能會遇到斷層或其他突發情況。當采煤機遇到這種情況時，控制系統可以快速識別，降低滾筒的轉速，減少截深，降低牽引速度安全推進。綜合考慮以上因素，振動特性處理間隔時間取2s。

2.4 數據采集與試驗結果分析

通過測振儀對2種材料振動試驗數據進行傅里葉變換，進而得到幅值譜幅值Rm。

實驗：滾筒轉速100r/min，截割深度40mm，牽引速度1m/min時，材料1和材料2振幅均方根Rm結果如圖3所示。通過采樣結果分析可以看出，當采煤機模擬裝置截割不同材料時，兩者的Rm不同，即2種情況下振動的程度不同。模擬巖石材料1的Rm最大值為1.0163，模擬煤材料2的Rm最大值為0.8768。通過振動幅值的差異可以快速獲得在穩定工況下，采煤機截割材料的變化，從而為采煤機高度的調整提供判定依據。

將兩種材料固定一起，進行連續截割，發現在經過分界面后，振動的幅值特性發生變化，因此可以根據實際工作情況的統計規律設定在一種材料下的Rm，可以認為此時采煤機截割的是煤，反之，采煤機截割的是巖石。因此該方法能夠有效識別采煤機的截割狀態，為采煤機的自動調高技術提供依據。

3 結語

通過模擬截割試驗，并對采集到的振動信號進行處理和分析得出，當截割參數相同時，不同材料的振動信號幅值不同。試驗驗證了運用振動信號進行煤巖識別的可行性，尤其是該方法是基于振動的頻幅特性對煤巖分界進行識別，不是通過實時振動信號進行分析，因此可以避免采煤機自身抖動或其他因素影響造成的意外振動加劇，而導致做出錯誤判斷。但是井下工作環境復雜，需要在工作面現場采集信號，進一步驗證振動信號識別煤巖的效果。后期現場試驗研究將主要是實現現場工況下的振動信號識別與噪聲信號的分離，并且與其他煤巖識別技術相結合實現對煤巖分界的準確識別。