基于采煤機搖臂銷軸多應(yīng)變數(shù)據(jù)融合的煤巖識別方法

田立勇，戴渤鴻，王啟銘

(1.遼寧工程技術(shù)大學(xué) 機械工程學(xué)院，遼寧 阜新 123000; 2.長城汽車股份有限公司，河北 保定 071000)

采煤工作中煤巖界面識別是自動化安全生產(chǎn)過程的重要一步，是采煤機調(diào)節(jié)截割高度的依據(jù)。如今，采煤機滾筒的高度調(diào)節(jié)還主要靠人工肉眼觀察控制，憑借切割噪聲判斷是割煤還是割巖，很難達到理想的截割效果，從而導(dǎo)致安全隱患的產(chǎn)生和經(jīng)濟效益的下降[1]。所以，煤巖界面識別技術(shù)是實現(xiàn)綜采工作面智能化、無人化開采的關(guān)鍵技術(shù)之一[2]。采煤機通過煤巖界面的自動識別，自動調(diào)節(jié)采煤高度，既實現(xiàn)了高效率的割煤工作，也延長了采煤機的使用壽命，提高了工人安全。因此，研究精準(zhǔn)的煤巖界面識別技術(shù)對實現(xiàn)煤礦自動化安全生產(chǎn)、經(jīng)濟生產(chǎn)具有重大意義[3]。

目前，已有多種方法對此展開研究，包括人工 γ 射線法、自然 γ 射線法、聲學(xué)探測法、圖像監(jiān)測法、雷達探測法、振動檢測法和記憶截割法等[4-5]。但是這些方法對煤巖分布、截割工作環(huán)境等都有極高的要求[6-7]，在實際的生產(chǎn)過程中，難以精準(zhǔn)的識別出煤巖分界面。

針對煤巖識別技術(shù)的現(xiàn)狀，可以利用煤巖介質(zhì)在硬度上的差異性進行界面識別。當(dāng)截割硬度較大的介質(zhì)時，截割阻力較大，部件受力也較大;反之，截割硬度較小的介質(zhì)時，截割阻力相對較小，部件受力也較小。與其他方法相比，根據(jù)受力情況判別截割的是煤或者巖更直觀，更方便。但此種方法也存在局限性:如文獻[1]結(jié)論的相關(guān)闡述:采用單一傳感器監(jiān)測對硬度差別大的煤巖界面進行識別具有很好的識別效果，對煤巖硬度差別不大的煤巖界面識別存在一定誤差。因此，為了解決這一問題，筆者提出一種多應(yīng)變數(shù)據(jù)融合的方法實現(xiàn)煤巖界面的識別，通過對銷軸傳感器進行等效強度處理，實現(xiàn)對搖臂銷軸應(yīng)變的實時測試，以實時應(yīng)變值為原始數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)融合，將融合后的數(shù)據(jù)與原始數(shù)據(jù)進行對比分析。

1 搖臂銷軸力學(xué)模型

以本文進行實驗的MG500/1130WD型采煤機為例，搖臂銷軸是連接搖臂與連接架的重要部分。圖1為搖臂銷軸與連接架的安裝位置示意圖。

圖1 搖臂銷軸與連接架的安裝位置示意Fig.1 Schematic diagram of installation position of rocker pin shaft and connecting frame

在截割工作中，滾筒的負(fù)載經(jīng)過殼體作用在搖臂銷軸上。因此，為研究截割煤巖時銷軸的載荷，將搖臂殼體視為剛性體，以滾筒負(fù)載和截割部自重作為所受載荷。所以，銷軸對搖臂殼體8個鉸耳有支反力作用，由于約束副過多不便于分析計算，故將一個銷軸上的2個鉸耳作為一個受力系統(tǒng)進行處理。圖2為搖臂受力圖。其中，滾筒承受三向載荷為Fx，F(xiàn)y，F(xiàn)z，截煤區(qū)上下銷軸受力分別為Fx1，F(xiàn)y1，F(xiàn)z1;Fx3，F(xiàn)y3，F(xiàn)z3;采空區(qū)上下銷軸受力分別Fx2，F(xiàn)y2，F(xiàn)z2;Fx4，F(xiàn)y4，F(xiàn)z4;各個受力點尺寸分別為l1～l6;搖臂與水平方向夾角為α;以采煤側(cè)上銷軸為坐標(biāo)軸O點，列出搖臂受力平衡方程和力矩平衡方程如下:

(1)

(2)

式中，G為搖臂與滾筒重力;n，i，X為滾筒的三向扭矩。

圖2 搖臂受力Fig.2 Force diagram of rocker arm

2 多數(shù)據(jù)加權(quán)融合算法理論模型

2.1 加權(quán)融合算法原理

加權(quán)融合算法是將多個不同位置傳感器所測得的同一參數(shù)的數(shù)據(jù)通過分配加權(quán)系數(shù)的方法融合成一個數(shù)據(jù)[8]。 運用這種方法處理數(shù)據(jù)，能夠減少設(shè)備自身以及環(huán)境因素引起的振動對測量數(shù)據(jù)的影響;即使工作過程中某一個傳感器出現(xiàn)故障，對最后結(jié)果的影響也不會太大，這是彌補單一傳感器測量數(shù)據(jù)穩(wěn)定性低、誤差大的一種方法。這種方法只需要根據(jù)傳感器的測量方差和實時測量值，就可估計出融合數(shù)據(jù)的值[9]。圖3為加權(quán)融合模型結(jié)構(gòu)圖。

圖3 加權(quán)融合模型結(jié)構(gòu)Fig.3 Weighted fusion model structure

2.2 加權(quán)融合算法數(shù)學(xué)模型

首先,建立加權(quán)融合值X的方程:

(3)

式中，αi為第i個傳感器數(shù)據(jù)分配的加權(quán)系數(shù)。

為保證融合值是無偏的，須滿足:

(4)

其次，建立加權(quán)融合理論的傳感器數(shù)據(jù)方差方程

(5)

(6)

式中，λ為拉格朗日乘子。

建立求解方程組:

?

所以，求解得到加權(quán)系數(shù)和均方差表達式:

(7)

式中，ej為第j個傳感器的均方差。

(8)

假設(shè)n個傳感器精度相同，在理想情況下，每個傳感器的方差一樣。即:e1=e2=…=en=e。由式(8)可知，

(9)

式中，e為各個傳感器均方差相等時的均方差值。

所以，融合后的方差變?yōu)樵瓉淼?/n，即精度提高了n倍。如果傳感器的精度不同，那么式(8)可寫成

(10)

式中，emin為測量方差最小的傳感器的均方差。

式(7)表明:加權(quán)系數(shù)的值只由測量方差決定，傳感器測量方差的準(zhǔn)確與否直接關(guān)系到融合后的數(shù)據(jù)是否準(zhǔn)確。式(10)表明:多個傳感器進行加權(quán)融合后的方差小于每個傳感器的方差。因此，經(jīng)過加權(quán)融合方法處理的數(shù)據(jù)比單個傳感器所測數(shù)據(jù)波動小、精度高、穩(wěn)定，避免了由單一傳感器測量所引起的結(jié)論不準(zhǔn)確。

2.3 多傳感器測量中的方差估計

設(shè)n個傳感器測量均值為

(11)

(j=1,2,…,n)

(12)

實際上，由傳感器測量的數(shù)據(jù)真實值無法得到。這里用數(shù)據(jù)真值的無偏估計x代替。有

(13)

(14)

(15)

由式(12)，(13)可得第j個傳感器的方差為

(16)

用n個傳感器對目標(biāo)參數(shù)進行N次測量，第j個傳感器的第i次測量值記為Wij，方差記為eij。

(17)

根據(jù)式(16)可得第j個傳感器的方差估計為

(18)

綜上，根據(jù)式(18)估計出每個傳感器的實時方差，然后由式(7)確定傳感器的加權(quán)系數(shù)，最后由式(3)計算此刻的加權(quán)融合值。

3 實驗驗證

本文的煤巖識別實驗是在中煤集團張家口煤礦采掘機械裝備研發(fā)實驗中心的大型煤礦機械綜合實驗平臺上進行的，采煤機工作面實驗平臺如圖4所示。模擬工作面實驗平臺提供測試所需的不同硬度系數(shù)的巖壁和煤壁。

圖4 采煤機工作面實驗平臺Fig.4 Working face experimental platform of shearer

采煤機在試驗截割的過程中，截割煤巖壁的長寬高分別為70，5和4 m，截割深度為60 mm;液壓支架追機推移;牽引速度1 m/min;滾筒轉(zhuǎn)速28.5 r/min。為解決對煤巖硬度差別不大的煤巖層進行界面識別的問題，實驗測試選取煤巖混合介質(zhì)的煤巖壁，其中煤層部分的普氏硬度系數(shù)為f=4，巖層部分的普氏硬度系數(shù)為f=6，兩種介質(zhì)連接在一起。根據(jù)上位機顯示器的數(shù)據(jù)圖像曲線，觀察采煤機在煤巖界面識別和跟蹤響應(yīng)速度上的準(zhǔn)確性，并對采煤機的截割狀態(tài)進行分析。

銷軸部件受力由與銷軸等效強度的銷軸傳感器測得。實驗中，傳感器經(jīng)連接線纜將檢測數(shù)據(jù)發(fā)送到無線采集模塊,再經(jīng)無線通訊方式將數(shù)據(jù)傳輸至顯示屏幕，將銷軸的受力情況存儲與顯示。數(shù)據(jù)采集、傳輸結(jié)構(gòu)圖如圖5所示。

圖5 數(shù)據(jù)采集、傳輸結(jié)構(gòu)Fig.5 Data acquisition,transmission structure diagram

銷軸傳感器布置在連接架與搖臂鉸接的位置，數(shù)量為4個，應(yīng)變數(shù)據(jù)由銷軸傳感器的內(nèi)置應(yīng)變片進行測量，傳感器通過軸向引出線與應(yīng)變采集模塊連接起來。圖6為銷軸傳感器安裝圖。

圖6 銷軸傳感器安裝Fig.6 Field installation diagram of pin shaft sensor

4 實驗結(jié)果分析

通過實驗，可以得到4個銷軸傳感器所采集的應(yīng)變變化曲線。對銷軸傳感器進行編號，采空側(cè)上銷軸為1號，下銷軸為2號;煤壁側(cè)上銷軸為3號，下銷軸為4號。這里，以x方向的受力情況進行分析。傳感器設(shè)備類型選取的是SG403/SG404，其電橋靈敏度為0.624 35 V/με。由于樣本點數(shù)過多，所以選取圖像中的有效部分進行分析，如圖7所示。縱坐標(biāo)為應(yīng)變值，10-6，橫坐標(biāo)為時間，s。測試應(yīng)變量極值見表1。

圖7 4個銷軸傳感器應(yīng)變曲線Fig.7 Strain curves of the four pin sensor

根據(jù)標(biāo)定實驗測試，計算出擬合標(biāo)定公式

F=79.052 4k1-0.099 7

(19)

表1 截割煤巖應(yīng)變量極值
Table 1 Cut coal rock variable extreme value

10-6

表2 截割煤巖標(biāo)定數(shù)據(jù)
Table 2 Cut coal and rock calibrationkN

傳感器編號割巖最大受力割巖最小受力割煤最大受力割煤最小受力124.61223.32823.82222.242224.61123.16424.01922.440326.15824.61125.33523.822425.82924.34825.13823.328

從表1，2中可以看出，隨著介質(zhì)硬度的增大，銷軸傳感器測量的應(yīng)變和標(biāo)定受力值也隨之增大，其中，煤壁側(cè)銷軸的受力值明顯大于采空側(cè)銷軸的受力值。40～70 s截割煤時，煤壁側(cè)銷軸應(yīng)變曲線幅值區(qū)間為712×10-6～773×10-6，曲線幅值波動較大;采空側(cè)銷軸應(yīng)變幅值區(qū)間為679×10-6～723×10-6，曲線波動相對較小;70～80 s采煤機對煤巖交界面進行截割，曲線應(yīng)變值突變，波動明顯;80～120 s時截割巖壁，與截割煤壁相比，應(yīng)變值明顯增大，但與截煤應(yīng)變值有重合部分;所以，在實際生產(chǎn)工作的過程中很難根據(jù)應(yīng)變與受力變化情況精準(zhǔn)的判別出截割的是煤或巖。導(dǎo)致產(chǎn)生這種現(xiàn)象的原因有2個;① 受傳感器自身精度、采煤機自身振動以及井下環(huán)境等其它因素影響導(dǎo)致應(yīng)變波動較大;② 實驗過程中截割的煤壁和巖壁硬度差別不大，兩者的力學(xué)特性相近，差異性不明顯，導(dǎo)致在截割煤和巖的過程中測量的數(shù)據(jù)有重疊的部分。

圖8為4個傳感器測量的應(yīng)變數(shù)據(jù)通過加權(quán)融合方法處理后所繪出的圖像，表3為截割煤巖融合后應(yīng)變量極值表。

依據(jù)式(7)和(18)計算出融合過程動態(tài)權(quán)重。由于點數(shù)過多，以5 s時間為采樣間隔，選取40～120 s中17個點的權(quán)重系數(shù)進行繪圖，動態(tài)加權(quán)系數(shù)如圖9所示。

圖8 銷軸傳感器加權(quán)融合圖像Fig.8 Weighted fusion image of pin shaft sensor

表3 截割煤巖融合后應(yīng)變量極值Table 3 Extreme values of strain variables after cut-off coal-rock fusion

圖9 動態(tài)加權(quán)系數(shù)Fig.9 Dynamic weighting coefficient

由圖9可知，融合過程中，1號銷軸的權(quán)重明顯大于其它3個銷軸所占的權(quán)重，說明1號數(shù)據(jù)波動較小，比較平穩(wěn);4號銷軸權(quán)重系數(shù)所占比重相對較小，說明了其波動較大。

利用擬合公式(19)，計算出融合后對應(yīng)的應(yīng)變極值載荷，見表4。

表4 融合后標(biāo)定載荷數(shù)據(jù)
Table 4 Load calibration data after fusion

kN

由表2,4可知，經(jīng)過融合處理后，截割巖時銷軸的受力為24.766 ～ 25.467 kN;截割煤時銷軸的受力為23.493 ～ 24.348 kN;截割巖的受力值明顯大于截割煤的受力值，且割巖時的銷軸受力范圍與割煤時銷軸的受力范圍沒有重合部分。相比于融合之前，截割煤和巖時銷軸的受力差異更加明顯，可以依據(jù)截割工作時銷軸的受力值判斷出此時截割的是煤或巖。

因此，在不同煤礦地質(zhì)條件截割工作中，利用文中融合方法，根據(jù)統(tǒng)計規(guī)律重新標(biāo)定割煤的期望值范圍;當(dāng)在期望值范圍以內(nèi)，可以認(rèn)為截割的是煤;一旦超出期望值范圍則認(rèn)為截割的是巖;此時，采煤機自動調(diào)節(jié)滾筒的高度，避免與過多的巖石碰觸，實現(xiàn)采煤機的自適應(yīng)行走。

5 結(jié) 論

(1)加權(quán)融合算法中的權(quán)重系數(shù)是由測量數(shù)據(jù)的方差決定的，而數(shù)據(jù)方差是由傳感器數(shù)據(jù)進行的實時估計，這實現(xiàn)了權(quán)重的實時動態(tài)分配，保證了融合數(shù)據(jù)的實時性精度。

(2)利用采煤機上改裝的銷軸傳感器，通過無線通訊方式對形成的傳感器系統(tǒng)進行信號采集和傳輸，使實驗操作更加靈活和方便，也為銷軸進行故障診斷、壽命分析等研究提供了可行性方案和實驗依據(jù)。

(3)基于加權(quán)融合理論的煤巖識別方法相比于使用單一傳感器方法進行煤巖識別適應(yīng)性更廣，對于煤巖硬度差別不大的煤巖層也具有很好的追蹤識別能力，保證了采煤機在工作面的順利推進。