基于音頻識別的采煤機滾筒載荷識別方法

莊德玉

(天地上海采掘裝備科技有限公司， 上海 201401)

0 引言

為滿足工作面智能化技術發展需求，研究人員針對采煤機裝備在姿態感知、多工藝段自動控制、機載專用傳感技術等方面開展了大量研究工作。各主機廠自主開發了基于分布式架構的采煤機專用控制系統，實現了基于采煤機基本狀態參數感知及姿態感知的高級自動化割煤應用。但工作面工況極為嚴苛，采煤機割煤作業時的負載一直處于動態變化中，各類傳感器采集的信息中背景噪聲復雜多變，基于傳感器信息的各類算法無法可靠實施，采煤機裝備的自動化、智能化技術仍無法滿足現階段我國智能化工作面的推廣應用需求，在采煤機采高閉環控制、滾筒防碰撞等方面仍無可靠、有效的工程應用方案[1]。

采煤機滾筒載荷識別是實現采高閉環控制的關鍵技術，是實現自動截割、滾筒負載預測性控制等工作面智能化控制的基礎。楊健健[2]以截割電動機和牽引電動機基礎參數、采煤機振動特性等參數為基礎，實現了滾筒截割介質硬度識別。郝志勇等[3-4]利用銷軸傳感器和壓力環傳感器進行載荷譜分形關聯維數計算，得出了載荷譜分形分布規律。郭會珍[5]基于振動基礎理論搭建了采煤機截割系統振動模型，分析了采煤機搖臂在空載、恒定載荷及變載荷工況下的振動響應特性。蔣干[6]通過研究截割部聲音和搖臂振動信號特征，建立了多傳感信息融合的采煤機煤巖截割狀態識別系統，初步實現了單一傳感信號下的煤巖截割狀態識別。劉譯文[7]通過紅外熱成像技術實現了采煤機截割煤壁過程中的截割模式識別，并利用基于形態學和時空上下文的采煤機截割部跟蹤算法，實現了采煤機截割部位置跟蹤。總結現有的研究工作，在算法層面，研究重點是采煤機工作特性分析及分類算法，相關算法較為新穎，但實施難度大；在信號采集層面，涉及的銷軸傳感器、紅外熱成像儀等儀器在實際工況下的防護及可靠性問題暫無法解決，且工程實現方式復雜，應用難度高[8-9]。

采煤工作面音頻信號中包含了大量有效的采煤機特征信息，熟練的操作人員可通過采煤機滾筒割煤時的聲音判斷滾筒負載情況及是否割巖或與支架支護板干涉。通過安裝在采煤機搖臂處的音頻拾取傳感器，可較方便地采集到采煤機工作時的音頻信號。因此，本文提出一種基于音頻識別的采煤機滾筒載荷識別方法，采用動態能量歸一化算法(Dynamic Energy Normalization Algorithm，DENA)對采煤機原始音頻信號進行歸一化處理，并將歸一化后的信號與標準工況庫中的信號進行對比分析，從而確定滾筒載荷特征，實現滾筒載荷識別判斷。

1 采煤機工作時的音頻信號特點

音頻拾取傳感器采集到的音頻信號成分較復雜，包括采煤機滾筒及傳動機構工作產生的音頻、塊狀煤巖掉落時產生的音頻及工作面其他機械設備運行時產生的音頻等。這些音頻信號具有不確定性及隨機性，無法客觀反映被分析對象在各個時刻的頻譜特性。

采煤機工作時的音頻信號特點如下：

(1) 由于工況特點及持續性噪聲的存在，音頻信號是連續的，沒有特定的端點可供檢測。在割煤巖狀態下，音頻信號中不存在常規音頻識別中存在的靜音段、過渡段、語音段的檢測問題。

(2) 音頻信號分析周期固定，即每個分析周期對應于搖臂滾筒旋轉1周時間。

(3) 每個分析周期內包含的幀數固定，即每一幀為1個分析周期內平均每個截齒受力時間內的音頻信號。

(4) 采煤機正常割煤時的音頻信號隨負載工況不同而差異明顯。負載工況的不同主要體現在采煤機牽引速度、采煤機截割電流、截割對象及滾筒進刀深度等方面。

2 基于音頻識別的采煤機滾筒載荷識別方法

2.1 方法步驟

基于音頻識別的采煤機滾筒載荷識別方法包括信號預處理、特征提取、動態能量歸一化、模板庫建立、識別決策等步驟，如圖1所示。

圖1 基于音頻識別的采煤機滾筒載荷識別方法Fig.1 Identification method of shearer drum load based on audio recognition

(1) 信號預處理。預處理階段的關鍵在于信號分幀，即將時域信號分解為若干小段，每個小段為1個數據幀，需確保每個數據幀內包含音頻信號的所有特征信息。

(2) 特征提取。音頻信號的特征值包括時域的短時能量、峭度指標、短時過零率和頻域的信號倒頻譜距離、Mel尺度倒譜系數等。

(3) 動態能量歸一化。由于音頻信號的分析周期固定為滾筒旋轉1周的時間，即不同時間點對應的音頻模板長度相同，所以，可以用直接匹配方式對待測信號與模板庫信號進行匹配。但因不同時刻的工況不同，采煤機工作時音頻信號存在較大的音強差異、頻譜偏移等，基于典型工況的音頻模板難以直接匹配。為確保每個分析周期內的音頻信號具有同一運行標準下的負載工況，采用DENA對音頻信號特征值進行歸一化處理。

(4) 模板庫建立。將滾筒的工作狀態簡化為割煤和割巖2種典型工況，對典型工況的音頻信號進行采集和學習，建立歸一化處理后的模板庫。

(5) 識別決策。計算待測信號特征向量與典型工況下音頻信號狀態向量的測度距離，并通過最大相異系數法計算1個周期內所有幀總的測度距離，根據最大相異系數的值判斷實際工況與典型工況間的差異性。

2.2 DENA

DENA原理：將以采煤機滾筒破煤能量為基準的歸一化標準分解為以截割電動機電流與牽引速度的乘積為基準，即采煤機不同工作狀態下的音頻信號特征集向量應以時間同步的動態能量(截割電動機電流與牽引速度的乘積)為參照進行歸一化處理。

2.2.1 動態能量計算

采煤機破煤作業時滾筒受到來自三軸物理方向的截割阻力作用，設前滾筒和后滾筒受到的截割阻力合力分別為F2，F1，前后滾筒截割電動機電流分別為IBc，IAc，如圖2所示。滾筒受到的截割阻力會直接體現在截割電動機電流的變化上，兩者近似呈正比例變化，以前滾筒為例，即F2=kIBc，k為比例系數。

圖2 采煤機滾筒受力分析Fig.2 Force analysis of shearer drum

設采煤機牽引距離為S時前滾筒做功為Wt，t為運行時間，則Wt=F2S，根據距離計算公式可知S=Vt，V為牽引速度，代入可得

Wt=F2S=kIBcVt

(1)

破煤功率Pt為

Pt=Wt/t=kIBcV

(2)

在實際應用中，傳感器采樣到的信號為時變的離散數據，每一幀時間內采煤機滾筒破煤總能量Wf為每個采樣點的功率之和，即

(3)

式中：K為1幀內的總采樣點數；Pj為采樣點j對應的采煤機滾筒破煤功率。

根據每個采樣點的截割電動機電流與牽引速度，可計算出該采樣點的破煤功率，再通過式(3)可計算出一幀時間內的破煤總能量Wf。

2.2.2 算法流程

以音頻信號中的短時能量特征值為例說明DENA流程，其他特征值的歸一化計算與此相同，區別僅在于原始特征值計算方法不同。DENA的計算周期定義為滾筒旋轉1周的時間，算法流程如圖3所示。

圖3 DENA流程Fig.3 Flow of DENA

針對每一幀原始音頻數據計算其短時能量特征值Ef，假設每個計算周期內包含54幀數據，則每個計算周期可得到54個短時能量值，其中最大值記為Emax。根據同步采集到的截割電動機電流及牽引速度，采用相同的周期及幀數據劃分方法，計算得到各幀破煤能量Wf及分析周期內的破煤能量最大值Wmax。在分析周期內，經過動態能量歸一化計算后的音頻信號短時能量特征值為

(4)

2.3 滾筒載荷識別方法

采煤機典型工作狀態下，1個分析周期內的音頻特征向量包含54幀的特征值，設為E,E={Eg(1)，Eg(2)，…，Eg(54)}，Eg(n)(n=1，2，…，54)為音頻第n幀經動態能量歸一化后的特征值。相同周期內待識別信號特征向量也包含54幀的特征值，設為G，G={G(1)，G(2)，…，G(54)}，G(n)為待識別音頻第n幀經動態能量歸一化后的特征值。計算E與G之間的歐氏距離或曼哈頓距離[10]，作為兩向量之間的測度距離。以每一幀特征向量集為單位計算相對應幀的向量測度，每一幀測度計算完成后，以滾筒1個運行周期為單位，通過最大相異系數[10]計算54幀的總向量測度。最大相異系數取值范圍為[0，+∞)，該值越小，表明兩向量越接近；該值為0時，表明兩向量完全相同；該值越大，表明兩向量間的差距越大，即實際工況與對比的標準工況間的差異性越大，趨向于標準工況的概率越低[9-10]。

3 試驗分析

試驗地點位于華東地區某礦6303工作面，該工作面頂部為粉砂巖，下部泥質含量較高，致密較堅硬，泥質膠結，塊狀構造，節理較發育，堅固性系數f=4～5；底板為粉砂巖，深灰色，致密較堅硬，塊狀構造，f=4～5。煤層以暗煤為主，亮煤次之，層狀結構，厚度穩定，f=3.9。總體來說，煤層與頂底板間分層較為明顯，煤層與頂底板硬度差值不大，可以有效檢驗滾筒截割不同介質時的音頻信號特征差異。

工作面作業采煤機滾筒為GT-2240×865型螺旋滾筒，滾筒齒座總數為54，采煤機最高割煤轉速為32.16 r/min[11-13]。分析周期T為螺旋滾筒旋轉1周的時間，即T=(60/32.16) s=1.866 s。平均每個截齒在滾筒1個分析周期內的工作時間為1幀時間，即T/54。每幀的采樣點數N=wT/54(w為信號采樣頻率，44.1 kHz)，即每幀為1 524個采樣點[14-15]。

分別采集割煤及割巖2種典型工況下的音頻信號，并歸一化計算各幀的峭度值、短時能量，得到負載分別為煤、巖的歸一化特征值曲線，如圖4所示。其中“割煤1”為割煤狀態下的短時能量特征值曲線，“割煤2”為割煤狀態下的峭度特征值曲線；“割巖1”為割巖狀態下的短時能量特征值曲線，“割巖2”為割巖狀態下的峭度特征值曲線。可看出采煤機在截割煤、巖時的音頻信號特征參數界限明顯，未出現交叉混疊現象。

以DENA為基礎，對不同截割電流下25組載荷為巖石時的音頻數據與15組載荷為煤時的音頻數據進行混合交叉測試，得到最大相異系數在不同范圍內、負載為巖石時的識別率，見表1。

圖4 截割煤、巖時的音頻特征參數曲線Fig.4 Audio characteristic parameter curves when cutting coal and rock

表1 最大相異系數與煤巖識別率的關系Table 1 Relationship between maximum dissimilarity coefficient and coal rock recognition rate

與載荷為巖石的目標樣本庫對比，當最大相異系數為0～0.015時，匹配的識別對象為6個，其中5個載荷為割巖石，識別率為83.3%；當最大相異系數為0.015～0.189時，匹配的識別對象為22個，其中17個載荷為割巖石，識別率為77.8%。在理想情況下，即最大相異系數小于0.189時，總的煤巖界面識別率(識別出的巖石樣本數/總樣本數量)可達到78.6%。

4 結論

(1) 采用DENA對采煤機原始音頻信號進行歸一化處理，將以采煤機滾筒破煤能量為基準的歸一化標準分解為以截割電動機電流與牽引速度的乘積為基準，實現了不同工作狀態下采煤機音頻信號特征集向量與動態能量(截割電動機電流與牽引速度的乘積)的動態歸一化處理。

(2) 以最大相異系數作為特征值對比參數，實現了對采煤機典型工作狀態下的滾筒載荷識別。

(3) 試驗結果表明：DENA可有效抑制音頻信號中的噪聲能量，提升音頻信號中關鍵特征值的分辨率，采煤機在截割煤、巖時的音頻信號特征參數界限明顯，未出現交叉混疊現象；在理想情況下，即最大相異系數小于0.189時，總的煤巖界面識別率可達到78.6%。