基于人工智能的礦山鉆機(jī)精準(zhǔn)定位系統(tǒng)設(shè)計

陳 剛

（1.安徽煤礦安全監(jiān)察局安全技術(shù)中心，安徽 合肥 230088；2.安徽礦安檢測技術(shù)服務(wù)有限公司，安徽 合肥 230088）

0 引言

隨著裝備制造技術(shù)的進(jìn)步，特別是人工智能技術(shù)在工業(yè)自動化和機(jī)械控制領(lǐng)域的突破，基于人工智能的礦山鉆機(jī)精準(zhǔn)定位系統(tǒng)受到了廣泛的關(guān)注。該系統(tǒng)的設(shè)計不僅要求對現(xiàn)有礦山鉆機(jī)的結(jié)構(gòu)、功能和作業(yè)環(huán)境有深入了解，還需要將機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)分析、傳感器技術(shù)和衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)等多學(xué)科知識融合應(yīng)用。在礦山鉆機(jī)的作業(yè)中，定位精度直接關(guān)系到鉆探效果、資源利用率以及作業(yè)安全。利用人工智能技術(shù)，結(jié)合先進(jìn)的傳感器和衛(wèi)星定位系統(tǒng)，可以實(shí)現(xiàn)鉆機(jī)的實(shí)時、高精度定位，這對于礦山的高效作業(yè)和資源優(yōu)化配置具有重大意義。

當(dāng)前人工智能在礦業(yè)自動化與精準(zhǔn)定位領(lǐng)域已成為核心技術(shù)驅(qū)動力，特別是深度學(xué)習(xí)、機(jī)器視覺和自然語言處理等AI 子領(lǐng)域，在礦山鉆探設(shè)備的智能化改造與優(yōu)化方面發(fā)揮著重要作用。國際上，一些研究機(jī)構(gòu)和企業(yè)已在采礦機(jī)械自動化、傳感器技術(shù)、地質(zhì)數(shù)據(jù)分析等方面取得顯著進(jìn)展，比如通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法優(yōu)化鉆頭路徑規(guī)劃，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提高地質(zhì)圖像的解析度與準(zhǔn)確性，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)鉆機(jī)的精準(zhǔn)定位。在國內(nèi)，隨著信息技術(shù)和物聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展，大數(shù)據(jù)分析、云計算和邊緣計算等技術(shù)正逐漸融入礦山鉆機(jī)的設(shè)計與實(shí)際生產(chǎn)中，使得作業(yè)效率和安全性大提高。

本研究聚焦于開發(fā)高效的數(shù)據(jù)處理和分析算法，比如利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)來處理和分析鉆探過程中收集的大量地質(zhì)數(shù)據(jù)，以識別地質(zhì)結(jié)構(gòu)的復(fù)雜模式以及預(yù)測鉆頭的最佳路徑。考慮到礦山環(huán)境的復(fù)雜性和多變性，還采用強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)，使鉆機(jī)在實(shí)際鉆探過程中能夠自動化調(diào)整，優(yōu)化鉆探效率和精度，創(chuàng)建模擬環(huán)境以訓(xùn)練和測試算法，確保其在真實(shí)條件下的穩(wěn)健性和可靠性，利用地下導(dǎo)航技術(shù)和地面監(jiān)測系統(tǒng)等集成技術(shù)，從而提高定位的精確度。

1 系統(tǒng)的架構(gòu)與組成

為了實(shí)現(xiàn)礦山鉆機(jī)操作的高精度控制和優(yōu)化，在系統(tǒng)架構(gòu)方面，采用了模塊化思想，將整個系統(tǒng)劃分為多個互聯(lián)互通的功能模塊，包括數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)處理，分析模塊、實(shí)時定位和用戶界面模塊，如圖1所示。

圖1 系統(tǒng)架構(gòu)與組成

數(shù)據(jù)采集模塊是系統(tǒng)的基礎(chǔ)，利用一系列高精度傳感器，如慣性測量單元、全球定位系統(tǒng)接收器、地磁傳感器等，實(shí)時采集鉆機(jī)的空間位置、運(yùn)動狀態(tài)和環(huán)境信息。這些傳感器的選型和布局對系統(tǒng)的整體性能有著決定性影響，需要精確計算和科學(xué)設(shè)計，以保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性[1]。數(shù)據(jù)處理與分析模塊是系統(tǒng)的核心，負(fù)責(zé)處理和分析來自各傳感器的大量數(shù)據(jù)，借助人工智能的運(yùn)用，可以分析大量的地質(zhì)數(shù)據(jù)和歷史鉆探記錄，幫助確定鉆機(jī)的最佳工作位置，從而提高鉆探的精確性和效率。該模塊內(nèi)置先進(jìn)的數(shù)據(jù)融合算法，如卡爾曼濾波器，用于綜合不同傳感器的數(shù)據(jù)，以提高定位的準(zhǔn)確度和可靠性。

2 系統(tǒng)的功能設(shè)計

2.1 定位與導(dǎo)航功能

精準(zhǔn)定位系統(tǒng)的功能設(shè)計關(guān)鍵在于實(shí)現(xiàn)鉆機(jī)的高精度定位和有效導(dǎo)航。為此，本部分將集中討論定位與導(dǎo)航的關(guān)鍵技術(shù)及其實(shí)現(xiàn)方法，特別是通過引入一種算法、擴(kuò)展卡爾曼濾波器來闡述其在實(shí)時監(jiān)測中的應(yīng)用。

擴(kuò)展卡爾曼濾波器是一種優(yōu)化的遞推算法，用于處理非線性系統(tǒng)的狀態(tài)估計。在礦山鉆機(jī)定位系統(tǒng)中，由于地形復(fù)雜性和不確定因素，系統(tǒng)的動態(tài)模型往往呈現(xiàn)非線性特征。EKF 通過線性化非線性函數(shù)來估計鉆機(jī)的狀態(tài)，從而提供更為精確的定位信息。其基本公式如下：

狀態(tài)預(yù)測：

其中，xk|k-1表示在時間k的狀態(tài)估計，f是系統(tǒng)的非線性狀態(tài)轉(zhuǎn)移函數(shù)，xk-1|k-1是上一時刻的狀態(tài)估計，uk是控制輸入。

誤差協(xié)方差預(yù)測：

Pk|k-1表示預(yù)測誤差協(xié)方差，F(xiàn)k是f函數(shù)對狀態(tài)變量的雅可比矩陣，Qk是過程噪聲協(xié)方差。

更新狀態(tài)估計：

其中，Kk是卡爾曼增益，Hk是觀測模型h對狀態(tài)變量的雅可比矩陣，zk是在時間k的實(shí)際觀測值，Rk是觀測噪聲協(xié)方差。

更新誤差協(xié)方差：

在實(shí)際應(yīng)用中，EKF 算法能夠有效處理鉆機(jī)定位系統(tǒng)中的非線性問題，如鉆機(jī)的動態(tài)運(yùn)動、不規(guī)則地形影響等[2]。通過收集鉆機(jī)的實(shí)時數(shù)據(jù)如位置、速度、姿態(tài)等，并結(jié)合EKF 算法進(jìn)行處理，可以實(shí)時更新鉆機(jī)的狀態(tài)估計，從而實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的定位和導(dǎo)航。

此外，EKF 算法的引入還有利于系統(tǒng)對于各類傳感器數(shù)據(jù)的融合處理，包括但不限于慣性測量單元（IMU）、GPS 接收器、地磁傳感器等，在人工智能的加持下鉆機(jī)全自動進(jìn)行部分或全部鉆探操作，減少人工操作的需要，降低勞動強(qiáng)度和操作難度。

2.2 BDS 基本觀測模型

在精準(zhǔn)定位系統(tǒng)中的應(yīng)用原理及其實(shí)現(xiàn)方式。BDS 作為一個關(guān)鍵組成部分，其觀測模型對于整個定位系統(tǒng)的精度和可靠性具有決定性影響。偽距差分算法基于BDS 衛(wèi)星和接收器之間的偽距測量，對鉆機(jī)進(jìn)行高精度定位。該算法的核心在于通過差分技術(shù)減少或消除誤差源，提高定位的精度。算法的基本步驟如下：

偽距測量：

其中，Ri表示第i顆衛(wèi)星到接收器的偽距，xi yi zi是第i顆衛(wèi)星的坐標(biāo)，xyz是接收器的坐標(biāo)，c是光速，δt是衛(wèi)星鐘與接收器鐘的差異。

偽距差分：

其中，Ri，ref是參考站的偽距測量，通過差分消除共同的誤差影響。

位置求解：

為求解接收器的位置，建立方程組：

對于每顆衛(wèi)星重復(fù)此過程，利用最小二乘法求解位置坐標(biāo)xyz。

偽距差分算法有效地減少了大氣延遲、衛(wèi)星鐘差等因素的影響，提高了定位的精度和可靠性。在礦山鉆機(jī)定位系統(tǒng)中，該算法可以與其他傳感器數(shù)據(jù)結(jié)合，如慣性測量單元數(shù)據(jù)，進(jìn)一步優(yōu)化定位結(jié)果[3]。

2.3 鉆桿坐標(biāo)的計算模型

鉆桿坐標(biāo)的精確計算對于鉆探的準(zhǔn)確性和效率至關(guān)重要，尤其是在復(fù)雜地質(zhì)條件下，人工智能的應(yīng)用可實(shí)時監(jiān)測鉆探過程中的各種參數(shù)。為此，基于牛頓-拉夫森迭代的坐標(biāo)計算模型并通過相關(guān)公式來展示其在實(shí)時監(jiān)測中的應(yīng)用。考慮到鉆桿在三維空間中的運(yùn)動，可以建立以下方程組來描述其位置和方向：

鉆桿的空間位置方程：

其中，f表示描述鉆桿在三維空間中位置的函數(shù)，xyz是鉆桿末端的坐標(biāo)。

鉆桿的方向方程：

其中，g表示描述鉆桿方向的函數(shù)，θ，φ，ψ分別是鉆桿的俯仰角、偏航角和滾轉(zhuǎn)角。

通過迭代這個過程，可以逐漸逼近鉆桿的真實(shí)坐標(biāo)和方向。在實(shí)際應(yīng)用中，該迭代過程需結(jié)合鉆桿的動態(tài)數(shù)據(jù)和地質(zhì)信息，以提高計算的精度和可靠性[4]。此外，牛頓-拉夫森迭代法在鉆桿坐標(biāo)計算中的應(yīng)用，不僅展示了裝備制造技術(shù)領(lǐng)域的數(shù)學(xué)計算能力，也體現(xiàn)了現(xiàn)代技術(shù)在實(shí)際工業(yè)應(yīng)用中的高度融合，可以根據(jù)不同的地質(zhì)環(huán)境和鉆探目標(biāo)進(jìn)行自我調(diào)整，提高系統(tǒng)的適應(yīng)性和靈活性。

3 系統(tǒng)測試

為了驗證基于人工智能的礦山鉆機(jī)精準(zhǔn)定位系統(tǒng)的性能，通過設(shè)計綜合實(shí)驗的方式，選擇高精度礦山鉆機(jī)模型（圖2），且配備高性能傳感器系統(tǒng)及服務(wù)器對不同礦山環(huán)境進(jìn)行模擬，為測試提供準(zhǔn)確數(shù)據(jù)，識別不同地下結(jié)構(gòu)，并根據(jù)實(shí)驗要求明確溫度、濕度及地磁數(shù)據(jù)要求，進(jìn)一步提升系統(tǒng)測試的可靠性。

圖2 高精度礦山鉆機(jī)模型

經(jīng)測試，設(shè)備能涉及位置測量或定位系統(tǒng)，如室內(nèi)定位系統(tǒng)或某種傳感器網(wǎng)絡(luò)，表1 實(shí)驗數(shù)據(jù)顯示，距離誤差為0.42 ～0.72 m，這可能表明了系統(tǒng)在不同實(shí)驗中的定位準(zhǔn)確性。實(shí)時性，即系統(tǒng)響應(yīng)的速度，從16.39 ～93.3 mm 不等，反映了不同情況下的處理速度。系統(tǒng)穩(wěn)定性的百分比從91.18%～99.79%，這可能表明系統(tǒng)在大多數(shù)情況下都能提供穩(wěn)定的性能。數(shù)據(jù)處理時間從0.58 秒到3.98 秒不等，提供了處理相應(yīng)數(shù)據(jù)所需時間的度量。在性能比較階段，可以著重看哪種方法在距離誤差最小、實(shí)時性最佳、系統(tǒng)穩(wěn)定性最高以及數(shù)據(jù)處理時間最短等方面表現(xiàn)得更好。通過這樣的實(shí)驗數(shù)據(jù)，可以對系統(tǒng)的功能和性能進(jìn)行全面的測試和評估，這些測試結(jié)果為系統(tǒng)的性能提供了全面的評估，指示了系統(tǒng)在實(shí)際應(yīng)用中可能的表現(xiàn)。

表1 系統(tǒng)測試數(shù)據(jù)

4 結(jié)語

人工智能算法能夠?qū)Υ罅繑?shù)據(jù)進(jìn)行快速處理和分析，這對于礦山環(huán)境中復(fù)雜、多變的地質(zhì)信息尤為重要。通過實(shí)時分析地質(zhì)數(shù)據(jù)，人工智能系統(tǒng)能夠提供更為精準(zhǔn)的鉆探建議，降低誤差率，提高資源開采率。此外，智能化的鉆機(jī)定位系統(tǒng)還可以自動調(diào)整鉆探參數(shù)，如角度、深度和速度，以適應(yīng)復(fù)雜多變的地質(zhì)條件，從而提高鉆探效率和安全性。因此，這一領(lǐng)域的研究不僅具有重要的實(shí)用價值，還對裝備制造技術(shù)的未來發(fā)展趨勢提供了參考。隨著人工智能技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域的深入應(yīng)用，其在礦業(yè)裝備中的應(yīng)用將成為推動行業(yè)發(fā)展的重要力量。而基于人工智能的礦山鉆機(jī)精準(zhǔn)定位系統(tǒng)的研究和開發(fā)，正是這一趨勢下的重要成果，對于推動裝備制造技術(shù)的創(chuàng)新發(fā)展具有深遠(yuǎn)影響。