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礦用綜掘機升級改造分析及智能化控制技術研究

2025-08-12 00:00:00楊琳
時代汽車 2025年13期
關鍵詞:電控箱智能控制傳感器

摘 要:為使己15-17-12130機巷實現安全高效掘進,基于己15-17-12130機巷掘進工程概況,采用一些智能化技術升級改造了掘進設備,該機巷實現了高效智能掘進,結合己15-17-12130機巷掘進設備應用現狀及智能化控制需求,提出了設備智能化改造技術方案,研究了智能控制關鍵技術,并進行了現場應用測試,結果表明:作業人員站在遠離掘進迎頭的安全位置便可遠程遙控掘進作業,掘進設備可自主導航,自動截割,掘進速度可達380m/月,達到了安全高效掘進的目的,該研究可為類似工況下礦井掘進機的升級改造提供參考。

關鍵詞:綜掘機 傳感器 電控箱 故障預警 智能控制

巷道掘進作業效率與井下采煤系統產能存在顯著的正相關性,其實際施工進度受掘進工藝、圍巖支護質量及瓦斯綜合治理效能等多重技術參數的共同制約?,F階段煤礦巷道施工速率普遍存在技術性滯后現象,采掘接續失衡已成為制約礦井可持續發展的突出技術瓶頸。綜掘工藝的規?;瘧秒m在巷道施工效率提升方面取得階段性成效,但受傳統人工作業模式的制約,作業人員仍需在掘進迎頭面臨多重職業危害:包括高分貝噪聲污染、高濃度粉塵環境、瓦斯異常積聚風險,以及圍巖失穩引發的冒頂、沖擊地壓和突水等。實施掘進裝備智能化技術升級工程,不僅能顯著優化巷道施工效率與人員配置結構,更能從本質上增強巷道施工過程的安全可控性[1]。研究以山西某礦己15-17-12130機巷智能化改造工程為實踐載體,系統開展EBZ220型綜掘裝備智能控制系統的技術升級與工程驗證工作,形成具有行業推廣價值的智能化掘進技術實施方案,為同類礦井巷道施工模式革新提供可復制的技術路徑。

1 綜掘機智能化控制改造

1.1 智能控制架構

山西某礦己15-17-12130機巷設計施工長1850m,設計斷面呈矩形(凈寬×凈高=4.6m

×3.8m),沿3號煤層底板走向施工。該區域煤層均厚3.8m、傾角2°~6°,圍巖結構主要由泥巖、砂質泥巖及粉砂巖構成,選用EBZ-220型綜掘設備實施煤巖截割作業。

針對己15-17-12130機巷智能化掘進需求,對現役EBZ-220綜掘機需實施智能化改造工程。詳見圖1,其核心架構包含遠程操控終端與機載執行系統兩大功能模塊。

該智能化系統集成遠程啟??刂?、自動截割路徑規劃等基礎功能,并配備無線通信模塊實現截割電機啟停、液壓泵站操控及多軸液壓執行機構遠程聯動,通過射頻遙控技術完成設備姿態調整、行進方向控制等復合動作指令傳輸。

1.2 綜掘機智能化升級改造措施

基于EBZ-220型綜掘裝備智能化改造方案,結合設備現有控制架構,實施以下智能控制體系構建:①集成三維空間坐標感知系統,開發包含位姿精準定位、路徑記憶復現算法及坡度自適應的智能截割控制模塊;②構建“傳感-分析-執行”控制鏈路,配置多源信息感知網絡(振動/位移/傾角傳感器)、數據融合中樞(DSP控制器)、信號轉換接口及機電執行機構;③部署遠程可視化監控平臺,集成數字孿生技術實現地質構造可視化、設備運行模態診斷及多參數集中調控。具體改造內容詳見表1。

1.3 通信系統改造

構建綜掘裝備遠程監控系統的多模態通信架構,部署支持5G NR與Wi-Fi6雙模傳輸協議的礦用隔爆型通信單元,系統構成包含本安型無線基站(MA)、礦用多頻段收發器(ExibⅠ)、工業級協議轉換網關及本質安全電源模塊,通過環形拓撲組網實現數據雙向傳輸,數據傳輸時延≤150ms,完全滿足井下復雜電磁環境下的實時控制需求。

1.4 智能化改造遠程控制平臺

在地面與井下同步部署集中控制平臺,集成掘進、支護、運輸及監測數據流,包含智能操控、一鍵啟停及設備聯動模塊。該系統支持掘進設備遠程可視化作業,并與輸送機集控系統對接,實現多級輸送設備協同管理[2]。

操控終端配置專用監控主機,具備視頻數據傳輸與存儲功能。

2 掘進機智能控制關鍵技術

2.1 運行狀態監測及故障預警

構建綜掘裝備全維度狀態感知網絡,通過多源傳感陣列實時動態采集環境與設備運行參數,建立基于模糊邏輯的安全態勢評估模型,具體涵蓋以下構成。

(1)環境狀態監測:實時采集作業面溫度、瓦斯濃度、粉塵含量及涌水狀態等動態參數,同步實現超欠挖作業狀態分級預警。監控界面動態顯示環境感知數據流,設置多級預警閾值與自動停機保護機制。系統根據瓦斯濃度參數智能調節截割作業參數,結合粉塵質量濃度監測值,自動優化噴霧降塵系統工作模式。

(2)設備狀態診斷:基于分布式傳感網絡在線監測星輪扭矩載荷譜、截割電機繞組溫升及液壓系統脈動特征,實現關鍵部件遠程健康評估。

(3)安全防護機制:構建掘進成型質量雙閾值預警機制,針對超欠挖現象可能引發的圍巖失穩風險實施實時監測預警。系統同步集成截割機構空間位姿參數與巷道設計輪廓數據,通過位姿-輪廓偏差分析,實現掘進成型質量智能預判。

2.2 視頻監控系統

在綜掘設備的前部、后側、雙側、中段及運輸裝置周邊關鍵區域裝配多組高清攝像裝置,形成360度無死角監控網絡,實時采集掘進設備本體及周邊作業場景的動態影像。

2.3 綜掘機姿態定位及智能截割

2.3.1 綜掘機姿態定位

姿態測量與空間定位體系構成綜掘設備智能控制的核心模塊,主要由截割部件定位與機體姿態測量兩大單元組成。該裝置通過整合激光陀螺慣性導航裝置與三維激光掃描設備,分別完成設備本體空間坐標測定和截割機構運動軌跡追蹤,其工作原理及系統架構詳見圖2所示示意圖。

利用三維激光掃描裝置捕捉巷道兩側預設激光標靶與綜掘設備的空間關系,同步將采集的點云數據上傳至中央控制系統的圖形處理器(GPU)開展點云數據建模運算;中央處理器(CPU)通過協同處理激光陀螺慣性導航系統與三維激光掃描數據流,最終解算出設備本體空間坐標參數及實時姿態數據。

綜掘設備主控單元基于實時姿態參數,綜合解析截割機構回轉角度、升降幅度以及液壓執行單元位移量等多源數據,精準標定截割機構在巷道內的空間坐標參數。液壓執行單元行程采用磁致伸縮傳感裝置(測量精度±0.02%)進行動態監測,借助可編程邏輯控制器(PLC)對位移數據進行運算解算,最終輸出截割機構俯仰角α與回轉角β的精確數值,其空間定位實現原理參見圖3。

基于α俯仰角參數與β回轉角參數,聯合分析機體回轉機構基準點空間坐標(x,y,z),通過空間幾何解算即可推導出截割機構末端執行點精確空間坐標(x1,y1,z1),最終達成截割裝置毫米級精度的空間定位控制。

2.3.2 截割路徑規劃

煤礦井下巷道頂板存在平頂、弧頂、斜頂等不同形態特征,因此掘進軌跡需具備動態適應頂板形態變化的智能調節功能。運用可編程邏輯控制器(PLC)整合應用曲線段角度分割算法與直線段間距分割算法,構建數字化巷道斷面成型模型。巷道輪廓自動成型工藝包含主體成型掃描與輪廓精修掃描雙階段控制:主體成型階段采用平行推進方式完成巷道主體輪廓的初步成型,輪廓精修階段則依據預設斷面參數對輪廓邊界實施精準修整作業。該工藝通過精確調控兩種掃描模式間的作業間距參數,實現巷道成型表面精度的有效管控,其智能化截割路徑規劃邏輯詳見圖4。

2.3.3 截割負載自適應技術

伴隨采掘作業向深部及大范圍延伸,煤層地質賦存環境日趨復雜化,掘進過程中不同區段煤巖體力學特性(包括硬度指標、節理分布及裂隙發育程度)呈現顯著差異性特征,從而引發截割作業載荷的動態波動現象。當截割機構運行速率未能實時響應載荷波動時,不僅會顯著影響作業效率,更可能誘發設備本體異常振動現象。系統通過實時監測升降執行油缸與回轉油路的壓力波動參數、截割驅動電機功率消耗特征以及設備航向角動態偏移量等關鍵指標,可有效識別截割速率與作業載荷的協同失配狀態。上述參數作為核心輸入變量被集成至可編程邏輯控制器(PLC)的載荷自適應調控模塊,通過圖5展現的負載匹配率η函數模型進行實時運算,依據η值的動態反饋結果對截割速率實施閉環調節,最終實現截割載荷與設備運行參數的智能匹配控制。該函數模型中,P1、P2分別表征回轉機構與截割執行單元液壓壓力參數,Power_M表示截割驅動電機實時功率輸出值,dθ則反映設備航向角瞬時變化速。

3 工程應用分析

針對己15-17-12130機巷EBZ220型綜掘設備實施智能化改造工程,重點集成智能控制系統(涵蓋自動截割路徑規劃、自主導航定位及遠程管控等模塊)。依托井下遠程操控平臺完成設備運行指令傳輸,同步構建地面集控中心數字孿生系統,可實時顯示設備運行狀態參數與作業場景三維可視化模型[3]。經智能化功能升級后,該巷道掘進作業面30-50m危險區域實現無人化作業,設備月度掘進效率提升至380m,成功構建了煤礦巷道智能化高效掘進模式。

4 結語

巷道掘進裝備智能化控制體系的構建,已成為提升巷道施工效率與優化井下人力配置的核心技術路徑。該技術體系通過將作業人員從高危險性的掘進作業面撤離,在提升本質安全水平方面展現出顯著優勢。文章結合己15-17-12130機巷EBZ220型綜掘設備智能化改造工程,系統闡述了智能控制系統架構設計與關鍵技術實施方案。工程實踐顯示,改造后系統可實現作業人員在安全區域遠程監控設備運行,地面調度中心同步接收設備運行參數與作業面實時影像數據,在保持月進尺380m的穩定掘進效率基礎上,構建了“遠程監控+智能掘進”的新型作業模式,為煤礦井下智能化建設提供了可復制的技術范式。

參考文獻:

[1]趙忠強.煤礦巷道掘進技術與裝備的現狀及發展趨勢[J].能源與節能,2024(1):200-203.

[2]崔軍政.大斷面煤巷智能掘進裝備系統及其效益分析[J].現代工業經濟和信息化,2023,13(12):220-222.

[3]智寶巖,潘格格,胡成軍.大海則煤礦深埋片幫條件下煤巷智能快速掘進探索與實踐[J].智能礦山,2023,4(11):18-27.

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