CN109740788A - 一种巷道支护结构监控方法、装置和系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开的一种巷道支护结构监控方法、装置和系统，包括：获取所监控巷道支护结构的支护状态监测数据；S102、根据所述支护状态监测数据，判断所监控巷道支护结构的稳定性变化趋势及其当前的稳定性级别；S103、当所述当前的稳定性级别低于阈值时，对所述支护状态监测数据、所述稳定性变化趋势和所述当前的稳定状态进行运算，结合所监控巷道支护的原始方案，得到所监控巷道支护的优化方案。本发明提出的技术方案客观、合理、支护效果较佳，适用于煤矿安全领域。

Description

一种巷道支护结构监控方法、装置和系统

技术领域

本发明属于煤矿安全的技术领域，具体涉及一种巷道支护结构监控方法、装置和系统。

背景技术

我国煤矿主要是地下开采，需要在井下开掘大量巷道，采用巷道支护来保持巷道畅通和围岩稳定对煤矿建设与生产具有重要意义。对巷道进行支护的基本目的在于缓和及减少围岩的移动，使巷道断面不致过度缩小，同时防止已散离和破坏的围岩冒落。巷道支护的效果不仅仅取决于支架本身的支承力，还受到围岩性质、支架力学性质支承力和可缩性)、支架安设密度、安设支架时间的早晚、支架安设质量和与围岩的接触方式(点接触或面接触)等一系列因素的影响。实际使用过程中，巷道支护结构中的顶板与两帮锚杆为主要承力结构，两者相互影响，共同作为一个支护系统，保持煤帮的稳定'性，给顶板支护系统提供了强有力的支点，不会出现煤层片帮而引起巷道跨度增大，导致顶板下沉剧烈、失稳和跨落等现象。同样，顶板保持稳定、完整也有利于煤帮的稳定性和减少变形，两者是相辅相成的，任何一个环节出现问题，都会影响巷道围岩的整体稳定'性。实际使用过程中，随着巷道支护结构的使用时间逐渐增长，其支护能力将逐渐减弱，再加之由于围岩的不断运动，因而需对巷道支护结构的支护状态进行监控，及时调整支护参数，修改支护设计，有效地维护好井巷工程。

现有技术中，巷道支护方案的后期调整大都依赖于工程技术人员定期查看支护状态监控结果后的现场判断力和个人实践经验，具有很大的盲目性，导致一些调整后的巷道支护方案效果不佳，造成巷道失稳，影响了矿井的产量和效率。

发明内容

本发明克服现有技术存在的不足，所要解决的技术问题为：提供一种客观、合理、支护效果较佳的巷道支护结构监控方法、装置和系统。

为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：一种巷道支护结构监控方法，包括：S101、获取所监控巷道支护结构的支护状态监测数据；S102、根据所述支护状态监测数据，判断所监控巷道支护结构的稳定性变化趋势及其当前的稳定性级别；S103、当所述当前的稳定性级别低于阈值时，对所述支护状态监测数据、所述稳定性变化趋势和所述当前的稳定状态进行运算，结合所监控巷道支护的原始方案，得到所监控巷道支护的优化方案。

优选地，还包括：S104、获取所监控巷道当前的巷道数据；S105、对所述巷道数据和所述巷道支护的优化方案进行运算，得到所监控巷道支护的最优方案。

优选地，所述对所述支护状态监测数据、所述稳定性变化趋势和所述当前的稳定状态进行运算，结合所监控巷道支护的原始方案，得到所监控巷道支护的优化方案，具体包括：向第一BP神经网络模型输入所述支护状态监测数据、所述稳定性变化趋势、所述当前的稳定状态和所监控巷道支护的原始方案，所述第一BP神经网络模型输出所监控巷道的优化支护方式和/或优化支护参数；所述对所述巷道数据和所述巷道支护的优化方案进行运算，得到所监控巷道支护的最优方案，具体包括：向第二BP神经网络模型输入所述巷道数据、所述优化支护方式和/或所述优化支护参数，所述第二BP神经网络模型输出所监控巷道的最优支护方式和/或最优支护参数。

优选地，当获取所监控巷道支护结构的支护状态监测数据之后，所述巷道支护结构监控方法还包括：S106、根据所述支护状态监测数据，预估所监控巷道支护结构的剩余稳定支护时间；S107、当所述剩余稳定支护时间少于阈值和/或当前的稳定性级别低于阈值时，发出告警信息。

此外，本发明提出的一种巷道支护结构监控装置，包括：第一获取单元：用于获取所监控巷道支护结构的支护状态监测数据；判断单元：用于根据所述支护状态监测数据，判断所监控巷道支护结构的稳定性变化趋势及其当前的稳定状态；第一运算单元：用于当所述当前的稳定性级别低于阈值时，对所述支护状态监测数据、所述稳定性变化趋势和所述当前的稳定状态进行运算，结合所监控巷道支护的原始方案，得到所监控巷道支护的优化方案。

优选地，还包括：第二获取单元：用于获取所监控巷道当前的巷道数据；第二运算单元：用于对所述巷道数据和所述巷道支护的优化方案进行运算，得到所监控巷道支护的最优方案。

优选地，所述第一运算单元：具体用于向第一BP神经网络模型输入所述支护状态监测数据、所述稳定性变化趋势、所述当前的稳定状态和所监控巷道支护的原始方案，所述第一BP神经网络模型输出所监控巷道的优化支护方式和/或优化支护参数；所述第二运算单元：具体用于向第二BP神经网络模型输入所述巷道数据、所述优化支护方式和/或所述优化支护参数，所述第二BP神经网络模型输出所监控巷道的最优支护方式和/或最优支护参数。

优选地，所述巷道支护结构监控装置还包括：预估单元：用于根据所述支护状态监测数据，预估所监控巷道支护结构的剩余稳定支护时间；告警单元：用于当所述剩余稳定支护时间小于阈值时，发出告警信息。

另一方面，本发明提出的一种巷道支护结构监控系统，包括：主控模块：为上述的巷道支护结构监控装置；传感器模块：其输出端与信号调理模块的输入端电气连接，用于实时监测所监控巷道支护结构的支护状态；信号调理模块：其输出端与主控模块的输入端电气连接，用于将传感器模块采集到的模拟数据转换为数字数据后传输给主控模块；显示模块：其输入端与主控模块的输出端电气连接，用于输出显示所监控巷道支护的优化方案。

优选地，还包括：报警模块：其输入端与主控模块的输出端电气连接，用于接收到主控模块发出的告警信息后，进行报警。

本发明与现有技术相比具有以下有益效果：

1、本发明对巷道支护结构的支护状态进行实时监控，根据采集到的监控数据，判断出支护结构的稳定性变化趋势及当前的稳定性级别。稳定性变化趋势是指在一定时间段内支护结构的稳定性趋坏速度及频率，稳定性级别可根据支护结构当前的稳定程度的大小来进行划分，例如可根据支护结构剩余支护时间的长短划分为三级稳定、二级稳定、一级稳定，三级为最稳定、二级次之、一级最不稳定。当稳定性级别低于阈值(如二级)时，对采集到的监控数据、判断出的稳定性变化趋势和稳定性级别进行计算，并结合所监控巷道支护的原始方案，最终得到所监控巷道支护的优化方案。本发明克服了传统的巷道支护方案后期调整依赖于工程技术人员的现场判断力和个人实践经验所带来的弊端，且综合考虑了支护结构的动态监控数据、由监控数据判断得出的稳定性变化趋势和稳定性级别、以及原始的支护方案，使得最终得到的优化方案具有针对性，效果较佳。此外，本发明中所监控巷道支护结构的数据虽然是实时获取的，但是只有在所监控巷道支护结构的稳定性较低时才会对相关数据进行运算以获取优化方案，这样既能节省存储空间又能不占用不必要的运算内存。

2、在实际作业过程中，不仅巷道支护结构的稳定性、支护能力会随着时间的推移发生改变，巷道本身的围岩结构也会随时间发生变化。因此，本发明还会采集所监控巷道当前的巷道数据，在得出巷道支护结构的优化方案后，再将巷道当前的航道数据和支护结构的优化方案结合在一起进行运算，得到所监控巷道支护的最优方案，使得得出的支护方案更加贴合所监控巷道的实际情况，更能稳固巷道，进一步提高矿井的产量和效率。

3、本发明在对所监控巷道支护结构的支护状态监测数据、稳定性变化趋势、当前的稳定性级别进行运算和原始方案进行运算时，以及在对巷道数据和巷道支护的优化方案进行运算时，均采用了BP神经网络模型进行运算，BP神经网络是人工神经网络的一种，它从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象，建立某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络，具有独自学习、自适应模式识别和非线性动态映射等特性，构建于初始化神经网络模型时不必在输入数据与输出数据之间作任何假设，训练后的神经网络模型能高精度逼近真值，实现任何非线性的映射，因此本发明在进行关键性运算后，得到的支护方案的贴合度更高、效果更好。

4、本发明在获取了所监控巷道支护结构的动态监控数据之后，可根据所述监控数据估算出支护结构的大致有效支护期限，当剩余稳定支护时间少于阈值时，本发明可发出报警信号，以提示工程技术人员在相应的时间内参考优化方案对支护结构进行加固处理，因而大幅度提高了巷道支护结构的支护稳定性。

附图说明

下面结合附图对本发明做进一步详细的说明；

图1为本发明实施例一提供的一种巷道支护结构监控方法的流程示意图；

图2为本发明实施例二提供的一种巷道支护结构监控方法的流程示意图；

图3为本发明实施例三提供的一种巷道支护结构监控方法的流程示意图；

图4为本发明实施例一提供的一种巷道支护结构监控装置的结构示意图；

图5为本发明实施例二提供的一种巷道支护结构监控装置的结构示意图；

图6为本发明实施例三提供的一种巷道支护结构监控装置的结构示意图；

图7为本发明实施例一提供的一种巷道支护结构监控系统的结构示意图；

图8为本发明实施例二提供的一种巷道支护结构监控系统的结构示意图；

图中：10为主控模块，20为传感器模块，30为信号调理模块，40为显示模块，50为报警模块，60为无线通讯模块，70为后台管理终端，80为手持移动终端，101为第一获取单元，102为判断单元，103为第一运算单元，104为第二获取单元，105为第二运算单元，106为预估单元，107为告警单元。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例；基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

图1为本发明实施例一提供的一种巷道支护结构监控方法的流程示意图，如图1所示，一种巷道支护结构监控方法，可包括：

S101、获取所监控巷道支护结构的支护状态监测数据。

S102、根据所述支护状态监测数据，判断所监控巷道支护结构的稳定性变化趋势及其当前的稳定性级别。

S103、当所述当前的稳定性级别低于阈值时，对所述支护状态监测数据、所述稳定性变化趋势和所述当前的稳定性级别进行运算，结合所监控巷道支护的原始方案，得到所监控巷道支护的优化方案。

具体地，所述巷道支护结构可包括：倒U字形支撑架，布设在所支撑巷道顶部的巷道顶部支护锚杆组和两组分别布设在所支撑巷道两帮部的巷道帮部支护锚杆组。所述倒U字形支撑架包括弧形支架和两个分别布设在所述弧形支架左右两侧底部的竖向立柱。所述巷道顶部支护锚杆组中所有锚杆的顶端均伸入至所支护巷道的顶板内且其底端均固定在所述弧形支架上，所述巷道帮部支护锚杆组中所有锚杆的内端均伸入至所支护巷道帮部内侧的岩体内且其外端均固定在所述竖向立柱上。

具体地，所述支护状态监测数据可包括：锚杆组的压力变化数据、巷道顶板受力下沉数据、巷道左右两侧的煤岩层应力变化数据以及巷道顶部的煤岩层离层变化数据。

本发明对巷道支护结构的支护状态进行实时监控，根据采集到的监控数据，判断出支护结构的稳定性变化趋势及当前的稳定性级别。稳定性变化趋势是指在一定时间段内支护结构的稳定性趋坏速度及频率，稳定性级别可根据支护结构当前的稳定程度的大小来进行划分，例如可根据支护结构剩余支护时间的长短划分为三级稳定、二级稳定、一级稳定，三级为最稳定、二级次之、一级最不稳定。当稳定性级别低于阈值(如二级)时，对采集到的监控数据、判断出的稳定性变化趋势和稳定性级别进行计算，并结合所监控巷道支护的原始方案，最终得到所监控巷道支护的优化方案。本发明克服了传统的巷道支护方案后期调整依赖于工程技术人员的现场判断力和个人实践经验所带来的弊端，且综合考虑了支护结构的动态监控数据、由监控数据判断得出的稳定性变化趋势和稳定性级别、以及原始的支护方案，使得最终得到的优化方案具有针对性，效果较佳。此外，本发明中所监控巷道支护结构的数据虽然是实时获取的，但是只有在所监控巷道支护结构的稳定性较低时才会对相关数据进行运算以获取优化方案，这样既能节省存储空间又能不占用不必要的运算内存。

图2为本发明实施例二提供的一种巷道支护结构监控方法的流程示意图，如图2所示，在实施例一的基础上，所述的一种巷道支护结构监控方法，还可包括：

S104、获取所监控巷道当前的巷道数据。

S105、对所述巷道数据和所述巷道支护的优化方案进行运算，得到所监控巷道支护的最优方案。

具体地，所述巷道数据可包括：顶板综合强度数据、地质条件数据和/或工程条件数据。

更具体地，所述顶板综合强度数据可通过对巷道的巷道宽度、内岩层层数、各岩层强度和各岩层厚度计算得到。

更具体地，所述地质条件数据可包括：巷道的赋存深度、煤层强度、底板强度、直接顶初跨步距和/或直接顶厚度。

更具体地，所述工程条件数据可包括：巷道的采高和/或区段煤柱宽度。

在实际作业过程中，不仅巷道支护结构的稳定性、支护能力会随着时间的推移发生改变，巷道本身的围岩结构也会随时间发生变化。因此，本发明还会采集所监控巷道当前的巷道数据，在得出巷道支护结构的优化方案后，再将巷道当前的航道数据和支护结构的优化方案结合在一起进行运算，得到所监控巷道支护的最优方案，使得得出的支护方案更加贴合所监控巷道的实际情况，更能稳固巷道，进一步提高矿井的产量和效率。

进一步地，所述对所述支护状态监测数据、所述稳定性变化趋势和所述当前的稳定状态进行运算，结合所监控巷道支护的原始方案，得到所监控巷道支护的优化方案，具体可包括：向第一BP神经网络模型输入所述支护状态监测数据、所述稳定性变化趋势、所述当前的稳定性级别和所监控巷道支护的原始方案，所述第一BP神经网络模型输出所监控巷道的优化支护方式和/或优化支护参数。

进一步地，所述对所述巷道数据和所述巷道支护的优化方案进行运算，得到所监控巷道支护的最优方案，具体可包括：向第二BP神经网络模型输入所述巷道数据、所述优化支护方式和/或所述优化支护参数，所述第二BP神经网络模型输出所监控巷道的最优支护方式和/或最优支护参数。

本发明在对所监控巷道支护结构的支护状态监测数据、稳定性变化趋势、当前的稳定性级别进行运算和原始方案进行运算时，以及在对巷道数据和巷道支护的优化方案进行运算时，均采用了BP神经网络模型进行运算，BP神经网络是人工神经网络的一种，它从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象，建立某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络，具有独自学习、自适应模式识别和非线性动态映射等特性，构建于初始化神经网络模型时不必在输入数据与输出数据之间作任何假设，训练后的神经网络模型能高精度逼近真值，实现任何非线性的映射，因此本发明在进行关键性运算后，得到的支护方案的贴合度更高、效果更好。

图3为本发明实施例三提供的一种巷道支护结构监控方法的流程示意图，如图3所示，在实施例一的基础上，当获取所监控巷道支护结构的支护状态监测数据之后，所述巷道支护结构监控方法还可包括：

S106、根据所述支护状态监测数据，预估所监控巷道支护结构的剩余稳定支护时间。

S107、当所述剩余稳定支护时间少于阈值和/或当前的稳定性级别低于阈值时，发出告警信息。

具体地，所述支护状态监测数据还可包括：所监控巷道支护结构各支护位置处单位时间内所产生的变形增长量。

本发明在获取了所监控巷道支护结构的动态监控数据之后，可根据所述监控数据估算出支护结构的大致有效支护期限，当剩余稳定支护时间少于阈值时，本发明可发出报警信号，以提示工程技术人员在相应的时间内参考优化方案对支护结构进行加固处理，因而大幅度提高了巷道支护结构的支护稳定性。

本发明还提供了一种巷道支护结构监控装置，图4为本发明实施例一提供的一种巷道支护结构监控装置的结构示意图，如图4所示，所述一种巷道支护结构监控装置，可包括：

第一获取单元101：用于获取所监控巷道支护结构的支护状态监测数据。

判断单元102：用于根据所述支护状态监测数据，判断所监控巷道支护结构的稳定性变化趋势及其当前的稳定状态。

第一运算单元103：用于当所述当前的稳定性级别低于阈值时，对所述支护状态监测数据、所述稳定性变化趋势和所述当前的稳定性级别进行运算，结合所监控巷道支护的原始方案，得到所监控巷道支护的优化方案。

图5为本发明实施例二提供的一种巷道支护结构监控装置的结构示意图，如图5所示，在实施例一的基础上，所述的一种巷道支护结构监控装置，还可包括：

第二获取单元104：用于获取所监控巷道当前的巷道数据。

第二运算单元105：用于对所述巷道数据和所述巷道支护的优化方案进行运算，得到所监控巷道支护的最优方案。

进一步地，所述第一运算单元103：具体用于向第一BP神经网络模型输入所述支护状态监测数据、所述稳定性变化趋势、所述当前的稳定性级别和所监控巷道支护的原始方案，所述第一BP神经网络模型输出所监控巷道的优化支护方式和/或优化支护参数。

进一步地，所述第二运算单元105：具体用于向第二BP神经网络模型输入所述巷道数据、所述优化支护方式和/或所述优化支护参数，所述第二BP神经网络模型输出所监控巷道的最优支护方式和/或最优支护参数。

图6为本发明实施例三提供的一种巷道支护结构监控装置的结构示意图，如图6所示，在实施例一的基础上，所述的一种巷道支护结构监控装置，还可包括：

预估单元106：用于根据所述支护状态监测数据，预估所监控巷道支护结构的剩余稳定支护时间。

告警单元107：用于当所述剩余稳定支护时间小于阈值时，发出告警信息。

本发明还提供了一种巷道支护结构监控系统，图7为本发明实施例一提供的一种巷道支护结构监控系统的结构示意图，如图7所示，所述的一种巷道支护结构监控系统，可包括：

主控模块10：为上述的巷道支护结构监控装置。

传感器模块20：其输出端与信号调理模块30的输入端电气连接，用于实时监测所监控巷道支护结构的支护状态。

信号调理模块30：其输出端与主控模块10的输入端电气连接，用于将传感器模块20采集到的模拟数据转换为数字数据后传输给主控模块10。

显示模块40：其输入端与主控模块10的输出端电气连接，用于输出显示所监控巷道支护的优化方案。

具体地，所述传感器模块20可设置于巷道支护结构上，并且所述传感器模块20可包括：

测力传感器：用于监测锚杆组的压力变化数据。

应变片：用于监测巷道顶板受力下沉数据。

围岩应力计：用于监测巷道左右两侧的煤岩层应力变化数据。

顶板离层仪：用于监测巷道顶部的煤岩层离层变化数据。

其中：所述的测力传感器、应变片、围岩应力计和顶板离层仪根据现场作业的实际需求为一个或多个。

图8为本发明实施例二提供的一种巷道支护结构监控系统的结构示意图，如图8所示，在实施例一的基础上，所述的一种巷道支护结构监控系统，还可包括：

报警模块50：其输入端与主控模块10的输出端电气连接，用于接收到主控模块10发出的告警信息后，进行报警。

进一步地，所述报警模块50可通过无线通讯模块60分别与后台管理终端70和手持移动终端80进行通讯。

这样，既能让后台管理人员及时看到报警信息，也可直接向具体负责的工程技术人员发送短信等信息，提示相关人员及时进行相关操作，以保证巷道支护结构的稳定运行。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“顶”、“底”“内”、“外”等指示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。

此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。

在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电气连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系，除非另有明确的限定。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

在本发明中，除非另有明确的规定和限定，第一特征在第二特征“上”或“下”可以是第一和第二特征直接接触，或第一和第二特征通过中间媒介间接接触。而且，第一特征在第二特征“之上”、“上方”和“上面”可是第一特征在第二特征正上方或斜上方，或仅仅表示第一特征水平高度高于第二特征。第一特征在第二特征“之下”、“下方”和“下面”可以是第一特征在第二特征正下方或斜下方，或仅仅表示第一特征水平高度小于第二特征。

在本说明书的描述中，参考术语“实施例X”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

可以理解的是，上述方法、装置及系统中的相关特征可以相互参考。另外，上述实施例中的“一”、“二”等是用于区分各实施例，而并不代表各实施例的优劣。

所述领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统和模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在此提供的算法和显示不与任何特定计算机、虚拟系统或者其他设备固有相关。各种通用系统也可以与基于在此的示教一起使用。根据上面的描述，构造这类装置所要求的结构是显而易见的。此外，本发明也不针对任何特定的编程语言。应当明白，可以利用各种编程语言实现在此描述的本发明的内容，并且上面对特定语言所做的描述是为了披露本发明的最佳实施方式。

在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的系统和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的系统实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，又例如，多个模块或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims (10)

1.一种巷道支护结构监控方法，其特征在于：包括：

S101、获取所监控巷道支护结构的支护状态监测数据；

S102、根据所述支护状态监测数据，判断所监控巷道支护结构的稳定性变化趋势及其当前的稳定性级别；

S103、当所述当前的稳定性级别低于阈值时，对所述支护状态监测数据、所述稳定性变化趋势和所述当前的稳定性级别进行运算，结合所监控巷道支护的原始方案，得到所监控巷道支护的优化方案。

2.根据权利要求1所述的一种巷道支护结构监控方法，其特征在于：还包括：

S104、获取所监控巷道当前的巷道数据；

S105、对所述巷道数据和所述巷道支护的优化方案进行运算，得到所监控巷道支护的最优方案。

3.根据权利要求2所述的一种巷道支护结构监控方法，其特征在于：

所述对所述支护状态监测数据、所述稳定性变化趋势和所述当前的稳定状态进行运算，结合所监控巷道支护的原始方案，得到所监控巷道支护的优化方案，具体包括：

向第一BP神经网络模型输入所述支护状态监测数据、所述稳定性变化趋势、所述当前的稳定性级别和所监控巷道支护的原始方案，所述第一BP神经网络模型输出所监控巷道的优化支护方式和/或优化支护参数；

所述对所述巷道数据和所述巷道支护的优化方案进行运算，得到所监控巷道支护的最优方案，具体包括：

向第二BP神经网络模型输入所述巷道数据、所述优化支护方式和/或所述优化支护参数，所述第二BP神经网络模型输出所监控巷道的最优支护方式和/或最优支护参数。

4.根据权利要求1所述的一种巷道支护结构监控方法，其特征在于：当获取所监控巷道支护结构的支护状态监测数据之后，所述巷道支护结构监控方法还包括：

S106、根据所述支护状态监测数据，预估所监控巷道支护结构的剩余稳定支护时间；

S107、当所述剩余稳定支护时间少于阈值和/或当前的稳定性级别低于阈值时，发出告警信息。

5.一种巷道支护结构监控装置，其特征在于：包括：

第一获取单元(101)：用于获取所监控巷道支护结构的支护状态监测数据；

判断单元(102)：用于根据所述支护状态监测数据，判断所监控巷道支护结构的稳定性变化趋势及其当前的稳定状态；

第一运算单元(103)：用于当所述当前的稳定性级别低于阈值时，对所述支护状态监测数据、所述稳定性变化趋势和所述当前的稳定性级别进行运算，结合所监控巷道支护的原始方案，得到所监控巷道支护的优化方案。

6.根据权利要求5所述的一种巷道支护结构监控装置，其特征在于：还包括：

第二获取单元(104)：用于获取所监控巷道当前的巷道数据；

第二运算单元(105)：用于对所述巷道数据和所述巷道支护的优化方案进行运算，得到所监控巷道支护的最优方案。

7.根据权利要求6所述的一种巷道支护结构监控装置，其特征在于：

所述第一运算单元(103)：具体用于向第一BP神经网络模型输入所述支护状态监测数据、所述稳定性变化趋势、所述当前的稳定性级别和所监控巷道支护的原始方案，所述第一BP神经网络模型输出所监控巷道的优化支护方式和/或优化支护参数；

所述第二运算单元(105)：具体用于向第二BP神经网络模型输入所述巷道数据、所述优化支护方式和/或所述优化支护参数，所述第二BP神经网络模型输出所监控巷道的最优支护方式和/或最优支护参数。

8.根据权利要求5所述的一种巷道支护结构监控装置，其特征在于：所述巷道支护结构监控装置还包括：

预估单元(106)：用于根据所述支护状态监测数据，预估所监控巷道支护结构的剩余稳定支护时间；

告警单元(107)：用于当所述剩余稳定支护时间小于阈值时，发出告警信息。

9.一种巷道支护结构监控系统，其特征在于：包括：

主控模块(10)：为权利要求7～8中任一所述的巷道支护结构监控装置；

传感器模块(20)：其输出端与信号调理模块(30)的输入端电气连接，用于实时监测所监控巷道支护结构的支护状态；

信号调理模块(30)：其输出端与主控模块(10)的输入端电气连接，用于将传感器模块(20)采集到的模拟数据转换为数字数据后传输给主控模块(10)；

显示模块(40)：其输入端与主控模块(10)的输出端电气连接，用于输出显示所监控巷道支护的优化方案。

10.根据权利要求9所述的一种巷道支护结构监控系统，其特征在于：还包括：

报警模块(50)：其输入端与主控模块(10)的输出端电气连接，用于接收到主控模块(10)发出的告警信息后，进行报警。