CN110748365A - 基于支架载荷变化的采煤循环数量自动识别方法和系统 - Google Patents

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CN110748365A CN201911006381.3A CN201911006381A CN110748365A CN 110748365 A CN110748365 A CN 110748365A CN 201911006381 A CN201911006381 A CN 201911006381A CN 110748365 A CN110748365 A CN 110748365A
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Abstract

本发明提供了一种基于支架载荷变化的采煤循环数量自动识别方法和系统，其方法包括：得到每一支架的工作阻力时序；对于每一支架，若工作阻力时序中相邻两个工作阻力的差值大于设定阈值，则将后一工作阻力对应的采样时间作为起点，将起点之后的预设时长内最小工作阻力对应的采样时间作为该支架降阻过程的关键时间点；若第m台支架的第n次降阻过程的关键时间点tmn位于时间区间[T1,T2]内，则判定第m台支架执行了第n次移架操作；若工作面中落入时间区间[T1,T2]内的关键时间点tmn的数量占比超过占比阈值，则判定工作面完成第n次采煤循环。采用上述方案，能自动地准确地识别采煤循环数量，使矿压数据分析效率及分析准确性更高。

Description

基于支架载荷变化的采煤循环数量自动识别方法和系统
技术领域
本发明涉及煤炭开采自动化设备技术领域，具体涉及一种基于支架载荷变化的采煤循环数量自动识别方法和系统。
背景技术
在煤矿开采领域，煤矿顶板灾害已成为各类灾害之首，加强矿压监测及预警是防治顶板灾害的有效手段，采煤循环数量是矿压数据分析中必不可少的环节之一。
自动化、智能化是我国煤矿安全、高效开采的发展趋势，矿压数据的自动分析是自动化、智能化工作面持续、稳定开采的保障。近年来，由于传感器及现代电子技术的高速发展，准确、可靠的矿压在线监测系统广泛应用，数据采集周期达秒级，产生了海量的矿压数据，但由于井下顶板条件复杂，液压支架经常需要移架工人执行人工升降架以维护围岩稳定或者检修支架，对真正的移架动作和采煤循环数量分析造成干扰，导致矿压数据分析的准确性和分析效率低下，制约了对矿压规律的认识深度及对生产实践的指导作用。
发明内容
本发明要解决的技术问题是现有技术中采煤循环数量的统计通过人工操作实现，准确度和效率都比较低，因此提供一种基于支架载荷变化的采煤循环数量自动识别方法和系统。
本发明提供一种基于支架载荷变化的采煤循环数量自动识别方法，包括如下步骤：
根据工作面中每一支架运行过程中工作阻力与采样时间的关系得到每一支架的工作阻力时序；
对于每一支架，若工作阻力时序中相邻两个工作阻力的差值大于设定阈值，则将后一工作阻力对应的采样时间作为起点，将所述起点之后的预设时长内最小工作阻力对应的采样时间作为该支架降阻过程的关键时间点；
根据每一支架中第n次降阻过程的关键时间点得到所有支架第n次降阻过程的时间区间[T1，T2]；
若第m台支架的第n次降阻过程的关键时间点tmn位于所述时间区间[T1，T2]内，则判定所述第m台支架执行了第n次移架操作；
若所述工作面中落入所述时间区间[T1，T2]内的关键时间点tmn的数量占比超过占比阈值，则判定所述工作面完成第n次采煤循环。
可选地，上述的基于支架载荷变化的采煤循环数量自动识别方法中，根据每一支架中第n次降阻过程的关键时间点得到所有支架第n次降阻过程的时间区间[T1，T2]的步骤中，包括如下步骤：
所述时间区间中T1小于所有关键时间点tmn的平均时间点
Figure BDA0002242905080000021
“-”是求平均数的运算符；
所述时间区间中T2大于所有关键时间点tmn的平均时间点
Figure BDA0002242905080000022
可选地，上述的基于支架载荷变化的采煤循环数量自动识别方法中，根据每一支架中第n次降阻过程的关键时间点得到所有支架第n次降阻过程的时间区间[T1，T2]的步骤中，包括如下步骤：
根据每一个支架第n次降阻过程的关键时间点tmn与所述平均时间点之间的差值将关键时间点tmn划分为两组：
小于或等于所述平均时间点
Figure BDA0002242905080000024
的关键时间点tmn划分为第一组，并且根据第一组中的关键时间点tmn得到
大于所述平均时间点的关键时间点tmn划分为第二组，并且根据第二组中的关键时间点tmn得到
Figure BDA0002242905080000027
可选地，上述的基于支架载荷变化的采煤循环数量自动识别方法中，根据每一支架中第n次降阻过程的关键时间点得到所有支架第n次降阻过程的时间区间[T1，T2]的步骤中，包括如下步骤：
根据每一个支架第n次降阻过程的关键时间点tmn与所述平均时间点之间的差值将关键时间点tmn划分为两组：
小于或等于所述平均时间点
Figure BDA0002242905080000032
的关键时间点tmn划分为第一组，并根据第一组中所有关键时间点tmn的平均关键时间点作为T1；
大于所述平均时间点
Figure BDA0002242905080000033
的关键时间点tmn划分为第二组，并根据第二组中所有关键时间点tmn的平均关键时间点作为T2。可选地，上述的基于支架载荷变化的采煤循环数量自动识别方法中：
若所述工作面中落入所述时间区间[T1，T2]内的关键时间点tmn的数量占比超过占比阈值，则判定所述工作面完成第n次采煤循环的步骤中，所述占比阈值在75％-90％的范围内选择。
可选地，上述的基于支架载荷变化的采煤循环数量自动识别方法中：
对于每一支架，若工作阻力时序中相邻两个工作阻力的差值大于设定阈值，则将后一工作阻力对应的采样时间作为起点，将所述起点之后的预设时长内最小工作阻力对应的采样时间作为该支架降阻过程的关键时间点的步骤中：所述设定阈值在3.5kN-6.5kN范围内选择；所述预设时长在4min-6min范围内选择。
可选地，上述的基于支架载荷变化的采煤循环数量自动识别方法中，还包括如下步骤：
若第m台支架第n次降阻过程中的关键时间点tmn未在所有支架第n次降阻过程的时间区间[T1，T2]内，且其滞后于T2，则第m台支架第n次降阻过程中的关键时间点tmn作为第m台支架第(n+1)次降阻过程中的关键时间点继续参与第(n+1)次采煤循环的识别过程。
可选地，上述的基于支架载荷变化的采煤循环数量自动识别方法中，还包括如下步骤：
判断工作面中第n次采煤循环完成时间与第(n-1)次采煤循环完成时间的时间间隔是否大于最低循环阈值；
若所述时间间隔不大于所述最低循环阈值则发出提示信息。
可选地，上述的基于支架载荷变化的采煤循环数量自动识别方法中，判断工作面中第n次采煤循环完成时间与第(n-1)次采煤循环完成时间的时间间隔是否大于最低循环阈值的步骤中：
所述最低循环阈值＝工作面长度÷采煤机运行速度。
可选地，上述的基于支架载荷变化的采煤循环数量自动识别方法中，根据工作面中每一支架运行过程中工作阻力与采样时间的关系得到每一支架的工作阻力时序的步骤中：
相邻采样时间的间隔小于最小采样时间。
可选地，上述的基于支架载荷变化的采煤循环数量自动识别方法中，相邻采样时间的间隔小于最小采样时间的步骤中：
所述最小采样时间在15s-40s的范围内选择。
本发明还提供一种存储介质，所述存储介质中存储有程序信息，计算机读取所述程序信息后执行以上任一项所述的基于支架载荷变化的采煤循环数量自动识别方法。
本发明还提供一种基于支架载荷变化的采煤循环数量自动识别系统，其特征在于，所述系统包括至少一个处理器和至少一个存储器，至少一个所述存储器中存储有程序信息，至少一个所述处理器读取所述程序信息后执行以上任一项所述的基于支架载荷变化的采煤循环数量自动识别方法。
与现有技术相比，本发明实施例提供的上述技术方案至少具有以下有益效果：
本发明实施例提供的基于支架载荷变化的采煤循环数量自动识别方法和系统，其中的方法包括如下步骤：根据工作面中每一支架运行过程中工作阻力与采样时间的关系得到每一支架的工作阻力时序；对于每一支架，若工作阻力时序中相邻两个工作阻力的差值大于设定阈值，则将后一工作阻力对应的采样时间作为起点，将所述起点之后的预设时长内最小工作阻力对应的采样时间作为该支架降阻过程的关键时间点；根据每一支架中第n次降阻过程的关键时间点得到所有支架第n次降阻过程的时间区间[T1，T2]；若第m台支架的第n次降阻过程的关键时间点tmn位于所述时间区间[T1，T2]内，则判定所述第m台支架执行了第n次移架操作；若所述工作面中落入所述时间区间[T1，T2]内的关键时间点tmn的数量占比超过占比阈值，则判定所述工作面完成第n次采煤循环。采用本发明的上述技术方案，无需人工参与可实现自动识别工作面采煤循环数量，矿压数据分析效率及分析准确性更高，极大的降低了煤矿企业生产成本。
附图说明
图1为本发明一个实施例所述的基于支架载荷变化的采煤循环数量自动识别方法的流程图；
图2为本发明一个实施例所述曲线形式的支架的工作阻力时序图；
图3为本发明一个实施例所述支架位的关键时间点与循环数量之间的对应关系表；
图4为本发明一个实施例所述基于支架载荷变化的采煤循环数量自动识别系统的硬件结构连接关系示意图。
具体实施方式
为了使本发明的上述目的、特征和优点能够更为明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施方式做详细的说明。在本发明的描述中，需要说明的是，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个组件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
本实施例提供一种基于支架载荷变化的采煤循环数量自动识别方法，可应用于综采工作面的矿压监测系统中，如图1所示，其包括如下步骤：
S101：根据工作面中每一支架运行过程中工作阻力与采样时间的关系得到每一支架的工作阻力时序；本步骤可以通过矿压监测系统实时监测整个工作面所有支架工作阻力得到，监测到的每一工作阻力值都会对应于一个时间值，因此本步骤可以直接按照时间的先后顺序对采集到工作阻力进行排序得到。另外，本步骤中可以预先设置采样时间，理论上实时地对工作阻力进行采集能获得最全面的数据，但是数据处理量较大，本实施例中综合考虑采样结果的准确性、连贯性和数据处理效率，优选相邻采样时间的间隔小于最小采样时间，其中所述最小采样时间在15s-40s的范围内选择，较佳地最小采样时间选择为30s。
S102：对于每一支架，若工作阻力时序中相邻两个工作阻力的差值大于设定阈值，则将后一工作阻力对应的采样时间作为起点，将所述起点之后的预设时长内最小工作阻力对应的采样时间作为该支架降阻过程的关键时间点。优选地，所述设定阈值在3.5kN-6.5kN范围内选择；所述预设时长在4min-6min范围内选择。较佳地，所述设定阈值选择为5kN；所述预设时长选择为采样周期的5倍或6倍，如采样周期为30s，则预设时长可选择为5min。
S103：根据每一支架中第n次降阻过程的关键时间点得到所有支架第n次降阻过程的时间区间[T1，T2]；得到的所有支架第n次降阻过程的时间区间[T1，T2]尽可能地涵盖住所有支架的第n次降阻过程的关键时间点。也可以根据历史经验值由监控操作人员人为选定一个时间区间。
S104：若第m台支架的第n次降阻过程的关键时间点tmn位于所述时间区间[T1，T2]内，则判定所述第m台支架执行了第n次移架操作。
S105：若所述工作面中落入所述时间区间[T1，T2]内的关键时间点tmn的数量占比超过占比阈值，则判定所述工作面完成第n次采煤循环。可选地，所述占比阈值在75％-90％的范围内选择，较佳地选择为80％。
以上方案中提供的方法，可实时、自动识别出任意时间段内的采煤循环数量，便于计算整个采煤循环内的矿山压力，有利于深入总结矿压规律，提高矿压数据的分析准确性和自动化水平，降低人力投入，保障顶板安全。
下面结合图2和图3对上述方案进一步详细说明。如图2为本实施例采煤循环数量自动识别方法中支架工作阻力时序关系曲线，其中Pn表示支架第n个采样时间采集到的工作阻力，Pn+1表示支架第n+1个个采样时间采集到的工作阻力，Pm表示支架降阻过程中的最低值，tm，n表示第m个支架在第n个降阻过程中工作阻力达到最低点时对应的时间，tm，n+1表示第m个支架在第n+1个降阻过程中达到最低点时的工作阻力。如图3所示为本实施例采煤循环数量自动识别方法中降阻过程中的工作阻力最低点时间与支架位置及采煤循环数量的关系示意图。以上方案中，根据每一支架中第n次降阻过程的关键时间点得到所有支架第n次降阻过程的时间区间[T1，T2]的步骤中，包括如下步骤：
所述时间区间中T1小于所有关键时间点tmn的平均时间点
Figure BDA0002242905080000078
是求平均数的运算符；所述时间区间中T2大于所有关键时间点tmn的平均时间点
Figure BDA0002242905080000072
作为一种简单的方式，例如一般的采煤循环时间需要的是一小时，当确定了平均时间点后，可直接在该平均时间点的基础上向前推半小时作为区间的起点，在该平均时间点的基础上向后推半小时作为区间的终点。另外，本实施例还提供如下两种获取区间的方式，具体地：
获取时间区间的方式一：
S201：根据每一个支架第n次降阻过程的关键时间点tmn与所述平均时间点
Figure BDA0002242905080000073
之间的差值将关键时间点tmn划分为两组：
S202：小于或等于所述平均时间点
Figure BDA0002242905080000074
的关键时间点tmn划分为第一组，并且根据第一组中的关键时间点tmn得到
Figure BDA0002242905080000075
S203：大于所述平均时间点
Figure BDA0002242905080000076
的关键时间点tmn划分为第二组，并且根据第二组中的关键时间点tmn得到
Figure BDA0002242905080000077
举例来说，假设共有五台支架，其第n次降阻过程中所对应的关键时间点分别为：8:00，8:15，8:35，8:45，9:00(可以理解，支架数量仅为说明方案，具体的支架数量以工作面情况为准)。则其平均时间点
Figure BDA0002242905080000081
为：8:30(可以根据最先时间点和最后时间点得到持续时间为1小时，1小时的一半为30分钟，而最先时间点为8:00，则得到平均时间点为8:30)。根据分组规则，将8:00，8:15划分至第一组中，将8:35，8:45，9:00划分至第二组中。由此可以计算出
Figure BDA0002242905080000082
Figure BDA0002242905080000083
由此可以得到最终的第n次降阻过程的时间区间[T1，T2]为[8:07:30，8:46:42]，并且，在进行运算时根据不同单位进行数据换算，最终以得到时间点为准，以上方案中落入到该区间内的关键时间点的数量为3个，占总数的60％，如果设置的占比阈值为60％，则可认定该采煤循环完成，如果设置的占比阈值高于60％，则认定采煤循环未完成。另外，以上方案中9:00这一关键时间点不在上述第n次降阻过程的时间区间[T1，T2]区间内，并且滞后于T2，则还可以采用该数据作为下一轮采煤循环识别，其他数据则无法参与。
获取时间区间的方式二：
S301：根据每一个支架第n次降阻过程的关键时间点tmn与所述平均时间点之间的差值将关键时间点tmn划分为两组：
S302：小于或等于所述平均时间点的关键时间点tmn划分为第一组，并根据第一组中所有关键时间点tmn的平均关键时间点作为T1；
S303：大于所述平均时间点的关键时间点tmn划分为第二组，并根据第二组中所有关键时间点tmn的平均关键时间点作为T2。
距离来说，假设有5台液压支架，要分析的是第3个采煤循环，即m＝5，n＝3，其中每个支架的关键时间点分别为：t13＝3:00，t23＝6:00，t33＝8:00，t43＝5:00和t53＝10:00。求解出平均时间点为(3+6+8+5+10)/5＝32/5＝6.4，所以平均关键时间点为6:24，第一组关键时间点为t13＝3:00，t23＝6:00，t43＝5:00，则T1＝(3+6+5)/3＝14/3，因此T1为4:40；第二组关键时间点为t33＝8:00，和t53＝10:00，显然其平均关键时间点为9:00，则T2为9:00。由此可以得到最终的第3次降阻过程的时间区间[T1，T2]为[4:40，9:00]，以上落入到该区间内的关键时间点的数量为3个，占总数的60％，占比阈值如果选择为80％时，则认定采煤循环未完成。另外，以上方案中10:00这一关键时间点不在上述第3次降阻过程的时间区间[T1，T2]区间内，并且滞后于T2，则还可以采用该数据作为第4轮采煤循环识别，其他数据则无法参与。
进一步地，以上方法中还包括：
S106：判断工作面中第n次采煤循环完成时间与第(n-1)次采煤循环完成时间的时间间隔是否大于最低循环阈值。
S107：若所述时间间隔不大于所述最低循环阈值则发出提示信息。优选地，所述最低循环阈值＝工作面长度÷采煤机运行速度。
也即正常情况下工作面长度与采煤运行速度的比值代表着采煤机走完整个工作面后所用的时间，如果得到的相邻两次循环时间大于该值则能够说明识别算法并不准确，此时发出提示信息请工作人员进一步处理。由此能够进一步保证采煤循环数量自动识别方法的准确性。
实施例2
本实施例提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有程序指令，计算机读取所述程序指令后执行以上任一方案所述的基于支架载荷变化的采煤循环数量自动识别方法。
实施例3
本实施例提供一种电子设备，如图4所示，包括至少一个处理器401和至少一个存储器402，至少一个所述存储器402中存储有指令信息，至少一个所述处理器401读取所述程序指令后可执行实施例执行以上任一方案所述的基于支架载荷变化的采煤循环数量自动识别方法。上述装置还可以包括：输入装置403和输出装置404。处理器401、存储器402、输入装置403和输出装置404可以通过总线或者其他方式连接。上述产品可执行本申请实施例所提供的方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本申请实施例所提供的方法。
最后应说明的是：以上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精神和范围。

Claims (12)

1.一种基于支架载荷变化的采煤循环数量自动识别方法，其特征在于，包括如下步骤：
根据工作面中每一支架运行过程中工作阻力与采样时间的关系得到每一支架的工作阻力时序；
对于每一支架，若工作阻力时序中相邻两个工作阻力的差值大于设定阈值，则将后一工作阻力对应的采样时间作为起点，将所述起点之后的预设时长内最小工作阻力对应的采样时间作为该支架降阻过程的关键时间点；
根据每一支架中第n次降阻过程的关键时间点得到所有支架第n次降阻过程的时间区间[T1,T2]；
若第m台支架的第n次降阻过程的关键时间点tmn位于所述时间区间[T1,T2]内，则判定所述第m台支架执行了第n次移架操作；
若所述工作面中落入所述时间区间[T1,T2]内的关键时间点tmn的数量占比超过占比阈值，则判定所述工作面完成第n次采煤循环。
2.根据权利要求1所述的基于支架载荷变化的采煤循环数量自动识别方法，其特征在于，根据每一支架中第n次降阻过程的关键时间点得到所有支架第n次降阻过程的时间区间[T1,T2]的步骤中，包括如下步骤：
所述时间区间中T1小于所有关键时间点tmn的平均时间点
Figure FDA0002242905070000011
“-”是求平均数的运算符；
所述时间区间中T2大于所有关键时间点tmn的平均时间点
Figure FDA0002242905070000012
3.根据权利要求2所述的基于支架载荷变化的采煤循环数量自动识别方法，其特征在于，根据每一支架中第n次降阻过程的关键时间点得到所有支架第n次降阻过程的时间区间[T1,T2]的步骤中，包括如下步骤：
根据每一个支架第n次降阻过程的关键时间点tmn与所述平均时间点
Figure FDA0002242905070000013
之间的差值将关键时间点tmn划分为两组：
小于或等于所述平均时间点
Figure FDA0002242905070000014
的关键时间点tmn划分为第一组，并且根据第一组中的关键时间点tmn得到
大于所述平均时间点的关键时间点tmn划分为第二组，并且根据第二组中的关键时间点tmn得到
Figure FDA0002242905070000023
4.根据权利要求1所述的基于支架载荷变化的采煤循环数量自动识别方法，其特征在于，根据每一支架中第n次降阻过程的关键时间点得到所有支架第n次降阻过程的时间区间[T1,T2]的步骤中，包括如下步骤：
根据每一个支架第n次降阻过程的关键时间点tmn与所述平均时间点
Figure FDA0002242905070000024
之间的差值将关键时间点tmn划分为两组：
小于或等于所述平均时间点
Figure FDA0002242905070000025
的关键时间点tmn划分为第一组，并根据第一组中所有关键时间点tmn的平均关键时间点作为T1；
大于所述平均时间点
Figure FDA0002242905070000026
的关键时间点tmn划分为第二组，并根据第二组中所有关键时间点tmn的平均关键时间点作为T2。
5.根据权利要求1-4任一项所述的基于支架载荷变化的采煤循环数量自动识别方法，其特征在于：
若所述工作面中落入所述时间区间[T1,T2]内的关键时间点tmn的数量占比超过占比阈值，则判定所述工作面完成第n次采煤循环的步骤中，所述占比阈值在75％-90％的范围内选择。
6.根据权利要求5所述的基于支架载荷变化的采煤循环数量自动识别方法，其特征在于：
对于每一支架，若工作阻力时序中相邻两个工作阻力的差值大于设定阈值，则将后一工作阻力对应的采样时间作为起点，将所述起点之后的预设时长内最小工作阻力对应的采样时间作为该支架降阻过程的关键时间点的步骤中：所述设定阈值在3.5kN-6.5kN范围内选择；所述预设时长在4min-6min范围内选择。
7.根据权利要求1-4任一项所述的基于支架载荷变化的采煤循环数量自动识别方法，其特征在于，还包括如下步骤：
若第m台支架第n次降阻过程中的关键时间点tmn未在所有支架第n次降阻过程的时间区间[T1,T2]内，且其滞后于T2，则第m台支架第n次降阻过程中的关键时间点tmn作为第m台支架第(n+1)次降阻过程中的关键时间点继续参与第(n+1)次采煤循环的识别过程。
8.根据权利要求1-4任一项所述的基于支架载荷变化的采煤循环数量自动识别方法，其特征在于，还包括如下步骤：
判断工作面中第n次采煤循环完成时间与第(n-1)次采煤循环完成时间的时间间隔是否大于最低循环阈值；
若所述时间间隔不大于所述最低循环阈值则发出提示信息。
9.根据权利要求8所述的基于支架载荷变化的采煤循环数量自动识别方法，其特征在于，判断工作面中第n次采煤循环完成时间与第(n-1)次采煤循环完成时间的时间间隔是否大于最低循环阈值的步骤中：
所述最低循环阈值＝工作面长度÷采煤机运行速度。
10.根据权利要求1-4任一项所述的基于支架载荷变化的采煤循环数量自动识别方法，其特征在于，根据工作面中每一支架运行过程中工作阻力与采样时间的关系得到每一支架的工作阻力时序的步骤中：
相邻采样时间的间隔小于最小采样时间。
11.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有程序信息，计算机读取所述程序信息后执行权利要求1-10任一项所述的基于支架载荷变化的采煤循环数量自动识别方法。
12.一种基于支架载荷变化的采煤循环数量自动识别系统，其特征在于，所述系统包括至少一个处理器和至少一个存储器，至少一个所述存储器中存储有程序信息，至少一个所述处理器读取所述程序信息后执行权利要求1-10任一项所述的基于支架载荷变化的采煤循环数量自动识别方法。
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