CN111155996A - 一种基于多传感器数据融合的煤岩自动识别方法 - Google Patents
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Abstract
一种基于多传感器数据融合的煤岩自动识别方法，步骤为：在采煤机机体上安装微处理器，在截割电机上安装压电式加速度传感器，在滚筒连接轴上安装转速转矩传感器，在牵引电机上安装霍尔大电流传感器，各传感器通过数据传输线与微处理器相连；当采煤机滚筒截割煤壁时，压电式加速度传感器采集摇臂振动信号，转速转矩传感器采集滚筒扭矩信号，霍尔大电流传感器采集牵引电机电流信号，各信号实时传输至微处理器；微处理器基于小波变换原理对信号特征进行提取，并采用BP神经网络方法对各个传感器的数据进行融合分析，用以判断煤岩界面，然后将得出的控制信号传输至采煤机的截割电机，最终以无人化控制方式实现采煤机摇臂的自动调高。
Description
技术领域
本发明属于煤矿开采技术领域，特别是涉及一种基于多传感器数据融合的煤岩自动识别方法。
背景技术
煤炭是我国常规能源的主体，煤炭工业在整个国民经济中占有举足轻重的地位，煤炭开采机械化已经成为煤炭工业增加产量、提高劳动生产率、减少重大恶性事故和改善劳动条件的一项关键性技术，采煤机作为综合机械化采煤工作面的主要设备之一，采煤机的自动化成为整个工作面自动化的中心环节。
采煤机的自动化主要包括两部分，分为牵引速度的自动控制和滚筒切割高度的自动控制。目前，国内外绝大多数采煤机的牵引速度都实现了手动和自动控制，而采煤机滚筒高度的控制，除国外极少数的采煤机采用的存储切割模式进行高度控制外，大部分的采煤机依然靠人工操作，即操作工人依靠视力观察及截割噪音来判断采煤机滚筒是在割煤还是割岩，以便调节滚筒的垂直位置。
然而，由于采煤机在工作过程中会产生大量煤尘，导致工作面能见度很低，而且机器本身噪音很大，操作工人实际上难以准确及时判断采煤机的截割状态。如果是在薄煤层工作面，操作工人行走不便，导致操作工人更加难以及时调节滚筒的高度，造成采煤机在工作过程中经常会截割到顶底板放入岩石，而采煤机连续截割岩石会加剧滚筒截齿磨损及其它零部件的损坏。对于高瓦斯矿极易产生火花引起瓦斯爆炸，形成恶性事故。当截割的岩石混入原煤中，还会造成原煤质量的下降。再有，如果滚筒位置调节不当，还可能造成顶底煤剩留过厚，进而降低回采率。
发明内容
针对现有技术存在的问题，本发明提供一种基于多传感器数据融合的煤岩自动识别方法，能够实现滚筒采煤机自动调高及无人化控制，有效提高采煤机效率和回采率，减轻设备磨损，减少设备维修量和停机时间，降低空气中的岩尘含量，通过对多种传感器采集的信号数据进行特征提取和数据融合分析，自动识别待采煤层的煤岩界面，实现辅助采煤机摇臂的自动调高。
为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：一种基于多传感器数据融合的煤岩自动识别方法，包括如下步骤：
步骤一：在采煤机的机体上安装微处理器，在采煤机的截割电机上安装压电式加速度传感器，在采煤机的滚筒连接轴上安装转速转矩传感器，在采煤机的牵引电机上安装霍尔大电流传感器，压电式加速度传感器、转速转矩传感器及霍尔大电流传感器通过数据传输线与微处理器相连；
步骤二：当采煤机的滚筒截割煤壁时，通过压电式加速度传感器采集采煤机摇臂的振动信号，通过转速转矩传感器采集采煤机滚筒的扭矩信号，通过霍尔大电流传感器采集采煤机牵引电机的电流信号，振动信号、扭矩信号及电流信号实时传输至微处理器中；
步骤三：微处理器基于小波变换原理对信号特征进行提取，并采用BP神经网络方法对各个传感器的数据进行融合分析，用以判断煤岩界面，然后将得出的控制信号传输至采煤机的截割电机，最终以无人化控制方式实现采煤机摇臂的自动调高。
本发明的有益效果：
本发明的基于多传感器数据融合的煤岩自动识别方法，能够实现滚筒采煤机自动调高及无人化控制，有效提高采煤机效率和回采率，减轻设备磨损，减少设备维修量和停机时间，降低空气中的岩尘含量，通过对多种传感器采集的信号数据进行特征提取和数据融合分析，自动识别待采煤层的煤岩界面，实现辅助采煤机摇臂的自动调高。
附图说明
图1为安装了微处理器、压电式加速度传感器、转速转矩传感器及霍尔大电流传感器后的采煤机示意图；
图中，1—采煤机，2—微处理器，3—压电式加速度传感器，4—转速转矩传感器，5—霍尔大电流传感器，6—煤壁。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明做进一步的详细说明。
本实施例中，压电式加速度传感器3的灵敏度为35pC/g，频率范围为0.2Hz～8000Hz，最大横向灵敏度比＜5％，具有顶、侧端两种引线方式，传感器外壳对地绝缘且具备防爆特性；转速转矩传感器4的适用工作环境温度为0～55℃，允许测量的最大扭矩为120％额定值，传感器外壳具有防爆特性；霍尔大电流传感器5的精度等级≤1.0％.F.S，线性度优于0.2％，频率特性为0～100kHz，适用工作环境温度为-10℃～50℃，且湿度在20％～90％时无凝霜，传感器外壳具有防爆特性。
一种基于多传感器数据融合的煤岩自动识别方法，包括如下步骤：
步骤一：如图1所示，在采煤机1的机体上安装微处理器2，在采煤机1的截割电机上安装压电式加速度传感器3，在采煤机1的滚筒连接轴上安装转速转矩传感器4，在采煤机1的牵引电机上安装霍尔大电流传感器5，压电式加速度传感器3、转速转矩传感器4及霍尔大电流传感器5通过数据传输线与微处理器2相连；
步骤二：当采煤机1的滚筒截割煤壁6时，通过压电式加速度传感器3采集采煤机1摇臂的振动信号，通过转速转矩传感器4采集采煤机1滚筒的扭矩信号，通过霍尔大电流传感器5采集采煤机1牵引电机的电流信号，振动信号、扭矩信号及电流信号实时传输至微处理器2中；
步骤三：微处理器2基于小波变换原理对信号特征进行提取，并采用BP神经网络方法对各个传感器的数据进行融合分析，用以判断煤岩界面，然后将得出的控制信号传输至采煤机1的截割电机，最终以无人化控制方式实现采煤机1摇臂的自动调高。
实施例中的方案并非用以限制本发明的专利保护范围，凡未脱离本发明所为的等效实施或变更，均包含于本案的专利范围中。
Claims (1)
1.一种基于多传感器数据融合的煤岩自动识别方法，其特征在于包括如下步骤：
步骤一：在采煤机的机体上安装微处理器，在采煤机的截割电机上安装压电式加速度传感器，在采煤机的滚筒连接轴上安装转速转矩传感器，在采煤机的牵引电机上安装霍尔大电流传感器，压电式加速度传感器、转速转矩传感器及霍尔大电流传感器通过数据传输线与微处理器相连；
步骤二：当采煤机的滚筒截割煤壁时，通过压电式加速度传感器采集采煤机摇臂的振动信号，通过转速转矩传感器采集采煤机滚筒的扭矩信号，通过霍尔大电流传感器采集采煤机牵引电机的电流信号，振动信号、扭矩信号及电流信号实时传输至微处理器中；
步骤三：微处理器基于小波变换原理对信号特征进行提取，并采用BP神经网络方法对各个传感器的数据进行融合分析，用以判断煤岩界面，然后将得出的控制信号传输至采煤机的截割电机，最终以无人化控制方式实现采煤机摇臂的自动调高。
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