CN119536078A - 智能综采煤矿机电设备协同控制系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供智能综采煤矿机电设备协同控制系统，涉及煤矿开采领域。该智能综采煤矿机电设备协同控制系统，包括：数据采集模块，用于实时采集综采煤矿中各机电设备的运行状态数据；数据处理与分析模块，对采集到的数据进行实时处理和分析，识别设备的运行状态和潜在问题；协同控制模块，根据数据处理与分析模块的输出结果，智能调整各机电设备的运行参数，实现设备间的协同工作；安全监控模块，实时监控设备运行状态，一旦发现异常情况，立即启动安全保护措施。系统能够实时检测设备运行中的异常情况，并及时报警，减少事故发生的可能性，在检测到安全威胁时，系统可以自动执行预设的应急响应措施。

Description

智能综采煤矿机电设备协同控制系统

技术领域

本发明涉及煤矿开采技术领域，具体为智能综采煤矿机电设备协同控制系统。

背景技术

煤矿综合自动化系统是我国研制的矿井监测、报警、生产操作一体化的系统。系统由应用层、网络层、现场设备层三层结构构成。应用层采用统一的数据平台和登录界面，用户可以进行各子系统间互访。网络层主干网络采用千兆冗余工业以太环网保证网络通讯的高带宽和可靠性，能接入工业控制、视频、音频、通信等各种系统，现场采用百兆工业以太环网和多种矿用本安型现场工业总线，确保用户可兼容接入各种监控系统和设备；现场设备层由各种总线通信分站、无线通讯分站、监控装置、智能仪表和传感器组成。

随着全球能源需求的不断增长和矿产资源的日益枯竭，煤矿开采行业面临着提高生产效率和确保安全生产的双重挑战，传统的煤矿开采方式往往依赖于人工操作和经验判断，这种方式不仅效率低下，而且存在较高的安全风险，随着自动化和智能化技术的发展，煤矿开采行业正逐步向智能化转型，以期通过技术手段解决上述问题。

在煤矿开采过程中，综采设备是核心的生产工具，其运行状态直接影响到开采效率和安全性，传统的综采设备控制系统通常缺乏有效的协同机制，每个设备独立运行，难以实现高效的协同作业，此外，设备运行数据的采集和分析多依赖于人工，不仅耗时耗力，而且容易出现人为错误，导致设备故障和安全隐患，因此，本领域的技术人员提供了智能综采煤矿机电设备协同控制系统，以解决上述背景技术中提出的问题。

发明内容

(一)解决的技术问题

针对现有技术的不足，本发明提供了智能综采煤矿机电设备协同控制系统，解决了现有设备在运行时数据的采集和分析多依赖于人工，容易导致耗时耗力和出现人为错误的问题。

(二)技术方案

为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：智能综采煤矿机电设备协同控制系统，包括：

数据采集模块，用于实时采集综采煤矿中各机电设备的运行状态数据，包括但不限于设备位置、运行速度、负载情况和能耗数据；

数据处理与分析模块，对采集到的数据进行实时处理和分析，识别设备的运行状态和潜在问题；

协同控制模块，根据数据处理与分析模块的输出结果，智能调整各机电设备的运行参数，实现设备间的协同工作；

安全监控模块，实时监控设备运行状态，一旦发现异常情况，立即启动安全保护措施；

用户界面，提供直观的用户操作界面，允许操作人员实时监控设备状态，调整控制策略。

优选的，所述数据采集模块包括以下步骤：

S1.传感器部署，在综采煤矿的各个关键位置部署传感器，包括但不限于位置传感器、速度传感器、力传感器、电流传感器、电能表、温度传感器、湿度传感器和瓦斯传感器；

S2.数据采集，传感器实时监测设备的运行状态和环境参数，并将数据转换为电信号；

S3.信号传输，采集到的电信号通过有线或无线方式传输到中央处理单元或数据采集系统中；

S4.数据预处理，对接收到的数据进行初步处理，包括去噪、滤波和放大，以提高数据的准确性和可靠性；

S5.数据存储，将预处理后的数据存储在数据库中，以便后续的数据处理和分析；

S6.数据同步，确保所有数据的时间同步，以便进行准确的数据分析和协同控制。

优选的，所述数据处理与分析模块包括以下步骤：

S1.数据清洗，去除噪声、异常值和重复数据，确保数据的准确性和完整性，使用滤波技术来平滑数据，减少随机误差的影响，通过使用Z-score来去除异常值，其公式为：

其中，X是数据点，μ是均值，σ是标准差；

S2.特征提取，从原始数据中提取有用的特征，使用时间序列分析方法来识别数据中的模式和趋势，其中：

均值计算：

方差计算：

S3.模式识别，应用支持向量机来识别设备的运行模式，使用聚类分析来发现数据中的相似性和差异性，支持向量机的决策公式为：

其中，x_i是训练样本，y_i是标签，α_i是拉格朗日乘子，K(x_i,x)是核函数，b是偏置项；

S4.预测分析，使用线性回归来预测设备的未来状态，应用时间序列预测模型来预测设备运行的趋势和周期性变化，线性回归预测公式为：

其中，是预测值，β_i是回归系数，x_i是特征值；

S5.异常检测，利用统计方法和机器学习模型来检测异常行为，实时监控设备状态，一旦检测到异常，立即触发报警和相应机制，使用孤立森林的异常评分公式：

其中，h(x)是样本x在树中的路径长度，E(h(x))是期望路径长度，c(n)是路径长度的归一化因子；

S6.决策支持，根据分析结果生成决策建议，其中包括调整设备参数、优化运行策略，使用决策树或规则引擎来制定协同控制策略。

优选的，所述协同控制模块包括以下步骤：

S1.接收分析结果，从数据处理与分析模块接收设备状态、预测结果和异常检测结果；

S2.策略制定，根据接收到的分析结果，制定相应的协同控制策略，策略可能包括调整设备运行参数，优化设备运行顺序、重新分配负载；

S3.控制指令生成，根据制定的策略生成具体的控制指令，控制指令可能包括启动、停止、加速、减速和改变方向；

S4.指令执行，将控制指令发送到相应的设备执行，确保指令执行的准确性和及时性；

S5.反馈监控，监控设备执行控制指令后的状态变化，收集执行结果反馈，用于评估控制效果和调整策略；

S6.策略调整，根据反馈结果，实时调整协同控制策略，持续优化控制效果，确保系统稳定运行。

优选的，所述安全监控模块包括以下步骤：

S1.数据采集，从各个传感器和设备中实时采集安全相关的数据，包括但不限于温度、湿度、瓦斯浓度、设备振动、设备电流和设备电压；

S2.数据预处理，对采集到的数据进行初步处理，包括去噪、滤波、归一化，以提高数据的准确性和可靠性；

S3.异常检测，利用Z-score来检测异常行为，实时监控设备状态，一旦检测到异常，立即触发报警和相应机制；

S4.报警触发，当检测到异常情况时，立即触发报警系统，通知操作人员，报警信息包括异常类型、发生事件和位置；

S5.应急响应，根据预设的应急响应策略，自动执行相应的安全措施，措施可能包括设备停机，启动紧急通风和切断电源；

S6.日志记录，记录所有安全事件和相应措施，以便后续分析和审计；

S7.系统维护，定期对安全监控模块进行维护和更新，确保其持续有效。

优选的，所述用户界面包括以下步骤：

S1.界面设计，设计用户友好的界面布局，包括仪表盘、控制面板和报警信息显示区，使用图形化元素直观展示设备状态和控制选项；

S2.数据展示，实时展示从数据采集模块获取的设备运行数据和环境参数，使用图表和仪表盘来展示数据趋势和当前值；

S3.控制功能，提供控制按钮和调节器，允许操作人员调整设备的运行参数，实现一键启动、停止、调整速度和改变方向；

S4.报警处理，当安全监控模块检测到异常时，用户界面立即显示报警信息，报警信息包括异常类型、严重程度和发生位置，并提供相应的处理建议；

S5.日志记录与查询，记录所有操作日志和报警事件，并提供查询功能，允许操作人员查看历史数据和事件记录，进行后续分析和审计；

S6.用户权限管理，根据不同用户的权限级别，限制对某些控制功能和数据的访问，实现用户登录、权限分配和审计追踪功能；

S7.系统维护与更新，提供系统维护和更新界面，允许技术人员进行系统配置和软件更新，实现远程诊断和故障排除功能。

(三)有益效果

本发明提供了智能综采煤矿机电设备协同控制系统。具备以下有益效果：

1、本发明中，系统能够实时监控设备运行状态，并根据分析结果智能调整设备参数，确保设备始终在最佳状态下运行，通过设备间的协同控制，可以优化作业流程，减少设备空闲时间，提高整体作业效率。

2、本发明中，系统能够实时检测设备运行中的异常情况，并及时报警，减少事故发生的可能性，在检测到安全威胁时，系统可以自动执行预设的应急响应措施。

3、本发明中，系统基于收集的大量数据进行分析，为决策提供支持，帮助优化资源分配和作业计划，通过设备运行数据的分析，可以预测设备可能出现的故障，提前安排维护，减少非计划停机时间。

4、本发明中，通过提供直观的用户界面，操作人员可以轻松监控设备状态，调整控制策略，支持远程监控和控制，操作人员无需亲临现场即可对设备进行操作。

附图说明

图1为本发明中系统整体的流程示意图；

图2为本发明中数据采集模块的流程示意图；

图3为本发明中数据处理与分析模块的流程示意图；

图4为本发明中协同控制模块的流程示意图；

图5为本发明中安全监控模块的流程示意图；

图6为本发明中用户界面的流程示意图。

具体实施方式

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，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，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做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。

实施例一：

如图1-6所示，本发明实施例提供智能综采煤矿机电设备协同控制系统，包括：

数据采集模块，用于实时采集综采煤矿中各机电设备的运行状态数据，包括但不限于设备位置、运行速度、负载情况和能耗数据；

数据处理与分析模块，对采集到的数据进行实时处理和分析，识别设备的运行状态和潜在问题；

协同控制模块，根据数据处理与分析模块的输出结果，智能调整各机电设备的运行参数，实现设备间的协同工作；

安全监控模块，实时监控设备运行状态，一旦发现异常情况，立即启动安全保护措施；

用户界面，提供直观的用户操作界面，允许操作人员实时监控设备状态，调整控制策略。

数据采集模块包括以下步骤：

S1.传感器部署，在综采煤矿的各个关键位置部署传感器，包括但不限于位置传感器、速度传感器、力传感器、电流传感器、电能表、温度传感器、湿度传感器和瓦斯传感器；

S2.数据采集，传感器实时监测设备的运行状态和环境参数，并将数据转换为电信号；

S3.信号传输，采集到的电信号通过有线或无线方式传输到中央处理单元或数据采集系统中；

S4.数据预处理，对接收到的数据进行初步处理，包括去噪、滤波和放大，以提高数据的准确性和可靠性；

S5.数据存储，将预处理后的数据存储在数据库中，以便后续的数据处理和分析；

S6.数据同步，确保所有数据的时间同步，以便进行准确的数据分析和协同控制。

数据处理与分析模块包括以下步骤：

S1.数据清洗，去除噪声、异常值和重复数据，确保数据的准确性和完整性，使用滤波技术来平滑数据，减少随机误差的影响，通过使用Z-score来去除异常值，其公式为：

其中，X是数据点，μ是均值，σ是标准差；

S2.特征提取，从原始数据中提取有用的特征，使用时间序列分析方法来识别数据中的模式和趋势，其中：

均值计算：

方差计算：

S3.模式识别，应用支持向量机来识别设备的运行模式，使用聚类分析来发现数据中的相似性和差异性，支持向量机的决策公式为：

其中，x_i是训练样本，y_i是标签，α_i是拉格朗日乘子，K(x_i,x)是核函数，b是偏置项；

S4.预测分析，使用线性回归来预测设备的未来状态，应用时间序列预测模型来预测设备运行的趋势和周期性变化，线性回归预测公式为：

其中，是预测值，β_i是回归系数，x_i是特征值；

S5.异常检测，利用统计方法和机器学习模型来检测异常行为，实时监控设备状态，一旦检测到异常，立即触发报警和相应机制，使用孤立森林的异常评分公式：

其中，h(x)是样本x在树中的路径长度，E(h(x))是期望路径长度，c(n)是路径长度的归一化因子；

S6.决策支持，根据分析结果生成决策建议，其中包括调整设备参数、优化运行策略，使用决策树或规则引擎来制定协同控制策略。

协同控制模块包括以下步骤：

S1.接收分析结果，从数据处理与分析模块接收设备状态、预测结果和异常检测结果；

S2.策略制定，根据接收到的分析结果，制定相应的协同控制策略，策略可能包括调整设备运行参数，优化设备运行顺序、重新分配负载；

S3.控制指令生成，根据制定的策略生成具体的控制指令，控制指令可能包括启动、停止、加速、减速和改变方向；

S4.指令执行，将控制指令发送到相应的设备执行，确保指令执行的准确性和及时性；

S5.反馈监控，监控设备执行控制指令后的状态变化，收集执行结果反馈，用于评估控制效果和调整策略；

S6.策略调整，根据反馈结果，实时调整协同控制策略，持续优化控制效果，确保系统稳定运行。

安全监控模块包括以下步骤：

S1.数据采集，从各个传感器和设备中实时采集安全相关的数据，包括但不限于温度、湿度、瓦斯浓度、设备振动、设备电流和设备电压；

S2.数据预处理，对采集到的数据进行初步处理，包括去噪、滤波、归一化，以提高数据的准确性和可靠性；

S3.异常检测，利用Z-score来检测异常行为，实时监控设备状态，一旦检测到异常，立即触发报警和相应机制；

S4.报警触发，当检测到异常情况时，立即触发报警系统，通知操作人员，报警信息包括异常类型、发生事件和位置；

S5.应急响应，根据预设的应急响应策略，自动执行相应的安全措施，措施可能包括设备停机，启动紧急通风和切断电源；

S6.日志记录，记录所有安全事件和相应措施，以便后续分析和审计；

S7.系统维护，定期对安全监控模块进行维护和更新，确保其持续有效。

用户界面包括以下步骤：

S1.界面设计，设计用户友好的界面布局，包括仪表盘、控制面板和报警信息显示区，使用图形化元素直观展示设备状态和控制选项；

S2.数据展示，实时展示从数据采集模块获取的设备运行数据和环境参数，使用图表和仪表盘来展示数据趋势和当前值；

S3.控制功能，提供控制按钮和调节器，允许操作人员调整设备的运行参数，实现一键启动、停止、调整速度和改变方向；

S4.报警处理，当安全监控模块检测到异常时，用户界面立即显示报警信息，报警信息包括异常类型、严重程度和发生位置，并提供相应的处理建议；

S5.日志记录与查询，记录所有操作日志和报警事件，并提供查询功能，允许操作人员查看历史数据和事件记录，进行后续分析和审计；

S6.用户权限管理，根据不同用户的权限级别，限制对某些控制功能和数据的访问，实现用户登录、权限分配和审计追踪功能；

S7.系统维护与更新，提供系统维护和更新界面，允许技术人员进行系统配置和软件更新，实现远程诊断和故障排除功能。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (6)

1.智能综采煤矿机电设备协同控制系统，其特征在于：包括：

数据采集模块，用于实时采集综采煤矿中各机电设备的运行状态数据，包括但不限于设备位置、运行速度、负载情况和能耗数据；

数据处理与分析模块，对采集到的数据进行实时处理和分析，识别设备的运行状态和潜在问题；

协同控制模块，根据数据处理与分析模块的输出结果，智能调整各机电设备的运行参数，实现设备间的协同工作；

安全监控模块，实时监控设备运行状态，一旦发现异常情况，立即启动安全保护措施；

用户界面，提供直观的用户操作界面，允许操作人员实时监控设备状态，调整控制策略。

2.根据权利要求1所述的智能综采煤矿机电设备协同控制系统，其特征在于：所述数据采集模块包括以下步骤：

S1.传感器部署，在综采煤矿的各个关键位置部署传感器，包括但不限于位置传感器、速度传感器、力传感器、电流传感器、电能表、温度传感器、湿度传感器和瓦斯传感器；

S2.数据采集，传感器实时监测设备的运行状态和环境参数，并将数据转换为电信号；

S3.信号传输，采集到的电信号通过有线或无线方式传输到中央处理单元或数据采集系统中；

S4.数据预处理，对接收到的数据进行初步处理，包括去噪、滤波和放大，以提高数据的准确性和可靠性；

S5.数据存储，将预处理后的数据存储在数据库中，以便后续的数据处理和分析；

S6.数据同步，确保所有数据的时间同步，以便进行准确的数据分析和协同控制。

3.根据权利要求1所述的智能综采煤矿机电设备协同控制系统，其特征在于：所述数据处理与分析模块包括以下步骤：

S1.数据清洗，去除噪声、异常值和重复数据，确保数据的准确性和完整性，使用滤波技术来平滑数据，减少随机误差的影响，通过使用Z-score来去除异常值，其公式为：

其中，X是数据点，μ是均值，σ是标准差；

S2.特征提取，从原始数据中提取有用的特征，使用时间序列分析方法来识别数据中的模式和趋势，其中：

均值计算：

方差计算：

S3.模式识别，应用支持向量机来识别设备的运行模式，使用聚类分析来发现数据中的相似性和差异性，支持向量机的决策公式为：

其中，x_i是训练样本，y_i是标签，α_i是拉格朗日乘子，K(x_i,x)是核函数，b是偏置项；

S4.预测分析，使用线性回归来预测设备的未来状态，应用时间序列预测模型来预测设备运行的趋势和周期性变化，线性回归预测公式为：

其中，是预测值，β_i是回归系数，x_i是特征值；

S5.异常检测，利用统计方法和机器学习模型来检测异常行为，实时监控设备状态，一旦检测到异常，立即触发报警和相应机制，使用孤立森林的异常评分公式：

其中，h(x)是样本x在树中的路径长度，E(h(x))是期望路径长度，c(n)是路径长度的归一化因子；

S6.决策支持，根据分析结果生成决策建议，其中包括调整设备参数、优化运行策略，使用决策树或规则引擎来制定协同控制策略。

4.根据权利要求1所述的智能综采煤矿机电设备协同控制系统，其特征在于：所述协同控制模块包括以下步骤：

S1.接收分析结果，从数据处理与分析模块接收设备状态、预测结果和异常检测结果；

S2.策略制定，根据接收到的分析结果，制定相应的协同控制策略，策略可能包括调整设备运行参数，优化设备运行顺序、重新分配负载；

S3.控制指令生成，根据制定的策略生成具体的控制指令，控制指令可能包括启动、停止、加速、减速和改变方向；

S4.指令执行，将控制指令发送到相应的设备执行，确保指令执行的准确性和及时性；

S5.反馈监控，监控设备执行控制指令后的状态变化，收集执行结果反馈，用于评估控制效果和调整策略；

S6.策略调整，根据反馈结果，实时调整协同控制策略，持续优化控制效果，确保系统稳定运行。

5.根据权利要求1所述的智能综采煤矿机电设备协同控制系统，其特征在于：所述安全监控模块包括以下步骤：

S1.数据采集，从各个传感器和设备中实时采集安全相关的数据，包括但不限于温度、湿度、瓦斯浓度、设备振动、设备电流和设备电压；

S2.数据预处理，对采集到的数据进行初步处理，包括去噪、滤波、归一化，以提高数据的准确性和可靠性；

S3.异常检测，利用Z-score来检测异常行为，实时监控设备状态，一旦检测到异常，立即触发报警和相应机制；

S4.报警触发，当检测到异常情况时，立即触发报警系统，通知操作人员，报警信息包括异常类型、发生事件和位置；

S5.应急响应，根据预设的应急响应策略，自动执行相应的安全措施，措施可能包括设备停机，启动紧急通风和切断电源；

S6.日志记录，记录所有安全事件和相应措施，以便后续分析和审计；

S7.系统维护，定期对安全监控模块进行维护和更新，确保其持续有效。

6.根据权利要求1所述的智能综采煤矿机电设备协同控制系统，其特征在于：所述用户界面包括以下步骤：

S1.界面设计，设计用户友好的界面布局，包括仪表盘、控制面板和报警信息显示区，使用图形化元素直观展示设备状态和控制选项；

S2.数据展示，实时展示从数据采集模块获取的设备运行数据和环境参数，使用图表和仪表盘来展示数据趋势和当前值；

S3.控制功能，提供控制按钮和调节器，允许操作人员调整设备的运行参数，实现一键启动、停止、调整速度和改变方向；

S4.报警处理，当安全监控模块检测到异常时，用户界面立即显示报警信息，报警信息包括异常类型、严重程度和发生位置，并提供相应的处理建议；

S5.日志记录与查询，记录所有操作日志和报警事件，并提供查询功能，允许操作人员查看历史数据和事件记录，进行后续分析和审计；

S6.用户权限管理，根据不同用户的权限级别，限制对某些控制功能和数据的访问，实现用户登录、权限分配和审计追踪功能；

S7.系统维护与更新，提供系统维护和更新界面，允许技术人员进行系统配置和软件更新，实现远程诊断和故障排除功能。