煤礦掘進機的智能化發展與挑戰

李 揚

（陽泉煤業集團華越機械有限公司，山西陽泉 045000）

0 引言

2019 年1 月，國家煤炭安全部門發布公告呼吁國內外科研機構和機器人技術公司積極與煤礦企業合作，促進煤礦機器人產業的發展進程，2020 年6 月中國移動聯合陽煤和華為合作的首個5G 智能煤礦竣工，也標志著5G+智能化煤礦建設邁出了意義重大的一步。對于綜合機械化掘進技術方面，國內國外發展的智能化和無人化程度都較低[1-2]。在連續采煤掘進技術方面，目前美、德、英等國家在已經實現了全遙控控制，但我國起步較晚，國內首臺連采機ML340 如圖1 所示。在掘錨一體化掘進技術方面，國外的研究領先于國內，國外目前能夠實現半自動化水平。

圖1 連續采煤機作業線設備

1 目前煤礦掘進機智能化研發應用情況

當前隨著國家政策的引導，智能化技術在煤礦掘進機中的應用越來越普遍，目前5 種類型的煤礦機器人的研發應用情況如表1 所示。

表1 煤礦機器人研發與應用情況

2 掘進機智能化技術及其特征

智能化技術廣泛應用于掘進機的自動截割系統、操作系統、信息顯示系統，可以有效收集掘進機工作過程中的參數數據收集工作，從各個不同工作流程中，實現煤礦截割、裝運及行走等各種不同工作環節的智能化控制[3]。智能掘進需要各類機器人精密協同的工作，需要具備以下智能化特征：①環境和自身的狀態感知；②行為自主決策；③動作精準執行等。煤礦井下精確自主定位技術目前主要有基于視覺的導航技術、慣性導航技術、室內定位技術、多傳感器融合技術等。西安科技大學馬宏偉等研究了在煤礦井下無GPS 的環境下，提出了通過激光雷達的SLAM 技術實現機器人的位姿估計和環境地圖構建（圖2）[4]。

圖2 自動駕駛控制系統

（1）煤智能截割技術中煤巖識別是掘進機截割頭高度自適應調節的基礎，國內學者實現通過振動檢測、煤巖灰度值和紋理以及煤巖反射光譜等不同方法進行煤巖識別的理論基礎和技術體系。掘進機的自動截割技術直接決定了巷道掘進前進工作面的延續性和完整性。中國礦業大學的王蘇彧提出了一種有關縱軸式掘進機記憶截割的控制方法，田劼介紹了掘進機記憶截割控制方法[5]。

（2）掘進機遠程監控技術。煤礦巷道中工作面環境復雜、粉塵嚴重、勞動量大，安全隱患較多，因此實現掘進施工的無人化離不開遠程監控系統，而遠程監控系統需要施工環境監控技術和機器自身故障診斷技術。目前我國采用虛擬現實技術構建數字綜掘工作面，執行“虛實同步、數據驅動、遠程干預、人機協作”的掘進機工作策略，達到了設備遠程監控的目的。掘進機的工作環境惡劣，較易發生故障，目前國內在掘進機截割部、截割系統故障診斷問題上已有理論基礎和技術（圖3～圖4）。

圖3 掘進機截割路徑示意

圖4 自動截割控制流程

（3）煤礦掘進裝備需要引入機器人技術。掘進機中的液壓執行機構是非線性、多輸入、多輸出系統。隨著綜掘工作面的自動化水平日新月異，需要將工業機器人控制理念引入進來，在機器的位姿精確測量的前提下，逐步實現煤礦巷道掘進的無人作業目標。

3 煤礦掘進機智能化的機遇與挑戰

我國的掘進機技術基礎研究很薄弱，需要加強基礎科學研究的力度，打好掘進機開發的理論基礎，突破關鍵核心技術，加快實踐應用。未來掘進機需要做到個性化，以便于適應各煤礦開采條件和工作環境；要做到智慧化，確保其具備自主運行控制和移動作業能力，將云計算、物聯網大數據、5G 傳輸、人工智能、數字孿生技術應用于煤礦掘進機；要做到標準化，未來煤礦掘進機要進行平臺化、系列化、標準化、模塊化設計，標準化接口和通信協議，提高維護和換件的便捷性。只有更加智能、高效、便捷，掘進機才能在未來的煤礦掘進機市場領域展現出優勢。