綜采工作面液壓支架狀態感知與分析技術研究

李建， 任懷偉， 鞏師鑫

（1. 煤炭科學研究總院 開采研究分院，北京 100013；2. 中煤科工開采研究院有限公司 智能化開采分院，北京 100013；3. 天地科技股份有限公司 開采設計事業部，北京 100013）

0 引言

煤炭占我國一次能源消費近60%和能源儲量的94%，是能源戰略安全的“壓艙石”。經歷多年開發，深部開采、沖擊地壓、不穩定煤層等復雜條件礦井日益增多，傳統機械化、自動化開采理論技術無法應對，井下部分環節仍需人工作業，工人“臟累苦險”，重大事故時有發生。面對更加復雜的地質條件和日益嚴重的地質災害，煤礦智能化是實現安全、高效采煤的根本途徑。2020年3月，國家發展改革委、國家能源局等八部委聯合發布《關于加快煤礦智能化發展的指導意見》，煤礦智能化建設持續推動煤炭行業高質量發展和進步。

煤礦智能化建設的核心是智能化開采，其目標是通過5G、云計算、大數據、人工智能等信息與通信技術釋放更多生產力，提升采煤效率，改善生產安全問題[1]。煤礦智能化開采涉及智能感知、智能控制和智能執行3個方面，核心要求是實現綜采裝備的連續、可靠及自動運行。智能感知以傳感器硬件設備為基礎，對動態變化的地質環境、開采裝備及人員等信息進行監測，實時獲取生產信息，并借助圖像識別、模式識別等前沿技術整合監測信息，以獲取更深層次的規律，從而為下一步的開采行為（如液壓支架推移、割煤速度調節、支護方式和參數控制等）提供依據。智能控制是由感知數據到執行機構運行的核心環節，通過強魯棒性的控制模型，使整個生產環節形成固定的反饋機制。智能執行主要是將計算得到的策略通過高精度、高適應性的可控運行裝備實現。

液壓支架是工作面開采最重要的設備之一，對工作面開挖后的上覆巖層起支撐作用，同時推動刮板輸送機前移。因此，液壓支架的狀態感知及分析對于保障工作面安全、提高開采效率和智能化水平有重要意義。液壓支架壓力和位姿作為當前最容易獲取的2種狀態數據，如何作為智能控制和智能執行的依據，是當前重要的研究方向。相關學者已通過多種理論方法開展了工作面液壓支架壓力數據分析工作。然而，液壓支架位姿作為除壓力外的關鍵參數之一，如何與壓力數據進行融合分析，并作為液壓支架智能控制與決策的依據尚未有深入的研究。本文通過分析綜采工作面液壓支架狀態感知體系，梳理總結液壓支架壓力和位姿感知及二者融合分析技術的研究現狀，展望了液壓支架狀態感知與分析技術的發展趨勢，以期為實現液壓支架狀態數據精細化分析、智能控制與決策提供參考。

1 綜采工作面液壓支架狀態感知體系

液壓支架狀態感知需求主要包括液壓支架姿態感知、載荷感知、動作過程感知等[2]。目前，接觸式傳感器在液壓支架狀態感知技術上有良好的應用基礎[3]，實現上述感知所需的傳感器及在液壓支架上的安裝位置如圖1所示。

圖1 液壓支架狀態感知傳感器安裝位置Fig. 1 Installation positions of state sensors for hydraulic support

通過傾角傳感器、攝像頭、高度傳感器等采集液壓支架整體位姿及各部件之間的空間信息、液壓支架位置變動信息，進而探索壓力和位姿在時間和空間上的耦合關系。智能化綜采工作面液壓支架感知架構（圖2）給出了液壓支架狀態感知需求及對應的數據處理方法。液壓支架壓力感知：① 獲取液壓支架自身的受力，從而判斷其工作狀態；② 反映上覆巖層應力變化，保障工作面安全生產。液壓支架位姿感知：① 描述單個液壓支架的空間姿態；② 描述液壓支架群的空間分布趨勢，反映工作面頂底板起伏和走向；③ 輔助分析工作面礦壓和液壓支架受力狀態。

圖2 智能化綜采工作面液壓支架感知架構Fig. 2 Intelligent perception framework of hydraulic support in fully mechanized working face

2 工作面液壓支架壓力感知與分析

目前，液壓支架可采集的壓力數據主要來自立柱壓力傳感器、平衡千斤頂壓力傳感器及銷軸部位的壓力傳感器。這些傳感器主要是應用應變片、光纖和壓力枕來實現壓力測量。然而，安裝的傳感器越多，傳輸的數據量就越大。在工作面復雜環境中部署相關通信網絡和數據傳輸系統是巨大的挑戰，而離線式壓力監測系統難以及時獲取壓力數據并進行分析[4]，進而指導生產決策。目前在線數據傳輸系統包括有線和無線2種方式。有線傳輸方式包括CAN總線、以太網等[5]；無線傳輸方式包括WiFi，ZigBee等短距離通信技術[6]，以及4G/5G和遠距離無線電（Long Rang Radio，LoRa）技術[7]。通過有線和無線2種數據傳輸方式對液壓支架壓力傳感器進行組網[9]，可以實現對液壓支架壓力的在線實時監測，如圖3所示。在監測主機安裝液壓支架壓力監測系統，不僅可實現數據傳輸功能，還能實現液壓支架工作狀態評估、歷史數據存儲、報表生成等功能[10]。

圖3 工作面液壓支架壓力的有線+無線組網監測系統Fig. 3 Wired+wireless networking monitoring system of hydraulic support pressure in working face

1） 液壓支架受力分析。液壓支架整體因上覆巖層運移而受力，其各個部件（如頂梁、掩護梁、立柱等）由于結構上相互連接，運動存在限制，所以各部件的受力具有內在聯系。液壓支架受力狀況還與其位姿有關，而位姿受限于工作面布置方式及工作面煤層及圍巖的空間狀態，大傾角、大采高等圍巖條件下液壓支架受力更為復雜。王國法等[11]提出了液壓支架與圍巖的強度、剛度和穩定性三耦合理論。此外，煤巖硬度、基本頂質量、基本頂初始高度及斷裂點位置等地質條件也影響液壓支架的受力和工況[13-14]。通過建立液壓支架的整體力學結構模型，結合傳感器接收到的各部位壓力，可以分析各部位是否會因受力過大而損壞[15]，還可以反演液壓支架整體受力情況[16]。利用Pro/Engineer三維建模軟件、ANSYS有限元分析軟件[17]、Adams動力學仿真軟件[18]可以較好地計算液壓支架在不同支護高度和頂板壓力下的受力情況，為液壓支架的設計、選型及井下安全生產提供指導。

2） 上覆巖層礦壓分析。礦壓是采礦行業專家學者研究的熱門領域，國內外學者借鑒彈性力學、結構力學、散體力學、地下流體滲流規律等研究成果，考慮礦井開采工程空間和采礦工藝特點，形成了多種理論和方法。工作面情況復雜，且地質環境處于動態變化之中，是礦壓研究的重點空間區域。在理論研究基礎上，專家學者大多開展相似材料模型試驗和數值模擬，2種方法各有優劣。其中，相似材料模型試驗可以直接觀測開挖工程中模擬巖層的運移情況和裂隙發育規律，而數值模擬能夠更精確地計算出巖體各部位的受力情況。

基于大數據的礦壓分析目前尚未應用于生產實際，無法對生產決策做出輔助。工作面礦壓與巷道壓力數據未實現同步測量，未實現整個采場的全面數據分析。另外，對于超前液壓支架的關注度還不夠。工作面液壓支架壓力與超前支架區域礦壓都反映工作面附近一定范圍內的應力，二者理應一同考慮。支架載荷、上覆巖層垂直應力與水平應力、圍巖變形都是影響采場應力的重要因素。支架受力通過支架立柱壓力傳感器采集，這是一種典型的時間序列數據。循環神經網絡（Recurrent Neural Network，RNN）可以用于時間序列數據預測，長短時記憶（Long Short-Term Memory，LSTM）網絡是RNN的改進網絡，可以解決RNN在長序列時間數據預測中出現的梯度衰減問題。因此，利用深度學習LSTM網絡捕捉工作面在推進過程中壓力變化的時序特性，可以實現對液壓支架壓力的預測[19]。通過遷移學習方法可提升測試模型的泛化能力，將訓練好的模型應用到其他工作面，避免了數據采集初期訓練數據量不夠的問題[20]。文獻[21]提出了一種基于流形正則域適應函數鏈接預測誤差集成算法（Manifold Regular Domain Adaptation integrated Function Link Prediction Error Method，MRDA-FLPEM）的綜采工作面礦壓預測建模方法，從而完成綜采工作面礦壓超前預測。

上述研究為實現工作面礦壓預警、支護方式調整，避免礦壓災害、支架損壞提供了理論依據。

3 工作面液壓支架位姿感知與分析

3.1 液壓支架位姿感知方法

液壓支架位姿數據主要通過傾角傳感器或氣壓計、液壓計等獲取，多采用有線方式傳輸，傳感器數量多，布設復雜。現有的液壓支架位姿測量方法受限于井下復雜多變的環境，主要分為接觸式傳感器測量和視覺傳感器測量[22]，如圖4所示的工作面液壓支架群組位姿監測系統采用上述2種測量方法。接觸式傳感器測量簡單，能夠直接得到被測數據并實時上傳。視覺傳感器可以利用工作面智能化改造過程中安裝的攝像頭來獲取信息，無需額外安裝傳感器，降低了設備成本和維護成本，缺點是視覺信息需要通過算法解算[23]，算法時間復雜度對結果的實時性有一定影響，可通過采用邊緣計算技術和算力更高的服務器來解決。

圖4 液壓支架群組位姿監測系統Fig. 4 Posture monitoring system of hydraulic support groups

接觸式傳感器應用廣泛，性能可靠。利用頂梁、掩護梁、四連桿和底座長度，以及頂梁、掩護梁和四連桿在走向方向與水平面的夾角，可以實現液壓支架間接測高[24]。將多傳感器得到的數據融合分析計算[25]，或調整傳感器安裝位置[26]，可以解決因傳感器角度測量誤差而造成液壓支架高度測量誤差累計問題。利用SolidWorks建立液壓支架三維桿系仿真模型，可以推導出液壓支架在任意狀態下各關鍵部件的姿態[27]，從而驗證通過傾角來測量液壓支架高度的可行性。基于灰色理論，可根據單臺液壓支架姿態數據實現同一時刻群組支架姿態預測和下一時刻本臺支架的姿態預測[28]。

隨著煤礦智能化升級改造，工作面安裝了多組攝像頭，基于機器視覺圖像處理方法可以實現井下裝備、人員識別及監測。然而，機器視覺在煤礦井下的應用還不夠廣泛。井下環境復雜，照度低，用于訓練AI模型的視頻數據場景單一。文獻[29]提出利用深度視覺原理來實現液壓支架高度和姿態測量，攝像頭安裝位置如圖5所示。文獻[30]在液壓支架缸體上安裝LED紅外標志板，通過安裝在采煤機上的攝像頭對LED進行特征提取，從而識別液壓支架位姿。有學者建立了礦用液壓支架支護質量綜合監測保障系統[31]，實現對液壓支架位姿等信息的實時獲取和顯示及護幫板回收狀態監測[32-32]。

圖5 液壓支架攝像頭安裝位置Fig. 5 Installation position of hydraulic support camera

3.2 液壓支架位姿分析

液壓支架位姿影響上覆載荷對液壓支架的作用，位姿不同，載荷對液壓支架各部分的作用力不同，液壓支架對上覆巖層的反作用力也不同，從而影響支護效果。因此，液壓支架位姿數據和載荷數據具有相同的重要性，液壓支架要發揮應有的支護效果，需要有正常的工作狀態；同時，液壓支架的非正常工作狀態也能反映頂板的異常變化。

立柱、平衡千斤頂油壓與液壓支架位姿數據和頂梁載荷之間存在一定的數學幾何關系，可以建立基于油缸壓力的液壓支架位姿及受載信息反演的力學模型[34]。沖擊載荷作用于頂梁不同位置時，液壓支架各部位對沖擊載荷的敏感度不同[35]。特大采高條件下，不同液壓支架位姿工況對支架穩定性的影響也有所差別[36]，可以利用傾斜砌體結構理論分析液壓支架與圍巖的相互作用關系[37]。同時，在大傾角工作面特殊開采時期（工作面垮落或過斷層），液壓支架的穩定性非常重要（傾倒和滑移），可以分別從傾向和走向方向進行力學分析[38]。國內外學者主要關注液壓支架位姿對支架各部件之間受力的影響及工作面（特別是大采高、大傾角等特殊條件下）整體工況的研究。

上述研究都是將傳統的、已廣泛應用的各類傾角傳感器的數據進行處理，未分析各類數據之間的內在關聯聯系和規律。

4 工作面液壓支架壓力-位姿數據融合分析

開展液壓支架壓力和位姿數據融合分析研究，可以進一步解析不同工作面空間態勢下的礦壓變化情況，揭示工作面空間布局對于礦壓分布的影響，以及不同采高、煤層和頂板厚度變化對礦壓分布的影響。

采高不同，液壓支架各部件的受力不同[18]，頂板垮落規律也不同，因此在設計液壓支架時，需要依據動載荷方法合理確定工作阻力[39]。液壓支架整體傾角也是影響其受力的重要因素，在實際生產中液壓支架受力會處于偏載狀態[40]，通過仿真軟件可以分析液壓支架在偏載或大傾角地質條件下的受力[41]。文獻[42]建立了大采高工作面頂板巖層斷裂的“懸臂梁+砌體梁”結構模型及液壓支架與圍巖的簡化動力學模型，對大采高液壓支架結構進行優化設計及適應性分析。文獻[43]研究了神東礦區北部中等埋深厚煤層大采高工作面礦壓顯現規律、液壓支架合理工作阻力，分析了國家能源集團神東煤炭布爾臺煤礦厚煤層大采高液壓支架的適應性。上述研究圍繞超大采高圍巖與液壓支架關系、頂板結構對液壓支架阻力的影響、頂板斷裂結構模型對液壓支架設計的作用、中等埋深厚煤層礦壓與液壓支架工作阻力關系等方面展開。

5 展望

目前，綜采工作面液壓支架狀態感知及分析已取得了多項重要成果，為工作面安全高效開采奠定了基礎。隨著智能化開采水平的不斷提升，大數據、人工智能等數據驅動技術將逐步應用于生產輔助決策中。為了適應智能化開采帶來的精細化、差異化支護需求，需在以下方面繼續開展深入研究。

1） 大數據技術應用。隨著智能化監測水平的提高，數據驅動的液壓支架壓力分析及控制方法有望成為新的發展方向。隨著大數據技術在煤炭行業的逐步落地應用，可利用云平臺提供的海量算力提高礦壓分析中數值模擬計算的速度和頻率；通過采集的工作面真實數據，結合數值模擬和相似材料模型試驗的優點，利用深度學習等方法對數據進行處理和預測，有助于提高預測和決策的科學性、合理性。

2） 多維數據融合感知與分析。目前對工作面液壓支架壓力數據的研究主要關注工作面來壓判斷、來壓步距計算、油缸安全閥開啟識別等，停留在定性分析層面，尚未開展工作面超前區域壓力變化與工作面中部液壓支架壓力變化聯合分析。考慮工作面超前區域支架載荷變化情況及融合位姿數據，實現整個采場多維數據分析，從而發現礦山壓力領域新的機理，將是未來研究的重點。

3） 數字孿生技術應用。雖然在井下應用數字孿生技術還有許多亟待解決的難點，但這是實現井下無人化采煤必不可少的技術支撐。隨著工作面感知技術的突破，應用數字孿生技術可以建立整個綜采工作面走向及傾向方向開采態勢的可視化模型，從而分析綜采工作面推進過程中的開采態勢動態變化。而透明工作面的實現可為支護裝備控制參數提供優化依據，達到提前預知并應對礦壓災害的目的。