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工矿自动化 I n d u s t r ya n d Min e Au t oma t ion 第46卷第6期 2020年6月 Vol .46No.6 Ju n .2020 i i “煤矿智能化技术及应用”专题t t 【 【编者按】 】2020年2月25日，国家八部委联合下发了关于加快煤矿智能化发展的指导意见，吹响了向煤矿 智能化进军的冲锋号％煤矿智能化是煤炭工业高质量发展的核心技术支撑，将人工智能、工业物联网、云计 算、大数据、机器人、智能装备等与现代煤炭开发利用深度融合，形成全面感知、实时互联、分析决策、自主学 习、动态预测、协同控制的智能系统，实现煤矿开拓、采掘、运输、通风、安全保障等过程的智能化运行％煤矿 智能化已成为世界煤炭科技发展的重要方向，更是我国煤炭科技研究的热点。为推动煤矿智能化技术与煤 炭产业融合发展,提升煤矿智能化水平，促进煤炭行业高质量发展，本刊组织策划了 “煤矿智能化技术及应 用”专题，本专题报道的内容涉及煤矿机器人智能化、智能监测与预警、采煤机智能化、运输系统智能化、通风 系统智能化、供电系统智能化等方面。在此特别感谢西安科技大学马宏伟教授对本专题组稿工作的支持 衷心感谢各位专家学者在百忙中为本专题撰稿％ 文章编号1671 251X202006 0017 06 DOI10. 13272/j. issn . 1671-251x . 17598 煤矿巡检机器人巷道气体环境智能检测系统设计 聂珍12，，马宏伟12 1.西安科技大学机械工程学院，陕西西安710054 2. Sh a a n x i Key La bor a t or y of Min e El ec t r omec h a n ic a l Equ ipmen t I n t el ig en t Mon it or in g UXia n 710054UCh in a Abstract At pr e sen t , most u n d er g r ou n d g a s in spec t ion r obot s u se l ift in g mec h a n ism or fix ed pr obe t o sen se g a s en vir on men t , wh ic h in fl u en c es r obot s d r ivin g fl ex ibil it y, a n d d u e t o t h e l imit a t ion of r obot bod y 收稿日期收稿日期 2020-04-30 回日期回日期2020-06-09 ；责任编辑责任编辑张强. 基金项目基金项目国家自然科学基金面上项目50674075；陕西省科技统筹创新工程计划项目2013KTCL01-02。 作者简介作者简介F珍1984 ,女，湖北天I人，人，工程师，博士研究生，研究方向为智能检测与控制，E-ma il n iezh en x u st . ed u . c n„ 引用格式引用格式聂珍，马宏伟.煤矿巡检机器人巷道气体环境智能检测系统设计工矿自动化,2020,466,17-22. NI E Zh en ,MA Hon g wei. Desig n of in t el l ig en t d et ec t ion syst em of g a s en vir on men t in r oa d wa y of c oa l min e in spec t ion r obot］〕］. I n d u st r ya n d Min eAu t oma t ion 2020 46 617-22. ・18・工矿自动化第46卷 mec h a n ism, most in spec t ion r obot s c a n on l y d et ec t l oc a l g a s en vir on men t in for ma t ion wit h in sen sor s in st a l l a t ion r a n g e, a n d l a c k of g a s c on c en t r a t ion d et ec t ion in a n y c r oss-sec t ion a l spa c e of t h e r oa d wa y. I n vie woft h e a bove pr obl e ms ,a n in t elig en t d et e c t ion syst em of g a s en vir on men t in r oa d wa y of c oa l min e n spec t ion r obot ba sed on g a s d ifu sion mod el wa s d esig n ed .Th e syst em is ba sed on t h eor y of g a s d ifu sion ,c ombin ed wit h g a se n vir on me n t c h a r a c t er ist ic sofc oa l min er oa d wa ys,a n d in t r od u c e sin fl u e n c e ofwalr oc k,win d speed a n d g a s d ifu sion c oefic ien t on g a s d ifu sion mod e l ,a n d est a bl ish es a g a s d iffu sion opt imiza t ion mod el in r oa d wa y by u sin g vir t u a l ima g e sou r c e met h od a n d BP n eu r a l n et wor k n t elig en t a l g or it h m opt imized by g en et ic a l g or it h m. Th e en vir on men t a l in for ma t ion su c h a s g a s c on c e n t r a t ion a t a n ypoin t oft h ein spec t ion r obot in t h emovin g pr oc e ssisobt a in e d byt h ese n sor d et ec t ion syst e m,a n d t h e g a s d ifu sion opt imiza t ion mod el is su bst it u t ed t o sol ve t h e opt ima l g a s d ifu sion c oefic ien t .Th eg a sc on c en t r a t ion d ist r ibu t ion a t t h ec or r es pon d in g poin t c a n be c a l c u l a t ed a n d sol ved by n putin g t h e c oor d in a t e pos it ion ofa c e r t a in poin t in t h e r oa d wa y.Wit h move me n t oft h e r obot ,t h e g a s c on c e n t r a t ion d ist r ibu t ion d a t a on d ifer en t c oa l min er oa d wa ysec t ion su n d er it sd ispl a c e men t pa t h c a n be obt a in ed .Th eex pe r imen t a l r esu l t ssh owt h a t t h es yst e m c a n c a l c u l a t eg a sc on c e n t r a t ion a t a n ypoin t on a n y c r oss-sec t ion of t h e r oa d wa y t h a t meet s t h e d et ec t ion er r or r equ ir emen t s, a n d a c h ieve d yn a mic r ea l t ime d et ec t ion； it over c omes l imit a t ion s of t r a d it ion a l c oa l min e r oa d wa y g a s d et ec t ion met h od s. Usin g n spec t ion r obot st or e pl a c et h ema n u a l in spec t ion ofc oa l min eg a sc a n pr ovid ea n ewid ea a n d met h od for n t elig e n t d e t e c t ion ofg a s in c oa l min e s a Key words c oa l min e in spec t ion r obot ; g a s en vir on men t in for ma t ion d et ec t ion ； in t e l l ig en t d et ec t ion ； d yn a mic d et ec t ion ； g a s d iffu sion mod el; Ga u ssia n pl u me mod el 0引言 为保证煤矿安全生产，煤矿企业一般采用人工 巡检和在线监控相结合的日常安全巡检方式对煤矿 瓦斯等危险气体环境信息进行监测。人工巡检劳动 强度大、巡检效率低，在线监测方式投入成本高、维 护效率低、覆盖面积小,1-。在目前智能化矿山建设 和以人为本的大环境下，煤矿日常安全巡检工作是 实现矿山“数字化、信息化、无人化”建设目标的薄弱 环节’研发井下危险气体巡检机器人，使其具备复 杂巷道自主行走、定位、气体浓度等环境感知、数据 处理与预警及人机交互等功能,能替代人工巡检，是 实现煤矿智能化的重要研究方向’ 在国外，V. Goma t h i等⑵设计了一种基于无线 传感器网络WSN的自适应煤矿救援机器人，通过 气体和温度传感器感知煤矿救援机器人当前位置的 环境信息，但检测数据具有一定的片面性。 N. L. Hu sn i等设计了一种多传感器气体巡检 机器人，以气体浓度作为模糊逻辑的输入，通过模糊 算法控制巡检机器人行驶路径，能直观描述气体扩 散路径，但只局限于机器人传感器安装高度。 Fa n Ha n等曰开发了 一种使用电子鼻的探测机器 人在线气体传感系统，用于在恶劣环境中检测有害 气体，以支持消防队应急救援,但系统不能全面准确 反映当前气体的分布状况。 在国内，薛春荣设计了一种小型轻量化本安 型探测机器人气体采样系统，通过升降装置带动导 气管，使采样高度达到1. 5 m,但该升降装置限制了 机器人行走的灵活性。秦玉鑫7设计了一种沿煤矿 工字钢轨道运行的煤矿灾害信息探测机器人系统， 使用矿用CD10多参数气体测定器，能实现对煤矿 探测机器人运行轨迹上多种气体进行实时监测，但 其灵活性受限，投入成本高。张海波等8设计了 一种煤矿井下瓦斯智能巡检机器人系统，选用 X-a m5000气体检测仪实时监测环境气体信息，但 其检测位置受限于检测仪的安装位置。张树生等9 设计 一 矿 工作面巡检机 人， 用多 数气体传感器模块集成设计，通过升降机构，实时监 测综采工作面现场环境中甲烷等气体浓度信息，但 其使用环境适应性及机器人灵活性有待提高。 综上所述，目前井下危险气体巡检机器人大多 数采用升降机构或固定探头的形式进行气体环境感 知，对机器人的行驶灵活性产生了影响，且受机器人 本体结构的限制，大多数巡检机器人只能检测到传 感器安装范围内的局部气体环境信息，缺乏针对巷 道任意截面空间内的气体浓度检测。针对以上问 题，本文设计了一种基于气体扩散模型的煤矿巡检 机器人气体环境智能检测系统。该系统在保证机器 2020年第6期聂珍等煤矿巡检机器人巷道气体环境智能检测系统设计・・19・ ・ 人行驶灵活性、信号检测可靠性的前提下，以气体扩 散理论为基础，结合煤矿巷道气体环境特点，引入巷 道壁帮围岩、风速、气体扩散系数对气体扩散模型的 影响，采用虚拟像源法和遗传算法优化BP神经网 络智能算法建立气体扩散优化模型，机器人在行进 过程中可检测到巷道任意截面任意点的气体浓度等 环境信息，从而实现用煤矿巡检机器人逐步取代人 工巡检作业，为煤矿井下气体智能检测提供了新思 路与新方法。 1系统设计 1. 1 系统总体框架 矿 巡 检机 人 巷道 智 能 检 系 硬件系统和信息处理软件组成，系统架构如图1所 示。硬件系统主要完成气体环境信息的采集、降噪 滤波处理，并将处理后的数据传送给信息处理软件 信息 处 理 软 主 要 完成 扩 型 建 立和 巷道截面气体浓度分布的计算。 图1煤矿巡检机器人巷道气体环境智能检测系统架构 Fig . 1 St r u c t u r e of g a s en vir on men t in t el l ig en t d et e c t ion s ys t e m/n r oa d wa yofc oa l m/n e /n s pe c t /on r obot 1. 2 硬件系统组成 硬件系统由微处理器控制系统、传感器检测系 统、电源模块、信号传输模块等组成。传感器检测系 统用于采集瓦斯、一氧化碳、氧气、硫化氢等气体信 息，以及温湿度、风速等相关环境参数。微处理器控 制系统主要负责信息的预处理与传送。传感器输出 信号经放大、AD转换后送入微处理器，采用均值滤 波 等 数 据 处 理 进 信 号 波 处 理 ， 靠的环境信息序列，通过信号传输模块传送至巡检 机器人机载计算机处理系统。 。 1. 3 信息处理软件 巷道 扩 型 建 立与 信息 处 理 软 件的核心，由巡检机器人机载计算机实现，其包括气 体扩散模型优化、巷道截面气体分布计算等。 。 在已知巷道结构具体参数基础上，根据虚拟像 源法建立煤矿巷道气体扩散模型。。巡检机器人通过 传感器检测系统获取多组当前环境初始信息，代入 气体扩散模型进行气体扩散系数反向求解，得出多 组扩散系数并对其进行神经网络训练，以计算得出 煤矿巷道内实际条件下扩散系数方程对应的常数 值，从而获取实际煤矿巷道截面上的气体扩散系数, 确定当前煤矿巷道气体扩散优化模型。。建立巷道气 体扩散优化模型后，通过输入巷道某点坐标位置，可 计算求解相应点的气体浓度。根据煤矿安全监测要 求 ， ， 定 巷道 截 面 点 坐 标信息 ， ， 入 型 进行计算，能得到煤矿巡检机器人当前位置处煤矿 巷道截面气体浓度分布数据。随着煤矿巡检机器人 的移动，可获取其路径中不同巷道截面上气体浓度 分布数据。 。 2巷道气体扩散优化模型构建 2. 1 气体扩散理论 气体扩散现象是气体分子热运动产生的。目前 处理气体扩散问题主要有梯度输送理论和湍流统计 理论。梯度输送理论是按分子扩散的菲克定律形式 类比而建立起来的，认为扩散速度与浓度成正比。 湍流统计理论认为气体分子湍流运动的随机性导致 其在空间分布上符合正态分布。。湍流扩散速度比分 扩 速 多 ， ， 在 风 流 主 向 风 速 大 湍流的脉动速度，故在有明显风流条件下平流输送 扩散作用是主要的，该特点在井下巷道中表现得尤 为明显。 。 运 用 湍 流 计 理 扩 型 型、BM模型、Su t t on模型和FEM3模型等，模型的 选用取决于气体性质与扩散时间的长短。高斯烟羽 模型适用于轻气体或与空气密度相差不多的气体的 连续扩散，可用于研究井下巷道瓦斯、一氧化碳的扩 散规律「10「11-- - 2. 2 巷道气体扩散优化模型 巷道 扩 型 用 烟 型对 斯、一氧化碳的扩散规律进行研究。在无界空间环 境下，高斯烟羽模型为 C ,z ex p, 2] ⑴ 式中C为气体扩散浓度，％；,y,为气体扩散路 径上的某点坐标，m；Q为气体泄出量，m3/s；6为 方向上的风流速度，m/s； ,6分别为y 方向上 的瓦斯气体扩散系数。 。 矿 巷 道 制 烟 扩 界 的「12「13-。假设理想情况下巷道边界对气体无吸附 ・20・ 工矿自动化 第46卷 作用，气体在垂直与水平方向上分别与底板、顶板、 巷道侧壁发生碰撞反射作用，将底板、顶板、两侧巷 道壁看作为镜面，使巷道边界的气体被完全反射回 巷道。采用虚拟像源法对其进行处理，实源扩散到 巷道壁被反射到巷道空间*点的部分，相当于关于 巷道壁与实源对称点存在一个虚拟像源扩散到 *点，此时*点的浓度值等于实源扩散值与虚拟像 源扩散值之和，原理如图2所示。图中，H为巷道 高度，m。 3巷道气体环境信息 利用煤矿巡检机器人（图4）进行煤矿巷道气体 信息 检 与 处 理 ， 信 息 检 安装在巡检机器人顶部，该机器人能实现同步定位 和地图重构功能，能准确提供当前位置、障碍物信 息等。 U ---►- 烟流主轴（实源） 实源 0,0, 二- Px,z 像源 （0,0,-//） 图2高斯烟羽模型像源法修正原理 Fig . 2 Cor r ec t ion pr in c ipl e of ima g e sou r c e met h od of Ga u s sia n pl u me mod e l 在高斯烟羽模型中，气体扩散系数的大小与大 气稳定度、温度、风速以及离开泄漏源的距离等因素 有关”16- o研究大气环境扩散时，一般采用 GB/T 38401991（（制定地方大气污染物排放标准 的技术方法中有关参数和公式的选取原则来确定 扩散系数「17-。对于煤矿井下巷道而言，风速和风向 基本稳定,通过检测煤矿巷道气体信息，采用遗传算 法优化BP神经网络智能算法对气体扩散系数进行 寻优，实现对高斯烟羽模型的优化，具体流程如 图3所示。 烟流主轴（像源） 巷道气体扩散参数 BPBP 训练拟合 BP 神经 网络 构建 气体扩散参数 系统建模 |种群心始化| |源项参数赋初甸 |选择| |交叉| |变异| 构建合适的 BP神经网络 |计算适应度值| 煤矿巡检机器人 BP 神经|传感器犁试数据 网 , 预测|ep神经网络预测| 图3气体扩散系数寻优流程 Fig . 3 Fl ow of g a s d iffu s ion c oeffic ien t opt imiza t ion 巷道气体扩散模型参数寻优 图4煤矿巡检机器人 Fig 4 Coa l min e in s pe c t ion r obot 煤矿巡检机器人移动过程中，根据设定的采样 间隔，采集某一时刻所处截面气体传感器位置对应 点的气体浓度值以及风速、温度等信息，并进行降噪 处理，输出当前采样点气体浓度等信息，赋为源项初 值进行扩散系数寻优，从而建立当前巷道气体扩散 优化模型，此时，输入当前截面任意点坐标信息即可 求解对应点的气体浓度值,具体流程如图5所示。 统甲始化| |采样环境信息降噪处理］ |获取当前采样［气体浓度信‘哥 |巷道气体扩賈系数寻优］ |建立当前巷道气*扩散优化画 |计算指定点2体浓度信息| 图5煤矿巡检机器人巷道气体环境信息检测流程 Fig . 5 Fl ow of r oa d wa y g a s en vir on men t in for ma t ion d et e c t ion of c oa l min e in spec t ion r obot 5 系统实验验证 对某矿井巷道瓦斯浓度进行检测，选取4 mX 3 m矩形巷道为实验巷道，其风量为1 900 m3/min , 温度范围为30〜32 C。采用右手定则建立坐标系, 设定泄漏源位置在回采工作面与回风巷交叉的顶板 中间位置，以泄漏源投影到底板为坐标原点，下风向 为轴方向，坐标设置如图6所示。 巡检机器人自回风巷风门以内100 m处向工 2020年第6期聂珍等煤矿巡检机器人巷道气体环境智能检测系统设计・21・ 进风 图6 坐标系 Fig . 6 Coor d in a t e sys t em 作面方向行驶，运行速度控制在0. 4 m/s左右，每隔 10 m为一个采样点，连续多次采样，并对采集的信 息进行降噪滤波处理。同时，通过人工巡检在相同 巷道截面获取距离巷帮1. 2 m、底板1. 5 m位置的 瓦斯浓度信息。部分巡检机器人采样点信息、人工 巡检信息、人工巡检点的系统模型计算值见表1系 统模型计算值与人工巡检检测值对比如图7所示 表1部分巡检机器人采样点及人工巡检信息、系统模型计算值 Ta bl e 1 Sa mpl in g poin t s of some in spe c t ion r obot s a n d ma n u a l in spe c t ion in for ma t ion , c a l c u l a t ed va l u es of syst e m mod el s 巡检机器人采 样点坐标/m 巡检机 人 样点浓度值/ 人工巡检点 坐 标/ m 人工巡检点 实测值/ 人工巡检点系统 模型计算值/ 绝对误差/ 20 , 1. 5,0. 7 0.32 200.8 1.5 0.330.42630.0963 30 , 1. 5,0. 7 0.31 300.8 1.5 0.330.42260.0926 40 1 5 0 7 0.31 400.8 1.5 0.330.41880.0888 501 5 0 7 0.31 500.8 1.5 0.320.41460.0946 60, 1. 4,0. 7 0.30 600.8 1.5 0.320.41020.0902 70, 1. 4,0. 7 0.30 70 0.8 1.5 0.320.40560.0856 80, 1. 3,0. 7 0.31 800.8 1.5 0.320.40080.0808 901.4 0.7 0.30 900.8 1.5 0.320.39570.0757 1001.3 0.7 0. 29 1000.8 1.5 0.320.39050.0705 0.6 0.5 0.4 0.2 0.1 人工巡检检测值 系统模型计算值 0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200 x /m 图7系统模型计算值与人工巡检检测值对比 Fig . 7 Compa r is on bet ween c a l c u l a t ed va l u e of t h e syst em mod el a n d ma n u a l in spec t ion va l u e 由表1可以明显看出，当 点接近工作面时％ 巡检机器人 智能检测系 计算值与人工 巡检检测值的绝对 著增大，最大 刃 0.096 3 / 0. 1，基本满足煤矿 丁规 程对巷道 检 要求，表明采用基于 扩 型 矿巡检机器人实 矿井下 信息智能检 ’由图7 ，煤 矿巡检机 人巷道 智 能检 系 计 值与 人工巡检检测值 曲线基本一致，巡检机器人 计算值曲线更为平滑，说明采用该系 较 为 地计 矿巷道截面 意点的气体 5结语结语 针对现有煤矿巡检机器人气体环境信息检测的 局限性，集成气体扩散理论及机器人技术，设计了基 扩 型 矿巡检机器人巷道 智 能检测系统’该系统基 烟 型建立 矿 巡检机器人巷道 扩 型，将当前截面任 意点坐标信息输入 扩 型，可求解对 应巷道截面 分 ，实 矿巡检机 人在移动过程中可检 意截面任意点 信息实验结果表明，该系统克服 矿巷 道 检 性，能够解 合检 要求 意截面 意 点 并 实 动 态实时检测，为煤矿井 智能检测提 一种 新思路与新方法。 参考文献Ref er ernes 1 -阙建立.智能矿山平台建设与实现[J-.工矿自动化 2018,44490-94. 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