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刘春生教授:采煤机截割状态与煤岩识别的关联载荷特征模型

发布时间:2023-08-14 06:36人气:

  (1)建立了向和逆自由面截割状态特征量的数学模型和截割顶底板位置与占比的识别定量载荷关联特征模型。根据煤岩层赋存条件,将采煤工作面划分为全煤、全岩、煤岩混合及含包裹体等区域,依据滚筒相对煤岩层的位置与工作参数,划分滚筒截割过程为顺转截割、逆转截割、向和逆自由面截割以及截割顶底板和夹矸等截割状态,构建了向和逆自由面截割状态特征量的数学模型以及截割顶底板位置与占比的识别定量载荷关联特征模型,给出了截齿垂直、平行于层理方向截割力的累计占比计算方法,通过旋转截割实验验证了关联载荷特征模型的准确性。截割状态载荷特征与传感器感知参数之间的互补关系,能够反演截割状态,为识别岩层位置,对修正采煤机智能化调高调速协同控制行为提供了数学原理的参考,提升了截割调控的精准性和可靠性。

  (2)提出了采煤机智能化自主调高-调速的二元协同控制模式。针对采煤工作面煤层的厚度变化、含夹矸和包裹体的不确定性,以及复杂煤岩占比和位置辨识的差异,致使采煤机在截割过程中会产生无效调整截割高度的情况,根据截割顶底板、夹矸岩层前后载荷变化导致的截割电机电流变化规律与调高液压缸两腔压力的关联性变化规律,结合截割煤岩状态的关联载荷特征模型,修正与预测截割状态和岩层位置,确定了修正采煤机智能化调高调速行为协调控制的数学描述。

  单位:1. 黑龙江科技大学;2. 黑龙江科技大学 安全工程学院;3. 黑龙江科技大学 机械工程学院

  采煤机智能开采煤炭是提升煤矿安全、高效生产的重要途径。煤岩识别是实现工作面智能化开采的核心技术,已成为煤炭开采领域的技术难题。目前, 厚煤层地质条件较好的工作面基本可以实现人工远程干预的智能开采模式,复杂地质条件下仍存在技术瓶颈,尤其是地质条件复杂的薄煤层,随着煤炭资源及厚煤层的逐渐减少,开采薄煤层具有重要的意 义。相比于厚煤层,薄煤层由于其空间狭小、地质起伏,直接将厚煤层的智能截割技术应用到薄煤层尚未完全适用,如受薄煤层的变化影响,滚筒记忆程控截割还需进一步辅助校正、空间的限制致使多传感信息融合的煤岩界面感知识别中传感器的安装空间受限,以及透明地质的地理信息系统在薄煤层的智能开采方面均受限制,薄煤层的厚度和复杂地质条件致使采煤机控制过程中,不能仅单纯考虑调高,需结合滚筒截割的实际工况决策是调高还是调速。 相比采煤工作面的自动化开采,智能化采煤设备具有自主学习和自我决策能力,智能化综采系统的应用可以根据不同的工况进行自响应,实现无人开采。上述研究滚筒自调高自动截割煤岩,多通过电流、振动、噪声、压力等截割信息、地理信息模型、高清视频等多信息融合方法间接来识别煤岩分界,以传感器感知的截割信息与理论模型相融合预测截割状态是一种更现实的模式,尤其对于薄煤层采煤机的开采更为重要,仅靠检测表征载荷的截割电机电流等信息很难预判是截割顶板、底板还是夹矸。截割含岩层时,会导致截割部剧烈振动,均会集中体现在滚筒调高液压缸两腔压力幅值增量及周期性变化。

  针对采煤工作面煤层的厚度变化、含夹矸和包裹体的不确定性,以及复杂煤岩占比和岩层位置辨识的差异,致使采煤机在截割过程中会产生无效调整截割高度的情况,影响其可靠性和智能化技术水平。截割煤岩载荷特征及其关联截割状态的模型可以预测、修正和决策采煤机截割行为,提升采煤机智能化程度。

  借鉴多信息实时修正记忆截割与煤层三维地质信息建模等方法,提出了采煤机自主调高-调速二元协同控制模式及截割状态关联特征模型,考虑煤岩赋存条件以及滚筒相对煤岩层的位置和工作参数,划分滚筒截割过程为顺转截割、逆转截割、向和逆自由面截割以及截割顶底板和夹矸等截割状态,分析截齿截割煤岩的过程与状态,构建了向和逆自由面截割状态特征量的数学模型和截割顶底板位置与占比的识别定量载荷关联特征模型,给出了截齿垂直、平行于层理方向截割力的累计占比计算方法,通过旋转截割实验验证截割煤岩载荷特征模型的准确性。

  根据截割顶、底板、夹矸岩层前后载荷变化导致的截割电机电流变化规律与调高液压缸两腔压力的关联性变化规律,结合截割状态的关联载荷特征模型,修正与预测截割状态和岩层位置,确定了修正采煤机调高调速行为协调控制的截割状态特征参量。

  研究表明:向自由面截割煤岩断裂位置大于逆自由面的,向自由面易于破碎煤岩,且截割载荷与比能耗均小;分别获取截齿截割顶底板载荷增量与方向角,载荷增量均与岩层厚度呈正相关性,但截割顶底板方向存在明显差异;随截割夹矸岩层厚度增加,截齿截割载荷增大,且截割载荷与夹矸位置呈抛物线关系。

  给出截齿垂直和平行层理截割力特征值占比的度量,反映截割顶板易于截割底板的特征;截齿向自由面截割煤岩理论和实验的截割阻力功特征值、断裂位置和断裂崩落线%,验证了截割煤岩状态特征量数学模型的正确性。该研究通过给出融合载荷特征的截割状态修正与煤岩状态识别的理论基础描述,为进一步精准实现智能化采煤机调高-调速二元协调控制提供了借鉴。

  刘春生,男,1961年1月3日生,山东牟平人,黑龙江科技大学原副校长,二级教授,博士生导师,省级教学名师奖,享受国务院政府特殊津贴。黑龙江省级领军人才梯队带头人,黑龙江省“机械工程”重点学科带头人。主持国家自然科学基金3项目和主要成员参与国家“863计划”等3项,主持完成教育部重点和省攻关项目等7项;主持和参与获得省部级科学技术奖二等奖等5项,主持获省级教学成果奖一等和二等奖5项。出版专著6部;第一作者获国家发明和实用新型专利34项;发表学术论文184篇,其中第一作者被SCI和EI检索28篇,中国百篇最具影响国内论文1篇和中国精品科技期刊顶尖学术论文(F5000)2篇。

  长期从事采掘机械截割破碎煤岩基础理论研究及技术成果转化工作,取得了多项理论成果,主持和参与多项滚筒式采煤机截割机构研发工作,出版了《截齿截割煤岩的力学模型与性能评价》和《正则化方法与截割煤岩载荷重构》等专著。近年致力于采掘机械截齿高效截割机制、截割状态理论特征和载荷谱模型与重构预测算法研究,碟盘刀具振动复合截割硬岩的理论基础和方法研究,构建了碟盘截-楔振动截割硬岩的力学机制与模型,为硬岩巷道的高效的深入研究及掘进装备的开发提供了基础。

  刘春生,刘延婷,刘若涵,等. 采煤机截割状态与煤岩识别的关联载荷特征模型[J]. 煤炭学报,2022,47(1):527-540.

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