龐義輝

(1.中煤科工開(kāi)采研究院有限公司，北京 100013；2.天地科技股份有限公司，北京 100013)

0 引言

隨著國(guó)家發(fā)展改革委等八部委聯(lián)合印發(fā)《關(guān)于加快煤礦智能化發(fā)展的指導(dǎo)意見(jiàn)》，我國(guó)煤礦智能化建設(shè)進(jìn)入新階段[1-2]。以綜采設(shè)備群智能協(xié)同控制為主要特征的工作面智能開(kāi)采技術(shù)是智能化煤礦建設(shè)的關(guān)鍵，而液壓支架支護(hù)狀態(tài)感知與數(shù)據(jù)處理是進(jìn)行綜采工作面智能決策與自動(dòng)控制的基礎(chǔ)。

液壓支架是進(jìn)行采場(chǎng)圍巖穩(wěn)定控制的主要支護(hù)設(shè)備，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)液壓支架與圍巖的耦合作用關(guān)系及液壓支架支護(hù)姿態(tài)、載荷、應(yīng)力應(yīng)變、推移行程等特征參量感知進(jìn)行了深入研究。錢(qián)鳴高等[3]提出的“砌體梁理論”與宋振騏[4]提出的“傳遞巖梁理論”為我國(guó)綜采工作面液壓支架-圍巖支護(hù)控制奠定了基礎(chǔ)。王國(guó)法等[5-6]通過(guò)對(duì)頂板巖層斷裂結(jié)構(gòu)與液壓支架載荷動(dòng)態(tài)變化過(guò)程進(jìn)行深入研究，揭示了液壓支架與圍巖的“三耦合”作用原理，提出了液壓支架對(duì)圍巖支護(hù)質(zhì)量的綜合評(píng)價(jià)方法。文獻(xiàn)[7-12]系統(tǒng)分析了液壓支架的承載特性分區(qū)、沖擊動(dòng)載響應(yīng)特性、工作阻力計(jì)算方法等，為液壓支架的結(jié)構(gòu)參數(shù)優(yōu)化設(shè)計(jì)提供了技術(shù)支撐。

隨著新一代智能傳感技術(shù)快速發(fā)展[13-14]，液壓支架智能感知技術(shù)與裝備逐步得到推廣應(yīng)用，電液控制系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)對(duì)整個(gè)工作面的液壓支架載荷、姿態(tài)等進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)[15]，獲得海量的感知數(shù)據(jù)。美國(guó)相關(guān)學(xué)者研發(fā)了工作面頂板巖層監(jiān)測(cè)與控制系統(tǒng)、液壓支架監(jiān)測(cè)與評(píng)估系統(tǒng)、液壓支架支護(hù)載荷數(shù)據(jù)分析軟件等[16-18]，可實(shí)現(xiàn)對(duì)頂板來(lái)壓、液壓支架載荷、支護(hù)質(zhì)量等進(jìn)行監(jiān)測(cè)與數(shù)據(jù)分析。澳大利亞相關(guān)學(xué)者開(kāi)發(fā)了綜采工作面視覺(jué)分析技術(shù)、頂板來(lái)壓預(yù)測(cè)系統(tǒng)等，實(shí)現(xiàn)了對(duì)液壓支架監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的智能感知與分析處理[19-20]。德國(guó)相關(guān)電液控制系統(tǒng)制造企業(yè)研發(fā)應(yīng)用了液壓支架支護(hù)高度、壓力、姿態(tài)等監(jiān)測(cè)裝置，開(kāi)發(fā)了相關(guān)數(shù)據(jù)處理軟件，取得了初步的應(yīng)用效果[21]。我國(guó)學(xué)者研發(fā)應(yīng)用了多種類型的有線、無(wú)線液壓支架支護(hù)狀態(tài)感知元件，開(kāi)發(fā)了基于壓力變化/時(shí)間變化的頂板采動(dòng)應(yīng)力監(jiān)測(cè)裝置、液壓支架支護(hù)狀態(tài)感知與數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)等[22-24]，初步實(shí)現(xiàn)了對(duì)頂板巖層斷裂失穩(wěn)及液壓支架初撐力、工作阻力、支護(hù)姿態(tài)等數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)采集與分析處理。

現(xiàn)有液壓支架支護(hù)狀態(tài)感知與數(shù)據(jù)處理技術(shù)主要是對(duì)液壓支架初撐力、循環(huán)末阻力等進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，存在感知信息不充分、數(shù)據(jù)挖掘不深入、預(yù)測(cè)預(yù)警不精準(zhǔn)等問(wèn)題。本文分析了采動(dòng)應(yīng)力與頂板斷裂、液壓支架載荷的關(guān)系，提出了基于頂板斷裂失穩(wěn)、液壓支架承載特征參量等綜合信息的液壓支架支護(hù)狀態(tài)感知技術(shù)架構(gòu)，研究了液壓支架支護(hù)狀態(tài)感知數(shù)據(jù)挖掘與利用方法，為實(shí)現(xiàn)液壓支架自適應(yīng)支護(hù)及頂板災(zāi)害超前預(yù)測(cè)預(yù)警提供技術(shù)支撐。

1 采動(dòng)應(yīng)力與頂板斷裂、液壓支架載荷關(guān)系

煤層開(kāi)采后在圍巖內(nèi)形成的采動(dòng)應(yīng)力是頂板巖層發(fā)生斷裂失穩(wěn)及液壓支架發(fā)生壓架事故的主要力源[25]。目前，主要采用應(yīng)力解除法、水壓致裂法等方法獲取采場(chǎng)的原始地應(yīng)力[26]，通過(guò)鉆孔應(yīng)力計(jì)、空心包體應(yīng)變計(jì)等監(jiān)測(cè)采動(dòng)應(yīng)力，筆者提出采用基于彈性波的三維CT技術(shù)對(duì)采動(dòng)應(yīng)力的相對(duì)變化值進(jìn)行監(jiān)測(cè)[27]。采場(chǎng)上覆巖層斷裂失穩(wěn)過(guò)程目前尚沒(méi)有比較理想的監(jiān)測(cè)手段，主要采用微震、地音等監(jiān)測(cè)技術(shù)對(duì)巖層斷裂進(jìn)行推演，或采用相似模擬、數(shù)值模擬等方法對(duì)上覆巖層斷裂失穩(wěn)過(guò)程進(jìn)行分析。

為分析采動(dòng)應(yīng)力與頂板斷裂過(guò)程之間的關(guān)系，對(duì)陜煤集團(tuán)神木紅柳林煤礦、陜西未來(lái)能源化工有限公司金雞灘煤礦、中煤新集口孜東煤礦大采高工作面礦山壓力進(jìn)行了現(xiàn)場(chǎng)實(shí)測(cè)與數(shù)值反演分析，初步得到了三向采動(dòng)應(yīng)力與頂板巖層斷裂失穩(wěn)過(guò)程之間的關(guān)系[28-29]。隨著工作面持續(xù)推進(jìn)，頂板巖層的最大主應(yīng)力、中間主應(yīng)力均呈現(xiàn)出先增大、后減小、再增大的趨勢(shì)，最大主應(yīng)力一般在工作面前方約10 m處達(dá)到峰值，并在工作面后方約25 m處取得最小值，隨后緩慢增大；由于頂板巖層在工作面后方難以形成穩(wěn)定的承載結(jié)構(gòu)，中間主應(yīng)力同樣在工作面后方約25 m處取得最小值，但隨著上覆巖層逐漸壓實(shí)，中間主應(yīng)力在工作面后方呈現(xiàn)出急劇增大的趨勢(shì)；最小主應(yīng)力在頂板巖層斷裂失穩(wěn)過(guò)程中發(fā)生劇烈變化，但在采空區(qū)壓實(shí)過(guò)程中變化不大。

由于頂板巖層的垂直位移可反映上覆巖層斷裂失穩(wěn)過(guò)程，為此，提出了頂板巖層斷裂失穩(wěn)過(guò)程的“五階段”觀點(diǎn)[29]，即采動(dòng)應(yīng)力增大階段、頂板離層階段、頂板斷裂失穩(wěn)階段、上覆巖層斷裂失穩(wěn)階段、壓實(shí)穩(wěn)定階段。在頂板離層階段，頂板巖層的垂直位移很小，但垂直應(yīng)力迅速減小至零，失去了垂直方向的傳力條件，水平應(yīng)力此時(shí)卻急劇增大，之后震蕩下降，當(dāng)水平應(yīng)力達(dá)到最大值后，頂板巖層結(jié)構(gòu)發(fā)生斷裂失穩(wěn)，水平應(yīng)力迅速減小、垂直位移急劇增大。此時(shí)，液壓支架載荷既受到直接頂巖層、基本頂巖層斷裂后的自身質(zhì)量(靜載荷)影響，又受到頂板巖層斷裂失穩(wěn)瞬間對(duì)液壓支架動(dòng)載沖擊(動(dòng)載荷)的影響，同時(shí)還與液壓支架支護(hù)姿態(tài)有關(guān)。大采高工作面液壓支架合理工作阻力計(jì)算應(yīng)考慮液壓支架對(duì)煤壁片幫的控制，為此，筆者基于液壓支架與圍巖的耦合動(dòng)力學(xué)模型、與煤壁片幫的“拉裂-滑移”力學(xué)模型，提出了液壓支架合理工作阻力確定的“雙因素”控制方法[28]，如圖1所示。

圖1 液壓支架合理工作阻力確定的“雙因素”控制方法

2 液壓支架支護(hù)狀態(tài)感知技術(shù)

液壓支架支護(hù)狀態(tài)主要包括液壓支架自身姿態(tài)、液壓支架與頂?shù)装宓南鄬?duì)姿態(tài)、液壓支架處于工作面的位置、液壓支架千斤頂壓力與位移、液壓支架連接銷軸應(yīng)力與應(yīng)變等，液壓支架支護(hù)狀態(tài)特征參量如圖2所示。通過(guò)液壓支架立柱下縮量、平衡千斤頂行程、頂梁傾角、掩護(hù)梁傾角、底座傾角可計(jì)算出液壓支架自身姿態(tài)[30]，但工作面一般存在一定的仰俯角與側(cè)向傾角，僅獲取液壓支架自身姿態(tài)難以確定液壓支架支護(hù)狀態(tài)，需要確定液壓支架與頂?shù)装宓南鄬?duì)姿態(tài)。在液壓支架前方刮板輸送機(jī)中部槽位置安裝傾角傳感器可監(jiān)測(cè)液壓支架下一個(gè)推移步距后工作面底板的三向傾角(絕對(duì)角度)，對(duì)移架后監(jiān)測(cè)的液壓支架自身姿態(tài)與刮板輸送機(jī)中部槽監(jiān)測(cè)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，便可獲取液壓支架相對(duì)于工作面頂?shù)装宓南鄬?duì)支護(hù)姿態(tài)[31](仰俯角與側(cè)向傾角)。

圖2 液壓支架支護(hù)狀態(tài)特征參量

目前，液壓支架主要承載構(gòu)件的壓力、位移、傾角等參數(shù)主要采用接觸式傳感器進(jìn)行監(jiān)測(cè)，但綜采工作面一般有100～200臺(tái)液壓支架，需要在每臺(tái)液壓支架上布設(shè)接觸式傳感器(圖3)，傳感器數(shù)量非常多，存在液壓支架支護(hù)狀態(tài)感知信息獲取成本高、可靠性差、數(shù)據(jù)處理復(fù)雜、安裝管理困難、維護(hù)量大等問(wèn)題。

圖3 液壓支架支護(hù)狀態(tài)感知傳感器布設(shè)

現(xiàn)有工作面一般很少按照?qǐng)D3所示全面進(jìn)行傳感器布設(shè)，難以實(shí)現(xiàn)對(duì)所有液壓支架的壓力、姿態(tài)等支護(hù)狀態(tài)進(jìn)行全面感知，導(dǎo)致工作面液壓支架支護(hù)狀態(tài)感知信息不足。另外，由于傳感器的裝配與校對(duì)直接影響監(jiān)測(cè)效果，且開(kāi)采環(huán)境的溫度、濕度、粉塵等對(duì)傳感器精度影響較大，工程現(xiàn)場(chǎng)經(jīng)常出現(xiàn)監(jiān)測(cè)值異常、傳感器失效等問(wèn)題。

非接觸式傳感器具有單次感知信息量大、布設(shè)簡(jiǎn)單、安裝維護(hù)方便等優(yōu)點(diǎn)，比較適宜對(duì)井下液壓支架支護(hù)姿態(tài)進(jìn)行感知。我國(guó)部分企業(yè)研發(fā)了無(wú)線、低功耗、自供電傳感器[32]，初步解決了傳統(tǒng)傳感器功耗大、接線困難、不易組網(wǎng)、可靠性差等問(wèn)題。另外，部分學(xué)者嘗試采用機(jī)器視覺(jué)方法對(duì)液壓支架支護(hù)姿態(tài)進(jìn)行解算[33]，但如何在高粉塵、水霧等影響下獲取成排液壓支架的整體姿態(tài)成像信息，以及在工作面推進(jìn)過(guò)程中如何對(duì)雙目視覺(jué)進(jìn)行標(biāo)定，將直接影響監(jiān)測(cè)效果?；跈C(jī)器視覺(jué)的非接觸式智能感知技術(shù)能夠較好地解決接觸式傳感器存在的布設(shè)數(shù)量多、安裝管理困難、運(yùn)維成本高等問(wèn)題，將是實(shí)現(xiàn)群組液壓支架支護(hù)狀態(tài)監(jiān)測(cè)的有效手段，但相關(guān)技術(shù)目前尚不成熟，尚未在液壓支架狀態(tài)感知領(lǐng)域進(jìn)行廣泛推廣應(yīng)用。

目前，我國(guó)絕大部分綜采工作面主要通過(guò)布設(shè)礦山壓力監(jiān)測(cè)分站的方式對(duì)液壓支架立柱壓力進(jìn)行監(jiān)測(cè)，部分礦井采用電液控制系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了對(duì)整個(gè)工作面所有液壓支架的立柱壓力進(jìn)行監(jiān)測(cè)，但均未對(duì)液壓支架支護(hù)狀態(tài)進(jìn)行全面感知，僅獲取液壓支架立柱壓力難以對(duì)頂板冒頂、液壓支架壓架等事故進(jìn)行超前預(yù)測(cè)預(yù)警或?qū)κ鹿试蜻M(jìn)行分析。為此，筆者提出了基于液壓支架與圍巖耦合關(guān)系的液壓支架支護(hù)狀態(tài)綜合感知技術(shù)架構(gòu)，如圖4所示。

圖4 液壓支架支護(hù)狀態(tài)綜合感知技術(shù)架構(gòu)

根據(jù)采場(chǎng)上覆巖層的巖性與物理力學(xué)性質(zhì)、初始地應(yīng)力場(chǎng)、工作面開(kāi)采技術(shù)參數(shù)等，可獲取工作面頂板巖層三向采動(dòng)應(yīng)力，并對(duì)頂板巖層斷裂結(jié)構(gòu)、失穩(wěn)過(guò)程進(jìn)行推演；通過(guò)對(duì)液壓支架自身姿態(tài)、立柱壓力、平衡千斤頂壓力/拉力、連接銷軸應(yīng)力/應(yīng)變進(jìn)行感知，可建立液壓支架靜力學(xué)與動(dòng)力學(xué)模型、載荷-姿態(tài)模型及運(yùn)動(dòng)學(xué)模型，從而對(duì)液壓支架支護(hù)狀態(tài)進(jìn)行分析推演；將液壓支架支護(hù)狀態(tài)與頂板巖層三向采動(dòng)應(yīng)力、斷裂失穩(wěn)過(guò)程進(jìn)行綜合推演分析，可為實(shí)現(xiàn)液壓支架自適應(yīng)支護(hù)及異常支護(hù)工況、頂板災(zāi)害預(yù)測(cè)預(yù)警提供數(shù)據(jù)支撐。

3 液壓支架支護(hù)狀態(tài)感知數(shù)據(jù)處理及預(yù)測(cè)技術(shù)

目前，液壓支架支護(hù)狀態(tài)感知數(shù)據(jù)(主要是立柱壓力)處理技術(shù)主要是對(duì)液壓支架的初撐力、循環(huán)末阻力等進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，計(jì)算工作面來(lái)壓步距、動(dòng)載系數(shù)、來(lái)壓強(qiáng)度等指標(biāo)，但對(duì)感知數(shù)據(jù)的挖掘利用不足[34-36]，分析結(jié)果的可解釋性比較差，難以指導(dǎo)工程實(shí)踐。

隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、邊緣計(jì)算等技術(shù)快速發(fā)展，機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、遺傳算法、集成算法等逐漸在煤礦智能化領(lǐng)域應(yīng)用，為液壓支架支護(hù)狀態(tài)感知數(shù)據(jù)處理及預(yù)測(cè)提供了新的技術(shù)路徑。但由于液壓支架支護(hù)狀態(tài)感知數(shù)據(jù)維度較低，一般只有液壓支架壓力、姿態(tài)等數(shù)據(jù)，并且液壓支架壓力、姿態(tài)及圍巖的相關(guān)感知數(shù)據(jù)存在一定的關(guān)聯(lián)關(guān)系，具有維度低、樣本數(shù)量少、多特征參量關(guān)聯(lián)的特點(diǎn)，導(dǎo)致傳統(tǒng)的人工智能算法難以直接應(yīng)用于感知數(shù)據(jù)處理與預(yù)測(cè)，需要進(jìn)行針對(duì)性的算法開(kāi)發(fā)。

由于液壓支架立柱壓力受到頂板巖層采動(dòng)應(yīng)力、工作面推進(jìn)速度、液壓支架與頂板巖層斷裂線的相對(duì)位置關(guān)系等因素影響[37-38]，在工作面推進(jìn)過(guò)程中液壓支架持續(xù)重復(fù)降架、移架、升架、支護(hù)等循環(huán)動(dòng)作，其工作阻力的大小、變化規(guī)律具有明顯的時(shí)間效應(yīng)，是一種隨著時(shí)間推移呈現(xiàn)出動(dòng)態(tài)循環(huán)變化的時(shí)間序列數(shù)據(jù)[39]。時(shí)間序列數(shù)據(jù)分析方法主要分為2類[40]：① 基于統(tǒng)計(jì)學(xué)原理的時(shí)間序列數(shù)據(jù)模型；② 采用機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)(循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、長(zhǎng)短期記憶人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))等智能算法進(jìn)行時(shí)間序列數(shù)據(jù)建模分析。筆者基于口孜東煤礦液壓支架壓力現(xiàn)場(chǎng)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，采用滑動(dòng)窗口方法、差分整合移動(dòng)平均自回歸(Autoregressive Integrated Moving Average，ARIMA)算法、季節(jié)性差分自回歸滑動(dòng)平均(Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average，SARIMA)算法對(duì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析[41]。由于液壓支架支護(hù)狀態(tài)感知數(shù)據(jù)具有一定的循環(huán)周期特征，采用帶有周期項(xiàng)的SARIMA算法取得了較好的數(shù)據(jù)擬合效果，對(duì)下一個(gè)時(shí)刻的液壓支架載荷預(yù)測(cè)效果較好，而對(duì)下一個(gè)液壓支架支護(hù)循環(huán)周期的預(yù)測(cè)效果較差，需要根據(jù)液壓支架的循環(huán)支護(hù)特性進(jìn)行相關(guān)算法開(kāi)發(fā)。

針對(duì)液壓支架循環(huán)支護(hù)壓力預(yù)測(cè)難題，筆者提出了基于液壓支架壓力數(shù)據(jù)擬合模板曲線庫(kù)的預(yù)測(cè)思路[42]，如圖5所示。首先，以液壓支架的1個(gè)支護(hù)循環(huán)周期為基礎(chǔ)，對(duì)監(jiān)測(cè)的液壓支架支護(hù)狀態(tài)感知數(shù)據(jù)(主要為液壓支架壓力數(shù)據(jù))進(jìn)行切割，可采用滑動(dòng)窗口方法、ARIMA算法、SARIMA算法等對(duì)每一個(gè)支護(hù)循環(huán)周期的數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合分析，并根據(jù)擬合數(shù)據(jù)特點(diǎn)進(jìn)行分類(正常支護(hù)工況、異常支護(hù)工況、頂板來(lái)壓等)，基于數(shù)據(jù)擬合結(jié)果可構(gòu)建液壓支架單個(gè)支護(hù)循環(huán)周期數(shù)據(jù)模板曲線庫(kù)。然后，以1次頂板來(lái)壓為1個(gè)周期對(duì)液壓支架支護(hù)狀態(tài)感知數(shù)據(jù)進(jìn)行切割，將每個(gè)頂板來(lái)壓周期劃分為基于單個(gè)液壓支架支護(hù)循環(huán)周期模板曲線的數(shù)據(jù)段，由此建立單個(gè)頂板來(lái)壓周期的液壓支架支護(hù)狀態(tài)模板曲線庫(kù)。最后，根據(jù)液壓支架支護(hù)狀態(tài)實(shí)時(shí)采集數(shù)據(jù)，采用相關(guān)數(shù)據(jù)算法對(duì)單個(gè)液壓支架支護(hù)循環(huán)周期的數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)，并在液壓支架單個(gè)支護(hù)循環(huán)周期數(shù)據(jù)模板曲線庫(kù)內(nèi)進(jìn)行比對(duì)分析，確定最有可能的液壓支架支護(hù)狀態(tài)發(fā)展趨勢(shì)，根據(jù)不同的單個(gè)液壓支架支護(hù)狀態(tài)曲線關(guān)聯(lián)關(guān)系，采用相關(guān)算法在單個(gè)頂板來(lái)壓周期的液壓支架支護(hù)狀態(tài)模板曲線庫(kù)中進(jìn)行對(duì)比分析，從而確定1個(gè)頂板來(lái)壓周期的液壓支架支護(hù)狀態(tài)發(fā)展趨勢(shì)，基于數(shù)據(jù)分析處理結(jié)果，實(shí)現(xiàn)對(duì)液壓支架異常支護(hù)工況的超前預(yù)測(cè)預(yù)警。

圖5 基于模板曲線庫(kù)的液壓支架支護(hù)狀態(tài)感知數(shù)據(jù)分析預(yù)測(cè)

基于采動(dòng)應(yīng)力與液壓支架支護(hù)狀態(tài)之間的映射關(guān)系，筆者提出了頂板災(zāi)害智能預(yù)測(cè)平臺(tái)技術(shù)架構(gòu)(以兩柱掩護(hù)式液壓支架為例)，如圖6所示。通過(guò)對(duì)大量的液壓支架壓力、液壓支架絕對(duì)姿態(tài)、液壓支架相對(duì)姿態(tài)進(jìn)行監(jiān)測(cè)及數(shù)據(jù)映射分析，建立液壓支架載荷-姿態(tài)特征庫(kù)。將工作面現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)測(cè)的液壓支架頂梁傾角、立柱壓力、立柱下縮量等相關(guān)信息置入液壓支架載荷-姿態(tài)特征庫(kù)進(jìn)行比對(duì)，判斷液壓支架支護(hù)狀態(tài)是否存在異常。如果存在異常，進(jìn)行支護(hù)狀態(tài)異常報(bào)警，并對(duì)液壓支架載荷、姿態(tài)進(jìn)行調(diào)整；如果沒(méi)有異常，基于上述液壓支架1個(gè)支護(hù)循環(huán)周期的載荷預(yù)測(cè)方法，進(jìn)行下一個(gè)液壓支架支護(hù)循環(huán)周期載荷變化規(guī)律的預(yù)測(cè)，并將預(yù)測(cè)結(jié)果置入液壓支架單個(gè)支護(hù)循環(huán)周期數(shù)據(jù)模板曲線庫(kù)進(jìn)行比對(duì)，采用分類算法確定液壓支架的載荷變化模板曲線，并與頂板災(zāi)害發(fā)生閾值進(jìn)行對(duì)比。如果預(yù)測(cè)值超出閾值，進(jìn)行災(zāi)害報(bào)警；如果預(yù)測(cè)值沒(méi)有超出閾值，將預(yù)測(cè)的液壓支架單個(gè)支護(hù)循環(huán)周期數(shù)據(jù)模板曲線置入單個(gè)頂板來(lái)壓周期的液壓支架支護(hù)狀態(tài)模板曲線庫(kù)，預(yù)測(cè)得出下一個(gè)頂板來(lái)壓周期的液壓支架載荷變化規(guī)律，并與頂板災(zāi)害發(fā)生閾值進(jìn)行對(duì)比，如果預(yù)測(cè)值超出閾值，進(jìn)行災(zāi)害報(bào)警。當(dāng)完成1個(gè)液壓支架支護(hù)循環(huán)周期的液壓支架載荷監(jiān)測(cè)時(shí)，將監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)存入液壓支架單個(gè)支護(hù)循環(huán)周期數(shù)據(jù)模板曲線庫(kù)；當(dāng)完成1個(gè)頂板來(lái)壓周期的液壓支架載荷監(jiān)測(cè)時(shí)，將監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)存入單個(gè)頂板來(lái)壓周期的液壓支架支護(hù)狀態(tài)模板曲線庫(kù)，增加樣本數(shù)量，提高頂板災(zāi)害預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。

圖6 頂板災(zāi)害智能預(yù)測(cè)平臺(tái)技術(shù)架構(gòu)

4 結(jié)語(yǔ)

液壓支架支護(hù)狀態(tài)感知與數(shù)據(jù)處理是實(shí)現(xiàn)液壓支架自適應(yīng)支護(hù)及頂板災(zāi)害超前預(yù)測(cè)預(yù)警的關(guān)鍵。壓力傳感器、位移傳感器、行程傳感器、傾角傳感器等傳統(tǒng)接觸式傳感器難以適應(yīng)工作面群組液壓支架支護(hù)狀態(tài)全面感知的要求，亟需開(kāi)展非接觸式傳感器的研發(fā)；由于液壓支架為被動(dòng)承載支護(hù)裝置，僅獲取液壓支架支護(hù)狀態(tài)難以實(shí)現(xiàn)對(duì)圍巖控制效果、頂板斷裂結(jié)構(gòu)的反演分析，需要基于液壓支架與圍巖的耦合作用關(guān)系，對(duì)二者的感知信息進(jìn)行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析；傳統(tǒng)的人工智能算法難以適應(yīng)液壓支架支護(hù)狀態(tài)感知數(shù)據(jù)維度低、樣本數(shù)量少、多特征參量關(guān)聯(lián)的特點(diǎn)，將圍巖結(jié)構(gòu)力學(xué)模型、液壓支架支護(hù)狀態(tài)模型、液壓支架運(yùn)動(dòng)學(xué)模型、液壓支架動(dòng)力學(xué)模型與基于感知信息的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型進(jìn)行綜合分析，深入開(kāi)展機(jī)器視覺(jué)、數(shù)據(jù)挖掘、多目標(biāo)優(yōu)化、集成算法、遺傳算法等在液壓支架支護(hù)狀態(tài)感知數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域的融合應(yīng)用，將為實(shí)現(xiàn)液壓支架自適應(yīng)支護(hù)、頂板災(zāi)害預(yù)測(cè)預(yù)警提供技術(shù)支撐。