張美晨，趙麗娟,2，王雅東

(1.遼寧工程技術(shù)大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院，遼寧 阜新 123000；2.遼寧省大型工礦裝備重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，遼寧 阜新 123000)

采煤機(jī)是綜采工作面的核心裝備，對(duì)其截割狀態(tài)的準(zhǔn)確識(shí)別，是實(shí)現(xiàn)采煤機(jī)智能高效截割的關(guān)鍵，也是綜采工作面智能化無(wú)人開采的必要基礎(chǔ)保障[1-2]。近年來(lái)眾多專家學(xué)者圍繞煤巖截割狀態(tài)識(shí)別問(wèn)題展開了大量深入的研究。STRANGE A D等[3]通過(guò)截齒周圍溫度的變化判斷采煤機(jī)截割狀態(tài)；田慧卿等[4]根據(jù)煤巖灰度值和紋理的不同判斷煤巖截割狀態(tài)；劉俊利等[5]通過(guò)搭建搖臂截割振動(dòng)模型設(shè)計(jì)采煤機(jī)模擬截割振動(dòng)測(cè)試試驗(yàn)裝置，驗(yàn)證振動(dòng)信號(hào)應(yīng)用于煤巖截割狀態(tài)識(shí)別的可行性；路紅蕊等[6]通過(guò)構(gòu)建鉆頭式采煤機(jī)的受力模型，利用MATLAB仿真試驗(yàn)采集振動(dòng)信號(hào)，經(jīng)小波包技術(shù)處理數(shù)據(jù)后確定了煤巖識(shí)別算法的結(jié)構(gòu)與過(guò)程；劉譯文[7]以采煤機(jī)截割煤壁的紅外熱成像信號(hào)為研究對(duì)象，通過(guò)分析紅外熱成像圖像確定采煤機(jī)截割的狀態(tài)；吳疆[8]采用多種傳感器采集采煤機(jī)不同工況下的電流、壓力、振動(dòng)頻率、加速度等信號(hào)，通過(guò)數(shù)據(jù)融合實(shí)現(xiàn)對(duì)煤層和巖層的識(shí)別；司壘等[9]研究了U-net語(yǔ)義分割網(wǎng)絡(luò)模型，提出改進(jìn)U-net網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)煤巖圖像進(jìn)行語(yǔ)義分割，確定煤與巖石的位置分布情況；王海艦等[10]綜合考慮在不同截齒損耗狀態(tài)下截割不同比例煤巖過(guò)程中的多種信號(hào)特征，將多種信息融合實(shí)現(xiàn)煤巖界面的感知識(shí)別；田立勇等[11]以煤巖在硬度上的差異為基礎(chǔ)，采集采煤機(jī)截割不同硬度煤壁與巖壁時(shí)銷軸的應(yīng)變數(shù)據(jù)，利用組合判據(jù)對(duì)煤巖分界面進(jìn)行識(shí)別。含夾矸煤巖條件下工作的采煤機(jī)，工況惡劣、環(huán)境復(fù)雜，被截割煤巖的賦存條件、采煤機(jī)的運(yùn)動(dòng)學(xué)參數(shù)、動(dòng)力傳遞系統(tǒng)漸變的特征以及螺旋滾筒與煤巖的相互作用關(guān)系等都會(huì)直接或間接地影響采煤機(jī)的截割、破碎過(guò)程，基于煤巖圖像的識(shí)別技術(shù)的研究雖然可實(shí)現(xiàn)對(duì)煤巖界面的識(shí)別，但井下惡劣的環(huán)境使其無(wú)法獲得特征清晰的煤巖圖像，同時(shí)煤巖特征的復(fù)雜性與多樣性也制約著識(shí)別準(zhǔn)確率[12]；探地雷達(dá)等技術(shù)的研究雖然不受井下開采環(huán)境的影響，但遠(yuǎn)距離的傳輸造成識(shí)別精度低、效果差，難以在井下實(shí)現(xiàn)隨采隨探[13]。因此如何準(zhǔn)確快速地在線感知煤巖截割狀態(tài)進(jìn)而實(shí)現(xiàn)采煤機(jī)螺旋滾筒姿態(tài)的實(shí)時(shí)調(diào)控仍是實(shí)現(xiàn)采煤機(jī)智能高效截割的技術(shù)瓶頸。

筆者構(gòu)建DCGAN-RFCNN網(wǎng)絡(luò)模型，研究數(shù)據(jù)樣本的擴(kuò)充與感知，將容易造成煤巖截割狀態(tài)感知系統(tǒng)出現(xiàn)誤判的軟巖硬煤、夾矸層較多的復(fù)雜煤層煤巖信息融合到識(shí)別系統(tǒng)中，通過(guò)對(duì)煤巖時(shí)頻譜圖像的識(shí)別，確定煤巖截割狀態(tài)。將CPS的理論與方法應(yīng)用于煤巖截割狀態(tài)識(shí)別系統(tǒng)，利用DEM-MFBD-SIMULINK多領(lǐng)域耦合仿真技術(shù)實(shí)現(xiàn)各種異源數(shù)據(jù)的融合，采煤機(jī)決策控制模塊將煤巖截割狀態(tài)信息進(jìn)行數(shù)字化處理后驅(qū)動(dòng)采煤機(jī)實(shí)現(xiàn)位姿的調(diào)整，為實(shí)現(xiàn)采煤機(jī)智能開采提供新方法。

1 基于CPS感知分析的煤巖截割狀態(tài)識(shí)別系統(tǒng)框架

結(jié)合煤巖截割狀態(tài)識(shí)別的特點(diǎn)，將CPS理念[14-17]融合虛擬樣機(jī)技術(shù)[18-22]應(yīng)用到工況惡劣、參數(shù)眾多、結(jié)構(gòu)復(fù)雜的采煤機(jī)智能開采研究中，構(gòu)建了基于CPS感知分析的煤巖截割狀態(tài)識(shí)別系統(tǒng)，降低資源成本的同時(shí)也保證了系統(tǒng)的可靠性，其框架如圖1所示。

1.1 物理系統(tǒng)搭建

在煤巖截割狀態(tài)識(shí)別物理系統(tǒng)層面上，構(gòu)建采集數(shù)據(jù)信息層和信息反饋調(diào)控層。其中，采集數(shù)據(jù)信息層主要包括采煤機(jī)截割含夾矸煤巖動(dòng)力傳遞系統(tǒng)模型，有效采集煤巖截割狀態(tài)特征數(shù)據(jù)，為信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)的處理與感知提供準(zhǔn)確信號(hào)。在物理系統(tǒng)的信息反饋調(diào)控層上，接收信息系統(tǒng)處理后匹配到的煤巖截割狀態(tài)信號(hào)，控制系統(tǒng)通過(guò)協(xié)同調(diào)速、調(diào)高以實(shí)現(xiàn)采煤機(jī)的智能截割。

1.2 信息系統(tǒng)構(gòu)建

信息系統(tǒng)利用嵌入式數(shù)據(jù)處理模塊將實(shí)時(shí)采集到的描述煤巖截割狀態(tài)的特征信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合和分析，并在信息網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行傳輸。其中，采煤機(jī)在截割煤巖過(guò)程中自動(dòng)完成數(shù)據(jù)傳送操作。之后，數(shù)據(jù)處理與決策模塊將原始信號(hào)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為信息和知識(shí)，最后，通過(guò)過(guò)濾、恢復(fù)算法的優(yōu)化等處理技術(shù)對(duì)煤巖截割狀態(tài)特征信息進(jìn)一步分析、判斷、匹配，實(shí)現(xiàn)采煤機(jī)當(dāng)前和未來(lái)狀態(tài)的感知。

2 煤巖截割狀態(tài)信息獲取

螺旋滾筒是采煤機(jī)的工作機(jī)構(gòu)，在落煤與裝煤過(guò)程中，其與煤巖產(chǎn)生劇烈的碰撞與摩擦[23-24]，導(dǎo)致滾筒發(fā)生明顯的振動(dòng)，并且截割煤巖狀態(tài)的改變會(huì)顯著影響截割特征信號(hào)，筆者以螺旋滾筒工作過(guò)程中的振動(dòng)信號(hào)作為煤巖截割狀態(tài)的特征信息。為準(zhǔn)確測(cè)試并提取不同工況條件下滾筒的振動(dòng)信號(hào)，搭建離散元煤壁與采煤機(jī)截割部的DEM-MFBD雙向耦合系統(tǒng)。

2.1 煤巖離散元模型建立

根據(jù)兗州礦區(qū)煤層賦存條件，按標(biāo)準(zhǔn)制作煤巖的試樣并進(jìn)行物理、力學(xué)性質(zhì)測(cè)試[25-26]，相關(guān)試驗(yàn)如圖2所示，得到煤巖試樣的物理、力學(xué)性質(zhì)參數(shù)見表1。

圖2 煤巖物理、力學(xué)性質(zhì)測(cè)試試驗(yàn)

表1 煤巖的物理力學(xué)參數(shù)

在煤巖物理力學(xué)參數(shù)測(cè)試結(jié)果基礎(chǔ)上，選擇Hertz-Mindlin with bonding作為煤巖顆粒之間的接觸模型，因此煤巖顆粒間的接觸參數(shù)可通過(guò)式(1)～(4)獲得。

(1)

(2)

(3)

(4)

式中，Kn為法向剛度；E為顆粒的彈性模量；μ為泊松比；R*為顆粒的接觸半徑；Ks為切向剛度；Fn為法向應(yīng)力；Un為顆粒的法向位移；Fs為切向應(yīng)力；Us為顆粒的切向位移。

基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，分別采用單軸壓縮和巴西劈裂數(shù)值模擬試驗(yàn)進(jìn)行參數(shù)標(biāo)定獲得煤巖顆粒間黏結(jié)參數(shù)，最終建立好的煤巖離散元模型如圖3所示。

圖3 煤巖離散元模型

2.2 截割部剛?cè)狁詈咸摂M樣機(jī)模型建立

利用Pro/E軟件建立采煤機(jī)截割部各零件剛性模型，再進(jìn)行無(wú)干涉裝配。以stp*格式將截割部裝配體導(dǎo)入RecurDyn中，定義各零件質(zhì)量的同時(shí)根據(jù)截割部實(shí)際工作原理添加約束、驅(qū)動(dòng)。采煤機(jī)截割部剛?cè)狁詈咸摂M樣機(jī)模型建立過(guò)程比較重要的2個(gè)部分分別為：接觸的計(jì)算與柔性零件的生成。

2.2.1接觸的計(jì)算

接觸的添加需確定穿透深度、接觸剛度以及接觸阻尼。其中穿透深度通過(guò)有限元法進(jìn)行求解，對(duì)采煤機(jī)截割部中相接觸的零件體進(jìn)行材料賦予、網(wǎng)格劃分以及載荷的施加，求解后其后處理模塊便可輸出零件各節(jié)點(diǎn)的最大穿透深度。

接觸剛度的計(jì)算則如式(5)～(8)[27-28]所示。

(5)

(6)

(7)

(8)

式中，Kt為接觸總剛度，其由赫茲剛度Kh、彎曲剛度Kb、接觸體變形剛度Kf組成；B為齒寬；α為壓力角；β1為齒頂漸開線與齒形中線夾角的余角；β2為齒形漸開線在基圓上所成弧夾角的一半；wf為初始嚙合點(diǎn)曲率線和齒形中心線交點(diǎn)到齒根圓的距離；bf為齒根圓上的齒形寬；l，m，n和p為接觸變形剛度相關(guān)系數(shù)；kh,i為齒輪赫茲剛度；kb1,i，kb2,i分別為主、從齒輪的彎曲剛度；kf1,i，kf2,i分別為主、從齒輪的輪體變形剛度；E1,i，E2,i為主、從齒輪的彈性模量；u1,i，u2,i為主、從齒輪的泊松比；R1,i，R2,i為主、從齒輪的接觸半徑。

接觸阻尼[29-30]的選取可根據(jù)式(9)～(10)確定。

(9)

Cmin=γCmax

(10)

式中，Cmax，Cmin分別為接觸阻尼的最大值和最小值；w為接觸體有效接觸面積；s為變形系數(shù)；γ為剛度比。

根據(jù)采煤機(jī)截割部零件的結(jié)構(gòu)與材料，得到接觸力計(jì)算模型中的接觸剛度、阻尼、最大穿透量、非線性指數(shù)的取值見表2。

表2 采煤機(jī)截割部接觸參數(shù)

2.2.2柔性零件的生成

采煤機(jī)在實(shí)際工作過(guò)程中，螺旋滾筒直接參與截割，因此易發(fā)生磨損變形，其磨損變形會(huì)導(dǎo)致滾筒在運(yùn)行過(guò)程中產(chǎn)生振動(dòng)、噪聲。為了滿足對(duì)這一過(guò)程的精準(zhǔn)分析，將螺旋滾筒進(jìn)行柔性化處理，最終將剛性滾筒替換成柔性件形成截割部剛?cè)狁詈咸摂M樣機(jī)模型，如圖4所示。

圖4 采煤機(jī)截割部剛?cè)狁詈咸摂M樣機(jī)模型

2.3 截割部DEM-MFBD雙向耦合模型建立

借助EDEM-RecurDyn接口將煤巖離散元模型與采煤機(jī)截割部剛?cè)狁詈咸摂M樣機(jī)模型進(jìn)行關(guān)聯(lián)，其雙向耦合數(shù)據(jù)交換過(guò)程如圖5所示。通過(guò)DEM-MFBD交互接口將EDEM中螺旋滾筒相對(duì)于煤壁工作面的位置信息傳遞到RecurDyn中對(duì)應(yīng)的幾何體，實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)信息與煤巖狀態(tài)特征信號(hào)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)傳遞，保證仿真結(jié)果的準(zhǔn)確度。

圖5 雙向耦合數(shù)據(jù)交換過(guò)程

雙向耦合系統(tǒng)模擬前根據(jù)采樣頻率定理，確定采樣頻率fs=2 000 Hz[31]，故仿真步長(zhǎng)為0.000 5 s。分別建立表3所示的60組不同煤巖比例的仿真模型，并按相關(guān)參數(shù)設(shè)置完成虛擬樣機(jī)的仿真試驗(yàn)。

表3 仿真分組

3 煤巖截割振動(dòng)信號(hào)分析與處理

3.1 振動(dòng)信號(hào)特征提取

煤巖截割仿真試驗(yàn)中，采煤機(jī)螺旋滾筒與煤壁之間的動(dòng)力傳遞產(chǎn)生劇烈的振動(dòng)和摩擦，并伴隨振動(dòng)波向外傳播。對(duì)60組煤巖截割模型進(jìn)行仿真后提取數(shù)據(jù)，其中，螺旋滾筒截割煤壁(煤堅(jiān)固性系數(shù)2.38，巖堅(jiān)固性系數(shù)6.8，煤巖體積比1∶3)的X，Y，Z三個(gè)方向的振動(dòng)加速度信號(hào)如圖6所示，統(tǒng)計(jì)得到滾筒質(zhì)心3向加速度數(shù)值見表4。

表4 滾筒質(zhì)心3向加速度數(shù)值

圖6 煤巖截割狀態(tài)的振動(dòng)信號(hào)

截割過(guò)程中由于受到非線性交變載荷的沖擊，滾筒出現(xiàn)了劇烈的振動(dòng)，振動(dòng)的劇烈程度為Y方向(截割阻力方向)>Z方向(牽引阻力方向)>X方向(側(cè)向力方向)。其他59組仿真結(jié)果與圖6規(guī)律一致。因此，選取振動(dòng)劇烈程度最為強(qiáng)烈的截割阻力方向振動(dòng)加速度作為識(shí)別系統(tǒng)的判別信號(hào)，以提高系統(tǒng)的敏感性。

3.2 數(shù)據(jù)處理

受篇幅所限，提取4種典型復(fù)雜工況進(jìn)行對(duì)比處理，如圖7所示，其中，Vm，Vy分別為煤、巖石的體積。

圖7 不同煤巖截割狀態(tài)下的截割阻力方向振動(dòng)加速度

由圖7可知，當(dāng)煤巖硬度以及比例存在差異時(shí)，振動(dòng)信息波動(dòng)幅度發(fā)生變化，但是波形相似，并無(wú)明顯差異，僅通過(guò)圖7無(wú)法辨識(shí)煤巖的具體截割狀態(tài)。因此利用式(11)定義的STFT算法[32-33]對(duì)圖7所示的4種工況下的螺旋滾筒振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行轉(zhuǎn)換，其煤巖截割狀態(tài)的時(shí)頻譜圖像如圖8所示。

圖8 煤巖截割狀態(tài)的時(shí)頻譜圖像

(11)

式中，x(δ)為δ時(shí)刻的原始信號(hào)；p(δ-t)為分析窗函數(shù)；m為窗函數(shù)的長(zhǎng)度；j為虛單位；w為跳頻角頻率；t為分析時(shí)刻；δ為信號(hào)某一時(shí)刻；fr為頻率。

由圖8可知，STFT時(shí)頻譜圖像表示的煤巖截割狀態(tài)間的差異明顯大于各截割狀態(tài)在時(shí)域內(nèi)的差異，且時(shí)頻圖像包含更豐富的變化特征，即使煤比巖石的堅(jiān)固性系數(shù)大時(shí)，其時(shí)頻圖像中主頻的位置以及頻率分布點(diǎn)的大小也存在顯著區(qū)別。圖8(a)顯示的工況下主頻的能量主要分布在150 Hz處；圖8(b)顯示的工況下主頻的能量分別分布在50，200 Hz處；圖8(c)顯示的工況下主頻的能量分別分布在400,100,20 Hz處；圖8(d)顯示的工況下主頻的能量分別分布在60,10 Hz處。這主要是由于不同截割狀態(tài)下采煤機(jī)螺旋滾筒獲取振動(dòng)信號(hào)在幅值、周期等特性方面存在差異，STFT時(shí)頻譜圖像凸顯特征差異。因此，通過(guò)STFT變化，能夠充分的利用信號(hào)在時(shí)域與頻域的信息，為煤巖截割狀態(tài)識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別性能奠定基礎(chǔ)。

4 基于DCGAN-RFCNN網(wǎng)絡(luò)的煤巖截割狀態(tài)識(shí)別

4.1 改進(jìn)DCGAN模型的樣本擴(kuò)充

煤巖截割狀態(tài)識(shí)別網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí)，如果樣本過(guò)少，容易出現(xiàn)過(guò)擬合現(xiàn)象，導(dǎo)致識(shí)別準(zhǔn)確度下降，因此必須獲取大量的數(shù)據(jù)樣本。在深度學(xué)習(xí)中，通常采用獲取新的數(shù)據(jù)和對(duì)現(xiàn)有數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行擴(kuò)充的方法得到大量數(shù)據(jù)樣本[34]。而井下環(huán)境復(fù)雜，獲取大量新數(shù)據(jù)成本高、效率低，傳統(tǒng)的縮放、旋轉(zhuǎn)、隨機(jī)裁剪、仿射變換等數(shù)據(jù)擴(kuò)充方法形成的樣本無(wú)法擴(kuò)充圖像細(xì)節(jié)，影響識(shí)別精度，所以選擇基于GAN(Generative Adversarial Networks)網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn)DCGAN模型生成高質(zhì)量時(shí)頻譜樣本，豐富原始數(shù)據(jù)集，提高模型的穩(wěn)定性以及魯棒性，保證生成樣本的質(zhì)量。改進(jìn)的DCGAN模型由生成器G與鑒別器D組成，其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖9所示。

圖9 DCGAN網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)

生成器G采集和學(xué)習(xí)由STFT轉(zhuǎn)化的振動(dòng)頻譜樣本數(shù)據(jù)的數(shù)學(xué)分布，通過(guò)給定噪聲輸入生成新的樣本數(shù)據(jù)；鑒別器D判斷輸入樣本為生成樣本還是原始樣本[35-36]，則有生成器G與鑒別器D訓(xùn)練過(guò)程的數(shù)學(xué)模型如式(12)～(17)所示。

(12)

式中，lgD(x)為D的代價(jià)函數(shù)；lg[1-D(G(z))]為G的代價(jià)函數(shù)；Ex～Pdata(x)為求解原始數(shù)據(jù)的數(shù)學(xué)期望；Ez～Pg(z)為求解隨機(jī)噪聲數(shù)據(jù)的數(shù)學(xué)期望；lgD(x)為鑒別器D對(duì)真實(shí)數(shù)據(jù)的判斷結(jié)果；lg[1-D(G(z))]為數(shù)據(jù)的合成和判斷，通過(guò)極大值與極小值的雙邊博弈，對(duì)生成器G與鑒別器D進(jìn)行交替訓(xùn)練；Pdata為原始樣本數(shù)據(jù)；Pg為噪聲分布。

設(shè)生成器G生成的數(shù)據(jù)是m，則噪聲點(diǎn)n的表達(dá)式為

n=G-1(m)

(13)

將噪聲點(diǎn)n代入式(12)中，得

(14)

對(duì)式(14)進(jìn)行最大值求解：

(15)

當(dāng)Pdata(m)=Pg(m)時(shí)，鑒別器D無(wú)法判斷生成器G生成樣本數(shù)據(jù)的真假性，此時(shí)鑒別器D輸出最優(yōu)解。

同時(shí)采用Wasserstein距離作為原始樣本與合成樣本的評(píng)價(jià)準(zhǔn)則，提高系統(tǒng)穩(wěn)定性，其定義[37]為

(16)

式中，W(Pdata,Pg)為分布Pdata，Pg的Wasserstein距離；inf( )為集合的下確界；∏(Pdata,Pg)為Pdata，Pg的聯(lián)合分布集合；λ為可能的聯(lián)合分布；a為原始樣本；b為合成樣本；E(x,y)-λ[‖x-y‖]為λ下樣本對(duì)距離的期望值。

為解決模型權(quán)重裁剪問(wèn)題，采用增加梯度懲罰項(xiàng)的方式實(shí)現(xiàn)Lipschitz函數(shù)的連續(xù)約束，改善模型的魯棒性，使合成的樣本提升維持原始樣本特性的能力，其梯度懲罰項(xiàng)定義為

GP=γEa′～Pa′[‖?a′D(a′)‖p-1]2

(17)

式中，GP為梯度懲罰項(xiàng)的數(shù)學(xué)符號(hào)；a′為分布Pa′中的采樣；‖?a′D(a′)‖為判別器梯度。

以式(12)～(17)為依據(jù)，根據(jù)煤巖截割狀態(tài)的樣本數(shù)據(jù)特征設(shè)定生成器G與鑒別器D的詳細(xì)參數(shù)，見表5。在生成器G中輸入噪聲維度為100，經(jīng)過(guò)4層卷積生成大小為(128，128，3)的張量；在鑒別器D中一共設(shè)置4個(gè)卷積層，其中Conv1，Conv2與Conv3使用LeakyReLU函數(shù)進(jìn)行激活，Conv4使用Tanh函數(shù)進(jìn)行激活。使用此DCGAN模型對(duì)煤巖類型樣本進(jìn)行訓(xùn)練，經(jīng)反復(fù)試驗(yàn)測(cè)試，迭代訓(xùn)練次數(shù)設(shè)置為20 000時(shí)，模型訓(xùn)練效果最佳；每類煤巖截割狀態(tài)生成的時(shí)頻譜樣本數(shù)量預(yù)設(shè)定為5 000，訓(xùn)練結(jié)束后獲取損失變化過(guò)程，如圖10所示。

表5 生成器G與鑒別器D的試驗(yàn)參數(shù)

圖10 訓(xùn)練損失

由圖10可知，模型在訓(xùn)練到800輪時(shí)，訓(xùn)練損失快速下降，由大幅度的震蕩迅速趨于收斂狀態(tài)，隨后的訓(xùn)練過(guò)程中模型趨于較為平穩(wěn)狀態(tài)，波動(dòng)的幅度較小，但在2 500，8 500，15 500以及16 000輪左右出現(xiàn)小幅震蕩，說(shuō)明模型仍處于學(xué)習(xí)階段。訓(xùn)練18 000輪以后，鑒別器未出現(xiàn)明顯的震蕩，說(shuō)明生成的樣本分布已接近原始識(shí)別樣本分布，生成樣本的多樣性、清晰度得到明顯提升。模型訓(xùn)練完畢后提取合成的時(shí)頻譜樣本，如圖11所示。受篇幅所限，圖11僅隨機(jī)提取7種工況進(jìn)行顯示。由圖11可以看出，由生成器合成的樣本與仿真的真實(shí)樣本之間存在著很高的相似度，但微小的特征點(diǎn)間又存在差異，這說(shuō)明擴(kuò)大了數(shù)據(jù)集的同時(shí)又生成了具備煤巖類別特征的高質(zhì)量時(shí)頻譜樣本。使用改進(jìn)的DCGAN網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行模型的訓(xùn)練，達(dá)到了獲取大量數(shù)據(jù)樣本的目的，每種工況下合同樣本與真實(shí)樣本相似共同反映煤巖的截割狀態(tài)，為煤巖截割狀態(tài)的準(zhǔn)確識(shí)別提供豐富的數(shù)據(jù)集。

圖11 仿真振動(dòng)信號(hào)及時(shí)頻譜樣本與合成樣本之間的對(duì)比

4.2 RFCNN模型訓(xùn)練

采用RFCNN對(duì)大量代表煤巖截割狀態(tài)的數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行訓(xùn)練，提高模型的特征提取能力，實(shí)現(xiàn)多種不同工況下的煤巖截割狀態(tài)的識(shí)別。使用Random Forest優(yōu)化傳統(tǒng)CNN模型[38-39]中的輸出層，其輸出值可表示為

(18)

(19)

式中，H，B分別為輸出的高度和寬度；W，W′分別為輸入的高度和寬度；F，F(xiàn)′分別為卷積核的高度和寬度；Ph和Pb分別為輸入的垂直和水平填充；Sh，Sb分別為垂直和水平的步長(zhǎng)。

筆者構(gòu)建的RFCNN模型主要由輸入層、2層卷積層、2層池化層、批量標(biāo)準(zhǔn)化層、全連接層、RF輸出層組成，具體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖12所示。輸入包含了仿真試驗(yàn)獲取的原始時(shí)頻譜樣本與改進(jìn)DCGAN網(wǎng)絡(luò)中生成的時(shí)頻譜樣本，卷積層C1與C3的卷積核大小均為5，步長(zhǎng)均為2；池化層S2與S4的窗口大小均為2，步長(zhǎng)為1；批量標(biāo)準(zhǔn)化層B5的添加使網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練過(guò)程中加快收斂速度，降低網(wǎng)絡(luò)對(duì)初始化權(quán)重的不敏感，提高網(wǎng)絡(luò)對(duì)煤巖截割狀態(tài)的分辨能力；全連接層F6的節(jié)點(diǎn)數(shù)為4 096；輸出層的節(jié)點(diǎn)數(shù)量為輸入層煤巖樣本的種類數(shù)量；激勵(lì)層采用ReLU函數(shù)進(jìn)行激活，其表達(dá)式為

圖12 RFCNN網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)

(20)

式中，x為神經(jīng)元；δ(i)為神經(jīng)元的輸出；A(i)T為第i層神經(jīng)元的權(quán)值;T為循環(huán)周期。

利用adam對(duì)設(shè)計(jì)的RFCNN模型進(jìn)行參數(shù)更新，訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)的超參數(shù)設(shè)置見表6。

將每類煤巖截割狀態(tài)原始樣本與生成樣本混合成的完整數(shù)據(jù)集按4∶1劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集，迭代次數(shù)設(shè)置為200，訓(xùn)練過(guò)程中其準(zhǔn)確率與損失函數(shù)的變化規(guī)律如圖13所示。

4.3 模型的對(duì)比驗(yàn)證與分析

4.3.1不同識(shí)別方法模型的對(duì)比

選擇常用的BP(Back Propagation)網(wǎng)絡(luò)模型、PSO-BP(Particle Swarm Optimization-Back Propa-gation)網(wǎng)絡(luò)模型和CNN(Convolutional Neural Networks)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行對(duì)比試驗(yàn)分析。各網(wǎng)絡(luò)模型的設(shè)置參數(shù)保持一致，其中數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)量為180，迭代次數(shù)設(shè)置為200。試驗(yàn)結(jié)束后提取其結(jié)果如圖14所示。由圖14可知，隨著迭代次數(shù)的增加，4種不同網(wǎng)絡(luò)模型的識(shí)別準(zhǔn)確率均相應(yīng)提升，當(dāng)?shù)螖?shù)達(dá)到一定數(shù)值時(shí)，識(shí)別準(zhǔn)確率提升的速度緩慢，網(wǎng)絡(luò)趨于收斂。通過(guò)對(duì)比可以看出，RFCNN網(wǎng)絡(luò)收斂速度最快，識(shí)別準(zhǔn)確率最高。

圖14 不同網(wǎng)絡(luò)模型識(shí)別準(zhǔn)確率對(duì)比

為了進(jìn)一步驗(yàn)證RFCNN網(wǎng)絡(luò)的泛化能力及穩(wěn)定性，每種模型反復(fù)進(jìn)行5次試驗(yàn)，試驗(yàn)結(jié)果見表7。由表7可知，RFCNN網(wǎng)絡(luò)平均識(shí)別率為90.31%，方差與平均偏差最小，說(shuō)明其擬合能力最強(qiáng)，相較于其他3種算法具有明顯優(yōu)勢(shì)。RFCNN網(wǎng)絡(luò)相較于CNN網(wǎng)絡(luò)平均識(shí)別率提升了9.37%，而識(shí)別率標(biāo)準(zhǔn)差降低了18.33%。RFCNN算法的參與使系統(tǒng)的煤巖截割狀態(tài)識(shí)別能力得到較大的改善，其模型的穩(wěn)定性以及泛化能力具有顯著提升。

表7 不同識(shí)別方法模型識(shí)別率對(duì)比

4.3.2不同數(shù)量合成樣本模型的對(duì)比

為了驗(yàn)證采用改進(jìn)的DCGAN模型進(jìn)行擴(kuò)充樣本對(duì)RFCNN模型訓(xùn)練學(xué)習(xí)的影響，分別生成不同數(shù)量的合成樣本。試驗(yàn)過(guò)程中為了提高生成樣本的效率，將其轉(zhuǎn)化為灰度圖像的形式，隨機(jī)展示部分合成樣本，如圖15所示。將原始樣本與合成樣本混合作為RFCNN網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練集與測(cè)試集。反復(fù)進(jìn)行5次試驗(yàn)后計(jì)算出模型的平均識(shí)別率與識(shí)別率標(biāo)準(zhǔn)差，結(jié)果見表8。

圖15 合成樣本的灰度圖像

由表8可知，當(dāng)合成樣本數(shù)為0時(shí)，RFCNN網(wǎng)絡(luò)的平均識(shí)別率為89.74%，當(dāng)添加合成樣本數(shù)量為5 000時(shí)，平均識(shí)別率達(dá)到98.09%，其平均識(shí)別率提高了8.35%，識(shí)別率方差與平均偏差最小，但是當(dāng)合成樣本數(shù)超過(guò)5 000時(shí)，平均識(shí)別率變化不大，說(shuō)明通過(guò)改進(jìn)的DCGAN網(wǎng)絡(luò)合成樣本可以提升RFCNN網(wǎng)絡(luò)的煤巖截割狀態(tài)識(shí)別能力。針對(duì)筆者設(shè)計(jì)的DCGAN-RFCNN網(wǎng)絡(luò)，當(dāng)合成樣本數(shù)達(dá)到5 000時(shí)，識(shí)別效果最佳。同時(shí)隨著合成樣本數(shù)的增加，模型的識(shí)別率標(biāo)準(zhǔn)差先降低后增加，當(dāng)合成樣本數(shù)為5 000時(shí)，雖然平均識(shí)別率相較合成樣本數(shù)為4 000的模型僅提升了0.38%，但其識(shí)別率標(biāo)準(zhǔn)差降低了85.86%，說(shuō)明數(shù)據(jù)的有效擴(kuò)充在提高煤巖截割狀態(tài)識(shí)別網(wǎng)絡(luò)準(zhǔn)確性的同時(shí)也提升了其泛化能力。

表8 不同數(shù)量合成樣本模型識(shí)別率對(duì)比

4.4 試驗(yàn)驗(yàn)證

通過(guò)搭建的煤巖截割綜合試驗(yàn)臺(tái)獲取采煤機(jī)截割含夾矸煤壁時(shí)螺旋滾筒的振動(dòng)數(shù)據(jù)后進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練與測(cè)試，以驗(yàn)證構(gòu)建的DCGAN-RFCNN網(wǎng)絡(luò)模型在煤巖截割狀態(tài)識(shí)別中的優(yōu)越性。按照相似理論搭建功能完善的采煤機(jī)截割煤巖綜合試驗(yàn)臺(tái)，如圖16所示。該試驗(yàn)臺(tái)由人工煤壁、采煤機(jī)、動(dòng)力系統(tǒng)以及數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)等組成。

圖16 采煤機(jī)煤巖截割試驗(yàn)平臺(tái)試驗(yàn)臺(tái)

為了采集螺旋滾筒振動(dòng)信號(hào)，在其后端安裝藍(lán)牙無(wú)線式加速度傳感器，安裝位置如圖17所示。采用計(jì)算機(jī)進(jìn)行姿態(tài)配置、加速度校準(zhǔn)等，使測(cè)量結(jié)果更加精準(zhǔn)。試驗(yàn)采集的加速度數(shù)據(jù)通過(guò)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)接?jì)算機(jī)進(jìn)行顯示、存儲(chǔ)與分析。

基于兗礦集團(tuán)楊村礦4602工作面，推導(dǎo)煤巖與螺旋滾筒相似準(zhǔn)則，按照相似理論計(jì)算試驗(yàn)所用煤壁的基本參數(shù)，采用砂子、水泥、石膏、水按不同比例混合制作不同含夾矸煤壁，保證相似煤壁在性能上與實(shí)際夾矸煤巖的一致性。相似煤壁制作過(guò)程如圖18所示。

本試驗(yàn)煤壁澆筑長(zhǎng)度為2 000 mm、高1 500 mm、厚800 mm。整塊煤壁由頂板、底板、煤層、夾矸層、硬夾矸層構(gòu)成，最終形成的模擬煤壁如圖19所示。

圖19 煤壁試驗(yàn)?zāi)Ｐ?/p>

利用制作完成后的煤壁進(jìn)行截割試驗(yàn)，測(cè)試之前，首先將采煤機(jī)在導(dǎo)軌上往復(fù)運(yùn)行5次，對(duì)采煤機(jī)、導(dǎo)軌、轉(zhuǎn)載臺(tái)運(yùn)行狀態(tài)及信號(hào)無(wú)線采集和接受系統(tǒng)進(jìn)行檢查，確認(rèn)系統(tǒng)運(yùn)行正常后，利用推移油缸將采煤機(jī)螺旋滾筒推移到煤壁處，使?jié)L筒截齒與煤壁接觸，設(shè)定采煤機(jī)的截割深度為315 mm，牽引速度2.85 mm/s，滾筒轉(zhuǎn)速141.01 r/min，試驗(yàn)測(cè)試過(guò)程如圖20所示。

圖20 試驗(yàn)現(xiàn)場(chǎng)

對(duì)采集到的原始樣本利用改進(jìn)的DCGAN網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)，迭代次數(shù)15 000次，最后構(gòu)建的“大數(shù)據(jù)”每種工況包含圖像5 000張。改進(jìn)DCGAN網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練完成后，將獲得合成樣本與原始樣本混合，按4∶1劃分訓(xùn)練集與測(cè)試集后輸入RFCNN網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行煤巖截割狀態(tài)的識(shí)別，其結(jié)果如圖21所示。由圖21可知，測(cè)試集的總樣本數(shù)共9 000張，以含夾矸工況為例，此類別下的樣本總數(shù)為994張，正確樣本數(shù)為976張，18張數(shù)據(jù)樣本出現(xiàn)了誤判，這是由于合成圖像背景域的紋理對(duì)判別結(jié)果造成了細(xì)微的干擾，但此種干擾相對(duì)于總樣本僅占1.81%。圖21混淆矩陣清晰直觀的顯示了煤巖截割狀態(tài)的識(shí)別率，經(jīng)統(tǒng)計(jì)識(shí)別率達(dá)到98.41%，較好的反映了煤巖截割狀態(tài)，能夠保證高精度的煤巖識(shí)別結(jié)果，驗(yàn)證了筆者構(gòu)建的DCGAN-RFCNN網(wǎng)絡(luò)模型能夠針對(duì)不同的煤巖截割狀態(tài)進(jìn)行準(zhǔn)確識(shí)別。

圖21 識(shí)別率的混淆矩陣

5 基于CPS感知分析的煤巖截割狀態(tài)信息反饋系統(tǒng)的構(gòu)建

依托Matlab/Simulink仿真控制平臺(tái)，將建立的煤巖截割狀態(tài)信息處理模塊與信息識(shí)別模塊進(jìn)行轉(zhuǎn)換打包，與DEM-MFBD的煤巖截割狀態(tài)信息獲取模塊形成多領(lǐng)域耦合，構(gòu)建虛擬煤巖截割狀態(tài)信息反饋系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)共享、在線感知與控制，其系統(tǒng)如圖22所示。

由圖22可知，DEM-MFBD協(xié)同進(jìn)行實(shí)時(shí)仿真，不斷更新煤巖截割狀態(tài)信息，解決了數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)傳遞問(wèn)題。DEM-MFBD模塊將更新的信息實(shí)時(shí)輸入Delay Line中，Delay Line將信號(hào)的采樣時(shí)間進(jìn)行延遲3 s處理，保證信息識(shí)別模塊具有充分的響應(yīng)時(shí)間。Delay Line在進(jìn)行延時(shí)工作時(shí)接受一個(gè)輸入的同時(shí)產(chǎn)生一個(gè)輸出，并將輸入信號(hào)延遲一個(gè)迭代，其信號(hào)延遲如圖23所示。Delay Line將延遲一個(gè)采樣期間(3 s)的信號(hào)輸出到Data Store的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、記憶、讀取模塊，信息處理模塊(DCGAN System)與信息識(shí)別模塊(RFCNN System)感知到數(shù)據(jù)后做出狀態(tài)判別，采煤機(jī)決策控制模塊(Parameters Matching System)接受信號(hào)后經(jīng)數(shù)字化處理實(shí)時(shí)調(diào)控采煤機(jī)螺旋滾筒，指導(dǎo)其進(jìn)行姿態(tài)的變化以適應(yīng)當(dāng)前的截割工況。此系統(tǒng)利用CPS的理念與方法，實(shí)現(xiàn)了各種異構(gòu)資源之間的深度融合，對(duì)煤巖截割狀態(tài)進(jìn)行了在線感知，為采煤機(jī)螺旋滾筒的實(shí)時(shí)調(diào)控提供了準(zhǔn)則。

圖22 基于CPS感知分析的煤巖截割狀態(tài)信息反饋系統(tǒng)

圖23 信號(hào)延遲示意

6 結(jié) 論

(1)不同煤巖賦存條件下采煤機(jī)螺旋滾筒工作過(guò)程中的振動(dòng)信號(hào)存在差異，其振動(dòng)時(shí)頻譜圖像差異性顯著，且各工況之間時(shí)頻譜圖像的主頻位置以及頻率分布點(diǎn)的大小存在明顯區(qū)別。

(2)基于改進(jìn)的DCGAN網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)充數(shù)據(jù)集的結(jié)果表明：生成器合成的樣本與仿真樣本之間存在著很高的相似度，但微小的特征點(diǎn)間又存在差異，豐富了數(shù)據(jù)集；隨著合成樣本數(shù)的增加，煤巖截割狀態(tài)識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別率提高至98.09%后變化微小，識(shí)別率標(biāo)準(zhǔn)差降低至1.731×10-5后變化不再明顯，當(dāng)合成樣本數(shù)為5 000時(shí)，其識(shí)別效果達(dá)到最佳狀態(tài)；通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)集混合合成樣本，有效提升了基于深度學(xué)習(xí)的煤巖截割狀態(tài)識(shí)別模型的魯棒性和泛化能力。

(3)試驗(yàn)結(jié)果表明：RFCNN網(wǎng)絡(luò)在面對(duì)軟巖硬煤、夾矸層較多、煤巖硬度值各異等復(fù)雜工況時(shí)，其煤巖截割狀態(tài)識(shí)別能力相較于普通網(wǎng)絡(luò)有著較大的提升；經(jīng)實(shí)驗(yàn)室現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)測(cè)試，實(shí)現(xiàn)了煤巖截割狀態(tài)的有效識(shí)別，驗(yàn)證了該網(wǎng)絡(luò)的可行性。

(4)基于CPS感知分析的煤巖截割狀態(tài)信息反饋系統(tǒng)，將信息獲取、處理、感知以及控制決策等模塊進(jìn)行融合，對(duì)信號(hào)實(shí)施3 s的延遲，保證了識(shí)別系統(tǒng)的響應(yīng)時(shí)間；采煤機(jī)可根據(jù)系統(tǒng)識(shí)別到的煤巖截割狀態(tài)進(jìn)行精準(zhǔn)調(diào)控，使其具備智能截割能力。DEM-MFBD-SIMULINK多領(lǐng)域耦合仿真技術(shù)，對(duì)煤巖截割狀態(tài)實(shí)現(xiàn)在線感知的同時(shí)為采煤機(jī)截割滾筒的調(diào)控提供了準(zhǔn)則，實(shí)現(xiàn)了各種異源數(shù)據(jù)的融合，為煤炭智能化無(wú)人開采提供了一種新方法。