王雅東，趙麗娟,2，張美晨

(1.遼寧工程技術(shù)大學(xué) 機械工程學(xué)院，遼寧 阜新 123000；2.遼寧省大型工礦裝備重點實驗室，遼寧 阜新 123000)

采煤機是綜采工作面的核心裝備，其智能高效截割是實現(xiàn)綜采工作面智能化無人開采的基礎(chǔ)保障，而采煤機截割滾筒的自適應(yīng)調(diào)高在其中扮演重要角色，采煤機在進行綜采作業(yè)時主要是利用液壓系統(tǒng)對搖臂及滾筒高度進行調(diào)節(jié)，以適應(yīng)不同厚度煤層的開采要求，調(diào)高液壓系統(tǒng)在工作時要承受搖臂和滾筒自重及滾筒截割作業(yè)時所受到的沖擊載荷作用，加之煤礦井下復(fù)雜的煤層賦存條件，導(dǎo)致采煤機的調(diào)高液壓系統(tǒng)故障頻發(fā)，給煤礦井下的正常綜采作業(yè)造成了極大的困擾，因此，伴隨綜采工作面智能化無人開采要求的提出，滾筒高度自適應(yīng)調(diào)節(jié)是目前學(xué)者們的研究熱點之一。鐘偉才基于PID電液比例液壓系統(tǒng)機液耦合仿真模型，通過協(xié)同仿真研究了采煤機實驗臺在不同負載條件下，調(diào)高控制系統(tǒng)的響應(yīng)快速性與滾筒跟蹤目標軌跡的準確性。汪亮培利用單神經(jīng)元與PID相結(jié)合的控制方法對電液比例調(diào)高系統(tǒng)進行研究，結(jié)果顯示該控制方法具有較強的魯棒性。毛君等提出了一種新型螢火蟲算法優(yōu)化PID控制器的控制策略，優(yōu)化后的PID控制器對調(diào)高系統(tǒng)具有良好的控制性能。趙麗娟等前期采用模糊PID實現(xiàn)對采煤機調(diào)高系統(tǒng)的控制，與常規(guī)PID控制相比在快速性、穩(wěn)定性、抗干擾能力等方面均有提高。煤巖截割狀態(tài)的精準識別是實現(xiàn)滾筒高度自適應(yīng)調(diào)節(jié)的前提，近些年來，學(xué)者們采取滾筒截割振動時域特性分析法、模糊識別技術(shù)、光譜分析識別技術(shù)、紅外熱像技術(shù)、基于多傳感信息融合法等不同手段進行了大量研究，對煤巖識別技術(shù)的發(fā)展起到了積極的推動作用。將一維特征信號轉(zhuǎn)換為時頻譜圖用以對工程故障診斷的研究也為煤巖識別提供新思路。

采煤機是機-液-控一體化設(shè)備的典型代表，各組成單元之間存在著多重耦合關(guān)系，單一領(lǐng)域的建模仿真與分析難以完成煤機性能的綜合分析任務(wù)，而多領(lǐng)域建模與協(xié)同仿真方法顯現(xiàn)出了更強的生命力，其中基于接口的多領(lǐng)域建模與協(xié)同仿真方法旨在將機械、液壓、控制等不同學(xué)科領(lǐng)域的模型搭建成一個能夠協(xié)同仿真、可耦合算法設(shè)計的仿真系統(tǒng)模型，將其應(yīng)用在煤巖截割過程中采煤機自適應(yīng)調(diào)高性能分析時存在以下3個優(yōu)勢：

(1)直接從EDEM-RecurDyn雙向耦合仿真軟件生成機械系統(tǒng)動力學(xué)方程，不僅簡化了繁瑣的建模過程還使得計算結(jié)果更加精確。

(2)直接利用Simulink模塊搭建復(fù)雜的控制系統(tǒng)模型并實現(xiàn)對機械和液壓系統(tǒng)的控制，有效解決了機械和液壓系統(tǒng)自帶的控制系統(tǒng)性能差的劣勢。

(3)仿真過程雖略微復(fù)雜，但其反映的結(jié)果與實際更為契合，有效提高了研究的可信度。

采煤機截割、破落煤巖是一個復(fù)雜的，具有非平衡、時變性和強耦合特點的過程，采煤機實際調(diào)高控制信號需根據(jù)煤層賦存條件和煤巖識別結(jié)果自適應(yīng)調(diào)整，以此分析自適應(yīng)調(diào)高系統(tǒng)性能更貼合于實際。據(jù)此筆者基于虛擬樣機技術(shù)、深層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和深度強化學(xué)習(xí)算法，采用多領(lǐng)域軟件建模與協(xié)同仿真方法，搭建了采煤機自適應(yīng)調(diào)高機-液-控一體化系統(tǒng)模型并進行仿真，仿真可以針對不同的工況進行反復(fù)試驗，極大降低研發(fā)成本，提高研究的安全性和可靠性，并通過試驗對其調(diào)高過程進行驗證，有效提高采煤機對復(fù)雜煤層的適應(yīng)性、促進煤礦智能化的發(fā)展進程。

1 采煤機調(diào)高液壓系統(tǒng)原理

采煤機自適應(yīng)調(diào)高液壓系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 采煤機自適應(yīng)調(diào)高液壓控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

結(jié)合電液比例控制技術(shù)，使用電液比例換向閥，基于檢測的位移反饋信號與目標控制信號差值作為自適應(yīng)控制器的輸入來改變電磁閥的極性和大小，進而控制流過換向閥液體的流向和流量，實現(xiàn)對調(diào)高油缸的無級調(diào)速，調(diào)節(jié)滾筒升降，可以使調(diào)高缸平穩(wěn)地加速或者減速，減少了系統(tǒng)的振動沖擊和噪聲的危害。在無桿腔回油路上增加單向節(jié)流閥和單向阻尼器抑制搖臂下調(diào)抖動現(xiàn)象；將單向閥與順序閥結(jié)合構(gòu)成雙向平衡閥，實現(xiàn)調(diào)高油缸的鎖緊與安全保護功能。

圖2為采煤機調(diào)高液壓系統(tǒng)幾何關(guān)系簡圖，設(shè)活塞由運動到，滾筒由最低點運動到最高點，為調(diào)高油缸轉(zhuǎn)過的角度，(°)；為調(diào)高油缸活塞伸出速度，mm/s；為滾筒處于最低點時調(diào)高油缸活塞端部距調(diào)高油缸與機身耳環(huán)鉸接點的距離，mm；為小搖臂的長度，mm；為滾筒搖臂的長度，mm；為機身下耳環(huán)鉸接點與搖臂上耳環(huán)鉸接點距離，mm；和分別為滾筒處于最低點和最高點時活塞與小搖臂之間的夾角，(°)；為搖臂和轉(zhuǎn)過的角度，(°)；和分別為∠和∠的大小，(°)；為液壓缸活塞桿伸出過程所經(jīng)過的時間；⊥和‖分別為滾筒處于最低點時，活塞伸出速度沿小搖臂方向和垂直于小搖臂方向的速度分量，mm/s；⊥和‖分別為滾筒處于最高點時，活塞伸出速度沿小搖臂方向和垂直于小搖臂方向的速度分量，mm/s；，和分別為滾筒處于最高點時，滾筒運動合速度、沿水平方向和豎直方向的速度分量，mm/s；為滾筒極限調(diào)節(jié)高度，mm。

圖2 采煤機調(diào)高液壓系統(tǒng)簡化示意

由圖2可知采煤機滾筒高度在豎直方向的調(diào)節(jié)速度為

=cos

(1)

=⊥

(2)

由式(2)得

=⊥

(3)

⊥=sin

(4)

(5)

=-

(6)

(7)

根據(jù)式(1)～(7)可得到活塞伸出速度和采煤機滾筒高度在豎直方向的調(diào)節(jié)速度之間的關(guān)系為

(8)

由式(8)可知，活塞伸出速度和采煤機滾筒高度在豎直方向的調(diào)節(jié)速度呈非線性關(guān)系，并且隨著活塞伸出位移的增大，滾筒在豎直方向的調(diào)節(jié)速度逐漸減小。

2 采煤機自適應(yīng)調(diào)高系統(tǒng)多領(lǐng)域協(xié)同建模

利用Pro/E及RecurDyn建立采煤機調(diào)高系統(tǒng)剛?cè)狁詈蟿恿W(xué)仿真模型，利用EDEM建立離散元煤壁模型，基于DEM-MFBD接口構(gòu)建EDEM-RecurDyn雙向耦合仿真調(diào)高機械系統(tǒng)模型，基于AMEsim建立調(diào)高機構(gòu)液壓系統(tǒng)模型。

以MG2×55/250-BWD型薄煤層采煤機為工程對象，其主要結(jié)構(gòu)參數(shù)見表1?；赑ro/E建立各零部件三維實體模型并進行裝配，最終得到總裝實體模型如圖3所示。

圖3 采煤機調(diào)高機構(gòu)三維實體模型

將調(diào)高機構(gòu)三維實體模型導(dǎo)入RecurDyn軟件中，并根據(jù)主要零部件間的相對運動關(guān)系添加約束，見表2。

表2 采煤機調(diào)高機構(gòu)關(guān)鍵部件約束關(guān)系

由于煤層賦存條件復(fù)雜，在截割、破碎煤巖過程中，螺旋滾筒將受到來自煤巖體的沖擊、非線性載荷而存在變形，尤其是螺旋滾筒及截齒直接參與截割，其變形程度更加明顯，應(yīng)對其進行柔性化處理，最終建立采煤機調(diào)高機構(gòu)剛?cè)狁詈蟿恿W(xué)仿真模型如圖4所示。

圖4 采煤機調(diào)高機構(gòu)剛?cè)狁詈蟿恿W(xué)仿真模型

基于兗礦煤業(yè)集團楊村煤礦4602工作面煤層賦存條件，獲得離散元煤壁建模所需的力學(xué)性質(zhì)參數(shù)見表3，并設(shè)計表4所示的4種典型工況進行采煤機自適應(yīng)調(diào)高系統(tǒng)性能研究。

表3 煤巖體物理力學(xué)參數(shù)

表4 典型工況

根據(jù)實際煤巖體特性，顆粒與顆粒之間選用Hertz-Mindlin with bonding模型；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)值模擬試驗進行參數(shù)標定獲得煤巖顆粒間黏結(jié)參數(shù)，見表5。

表5 顆粒之間黏結(jié)參數(shù)

使用半徑為12 mm的顆粒建立煤壁模型，根據(jù)表4中4種典型工況，建立EDEM煤壁模型如圖5所示，以此來模擬不同頂板厚度下滾筒自適應(yīng)調(diào)高截割工況，以工況1條件下建立的煤壁模型為例，實現(xiàn)與采煤機調(diào)高機構(gòu)剛?cè)狁詈蟿恿W(xué)仿真模型的耦合，設(shè)置采煤機牽引速度=4 m/min、滾筒轉(zhuǎn)速=90 r/min進行仿真，仿真模型如圖6所示。

圖5 不同工況下EDEM煤壁模型

圖6 EDEM-RecurDyn雙向耦合調(diào)高機械系統(tǒng)仿真模型

考慮到后續(xù)研究需以EDEM-RecurDyn耦合仿真獲取特征信息為基礎(chǔ)，本文從理論計算和試驗臺試驗2個方面對EDEM-RecurDyn耦合仿真的可行性與結(jié)果準確性進行驗證。首先，利用課題組開發(fā)的采煤機工作機構(gòu)載荷計算及參數(shù)優(yōu)化軟件對與基于EDEM-RecurDyn耦合仿真相同工況的滾筒受載進行準確性驗證，結(jié)果見表6，受載均值、波動系數(shù)、均方根值的相對誤差分別為4.77%，4.54%，3.29%；利用試驗臺試驗驗證基于EDEM-RecurDyn耦合仿真獲得的滾筒振動特性的準確性，提取滾筒穩(wěn)定截割狀態(tài)下在截割阻力方向上的振動特性的仿真與試驗曲線，結(jié)果如圖7所示，振動特性特征值見表7，其中振動特性的試驗值通過安裝于滾筒上的無線振動加速度傳感器獲得，傳感器布置如圖8所示。

圖7 基于仿真和試驗的滾筒振動特性

圖8 無線振動加速度傳感器及其布置

表6 滾筒受載特征值對比

對比分析表6中滾筒受載特征值、圖7中滾筒振動特性曲線及表7滾筒截割阻力方向振動加速度時域信號特征值可知，滾筒受載特征值的最大相對誤差為受載均值間的相對誤差，僅為4.77%，處于合理范圍內(nèi)；滾筒振動特性波形相近，均在-19 000～18 000 mm/s波動，通過采樣點數(shù)據(jù)導(dǎo)出計算得到仿真及試驗條件下滾筒截割阻力方向振動加速度特征值的最大相對誤差僅為6.65%，處于合理范圍內(nèi)；綜上所述，無論是從滾筒受載亦或滾筒的振動特性角度均能夠驗證基于EDEM-RecurDyn耦合仿真的可行性與結(jié)果準確性。

表7 滾筒截割阻力方向振動加速度時域信號特征值

AMEsim中有液壓庫及液壓元件設(shè)計(HCD)庫模塊能夠根據(jù)用戶需求快速完成液壓系統(tǒng)建模，同時解決基于經(jīng)典控制理論研究液壓系統(tǒng)動態(tài)性能差的問題，使研究更貼近工程實際。結(jié)合圖1，基于AMEsim環(huán)境建立調(diào)高液壓系統(tǒng)模型，組成元件參數(shù)設(shè)置見表8，模型如圖9所示。

表8 元件參數(shù)設(shè)置

圖9 采煤機電液比例調(diào)高液壓系統(tǒng)AMEsim模型

以Simulink為多領(lǐng)域協(xié)同仿真主環(huán)境，基于AMEsim，RecurDyn和Simulink間接口模塊將3者集成在一起，分別定義用于交換數(shù)據(jù)的輸入、輸出狀態(tài)變量，將調(diào)高液壓缸的活塞位移定義為輸入，由 AMEsim 輸入到 RecurDyn 液壓缸的運動副中，RecurDyn將調(diào)高油缸作用力作為輸出輸入到AMEsim中的液壓缸活塞上；通過將AMEsim輸出的當(dāng)前調(diào)高液壓缸的活塞位移及與來自Simulink決策的調(diào)高液壓缸的活塞位移目標值的差值輸入至控制器，輸出實現(xiàn)調(diào)高液壓系統(tǒng)自適應(yīng)調(diào)整的電信號，控制閥口開關(guān)及開口大小，提供給調(diào)高油缸穩(wěn)定的流量以推動油缸活塞移動，使搖臂及滾筒實現(xiàn)升降，其中基于Simulink的自適應(yīng)調(diào)高控制系統(tǒng)模型的建立將在第3節(jié)詳細介紹，在此不多做贅述。據(jù)此實現(xiàn)采煤機自適應(yīng)調(diào)高機-液-控一體化系統(tǒng)模型的構(gòu)建，如圖10所示，其中，為滾筒轉(zhuǎn)速，r/min；為采煤機牽引速度，m/min；為滾筒截割阻力方向的振動加速度實時值，mm/s；為EDEM模型輸出的煤巖顆粒對螺旋滾筒作用力，N；′為調(diào)高油缸活塞受力，N；為調(diào)高油缸活塞位移實時值，mm；為控制電液比例換向閥的電壓信號，V。

圖10 采煤機自適應(yīng)調(diào)高機-液-控一體化系統(tǒng)仿真模型

3 采煤機自適應(yīng)調(diào)高控制系統(tǒng)模型

3.1 采煤機煤巖截割狀態(tài)感知分析

采煤機截割、破落煤巖過程中對采煤機運行狀態(tài)的感知是實現(xiàn)采煤機自適應(yīng)調(diào)高控制的前提，且要求感知過程具備實時性、快速性和準確性。在采煤機運動學(xué)參數(shù)一定的情況下，采煤機截割路徑中所遇不同厚度頂板時，螺旋滾筒振動情況亦有差別，因此，螺旋滾筒振動情況能夠反映被開采煤巖層的可截割性。選用連續(xù)3 s內(nèi)的螺旋滾筒振動信號作為煤巖截割狀態(tài)感知數(shù)據(jù)，根據(jù)滾筒振動加速度的時頻譜圖像能夠?qū)崿F(xiàn)煤巖截割狀態(tài)的精準識別，且能夠解決時域特征信號相似工況的區(qū)分問題，利用連續(xù)小波變換將表4所示的典型工況的滾筒振動加速度時域信號轉(zhuǎn)換為時頻譜圖像以區(qū)分煤巖截割狀態(tài)，如圖11所示。

圖11 不同煤巖截割狀態(tài)的時頻譜圖像

由圖11可知，截割4種典型工況下滾筒振動加速度的時頻譜圖像主頻差異明顯，因此可作為煤巖截割狀態(tài)識別的圖像數(shù)據(jù)樣本。

3.2 基于Fancy PCA與Alexnet網(wǎng)絡(luò)遷移學(xué)習(xí)的煤巖截割狀態(tài)識別

近年來，機器視覺成為物品識別和分類的研究熱點，文獻[21-23]分別利用機器視覺、支持向量機、VGG16網(wǎng)絡(luò)和遷移學(xué)習(xí)的思想、優(yōu)化的LeNet-5網(wǎng)絡(luò)對煤矸石進行分類，且文獻[24]指出Alexnet是最適合于煤矸分選的深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，上述研究為煤巖截割狀態(tài)識別提供全新手段。

3.2.1 基于Fancy PCA擴充樣本數(shù)據(jù)庫

為提高煤巖截割狀態(tài)識別準確性，選用Fancy PCA方法擴充代表不同截割狀態(tài)的原始時頻譜樣本，豐富原始數(shù)據(jù)庫，提高模型的穩(wěn)定性及魯棒性，原始數(shù)據(jù)集是基于仿真獲取的振動加速度時域信號經(jīng)連續(xù)小波變換得到的時頻譜圖集合，每種工況的原始時頻譜圖樣本均為30張，共計30×4=120張。

以工況1條件下滾筒振動加速度時頻譜圖為原始樣本圖像，基于Fancy PCA方法提取擴充的時頻譜樣本圖像，并與原始樣本圖像進行對比，如圖12所示。

由圖12可以看出擴充樣本與原始樣本之間存在著很高的相似度，仍能夠保持主頻間相對位置關(guān)系，而在圖像色澤、亮度等屬性又略有差異，能夠提高模型的泛化能力，可為煤巖截割狀態(tài)的準確識別提供豐富的圖像樣本。

圖12 時頻譜樣本與擴充樣本之間的對比

3.2.2 基于Alexnet網(wǎng)絡(luò)遷移學(xué)習(xí)實現(xiàn)煤巖截割狀態(tài)識別

本文構(gòu)建的Alexnet網(wǎng)絡(luò)遷移模型主要由輸入層、卷積層、池化層、全連接層、輸出層組成，Alexnet具體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖13所示，卷積運算中，對于輸入尺寸為×的圖像，經(jīng)過一個×大小的卷積核，步長為的卷積層操作，輸出為

圖13 Alexnet網(wǎng)絡(luò)遷移模型結(jié)構(gòu)

(9)

式中，為邊界填充大小。

池化運算中，輸出為

(10)

以多領(lǐng)域協(xié)同仿真獲取的與基于Fancy PCA擴充的5 000×4張時頻譜樣本作為Alexnet網(wǎng)絡(luò)輸入，以與煤巖截割狀態(tài)相對應(yīng)的工況編號為輸出，將4種代表煤巖截割狀態(tài)的原始樣本與擴充樣本混合成的完整數(shù)據(jù)庫按4∶1劃分訓(xùn)練集和測試集，迭代次數(shù)設(shè)置為200，訓(xùn)練過程中其準確率的變化規(guī)律如圖14所示。

圖14 識別準確率

由圖14可知隨著迭代次數(shù)的增加，Alexnet網(wǎng)絡(luò)遷移模型的識別準確率不斷提升，當(dāng)?shù)螖?shù)達到140次左右時，識別準確率提升的速度緩慢，網(wǎng)絡(luò)趨于收斂，識別準確率可為95.79%。

采用同樣的手段重復(fù)進行了5次訓(xùn)練，得到的準確率分別為95.79%，94.89%，95.34%，96.18%和95.70%，得到模型平均識別準確率為95.58%。

3.2.3 識別模型與方法對比驗證分析

分別選擇經(jīng)Fancy PCA進行數(shù)據(jù)樣本擴充訓(xùn)練的Alexnet原始模型(Alexnet-FP)、Alexnet遷移模型(Alexnet-TL-FP)、VGG-16遷移模型(VGG-16-TL-FP)、GooleNet遷移模型(GooleNet-TL-FP)以及未經(jīng)Fancy PCA進行數(shù)據(jù)樣本擴充訓(xùn)練的Alexnet原始模型(Alexnet-NFP)和Alexnet遷移模型(Alexnet-TL-NFP)進行對比驗證分析。根據(jù)控制變量原則保證各網(wǎng)絡(luò)模型的參數(shù)設(shè)置相一致，經(jīng)Fancy PCA進行數(shù)據(jù)樣本擴充的樣本數(shù)量為20 000，未經(jīng)Fancy PCA進行數(shù)據(jù)樣本擴充的原始樣本數(shù)量為120，迭代次數(shù)為200，通過識別準確率及所消耗的識別時間為性能指標對其識別效果進行評價，結(jié)果見表9。

表9 不同模型下識別準確率及識別時間

對比表9中各模型的識別準確率及所需的識別時間可以發(fā)現(xiàn)：未經(jīng)Fancy PCA進行數(shù)據(jù)樣本擴充訓(xùn)練的Alexnet模型的識別準確率最低，僅為41.58%，在此基礎(chǔ)上利用Fancy PCA進行數(shù)據(jù)樣本擴充訓(xùn)練的Alexnet模型準確率升至48.07%，提升了6.49%，顯然對原始數(shù)據(jù)樣本擴充能夠提升模型的準確率；Alexnet-TL-NFP和Alexnet-TL-FP相比于未經(jīng)遷移學(xué)習(xí)的Alexnet模型的準確率顯著提高，這是因為遷移學(xué)習(xí)能夠?qū)⒃Ｐ蜕蠈W(xué)習(xí)到的知識或模式遷移到所設(shè)計的新模型中，提高了模型的泛化能力，而Alexnet-TL-NFP的準確率低于Alexnet-TL-FP是因為將現(xiàn)有的小規(guī)模數(shù)據(jù)集應(yīng)用于具有大型基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)中，容易產(chǎn)生過擬合，導(dǎo)致模型識別性能下降；VGG-16-TL-FP和GooleNet-TL-FP的準確率略高于Alexnet-TL-FP的準確率，但差距不大，造成這種結(jié)果的原因在于前兩者與Alexnet-TL-FP相比具有更寬、更深的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，提取特征能力更強；從所消耗的識別時間看4類Alexnet模型所消耗的時間接近，VGG-16和GooleNet遷移模型的識別時間遠大于4類Alexnet模型。綜上分析本文選擇了經(jīng)Fancy PCA數(shù)據(jù)樣本擴充訓(xùn)練的Alexnet遷移學(xué)習(xí)模型對煤巖截割狀態(tài)進行識別。

3.3 自適應(yīng)調(diào)高控制系統(tǒng)模型的構(gòu)建

自適應(yīng)調(diào)高控制系統(tǒng)模型的構(gòu)建需以其控制策略為指導(dǎo)，所制定的采煤機自適應(yīng)調(diào)高控制策略如圖15所示，結(jié)合Alexnet遷移學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的煤巖截割狀態(tài)識別模型在Simulink中搭建采煤機自適應(yīng)調(diào)高控制系統(tǒng)模型，如圖16所示。

圖15 采煤機自適應(yīng)截割控制策略

圖16 采煤機自適應(yīng)調(diào)高Simulink控制系統(tǒng)模型

由圖16可知，Simulink控制系統(tǒng)模型主要由信號處理模塊(Signal processing)、時頻譜圖生成模塊(Continuous wavelet transform System)、數(shù)據(jù)樣本擴充模塊(Fancy PCA System)、截割狀態(tài)識別模塊(Alexnet Transfer Learning System)、調(diào)高控制決策模塊(Height Control decision)和DDPG高度調(diào)節(jié)模型模塊(DDPG Height Adjustment Model)6個模塊構(gòu)成，其中時頻譜圖生成模塊、數(shù)據(jù)樣本擴充模塊和截割狀態(tài)識別模塊已在第3.1節(jié)詳細說明，在此不作贅述。信號處理模塊實現(xiàn)對來自EDEM-RecurDyn仿真信息的預(yù)處理，利用Delay Line模塊實現(xiàn)獲取連續(xù)3 s內(nèi)滾筒振動加速度時域信號，作為生成時頻譜圖的數(shù)據(jù)源；調(diào)高控制決策模塊根據(jù)煤巖截割狀態(tài)識別結(jié)果輸出所對應(yīng)的調(diào)高油缸活塞位移目標值；DDPG高度調(diào)節(jié)模型模塊將DDPG控制器引入其中實現(xiàn)滾筒自適應(yīng)調(diào)高。

3.3.1 基于DDPG的采煤機自適應(yīng)調(diào)高模型的建立

DDPG是一種結(jié)合了基于值迭代和策略迭代的深度強化學(xué)習(xí)算法，具有復(fù)雜工況條件下自學(xué)習(xí)、自整定、自適應(yīng)能力，非常適用于非線性、工況復(fù)雜且具有連續(xù)動作空間問題的采煤機自適應(yīng)調(diào)高系統(tǒng)。受篇幅限制，其具體原理可參考文獻[28]，在此不多作贅述。

將DDPG算法應(yīng)用于采煤機調(diào)高液壓系統(tǒng)，其整體結(jié)構(gòu)框架如圖17所示(圖17中，為初始狀態(tài)；+1為下一時間間隔后的狀態(tài)；為智能體得到來自環(huán)境的即時獎勵；為初始狀態(tài)下隨機采取某種動作；+1為在下一時間間隔后的狀態(tài)下采取的最優(yōu)動作；()為在狀態(tài)下探索得到的目標動作函數(shù)；為狀態(tài)動作價值函數(shù)；為critic網(wǎng)絡(luò)目標函數(shù))，框架主要由智能體(Agent)、獎勵函數(shù)(Reward)、經(jīng)驗回放池(Experience Replay Buffer)和采煤機調(diào)高液壓仿真模型(Simulation Model of Hydraulic High Adjustment of Shearer)4部分構(gòu)成。智能體(Agent)由策略和學(xué)習(xí)算法組成，并分別通過用于生成動作的演員(Actor)網(wǎng)絡(luò)和評價動作優(yōu)劣的評論家(Critic)網(wǎng)絡(luò)得以體現(xiàn)。

圖17 基于DDPG算法的采煤機調(diào)高液壓系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

為指導(dǎo)DDPG算法學(xué)習(xí)過程，設(shè)置獎勵函數(shù)并從環(huán)境生成獎勵信號，衡量Agent相對于給定的觀察(狀態(tài))采取特定動作的有效性。

以基于DDPG算法的采煤機調(diào)高液壓系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)為指導(dǎo)建立并訓(xùn)練采煤機自適應(yīng)調(diào)高系統(tǒng)模型。

(1)創(chuàng)建仿真環(huán)境?；贒DPG算法的采煤機自適應(yīng)調(diào)高液壓模型分別由Desired Height Level，Height Adjustment System，Signal Processing和RL Agent四大模塊構(gòu)成，其中Desired Height Level為液壓缸活塞伸縮距離目標值模塊，根據(jù)油缸活塞行程范圍(150 mm)訓(xùn)練過程中隨機選取的初始參數(shù)值應(yīng)介于0～150 mm；Height Adjustment System為調(diào)高液壓系統(tǒng)集成模塊，由圖9所示搭建的液壓系統(tǒng)AMEsim模型轉(zhuǎn)換為Simulink環(huán)境下的模型組成；Signal Processing為調(diào)高液壓系統(tǒng)對深度強化智能體(Agent)的信號處理模塊，將調(diào)高液壓系統(tǒng)的液壓缸活塞伸縮距離誤差和液壓缸活塞伸縮距離信號作為觀察狀態(tài)輸入到RL Agent的Observation端口；以調(diào)高液壓系統(tǒng)的液壓缸活塞伸縮距離誤差值為0作為RL Agent的截止條件輸入至Isdone端口；以error值的大小作為獎勵給予依據(jù)輸入到RL Agent的Reward端口；RL Agent為DDPG深度強化智能體模塊，基于DDPG算法以Reward端口和Observation端口數(shù)據(jù)為輸入，在Action端口輸出實現(xiàn)調(diào)高液壓系統(tǒng)自適應(yīng)調(diào)整的電壓信號，最終得到基于DDPG算法的采煤機自適應(yīng)調(diào)高液壓模型，如圖18所示。

圖18 基于DDPG的采煤機自適應(yīng)調(diào)高液壓模型

(2)獎勵函數(shù)的設(shè)計。獎勵信號衡量Agent相對于任務(wù)目標的貢獻，在訓(xùn)練過程中，Agent會根據(jù)收到的針對不同 “State-Action”組合的獎勵來更新其策略。獎勵函數(shù)分為離散獎勵函數(shù)、連續(xù)獎勵函數(shù)和混合獎勵函數(shù)。本文結(jié)合調(diào)高液壓控制系統(tǒng)設(shè)計了3類獎勵函數(shù)，如式(11)～(13)所示。

離散獎勵函數(shù)：

(11)

式中，為液壓缸活塞伸縮距離誤差，mm。

根據(jù)離散獎勵函數(shù)的特點將獎勵區(qū)間劃分為||<01，01≤||<1，1≤||<5，5≤||<10，10≤||<17，17≤||<25，||≥25七個區(qū)間。結(jié)合式(11)可知，當(dāng)誤差超出區(qū)間時給予一個懲罰，且誤差值越大，懲罰程度越嚴重，當(dāng)誤差在限定區(qū)間范圍內(nèi)時，為保證累計獎勵最大值為負數(shù)，給予0的獎勵。

連續(xù)獎勵函數(shù)：

=-||

(12)

連續(xù)獎勵函數(shù)是隨液壓缸誤差值連續(xù)變化的獎勵函數(shù)，亦是誤差越大，懲罰越大。

混合獎勵函數(shù)：

=+

(13)

混合獎勵函數(shù)是綜合考慮離散獎勵函數(shù)和連續(xù)獎勵函數(shù)的獎勵函數(shù)。

(3)RL Agent的創(chuàng)建與訓(xùn)練。RL Agent使用critic價值函數(shù)表示近似長期獎勵，利用actor策略函數(shù)來決定要采取的動作。創(chuàng)建一個具有觀察和動作2個輸入，以及一個用以評價動作優(yōu)劣的輸出的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬critic網(wǎng)絡(luò)，創(chuàng)建一個具有一個輸入(觀察)和一個輸出(動作)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬actor網(wǎng)絡(luò)，如圖19所示。

圖19 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

采煤機工作過程中需根據(jù)復(fù)雜的煤層賦存條件對滾筒高度進行自適應(yīng)調(diào)節(jié)，而其高度的調(diào)節(jié)依賴于調(diào)高液壓缸活塞伸縮距離的精準控制，因此根據(jù)調(diào)高液壓缸活塞伸縮距離范圍設(shè)置式(14)所定義的重置功能函數(shù)，以隨機化液壓缸活塞伸縮距離目標值模塊的參考值，保證Agent不定期地繼續(xù)學(xué)習(xí)，不斷更新控制策略以適應(yīng)工況變化。

=150

(14)

式中，為0～1的隨機數(shù)。

分別以，，為獎勵函數(shù)信號對DDPG自適應(yīng)調(diào)高控制模型進行訓(xùn)練，利用階躍信號模擬調(diào)高液壓缸活塞位移變化，比較基于3種獎勵函數(shù)訓(xùn)練所得調(diào)高液壓系統(tǒng)的控制性能，如圖20所示。

由圖20可知，相比于離散獎勵信號和連續(xù)獎勵信號訓(xùn)練的系統(tǒng)，混合獎勵信號訓(xùn)練的系統(tǒng)響應(yīng)速度更快，穩(wěn)態(tài)誤差更小，因此選擇混合獎勵函數(shù)作為訓(xùn)練智能體的獎勵函數(shù)。

圖20 不同獎勵函數(shù)條件下系統(tǒng)控制性能

3.3.2 基于DDPG的采煤機自適應(yīng)調(diào)高系統(tǒng)性能分析

分別利用模糊PID控制器及DDPG控制器實現(xiàn)采煤機調(diào)高液壓系統(tǒng)的控制，并對兩者控制效果進行對比分析。根據(jù)式(8)可得液壓缸活塞收縮距離與螺旋滾筒下調(diào)高度之間的對應(yīng)關(guān)系，見表10。根據(jù)表4中4種典型工況，并以工況1為例，基于搭建的采煤機自適應(yīng)調(diào)高機-液-控一體化系統(tǒng)模型進行聯(lián)合仿真，分別提取活塞位移跟蹤情況及穩(wěn)態(tài)誤差、活塞運動速度和液壓缸腔室流量變化3方面分析兩者的控制性能，仿真結(jié)果如圖21所示。

表10 液壓缸活塞收縮距離與螺旋滾筒下調(diào)高度之間的對應(yīng)關(guān)系

對比圖21結(jié)果數(shù)據(jù)可以看出，基于模糊PID和DDPG控制的自適應(yīng)調(diào)高系統(tǒng)在0～10.6 s時，活塞位移穩(wěn)定在0 mm、活塞運動速度穩(wěn)定在0 mm/s、液壓缸流量穩(wěn)定在0 L/min，但由于截割過程中負載的變化，其在穩(wěn)定值附近有小幅波動，基于模糊PID控制的系統(tǒng)在初始時刻存在沖擊，這對液壓系統(tǒng)不利，而基于DDPG控制的系統(tǒng)初始時刻沖擊較小，0～10.6 s處于調(diào)高前穩(wěn)定階段，基于模糊PID和DDPG控制的系統(tǒng)的位移穩(wěn)態(tài)誤差分別為0.2 mm和0.001 8 mm，且后者的活塞運動速度和液壓缸流量控制更為穩(wěn)定，在10.6 s接收到調(diào)高控制指令并開始調(diào)高，表明兩者經(jīng)0.6 s即感知到截割工況的變化，具有較快的響應(yīng)速度；10.6～13.7 s處于調(diào)高階段，經(jīng)3.1 s左右活塞到達所設(shè)定的位置，在此過程中，活塞運動速度、液壓缸有桿腔流量分別在6 mm/s、4.25 L/min左右波動，基于DDPG控制的系統(tǒng)波動更??；13.7～25.0 s處于調(diào)高后穩(wěn)定階段，基于模糊PID和DDPG控制的系統(tǒng)的位移穩(wěn)態(tài)誤差分別為0.32 mm和0.002 1 mm，且對比與調(diào)高前穩(wěn)定階段，模糊PID控制的系統(tǒng)的活塞運動速度和液壓缸流量波動顯著增大，而DDPG控制的系統(tǒng)則差別較小，表明后者具備更強的自適應(yīng)性；綜上述分析，顯然DDPG控制器相比于模糊PID控制器的控制性能更優(yōu)。

圖21 模糊PID控制器及DDPG控制器性能對比

4 采煤機自適應(yīng)調(diào)高系統(tǒng)聯(lián)合仿真及性能分析

在Simulink控制系統(tǒng)模型中添加采煤機牽引速度=4.2 m/min、滾筒轉(zhuǎn)速=90 r/min，調(diào)整滾筒高度至貼近頂板位置，以液壓缸活塞縮回位移為正，伸出位移為負，設(shè)置仿真步長為0.05 s，對表4中4種典型工況進行EDEM-RecurDyn-AMEsim-Simulink多領(lǐng)域協(xié)同仿真，得到基于自適應(yīng)調(diào)高控制下滾筒受載情況、液壓缸活塞位移、運動速度及液壓缸流量變化情況如圖22～25所示，其中工況1的液壓缸活塞位移、運動速度及液壓缸流量變化情況在3.3.2節(jié)中已經(jīng)給出，在此僅補充給出滾筒受載情況。

圖22 滾筒受載變化情況

圖23 液壓缸活塞位移變化情況

圖24 液壓缸活塞運動速度變化情況

圖25 液壓缸腔室流量變化情況

由圖22可以看出，在10 s左右之前4種工況條件下采煤機滾筒受載均在18 000～33 000 N波動，均值為25 500 N左右，僅變化趨勢略有差別，這是由于滾筒初始位置不同造成的，由圖23可看出4種工況條件下液壓缸活塞位移幾乎為0，說明此時液壓缸活塞僅存在小幅度伸縮，滾筒高度亦處于初始高度截割工作中，由圖24，25可看出活塞運動速度及液壓缸腔室流量均在0 mm/s、0 L/min上下小幅波動，原因在于截割過程中由于煤巖體力學(xué)特性具有時變性和各向異性，致使作用在滾筒及截齒上的作用力亦是變化的，由此可以看出相比于以往將理想信號模擬截割阻抗進行系統(tǒng)性能分析的方法，多領(lǐng)域協(xié)同仿真能夠較真實地模擬煤巖體實際截割破碎過程；在10 s左右時4種工況條件下采煤機滾筒受載突增，說明此時截割工況發(fā)生突變，但通過對比可知其增長幅度不同，分別經(jīng)過0.57，0.61，0.60，0.56 s滾筒受載升至52 108，64 133，72 129，82 547 N，但此時液壓缸活塞位移、運動速度和液壓缸腔室流量仍保持初始狀態(tài)；由圖22，23可看出從10.6 s左右開始滾筒受載均下降，說明此時自適應(yīng)調(diào)高系統(tǒng)僅經(jīng)過0.6 s便感知到截割工況的變化，電液比例換向閥接到調(diào)控指令，推動閥芯并開啟閥口，液壓缸活塞開始縮回，表明系統(tǒng)具備較好的實時性和快速性，系統(tǒng)滯后時間短，4種工況條件下自適應(yīng)調(diào)高系統(tǒng)分別經(jīng)過3.1，5.2，7.3，8.9 s將液壓缸活塞調(diào)整了18.497 9，37.501 7，55.498 4，74.001 9 mm，與目標位移值最大僅相差0.002 1 mm，與此同時滾筒受載隨著滾筒高度的調(diào)節(jié)顯著降低，并在滾筒高度調(diào)至目標值后恢復(fù)初始受載狀態(tài)，表明此時滾筒已經(jīng)避開頂板；由圖24，25可看出在電液比例換向閥開啟的瞬間活塞運動速度和液壓缸有桿腔流量存在沖擊，活塞運動速度最大分別可達9.02，11.31，12.24，13.81 mm/s，液壓缸有桿腔流量最大分別可達6.21，7.72，8.24，9.71 L/min，由此可發(fā)現(xiàn)截割頂板厚度越大，對設(shè)備主要零部件沖擊亦越大，閥口開啟后液壓缸活塞分別以6.0，7.2，7.6，8.3 mm/s左右的速度進行調(diào)節(jié)，液壓缸有桿腔流量穩(wěn)定在4.25，5.1，5.4，5.9 L/min，液壓缸無桿腔流量逐漸增大后趨于穩(wěn)定，調(diào)至目標位置后閥口關(guān)閉，液壓缸位移恒定，滾筒高度保持不變，由此看出隨著頂板厚度的增加，活塞位移目標值與當(dāng)前位移值的增大，使得閥口開度適應(yīng)工況變化，體現(xiàn)出基于DDPG控制的自適應(yīng)調(diào)高系統(tǒng)具有良好的自適應(yīng)能力。

5 試驗驗證

根據(jù)相似準則建立幾何相似比為1∶2的自適應(yīng)調(diào)高試驗系統(tǒng)平臺，計算得到采煤機結(jié)構(gòu)參數(shù)、運動參數(shù)及時間相似比如表11、圖26所示。

圖26 自適應(yīng)調(diào)高試驗系統(tǒng)平臺

表11 相似比的確定

試驗平臺主要包括試驗臺機液系統(tǒng)、上位機監(jiān)控系統(tǒng)、操控臺、機載測控系統(tǒng)及數(shù)據(jù)采集傳輸系統(tǒng)；其中試驗臺機液系統(tǒng)主要由試件夾持裝置、截割裝置(滾筒、搖臂、導(dǎo)軌、調(diào)高油缸、牽引液壓缸)以及泵站等輔助元器件組成；滾筒高度采用定量泵-電液比例換向閥進行調(diào)節(jié)；上位機監(jiān)控系統(tǒng)基于圖形化編程語言LabVIEW開發(fā)，為了驗證所提出的自適應(yīng)調(diào)高策略，基于組件模型(COM)技術(shù)實現(xiàn)LabVIEW對自適應(yīng)調(diào)高Simulink模型的調(diào)用，基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)以加速度傳感器信號為主要分析對象，其他傳感器信號為輔助監(jiān)測信號，通過數(shù)據(jù)采集卡完成對其采集，并傳輸至上位機監(jiān)控系統(tǒng)進行分析、處理和輸出至交互式平臺顯示，根據(jù)識別結(jié)果向機載控制系統(tǒng)發(fā)出控制指令；將PLC作為機載測控系統(tǒng)的核心，基于OPC建立與上位機監(jiān)控系統(tǒng)的通訊，以虛擬樣機仿真調(diào)控策略為指導(dǎo)，結(jié)合接收煤巖截割狀態(tài)識別結(jié)果對應(yīng)的控制指令設(shè)計PLC控制程序，輸出用以控制電液比例換向閥的電信號，并按比例轉(zhuǎn)換成電磁力，從而改變電液比例方向閥的流量，實現(xiàn)對活塞伸縮速度的控制，自適應(yīng)調(diào)高試驗系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖如圖27所示。

圖27 自適應(yīng)調(diào)高試驗系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖

基于兗礦煤業(yè)集團楊村礦4602工作面，根據(jù)相似準則推導(dǎo)相似夾矸煤巖性能參數(shù)，以工況2為例，將砂子、水泥、石膏、水按不同比例混合制作煤壁實體模型，保證相似煤壁在性能上與實際夾矸煤巖的一致性。

采用自適應(yīng)調(diào)高試驗系統(tǒng)平臺進行試驗，整理采集設(shè)備數(shù)據(jù)，獲取試驗條件下液壓缸活塞位移、運動速度變化情況及兩者相似反推數(shù)據(jù)，如圖28，29所示。由圖28及圖29可以看出試驗過程中液壓缸活塞位移及其運動速度變化趨勢與仿真過程基本一致，在圖28中液壓缸活塞位移試驗值在0～8.8 s維持在0 mm左右，在8.8～13.12 s液壓缸活塞位移由0 mm升至17.873 3 mm，在13.12～20.75 s液壓缸活塞位移在17.873 3 mm上下小幅波動，結(jié)合表11中幾何相似比取值情況能夠計算出相似反推結(jié)果數(shù)據(jù)與仿真結(jié)果誤差最大分別為4.68%；在圖29中活塞桿運動速度試驗值在0～8.8 s于0 mm/s左右小幅波動，在8.8～13.12 s活塞桿運動速度先增至6.75 mm/s后迅速降至4.15 mm/s左右小幅波動，在13.12～20.75 s活塞桿運動速度降至0 mm/s左右小幅波動，結(jié)合表11中牽引速度相似比取值情況能夠計算出相似反推結(jié)果數(shù)據(jù)與仿真結(jié)果誤差最大分別為3.97%。綜上驗證了提出的采煤機自適應(yīng)調(diào)高控制策略的可行性與正確性。

圖28 液壓缸活塞位移試驗結(jié)果及相似反推結(jié)果數(shù)據(jù)

圖29 液壓缸活塞運動速度試驗結(jié)果及相似反推結(jié)果數(shù)據(jù)

6 結(jié) 論

(1)所提出的基于連續(xù)小波變換、Fancy PCA與Alexnet網(wǎng)絡(luò)遷移學(xué)習(xí)相結(jié)合的方法能夠?qū)崿F(xiàn)煤巖截割狀態(tài)精準識別，識別準確率可達95.58%，其為煤巖識別提供了全新的技術(shù)手段。

(2)利用DDPG深度確定性策略梯度算法能夠?qū)崿F(xiàn)對采煤機自適應(yīng)調(diào)高系統(tǒng)調(diào)高過程的控制，且采用混合獎勵函數(shù)對DDPG Agent進行訓(xùn)練效果最佳；通過與傳統(tǒng)控制器控制的系統(tǒng)性能進行對比，得出基于DDPG控制的系統(tǒng)在響應(yīng)速度、穩(wěn)態(tài)誤差及環(huán)境自適應(yīng)性方面具備更優(yōu)的控制性能。

(3)基于所搭建的自適應(yīng)調(diào)高系統(tǒng)對4種典型工況進行聯(lián)合仿真及性能分析，以仿真過程中滾筒受載、液壓缸活塞位移、液壓缸活塞運動速度及液壓缸腔室流量4者的變化情況為系統(tǒng)性能評價指標，驗證了自適應(yīng)調(diào)高控制策略在多領(lǐng)域協(xié)同仿真中應(yīng)用的可行性。

(4)利用物理試驗驗證了所提出的基于DDPG的采煤機滾筒自適應(yīng)調(diào)高控制策略在實際應(yīng)用中的可行性及多領(lǐng)域協(xié)同仿真結(jié)果的可靠性與準確性。