胡而已，葉 蘭，孫益壯，呂東翰

(1. 應(yīng)急管理部信息研究院，北京市朝陽區(qū)，100029；2. 中國(guó)礦業(yè)大學(xué)，江蘇省徐州市，221116)

煤礦智能化開采是引領(lǐng)煤炭工業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的重要技術(shù)手段[1]，當(dāng)前智能化已進(jìn)入全面發(fā)展階段，薄中厚煤層的智能化工作面建設(shè)均取得了突破性進(jìn)展[2]，然而，綜放工作面的智能化技術(shù)難度大，其中放煤精準(zhǔn)控制[3-5]是亟待解決的技術(shù)難題之一。傳統(tǒng)放頂煤需要依靠工人眼看、耳聽獲得放煤口的落煤情況，來及時(shí)控制支架尾梁擺動(dòng)和插板收放[6-7]，但工人現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)環(huán)境差，易出現(xiàn)過放或欠放[8]。因此，綜放工作面放煤量的實(shí)時(shí)在線監(jiān)測(cè)是實(shí)現(xiàn)智能精準(zhǔn)放煤的前提，工作面后部刮板輸送機(jī)的煤流動(dòng)態(tài)參數(shù)[9]是放煤機(jī)構(gòu)動(dòng)作和控制的重要依據(jù)。目前國(guó)內(nèi)外學(xué)者針對(duì)煤流量的在線監(jiān)測(cè)開展了部分研究，鄭忠友等[10]利用紅外線掃描儀進(jìn)行了工作面端頭轉(zhuǎn)載機(jī)煤流量的監(jiān)測(cè)研究，但轉(zhuǎn)載點(diǎn)煤量負(fù)荷監(jiān)測(cè)具有一定滯后性；李玉杰[11]、劉景軍等[12]通過在刮板輸送機(jī)上方安裝機(jī)械擋板，通過測(cè)量其夾角變化推算煤量，但該方法只能測(cè)量煤流的單點(diǎn)高度信息，測(cè)量精度較低；馮梅等[13]提出了一種基于支持向量機(jī)的輸送帶煤流量短時(shí)預(yù)測(cè)算法，但在綜放工作面復(fù)雜工況下的實(shí)際應(yīng)用還未見報(bào)道。

綜放工作面推進(jìn)過程中，液壓支架的位姿隨時(shí)發(fā)生變化，因此安裝在支架后部的煤流監(jiān)測(cè)傳感器與測(cè)量對(duì)象間的幾何關(guān)系不固定，給煤流掃描監(jiān)測(cè)帶來了巨大挑戰(zhàn)，筆者提出了一種隨動(dòng)激光掃描技術(shù)，設(shè)計(jì)了綜放工作面放煤量激光掃描自適應(yīng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，并開展了實(shí)驗(yàn)室模擬和現(xiàn)場(chǎng)工業(yè)性試驗(yàn)。

1 放煤量激光掃描監(jiān)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)

放頂煤過程是通過液壓支架尾梁擺動(dòng)以及插板的伸縮實(shí)現(xiàn)的，在煤巖沿液壓支架尾梁滑落到后刮板輸送機(jī)的過程中，從液壓支架上方滑落下來的煤流表面速度明顯大于內(nèi)部煤速，下落煤流內(nèi)部不同區(qū)域之間煤速也有明顯差別，因此通過對(duì)臨近放煤口的刮板輸送機(jī)上部堆煤量測(cè)量，可反映放煤口的實(shí)際放煤量。

放煤量激光掃描智能監(jiān)測(cè)系統(tǒng)模型如圖1所示，在井下刮板輸送機(jī)上方依托液壓支架分別安裝激光掃描儀、傾角傳感器和工控機(jī)。放煤量激光掃描智能監(jiān)測(cè)技術(shù)結(jié)構(gòu)如圖2所示，包括掃描角度自適應(yīng)補(bǔ)償模塊、基于激光掃描的煤流初始體積計(jì)算模塊、基于灰色理論的煤流體積誤差修正模塊和小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)放煤量短時(shí)預(yù)測(cè)模塊。

圖1 放煤量激光掃描智能監(jiān)測(cè)系統(tǒng)模型

圖2 放煤量激光掃描智能監(jiān)測(cè)技術(shù)結(jié)構(gòu)

(1)掃描角度自適應(yīng)補(bǔ)償模塊。采用傾角傳感器實(shí)時(shí)感知液壓支架和掃描裝置位姿，計(jì)算激光掃描儀掃描角度偏移量，進(jìn)而實(shí)時(shí)調(diào)整激光掃描儀掃描角度，實(shí)現(xiàn)放煤量自適應(yīng)監(jiān)測(cè)。

(2)煤流初始體積計(jì)算模塊。根據(jù)激光測(cè)距原理，通過一系列煤流表面輪廓進(jìn)行激光掃描采樣，形成刮板輸送機(jī)上堆煤截面高度參量序列，經(jīng)過數(shù)據(jù)預(yù)處理和曲線擬合可得到煤堆的表面輪廓線，然后由上位機(jī)軟件進(jìn)行建立坐標(biāo)系、標(biāo)定、建模和數(shù)據(jù)計(jì)算，通過對(duì)比空載時(shí)刮板輸送機(jī)輪廓線，得到實(shí)際煤堆截面輪廓，進(jìn)而通過黎曼積分計(jì)算得到煤堆實(shí)時(shí)截面積，再根據(jù)編碼器測(cè)得的刮板輸送機(jī)速度，計(jì)算得出瞬時(shí)煤量體積。

(3)煤流體積誤差修正模塊。利用煤流量計(jì)算測(cè)量值與真實(shí)值的差值序列形成原始數(shù)據(jù)，通過累加、累減處理，提高觀測(cè)數(shù)據(jù)的規(guī)律性，然后通過預(yù)測(cè)模型對(duì)后續(xù)差值進(jìn)行合理預(yù)測(cè)，進(jìn)行體積修正。

(4)放煤量短時(shí)預(yù)測(cè)模塊。根據(jù)修正后的一段時(shí)間的放煤量數(shù)據(jù)，采用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法得到短時(shí)間后刮板輸送機(jī)上放煤量的預(yù)測(cè)值。

同時(shí)，工控機(jī)通過以太網(wǎng)接入放煤決策系統(tǒng)，實(shí)時(shí)傳輸放煤量以及短時(shí)間放煤量預(yù)測(cè)值，當(dāng)超過設(shè)定閾值時(shí)，控制液壓支架停止放煤，有效避免了過放、欠放以及刮板輸送機(jī)過載，從而提升生產(chǎn)效率。

2 放煤量激光掃描智能監(jiān)測(cè)技術(shù)

2.1 激光掃描角度自適應(yīng)調(diào)整

基于激光掃描獲取放煤量的監(jiān)測(cè)裝置安裝在液壓支架上，液壓支架的升起、推移以及尾梁的收放都會(huì)使得激光掃描裝置與刮板輸送機(jī)的相對(duì)位置發(fā)生變化，甚至由于相對(duì)角度的變化，導(dǎo)致激光掃描裝置無法掃描到刮板輸送機(jī)上的全部煤堆輪廓。支架位姿變化對(duì)掃描范圍影響示意如圖3所示。

圖3 支架位姿變化對(duì)掃描范圍影響示意

角度補(bǔ)償計(jì)算原理如圖4所示，采用傾角傳感器測(cè)量激光掃描裝置俯仰角α以及液壓支架后連桿與垂直方向的夾角β，通過上述測(cè)得的液壓支架姿態(tài)變換前后的夾角、液壓支架后連桿的轉(zhuǎn)動(dòng)中心與刮板輸送機(jī)表面垂直距離h、激光掃描裝置安裝位置與液壓支架后連桿轉(zhuǎn)動(dòng)中心的距離m等參數(shù)計(jì)算得出補(bǔ)償角度。

圖4 角度補(bǔ)償計(jì)算原理

設(shè)圖4位置1為液壓支架位姿變換前姿態(tài)，位置2為變換后姿態(tài)，則傾角傳感器a、b分別測(cè)得的位姿變換前激光掃描裝置俯仰角為α1，液壓支架后連桿與垂直方向的夾角β1；位姿變換后激光掃描裝置俯仰角為α2，液壓支架后連桿與垂直方向的夾角β2。

由圖4可知，若要求出位姿變換后激光掃描裝置的補(bǔ)償角度θ，即實(shí)際掃描中心線與理想掃描中心線的夾角，需要求出理想掃描中心線與垂直方向的夾角γ，補(bǔ)償角θ計(jì)算公式為：

θ=α2-γ

(1)

將激光掃描中心線、垂線以及刮板輸送機(jī)表面水平輪廓線視為三角形，則有：

式中：H1、H2——位姿變換前后激光發(fā)射點(diǎn)距離刮板輸送機(jī)表面垂直距離，m；

n——位姿變化前后掃描裝置的水平距離。

H1、H2的計(jì)算式為：

聯(lián)立可得：

(8)

2.2 基于黎曼積分的初始體積計(jì)算

研究采用的德國(guó)西克(SICK)公司激光測(cè)距儀LMS111-10100是一種光電激光傳感器，基于飛行時(shí)間(TOF)原理[14-15]， 使用激光束掃描平面內(nèi)周圍的環(huán)境。當(dāng)激光束入射到物體上， 則以距離和方向的形式給出物體的確定位置，并以二維坐標(biāo)的方式描述[16]。由于機(jī)械振動(dòng)以及煤的低反射率和放煤工作面的環(huán)境干擾，會(huì)產(chǎn)生掃描點(diǎn)“丟失”的現(xiàn)象，筆者采用最小二乘法對(duì)原始掃描輪廓進(jìn)行曲線擬合，彌補(bǔ)缺失的掃描點(diǎn)補(bǔ)全輪廓，用處理后的數(shù)據(jù)計(jì)算得到實(shí)時(shí)的煤流量。

煤流量是單位時(shí)間內(nèi)通過某有效截面的質(zhì)量，即煤的密度乘以單位時(shí)間內(nèi)通過某有效截面的煤的體積[17]，計(jì)算式為：

Q=ρVt

(9)

式中：Q——煤流量，kg/s；

Vt——單位時(shí)間內(nèi)通過激光掃描截面煤流體積，m3/s；

ρ——煤的密度，kg/m3。

LMS111激光束按照角度編碼器的約束逐步地以扇形方式掃描周圍環(huán)境，掃描頻率為f，在測(cè)量過程中，激光掃描儀每掃描一次獲取一幀橫截面數(shù)據(jù)，也就是激光脈沖獲取一幀橫截面數(shù)據(jù)的時(shí)間是1/f；安裝在刮板輸送機(jī)上獲取刮板輸送機(jī)瞬時(shí)移速為vi，i為當(dāng)前時(shí)刻獲取截面的幀數(shù)，則每掃描一幀橫截面數(shù)據(jù)，刮板輸送機(jī)移動(dòng)的距離為vi/f；那么激光掃描儀掃描第i幀通過掃描界面煤的體積為：

(10)

式中：Si——煤堆第i幀橫截面積，m2。

單位時(shí)間內(nèi)通過掃描界面煤流體積為：

(11)

式(11)中煤的密度ρ、掃描頻率f均已知，刮板輸送機(jī)瞬時(shí)速度vi可以通過編碼器獲得，所以只需要計(jì)算出煤堆實(shí)時(shí)橫截面積Si，即可測(cè)得煤流量。

根據(jù)激光掃描測(cè)量原理，得到刮板輸送機(jī)表面以及煤堆截面點(diǎn)云數(shù)據(jù)，為提高測(cè)量及計(jì)算精度，首先利用最小二乘法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，剔除異常噪聲及補(bǔ)全點(diǎn)云丟失，經(jīng)過曲線擬合后，可以得到刮板輸送機(jī)空載截面輪廓和有載截面輪廓。其中，刮板輸送機(jī)將敞開的溜槽作為煤炭、矸石或物料等的承受件，其橫截面是一個(gè)規(guī)則的矩形凹槽，而煤流表面輪廓可以視作一段不規(guī)則曲線，如圖5所示，因此利用三角形微元法結(jié)合扇形微元法計(jì)算第i幀煤流橫截面積公式為：

圖5 第i幀煤流橫截面積計(jì)算原理

(12)

式中：α——激光掃描儀角分辨率；

n——激光數(shù)據(jù)點(diǎn)個(gè)數(shù)；

2.3 基于灰色理論的煤流體積修正算法

由于井下刮板輸送機(jī)振動(dòng)、激光“丟點(diǎn)”以及刮板輸送機(jī)煤料塊狀隨機(jī)分布，煤料內(nèi)部存在不均勻間隙，而激光掃描僅能獲取煤流表面輪廓，對(duì)于煤塊間隙存在“盲區(qū)”，且利用最小二乘法進(jìn)行曲線擬合，雖然一定程度上補(bǔ)全了缺失的掃描點(diǎn)，但是不可避免地會(huì)產(chǎn)生一些誤差，因此測(cè)量值與實(shí)際體積存在較大的隨機(jī)性誤差。為獲取較為精確的測(cè)量值，筆者采用灰色理論GM(1，1) 預(yù)測(cè)模型，根據(jù)計(jì)算測(cè)量值與真實(shí)值的差值序列，對(duì)后續(xù)差值進(jìn)行合理預(yù)測(cè)，進(jìn)行體積修正，從而消除振動(dòng)、激光“丟點(diǎn)”以及煤料間隙對(duì)體積的影響。

灰色理論GM(1，1)模型通過對(duì)原始數(shù)據(jù)序列用累加的方式生成一組趨勢(shì)明顯的新數(shù)據(jù)序列，按照新數(shù)據(jù)序列的增長(zhǎng)趨勢(shì)建立回歸序列的灰色模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，然后再用累減的方法進(jìn)行逆向計(jì)算，恢復(fù)原始數(shù)據(jù)序列，進(jìn)而得到預(yù)測(cè)結(jié)果。通過累加、累減處理，提高觀測(cè)數(shù)據(jù)的規(guī)律性，弱化隨機(jī)性。對(duì)處理后的數(shù)據(jù)建立微分方程，可以充分利用信息，從抽象系統(tǒng)中挖掘出數(shù)據(jù)較為本質(zhì)的特征，具體算法如下。

(1)設(shè)原始數(shù)據(jù)為x(0)={x(0)(1)，x(0)(2)，…，x(0)(n)} ，此處原始數(shù)據(jù)為煤流量計(jì)算測(cè)量值與真實(shí)值的差值序列。對(duì)x(0)累加生成新的數(shù)列為：

(2)生成x(1)的鄰均值等權(quán)數(shù)列：

(3)根據(jù)灰色理論對(duì)x(1)建立GM(1，1)白化微分方程：

(17)

式中：a——發(fā)展系數(shù)；

u——灰色作用量。

(18)

只要求出參數(shù)a、u，即可求出x(1)(k)，進(jìn)而求出預(yù)測(cè)值。

(4) 對(duì)累加生成數(shù)據(jù)做均值生成B與常數(shù)項(xiàng)向量Yn：

(21)

(22)

(23)

則后續(xù)煤料體積計(jì)算修正值為：

(24)

2.4 基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的煤流量短時(shí)預(yù)測(cè)

小波分析擁有強(qiáng)大的非線性連續(xù)函數(shù)逼近能力，在時(shí)頻域分辨能力強(qiáng)，能夠獲得更高的數(shù)據(jù)擬合和預(yù)測(cè)精度。小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(WNN)是在傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上引入的小波分析，同時(shí)具有小波分析與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)，用小波基函數(shù)代替隱含層的激勵(lì)函數(shù)(sigmoid) ，使網(wǎng)絡(luò)擁有更加高效的收斂能力和更好的模型擬合能力。

在任意平方可卷積空間L2(R) 中，將f(t)函數(shù)通過小波基函數(shù)進(jìn)行展開，其連續(xù)小波變換表達(dá)式為：

(25)

式中：a——伸縮因子；

b——平移因子；

研究證明3層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以解決所有復(fù)雜非線性問題[18-19]，因此應(yīng)用輸入層、隱含層和輸出層構(gòu)成3層網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，如圖6所示，其中輸入層x1,x2,…，xk為實(shí)測(cè)煤流量序列，輸出層y1,y2,…，ym為放煤量預(yù)測(cè)值，隱含層傳遞函數(shù)h1,h2,…，hk為小波基函數(shù)，筆者在放煤量預(yù)測(cè)研究中采用的是Morlet小波基函數(shù)。

圖6 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

當(dāng)輸入數(shù)據(jù)序列xi(i=1，2，…，k) 時(shí)，網(wǎng)絡(luò)的隱含層輸出可表示為：

網(wǎng)絡(luò)的輸出層輸出可表示為：

(27)

式中：ωjn——隱含層和輸出層的連接權(quán)值；

aj——對(duì)應(yīng)小波基函數(shù)hj的伸縮因子；

bj——對(duì)應(yīng)小波基函數(shù)hj的平移因子。

根據(jù)梯度下降法，預(yù)測(cè)誤差e計(jì)算公式：

(28)

式中：y*(n)——期望輸出；

y(n)——實(shí)際輸出。

在學(xué)習(xí)的過程中，根據(jù)預(yù)測(cè)誤差e的反向傳播訓(xùn)練，調(diào)整網(wǎng)絡(luò)權(quán)值和小波基函數(shù)的伸縮、平移因子，預(yù)測(cè)模型的輸出值不斷逼近期望的輸出值，網(wǎng)絡(luò)權(quán)重值的學(xué)習(xí)公式為：

(29)

式中：η——神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)速率。

3 測(cè)試分析

煤流量監(jiān)測(cè)系統(tǒng)上位機(jī)軟件交互界面如圖7所示，主窗口包括通訊模塊、功能模塊、顯示模塊、信息模塊、數(shù)據(jù)模塊。

圖7 煤流量監(jiān)測(cè)系統(tǒng)上位機(jī)軟件交互界面

為驗(yàn)證放煤量激光掃描自適應(yīng)監(jiān)測(cè)技術(shù)的有效性及精確度，在中國(guó)礦業(yè)大學(xué)搭建了激光掃描自適應(yīng)模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)，對(duì)激光掃描角度的自適應(yīng)調(diào)整進(jìn)行測(cè)試實(shí)驗(yàn)，并在晉能控股集團(tuán)塔山煤礦8222工作面進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)試驗(yàn)。運(yùn)行上位機(jī)軟件的工控機(jī)配置為：core i7-7500u，內(nèi)存4 GB，Windows10系統(tǒng)。

(1)掃描角度自適應(yīng)調(diào)整。激光掃描自適應(yīng)模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)如圖8所示，激光掃描設(shè)備懸掛在模擬液壓支架的實(shí)驗(yàn)臺(tái)架上，利用平直帶式輸送機(jī)模擬刮板輸送機(jī)，考慮到實(shí)驗(yàn)室情況，帶速設(shè)置為0.3 m/s，通過水平偏移不同距離仿真模擬實(shí)際工況下液壓支架的位姿變化，進(jìn)行激光掃描角度自適監(jiān)測(cè)實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖9所示。

圖8 激光掃描自適應(yīng)模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái)

圖9(a)為初始位置激光掃描輪廓圖像，此時(shí)激光掃描儀安裝于輸送機(jī)正上方，掃描角度中心線垂直向下，輸送機(jī)居中處于上下掃描邊界間的掃描范圍內(nèi)。由圖9(b)、9(d)、9(f)、9(h)和9(j)可知，隨著激光掃描裝置位置的偏移逐漸增大，輸送機(jī)逐步脫離出掃描下邊界，對(duì)偏移后的裝置角度自適應(yīng)調(diào)整后，如圖9(c)、9(e)、9(g)、9(i)和9(k)，掃描角度中心線始終指向輸送機(jī)輪廓中心位置，且輸送機(jī)能全部被激光掃描儀掃描范圍覆蓋。

此外，根據(jù)圖9調(diào)整不同偏移角度后的輸送機(jī)上煤塊掃描輪廓，將不同調(diào)整角度后的輪廓和圖9(a)對(duì)比分析可知，隨著調(diào)整角度(掃描中心線與輸送機(jī)垂直方向夾角)的增大，調(diào)整角度后的煤塊掃描輪廓與初始位置輪廓偏差隨之增大。產(chǎn)生這種現(xiàn)象的原因是，隨著激光發(fā)射中心點(diǎn)的偏移，激光發(fā)射器發(fā)射的紅外激光會(huì)被靠近激光發(fā)射器的掃描物遮擋，導(dǎo)致掃描輪廓出現(xiàn)偏差。結(jié)合現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)，在實(shí)際液壓支架安裝工況下，激光掃描設(shè)備無法安裝在測(cè)量結(jié)果最好的刮板輸送機(jī)垂直方向上，因此激光掃描裝置掃描中心線總會(huì)相對(duì)于垂直方向偏移一定角度，根據(jù)對(duì)塔山煤礦8222工作面液壓支架后尾梁可供安裝位置實(shí)測(cè)，激光掃描裝置安裝后偏移角度在30°～60°之間，基于上述分析，實(shí)際安裝位置的掃描中心線與輸送機(jī)垂直方向的夾角保持在30°最佳。

圖9 激光掃描裝置角度自適應(yīng)調(diào)整效果

(2)放煤量計(jì)算。在晉能塔山煤礦8222工作面進(jìn)行了工業(yè)性現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)，測(cè)量包含有液壓支架遷移過程的放煤量，現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)如圖10所示，現(xiàn)場(chǎng)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)見表1。

圖10 現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)情況

由表1數(shù)據(jù)可看出，本測(cè)量系統(tǒng)測(cè)量值實(shí)際放煤體積存在一定的相對(duì)誤差，未用灰色理論GM(1，1)模型體積修正方法測(cè)量煤流量誤差偏差較大，平均誤差為11.45%，采用體積修正算法后，平均誤差為3.5%，測(cè)量精度得到改善，結(jié)果表明放煤量激光掃描自適應(yīng)監(jiān)測(cè)技術(shù)能夠?qū)呙杞嵌茸赃m應(yīng)調(diào)節(jié)，實(shí)現(xiàn)煤流量的準(zhǔn)確監(jiān)測(cè)，滿足現(xiàn)場(chǎng)要求。

表1 放煤量試驗(yàn)誤差分析

(3)放煤量短時(shí)預(yù)測(cè)。根據(jù)2020年6-8月采集的現(xiàn)場(chǎng)煤流量數(shù)據(jù)，劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集，對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練，并利用測(cè)試集評(píng)估模型預(yù)測(cè)性能。實(shí)際放煤量與利用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)放煤量如圖11所示。由圖11實(shí)際放煤量與預(yù)測(cè)放煤量變化趨勢(shì)可以看出，由小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立的預(yù)測(cè)模型能夠較好地?cái)M合出實(shí)際放煤量。為更為直觀地對(duì)比放煤量預(yù)測(cè)值與實(shí)際值差別，建立兩者相對(duì)誤差分布圖，如圖12所示，放煤量預(yù)測(cè)值與實(shí)際值誤差基本在±10%波動(dòng)，表明小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型可以較好地預(yù)測(cè)短時(shí)放煤量，將其應(yīng)用在放煤量監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中，實(shí)現(xiàn)放煤量的超前預(yù)測(cè)是可行的。

圖11 放煤量預(yù)測(cè)結(jié)果

圖12 預(yù)測(cè)值與實(shí)際值相對(duì)誤差

4 結(jié)論

(1)激光掃描范圍“跑偏”、點(diǎn)云“丟失”以及煤塊間存在的非均勻分布的間隙是導(dǎo)致煤量計(jì)算誤差較大的主要原因，建立了小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)放煤量預(yù)測(cè)模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)放煤量的超前預(yù)測(cè)。

(2)提出了一種綜放工作面放煤量激光掃描自適應(yīng)監(jiān)測(cè)技術(shù)。搭建了包括掃描角度自適應(yīng)補(bǔ)償模塊、基于激光掃描的煤流初始體積計(jì)算模塊、基于灰色理論的煤流體積誤差修正模塊和小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)放煤量短時(shí)預(yù)測(cè)模塊技術(shù)框架，并利用C++語言實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)上位機(jī)軟件的開發(fā)。

(3)實(shí)驗(yàn)室實(shí)驗(yàn)?zāi)M及現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)分析表明，該技術(shù)能夠?qū)呙杞嵌茸赃m應(yīng)調(diào)節(jié)，對(duì)放煤量進(jìn)行準(zhǔn)確監(jiān)測(cè)、預(yù)測(cè)，為后期放煤決策提供了可靠的信息基礎(chǔ)。在進(jìn)一步研究工作中，如何實(shí)現(xiàn)激光測(cè)量裝置在液壓支架后放煤空間的運(yùn)動(dòng)監(jiān)測(cè)，以實(shí)現(xiàn)對(duì)放煤口的“跟隨式”監(jiān)測(cè)，是研究的重點(diǎn)內(nèi)容。