液压支架实时压力数据自动提取与动态分析方法研究_卢国志.pdf
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1、:收稿日期:作者简介:卢国志(),男,山东青岛人,博士,副教授,研究方向:大数据分析技术,传统产业信息化,:。引用格式:卢国志,胡 斐,李 鑫,等 液压支架实时压力数据自动提取与动态分析方法研究 煤炭工程,():液压支架实时压力数据自动提取与动态分析方法研究卢国志,胡 斐,李 鑫,姚春卉(山东科技大学 能源与矿业工程学院,山东 青岛;山东泽明能源科技有限公司,山东 泰安;山东省煤炭地质局第五勘探队,山东 泰安)摘 要:针对目前液压支架电液控系统压力数据量大,干扰信息多从而造成仅仅依靠人工分析难以完成数据提取与动态分析的情况,设计了一种能够对支架压力数据自动提取循环周期、预测以及来压区域划分的方
2、法。首先针对液压支架的工作特点,设计规则,提取正常工作状态下的压力数据作为循环数据,随后通过聚类的方法,结合每个支架压力数据划分出显著来压区域,最后采用 算法对循环压力数据进行预测分析。通过实践证实了该方法的可行性,为矿山压力规律研究及安全开采提供思路。关键词:支架压力;循环周期;来压预测;聚类分析 中图分类号:文献标识码:文章编号:()随着“互联网”信息技术的快速推进,数字矿山、智慧矿山建设步伐也越来越快。矿山压力与矿山压力显现作为判断采煤与掘进工作面围岩安全状态的重要指标得到业界的一致认可。煤矿自动化背景下,综采工作面的电液控系统已经可以为液压支架的动作、压力、位移实现密采(即毫秒内变动即
3、采集),传统的矿山压力数据分析方法对高密度、低延迟、大容量的数据适应性不高,所以自动化综第卷第期 煤 炭 工 程 ,(,;,;,):,:;采工作面需要一种新的矿山压力分析方法。近些年,相关学者在矿山压力方面的研究主要从采矿力学模型建设及软件仿真模拟方面展开。他们通过建立采矿力学模型对矿山压力规律进行研究,或者通过软件进行数值模拟或设计多数据融合系统,以此来提取矿山压力规律。也有部分学者运用机器学习相关算法,从数据角度对矿山压力规律进行分析。罗香玉等人提出一种基于时空关联分析的支架压力预测方法,有效地提高了预测准确度。柴敬等人采用 模型对矿压数据进行处理,有效解决了数据缺失问题,并引入 模型对矿
4、压进行了有效预测。孙晓旭等人基于 与 无线通信技术设计一种液压支架无线传感器网络系统,为矿压数据传输无线化提供帮助。曾庆田等人提出一种 模型,通过线性加权组合的方法选择最优模型,实现了矿压的有效预测。冀汶莉等人基于随机森林建立了 工作面来压预测模型,实现了对光纤频移数据的来压预测,为智能化工作面管理提供了判断依据。程海星等人以实测数据为样本,建立基于逆向传播神经网络的工作面顶板矿压数据预测模型,证明了逆向传播神经网络模型在矿压预测领域的准确性与可靠性。蒙昱璋等人通过分区间、累计进尺算法等方法,计算历史来压步距并预测未来来压,为采煤工作面的监控提供数据保障。他们则是通过机器学习的方式,从数据中获
5、取有效信息,来对矿压进行分析和预测。基于目前研究现状,针对自动化综采液压支架高密度、低延迟与大数据量情况下的数据自动分析研究不多,因此提出一种基于机器学习综采工作面数据提取及自动分析的方法。自动化工作面矿山压力特点及数据特征综采工作面自动化是指在采煤工作面机械化的基础上,实现采煤机、液压支架与刮板机等配套设备自动运行、远程控制和无人操作。作为自动化工作面关键一环的液压支架电液控系统,是指由支架控制器、电液主控阀组、位移传感器、红外线发射器、电缆等多种元件组成的控制系统。该系统通过识别压力数据的变化,可以实时采集液压支架立柱油缸内液体压力,能够完整的记录矿山压力的变化,为采场顶板运动规律的自动提
6、取和动态分析奠定了基础。过去由于液压支架压力数据采集密度低,导致的无法划分数据最小单元、自动分析程度不高与数据融合分析手段不多等问题得以解决。自动化综采工作面受机械化程度高、液压支架阻力大与工作面推进速度快的影响,其矿山压力显现具有以下几个特点:)采场矿山压力显现不明显。由于自动化综采工作面液压支架阻力大,单位支护强度较高,常规的采场上覆岩层运动对综采液压支架影响较小,导致采场矿山压力显现不明显。)液压支架压力数据采集密度高。自动化综采工作面的电液控系统可以实时感应综采液压支架油缸内的压力数据,造成矿山压力实时监测数据密度较高;电液控系统可以全面控制采煤工作面的所有液压支架,可以实现对所有液压
7、支架的瞬间数据进行采集,使矿山压力实时数据采集密度高。)高位岩梁局部显著运动对采煤工作面的危险增大。自动化采煤工作面由于开采高度普遍较高、日推进速度较快及低位岩梁形成的矿压显现不明显,而高位岩梁局部扰动形成的运动载荷及动载系数较大,其矿压压力显现比常规工作面剧烈,规律性不强,防控较难。为更精确的分析和预测矿压显现规律,利用机器学习等智能算法成为越来越多学者的研究方向,如何设计一套能够实时采集、自动提取与动态分析的矿山压力分析预测算法,对综采工作面自动化研究与发展具有重要意义,同时对智慧矿山的建设提供技术支撑。液压支架压力数据自动分析方法目前液压支架电液控系统已经实现数据的自动采集,但针对数据的
8、自动提取和动态分析的研究不多,究其原因是最小数据分析单元划分不准确,对此本文结合液压支架的工作状态及矿压显现规律设定液压支架的一个循环为从液压支架的初撑力到末阻力的时间段,并将其作为数据自动提取及动态分析的最小单元。本研究以综采工作面电液控系统实时压力数据为基础,以自动提取循环为基本分析单元,以区域优化与预警为目标,设计一种与自动化工作面相匹配的矿山压力分析与预测方法。具体内容可分为四个部分,如图 所示。年第 期 煤 炭 工 程 研究探讨 图 矿压预测模型框架 )数据预处理:首先从液压传感器获取压力数据,由于井下环境复杂,数据通常具有较大的噪声和缺失,对此分别采用线性插值插补缺失值及 滤波法进
9、行去噪处理。)循环划分:针对液压支架工作实际状况,将来压数据以循环的形式划分,并取末阻力、压力均值或最大值作为显著来压区域判断依据。)显著来压区域判别:首先根据单个支架历史数据绘制压力曲线,求解均值并将均值的 倍作为高来压预警判断下限。然后通过对每个支架矿压数据的分析与筛选,获取所有超过预警判断下限的高来压点,通过聚类的方式对这些来压点进行分类,并按照来压强度对这些区域进行判别,确定显著来压区域。)矿压预测:该部分主要是根据各液压支架历史压力数据进行预测,由于矿压时序数据具有周期性较强、时间跨度长的特点,本文采用长短时记忆神经网络模型()对矿压时序数据进行预测。在建立模型后,选择 的数据作为验
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