摘要： ??近年来在智能掘进方面的研究不断深入,尤其是国内专家学者的研究成果丰富,持续推动世界掘进智能化水平的不断提升。由于我国煤炭赋存
条件复杂,掘进装备和工艺呈现多样化,...
??近年来在智能掘进方面的研究不断深入,尤其是国内专家学者的研究成果丰富,持续推动世界掘进智能化水平的不断提升。由于我国煤炭赋存
条件复杂,掘进装备和工艺呈现多样化,智能掘进面临严峻挑战,尤其是智能截割、智能导航、智能协同控制、远程智能测控等已经成为影响和制约智能掘进快速发展的关键共性技术难题,迫切需要系统深入研究。
为此，西安科技大学马宏伟教授在《煤炭学报》2021年第1期撰文“煤矿巷道智能掘进关键共性技术”。为方便大家深入了解本文内容，《煤炭学报》邀请马宏伟教授通过视频对相关成果进行了详解。
视频讲解
创新点
（1）研究了智能定形截割和自适应截割控制方法,采用基于视觉伺服的掘进系统定形截割控制方法实现掘进系统智能定形截割控制,采用基于遗传算法优化的BP 神经网络自适应截割控制方法,实现截割滚筒的恒功率截割。
（2）提出基于惯导与视觉信息融合方法,实现履带式掘进系统精确定位定向检测;提出基于惯导、数字全站仪与油缸行程信息融合方法,实现液压推移式掘进系统的精确定位定向检测。采用神经网络PID、模糊PID 或GA-BP 神经网络等智能控制算法,实现智能掘进系统智能导航控制。
（3）提出基于强化学习和基于Agent的并行控制方法,实现智能掘进系统多任务并行控制;提出基于leader-follower法和基于行为法,实现智能掘进系统的智能协同控制。
（4）构建了以智能化、网络化、数字化为核心的智能掘进测控系统架构。远程智能掘进测控系统具有智能定形截割、智能导航、人员安全预警、环境安全预警、设备故障预警、关键部位视频监控、数字孪生驱动的远程智能测控等功能,能够实现掘进系统远程虚实同步控制和一键启停控制。
作者简介
马宏伟，男，1957年生，汉族，陕西省兴平市人，中共党员，工学博士，二级教授，博士生导师。现任陕西省矿山机电装备智能监测重点实验室主任，曾任西安科技大学副校长、研究生院院长、研究院院长等。
研究方向
主要研究方向为智能检测与控制、煤矿机器人技术、煤矿机电装备及其智能化、煤矿机电设备智能维护与健康管理等
主要成果
先后主持国家级、省部级科研项目10余项，主持企业委托项目数十项；获省部级科学技术奖10余项，获省级优秀教学成果奖、精品课程以及优秀教材奖10余项，获国家专利100余项，在国内外学术期刊上发表学术论文200余篇，其中被SCI、EI等收录100余篇；培养博硕士研究生150余名。
摘 要
依据我国煤矿智能化发展战略,深入分析了国内外智能掘进研究现状,结合我国煤炭赋存条件复杂,巷道掘进问题突出,智能掘进挑战严峻等实际,提出了直接影响和制约我国煤矿巷道智能掘进加快发展的智能截割、智能导航、智能协同控制和远程智能测控四大关键共性技术并给出了解决思路和方法。
针对掘进系统智能截割问题,提出了基于视觉伺服的掘进系统智能定形截割控制方法和基于遗传算法优化的BP(GA-BP)神经网络的自适应截割控制方法,旨在提高巷道截割成形质量和效率。
针对掘进系统智能导航问题,提出了基于惯导与视觉信息融合的履带式掘进系统智能导航控制方法和基于惯导、数字全站仪与油缸行程信息融合的液压推移式掘进系统智能导航控制方法,旨在提高掘进定位定向精度,实现智能导航。
针对掘进系统中掘进、支护、钻锚、运输等多系统协同控制和多任务并行控制问题,提出了基于强化学习的并行作业控制方法和基于Agent的并行控制方法,以及leader-follower法和基于行为法的智能协同控制方法,旨在实现多机器人系统或智能设备的智能协同控制和并行作业,提高掘进效率。
针对掘进系统智能测控问题,创建了本地控制层、近程集控层和远程监控层的智能测控系统架构,提出了数字孪生驱动的虚拟远程智能控制方法,旨在保证掘进系统安全、可靠、高效运行,实现身临其境的虚拟远程智能测控。
部分图片
视觉伺服的智能定形截割控制原理
基于GA-BP神经网络的自适应截割控制原理
履带式掘进系统的机身位姿测量原理
履带式掘进系统智能导航控制原理
惯导与数字全站仪、油缸行程传感器融合定位定向原理
液压推移式掘进系统智能导航控制原理
基于多任务并行作
业的控制架构
基于强化学习方法的多任务并行控制原理
基于Agent的智能掘进多任务并行控制原理
智能掘进系统协同控制架构
leader-follower法工作原理
智能掘进测控系统架构
数字孪生驱动的虚拟远程测控系统
马宏伟教授相关成果
1.马宏伟,王世斌,毛清华,等. 煤矿巷道智能掘进关键共性技术[J]. 煤炭学报,2021,46(1):310-320.
2.马宏伟,王岩,杨林.煤矿井下移动机器人深度视觉自主导航研究[J].煤炭学报,2020,45(6):2193-2206.
3.杨文娟,马宏伟,张旭辉.悬臂式掘进机截割头姿态视觉检测系统[J].煤炭学报,2018,43(S2):581-590.
马宏伟,王世斌,毛清华,等. 煤矿巷道智能掘进关键共性技术[J]. 煤炭学报,2021,46(1):310-320.
MA Hongwei,WANG Shibin,MAO Qinghua,et al. Key common technology of intelligent heading in coal mine roadway[J]. Journal of China Coal Society,2021,46(1):310-320.
编辑整理：郭晓炜
审核：常 琛
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