CN113756711B - 一种煤矿井下钻探施工设备***及其施工参数优化方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种煤矿井下钻探施工设备***及其施工参数优化方法,包括钻探单元、辅助运输单元、后处理单元和智能决策***,能够自主完成煤矿井下钻探及后配套施工作业,实现各施工设备的自主运输与避障,能够探测发现巷道变形失效位置和待施工区域,施工设备***可快速到达施工场所,独立完成钻孔及后配套全部施工作业,无需人工干预。由此,本发明煤矿井下钻探施工设备***运行效率高、自动化施工效率高,作业精度高,钻探机群各设备可快速移动,并可相互配合完成施工作业,为煤矿井下钻探机群施工提供理论依据。
Description
技术领域
本发明涉及煤矿井下钻探施工设备的技术领域,尤其涉及一种煤矿井下钻探施工设备***及其施工参数优化方法。
背景技术
随着煤矿井下开采强度和深度的增加,深部煤炭资源已成为我国主体能源的战略保障,由于深部煤矿井下存在高地应力、高地温、高湿度、高粉尘、低可见度、强电磁干扰的环境,施工人员作业环境恶劣,目前采用钻探设备施工被广泛应用于煤矿瓦斯治理和探放水钻孔施工作业中,现有设备以机械化钻机为主,操作人员多,劳动强度大,施工过程存在安全隐患,近些年市场上出现的自动化钻探装备基本实现了钻孔过程的自动控制,但钻探前后工序无法智能衔接,仍需人工介入,同时钻孔后处理施工仍然需要辅助设备进行施工,无法真正实现全过程智能化施工。所以无人或少人化的智能机群作业***成为未来解决煤矿井下施工问题的关键。
目前,国内外已经实现自动化钻机,能够具备自动装卸钻杆、自动化钻进、无线遥控操作的功能,但目前自动化钻探设备总体存在以下两方面问题:(1)自动化及智能化程度较低,自主导航、感知与自主决策等功能亟待开发,仍需依赖较多现场人员辅助部分工作;(2)钻孔后续施工作业没有通用施工设备,仍需人工完成后配套施工作业,无法满足煤矿井下智能化钻探的施工需求。
为此,本发明的设计者有鉴于上述缺陷,通过潜心研究和设计,综合长期多年从事相关产业的经验和成果,研究设计出一种煤矿井下钻探施工设备***及其自主控制方法,以克服上述缺陷。
发明内容
本发明的目的在于提供一种煤矿井下钻探施工设备***及其施工参数优化方法,能够自主完成煤矿井下钻探及后配套施工作业,实现各施工设备的自主运输与避障,能够探测发现巷道变形失效位置和待施工区域,施工设备***可快速到达施工场所,独立完成钻孔及后配套全部施工作业,无需人工干预,自动化施工效率高,作业精度高,钻探机群各设备可快速移动,并可相互配合快速完成施工作业,为煤矿井下钻探机群施工提供理论依据。
为解决上述问题,本发明采取的技术方案包括:
一种煤矿井下钻探施工设备***施工参数优化方法,所述的钻探施工设备***包括智能决策***和施工设备***;
智能决策***通过下式获取施工设备***的设备运行参数系数和施工设备***的设备施工工序系数;
式中:F1,施工设备***的施工周期,h;
F2,施工设备***的施工效率;
n,施工设备***的设备种类数量,n为≤6的自然数;
Xi,施工设备***的设备数量;
Qi,施工设备***的设备有效施工时间,h;
Mi,施工设备***的设备运行参数系数,设备额定运行参数标定为1,设备实际运行参数与设备额定运行参数相除,得出设备运行参数系数,取值为正数;
m,目标钻孔数量;
c,孔区地层特性系数,取值0到1;
q,煤体应力系数,取值0到1;
d,钻屑量系数,取值0到1;
Ci,施工设备***的设备施工工序系数;设备基本施工工序标定为1,设备实际运行工序与设备基本施工工序相除,得出设备施工工序系数,取值为正数;
Ki,施工设备***的设备利用率。
可选的,对智能决策***获取的施工设备***的设备运行参数系数和施工设备***的设备施工工序系数再利用粒子群算法进行局部寻优,加权计算得出最优的施工设备***的设备运行参数系数和最优的施工设备***的设备施工工序系数。
可选的,所述的智能决策***设置数据采集模块、智能专家模块和数据输出模块;所述的数据采集模块获取施工设备***的设备运行参数、施工设备***的设备施工工序以及巷道环境信息;所述的智能专家模块对数据采集模块获取的数据进行处理得到施工设备***的设备运行参数系数、施工设备***的设备施工工序系数和路径规划信息;数据输出模块接收智能专家模块的输出结果,将施工设备***的设备运行参数系数、施工设备***的设备施工工序系数和路径规划信息发送给施工设备***进行施工。
一种煤矿井下钻探机群施工参数优化方法,所述的钻探施工设备***包括智能决策***和施工设备***,优化方法具体包括:
步骤一:智能决策***利用巷道环境信息进行路径规划,选择设备施工工序和设备运行参数,施工设备***前往作业区域;
步骤二:智能决策***通过下式获取施工设备***的设备运行参数系数和施工设备***的设备施工工序系数;
式中:F1,施工设备***的施工周期,h;
F2,施工设备***的施工效率;
n,施工设备***的设备种类数量,n为≤6的自然数;
Xi,施工设备***的设备数量;
Qi,施工设备***的设备有效施工时间,h;
Mi,施工设备***的设备运行参数系数,设备额定运行参数标定为1,设备实际运行参数与设备额定运行参数相除,得出设备运行参数系数,取值为正数;
m,目标钻孔数量;
c,孔区地层特性系数,取值0到1;
q,煤体应力系数,取值0到1;
d,钻屑量系数,取值0到1;
Ci,施工设备***的设备施工工序系数;设备基本施工工序标定为1,设备实际运行工序与设备基本施工工序相除,得出设备施工工序系数,取值为正数;
Ki,施工设备***的设备利用率;
步骤三:对步骤二获取的施工设备***的设备运行参数系数和施工设备***的设备施工工序系数再利用粒子群算法进行局部寻优,加权计算得出最优的施工设备***的设备运行参数系数和最优的施工设备***的设备施工工序系数。
可选的,所述的步骤一中利用巷道环境信息进行路径规划包括:结合施工设备***的定位信息,巷道环境信息包括巷道划分的模块区域和障碍物特征信息,得出路径规划。
一种煤矿井下钻探施工设备***,包括智能决策***和施工设备***,施工设备***设置钻探单元、辅助运输单元和后处理单元;所述的智能决策***利用本发明所述的煤矿井下钻探机群施工参数优化方法获取施工设备***的设备运行参数系数和施工设备***的设备施工工序系数。
可选的,所述的钻探单元包括轮式行走装置、车体平台一、探测装置、动力装置、调角装置、工作装置和电控箱一;
可选的,所述的辅助运输单元包括履带式行走装置、车体平台二、自动装卸机构、存储装置、专用钻杆箱、动力装置和电控箱二。
可选的,所述的后处理单元包括注浆单元、锚固单元、封孔单元和***单元。
可选的,所述的钻探单元、辅助运输单元和后处理单元通过局域网与所述的智能决策***实现数据交互。
本发明的施工设备***运行效率高、适用范围广、大幅减少施工人员,可实时接收施工设备***工作过程中的环境参数和运行参数,能够自主完成煤矿井下钻探及后配套施工作业,实现各施工设备的自主运输与避障,能够探测发现巷道变形失效位置和待施工区域,施工设备***可快速到达施工场所,独立完成钻孔及后配套全部施工作业,无需人工干预,自动化施工效率高,作业精度高,钻探机群各设备可快速移动,并可相互配合完成施工作业,为煤矿井下钻探机群施工提供理论依据。
附图说明
附图是用来提供对本公开的进一步理解,并且构成说明书的一部分,与下面的具体实施方式一起用于解释本公开,但并不构成对本公开的限制。在附图中:
图1为本发明的煤矿井下钻探施工设备***工作示意图;
图2为本发明的煤矿井下钻探施工设备***的钻探单元结构示意图;
图3为本发明的钻探单元的调角装置结构示意图;
图4为本发明的钻探单元的工作装置结构示意图;
图5为本发明的煤矿井下钻探施工设备***的辅助运输单元结构示意图;
图6为本发明的煤矿井下钻探施工设备***的注浆单元结构示意图;
图7为本发明的煤矿井下钻探施工设备***的锚固单元结构示意图;
图8为本发明的煤矿井下钻探施工设备***的封孔单元结构示意图;
图9为本发明的煤矿井下钻探施工设备***的***单元结构示意图;
附图的标记含义如下:
1-钻探单元、2-辅助运输单元、3-智能决策***、5-探测装置、6-电控箱一、7-工作装置、8-调角装置、9-车体平台一、10-动力装置、11-轮式行走装置、12-旋转电机一、13-回转减速器二、14-回转减速器一、15-工作臂一、16-二级机身、17-工作臂二、18-旋转电机二、19-机体、20-双圆柱导轨、21-滚珠丝杠装置、22-回转装置、23-给进装置、24-履带式行走装置、25-电控箱二、26-自动装卸机构、27-存储装置、28-车体平台二、29-专用钻杆箱、30-注浆泵、31-搅拌站、32-张拉泵、33-张拉器、34-快换接头、35-封孔器、36-信号控制器、37-填充器;4-后处理单元、41-注浆单元、42-锚固单元、43-封孔单元、44-***单元。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
本发明的煤矿井下钻探施工设备***施工参数优化方法,主要通过智能决策***3完成,智能决策***3设置数据采集模块、智能专家模块和数据输出模块;数据采集模块获取施工设备***的设备运行参数、施工设备***的设备施工工序以及巷道环境信息;所述的智能专家模块对数据采集模块获取的数据进行处理得到施工设备***的设备运行参数系数、施工设备***的设备施工工序系数和路径规划信息;数据输出模块接收智能专家模块的输出结果,将施工设备***的设备运行参数系数、施工设备***的设备施工工序系数和路径规划信息发送给施工设备***进行施工。
其中:数据采集模块主要用于收集各设备的运行参数和环境参数,运行参数包括各类设备施工效率、各类设备施工工序参数、各类设备运行状态参数和各类设备运行轨迹,施工效率通过布置在设备上的双目视觉传感器进行测量施工工程量,并通过计算得出施工效率,施工工序通过读取设置在设备电控箱内的储存器上,初始施工工序通过人工预先设定,各类设备运行状态参数通过各类位移传感器、角度传感器进行测量,得出各设备运行速度、调角机构的工作角度、工作装置是否处于工作状态、是否存在故障以及故障位置信息;各类设备运行轨迹通过结合本地惯导信息得出区域坐标位置,给出坐标参数,得出精准定位信息。环境参数包括巷道变形失效情况、孔区地层特性参数、岩体地质构造特性参数、岩体力学特性参数、施工场地条件、目标钻孔参数。其中巷道变形失效情况、施工场地条件通过利用多目相机和温度、湿度传感器进行测量图像信息获取;孔区地层特征参数、岩体地质构造特性参数、岩体力学特性参数结合图像信息得到的定性结果,通过钻探单元钻孔施工时的工作参数进行相关性识别计算得到精准结果,其中工作参数包括转速、钻速、压力、扭矩;目标钻孔参数通过读取设置在设备电控箱内的储存器上,初始钻孔参数通过人工预先设定。
智能专家模块主要用于对运行参数和环境参数数据集进行综合分析,过滤和处理冗余信息,通过多目相机得到的图像信息,根据设定的条件和分析巷道失效位置,确定巷道施工区域和施工工艺要求,并选择合适的后处理单元4。通过建立多目标优化配置模型,采用合适的数学算法求解非映射关系,自主选择选定设计优化目标和约束条件,确定各设备的运行参数,得出施工步骤和施工顺序。保证施工设备***施工效率,同时可远程进行人工辅助微调。以施工周期和施工效率为例作为优化目标,并选择不同的施工步骤和施工工序作为约束条件,则具体通过下式进行选择。
式中:F1,施工设备***的施工周期,h;
F2,施工设备***的施工效率;
n,施工设备***的设备种类数量,n为≤6的自然数;(比如钻探单元、辅助运输单元、注浆单元、锚固单元、封孔单元、***单元)
Xi,施工设备***的设备数量;
Qi,施工设备***的设备有效施工时间,h;
Mi,施工设备***的设备运行参数系数,设备额定运行参数标定为1,设备实际运行参数与设备额定运行参数相除,得出设备运行参数系数,取值为正数;利用全局寻优的方法进行处理,比如0-2之间的数值,按一定的采样间隔取值,比如0.01,从而得到最短施工周期和最大施工效率;
m,目标钻孔数量;
c,孔区地层特性系数,取值0到1;
q,煤体应力系数,取值0到1;
d,钻屑量系数,取值0到1;
Ci,施工设备***的设备施工工序系数;设备基本施工工序标定为1,设备实际运行工序与设备基本施工工序相除,得出设备施工工序系数,取值为正数;利用全局寻优的方法进行处理,比如0-2之间的数值,按一定的采样间隔取值,比如0.01,从而得到最短施工周期和最大施工效率;
Ki,施工设备***的设备利用率。
通过上式计算,为保证钻探施工设备***达到最优的施工周期和施工效率,可得出各设备的最优施工工序、施工步骤和对应的运行参数。各设备的运行路径规划主要通过结合各设备准确的定位信息,通过分析巷道划分的模块区域和障碍物特征信息进行综合分析比较,实现自主避障,得出最优的方位导航和路径规划。数据输出模块主要用于显示各设备的运行状态和输出工作参数和指令给各施工设备,通过接受智能专家模块输出结果,发出指令给各设备的电控箱,指挥各设备的施工步骤、运行参数和路径规划。
如上的煤矿钻探施工设备***的自主控制方法:
步骤一:将所需钻探单元1、智能决策***3、辅助运输单元2、后处理单元4进行组装和调试,保证各施工设备正常工作,同时对作业场所进行安全状况和施工条件的检查,及时处理安全隐患;
步骤二:进行巷道巡视检查,钻探单元1通过探测装置5发现待施工作业区域,由智能决策***3选择合适的路径规划、施工工序和工作参数,实现各施工设备自主前往作业区域,并能够完成避障和优化路线;
步骤三:辅助运输单元2主要用于给钻探单元1和后处理单元4提供生产耗材,当钻探单元1施工完成后,后处理单元4进行施工主要包括注浆施工、锚固施工、封孔施工和***施工,根据智能决策***3的控制进行某种或几种施工方式的组合,注浆单元41施工包括安装注浆管,采用搅拌站31制备浆液,利用注浆泵30完成注浆作业;锚固单元42施工包括安装锚索,配置托盘,球垫,利用张拉泵32提供动力,使用张拉器33张拉预紧锚索;封孔单元43施工包括采用快速接头34填充棉纱和双浆液,利用封孔器35进行封孔;***单元44施工包括利用填充器37装填***,随后利用信号控制器36完成***作业。
步骤五:各设备完成施工作业后,智能决策***3进行数据分析整理和储存,并指导施工设备***继续前往下一处施工作业位置进行施工,保证施工设备***工作时始终处于最优工作状态。
结合图1-9,本发明公开了煤矿井下钻探施工设备***,包括钻探单元1、辅助运输单元2、后处理单元4和智能决策***3:钻探单元1包括轮式行走装置11、车体平台一9、探测装置5、动力装置10、调角装置8、工作装置7和电控箱一6;辅助运输单元2包括履带式行走装置24、车体平台二28、自动装卸机构26、存储装置27、专用钻杆箱29、动力装置10和电控箱二25;后处理单元4为注浆单元41、锚固单元42、封孔单元43和***单元44;智能决策***3包括数据采集模块、智能专家模块和数据输出模块,能够完成钻探机群数据处理并分发决策指令;钻探单元1、辅助运输单元2、后处理单元4均具有感知自身运行状态、故障诊断、通讯等功能,能够利用电控箱一6和电控箱25通过局域网把本身的运行速度、位置信息、设备是否处于工作状态、设备工作姿态角度、设备工作是否存在故障、故障位置信息反馈给智能决策***3,并接受和执行智能决策***3的决策指令;
其中:轮式行走装置11通过螺栓与车体平台一9相连,探测装置5布置在车体平台一9前方,动力装置10和电控箱一6布置在车体平台一9后方,调角装置8布置在车体中部,工作装置7通过螺栓和调角装置8相连。
其中:调角机构8包括工作臂一15、工作臂二17、旋转电机一12、旋转电机二18、回转减速器一14、回转减速器二13和二级机身16,主要用于调整工作装置7的施工角度,保证钻孔施工范围,实现工作装置7的位姿精准调控,回转减速器一14和回转减速器二13主要用于调节工作装置7的方向角,二级机身16主要用于固定工作装置7,工作臂一15和工作臂二17安装有光纤陀螺仪等多种传感器,通过旋转电机一12和旋转电机二18的姿态调整实现工作装置7位姿、运动状态的实时精准监测和控制。
其中:工作装置7包括回转装置22、给进装置23、滚珠丝杠装置21、双圆柱导轨20和机体19,双圆柱导轨20和滚珠丝杠装置21安装在机体19上,回转装置22在双圆柱导轨20上往复滑动,采用伺服电机驱动,通过减速器实现减速增扭,保证回转扭矩和转速达到设计要求,并且回转扭矩可实现精确控制,具备2倍扭矩解卡能力,能够自主控制钻进速度;给进装置23采用伺服电机驱动,通过减速器实现减速增扭,将动力传递给滚珠丝杠装置21,可实现回转装置22的给进速度和位置精准控制,滚珠丝杠装置21与回转装置22相连接,主要用于给回转装置22的往复滑动提供动力,并具有停机自锁功能。机体19上布置有各种传感器,可实时采集钻进参数。
其中:轮式行走装置11采用四轮独立驱动,通过性能好,通过4个轮边电机传递动力给对应轮边减速器,从而分别驱动4个车轮,可根据不同巷道条件选择前驱或全轮驱动方式。
其中:探测装置5通过LED灯源完成巷道照明,利用多目相机和温度、湿度传感器完成环境区域特征点检测,将整个巷道划分成多种模块区域,并将障碍物特征信息进行提取,同时完成目标巷道施工条件的图像采集,得出巷道变形失效情况、施工场地条件,以及初步得出孔区地层特性、岩体地质构造特性、岩体力学特性等定性结果,结合本地惯导信息自行建立区域坐标位置,并给出坐标参数,实现设备的精准定位和方位导航。
其中:动力装置10采用多组防爆电池驱动,为轮式行走装置11、探测装置5、调角装置8、工作装置7和电控箱一6提供动力,并具有电量显示功能。
电控箱一6主要用于将探测装置5得到的巷道环境参数和图像信息以及钻探单元1的运行参数传递给智能决策***3,同时通过构建调角装置8运行参数与位姿参数、施工参数的映射关系模型,通过闭环反馈控制方法实现工作装置7位姿的精确调控,并接收智能决策***3的指令。
其中:履带式行走装置24通过螺栓与车体平台二28相连,自动装卸机构26、存储装置27、专用钻杆箱29、动力装置10和电控箱二25固定连接在车体平台二28上,所述车体平台二28上布置有多种类型传感器,并将设备运行状态参数传递给电控箱二25,所述电控箱二25通过局域网把数据反馈给智能决策***3,通过接收智能决策***3的指令实现自主方位导航和路径规划选择,同时完成对自动装卸机构26的自主控制,所述存储装置27用于储存专用钻头、水泥、沙子等生产耗材,所述专用钻杆箱29用于存放专用钻杆,根据不同施工条件,专用钻杆具有不同规格的长度和直径,专用钻头与专用钻杆配合使用;自动装卸机构26包括底座、主工作臂、伸缩臂、抓手,可完成对生产耗材、专用钻杆和专用钻头的自动装卸过程。
其中:后处理单元4为注浆单元41、锚固单元42、封孔单元43和***单元44的组合,后处理单元4布置在钻探单元1后方一定距离内,根据现场施工需求,通过智能决策***3进行选择后处理单元4种类。注浆单元41包括搅拌站31、注浆泵30、轮式行走装置11、动力装置10和电控箱二25,并布置有多种传感器;锚固单元42包括张拉器33、张拉泵32、动力装置10、轮式行走装置11和电控箱二25,并布置有多种传感器;封孔单元43包括封孔器35、快速接头34、动力装置10、轮式行走装置11和电控箱二25,并布置有多种传感器;***单元44包括填充器37、信号控制器36、动力装置10、轮式行走装置11和电控箱二25,并布置有多种传感器。注浆单元41、锚固单元42、封孔单元43、***单元44均通过轮式行走装置11行走,动力装置10给轮式行走装置11、电控箱二25和相应作业机构提供动力,电控箱二25接收智能决策***3的指令实现自主方位导航和路径规划选择,同时完成相应作业机构的控制。
钻探单元1利用电控箱一6通过局域网与智能决策***3进行交互控制,并接受和执行智能决策***3的决策指令;辅助运输单元2、注浆单元41、锚固单元42、封孔单元43、***单元44均利用电控箱二25通过局域网与智能决策***3进行交互控制,并接受和执行智能决策***3的决策指令。
实施例1:
当煤矿钻探施工设备***进行巷道巡视检查时,钻探单元1发现巷道施工作业区域需要锚固施工时,钻探施工设备***的自主控制方法如下:
步骤一:智能决策***3将探测装置5得到的巷道图形信息、巷道失效信息和设备运行信息进行综合分析,过滤和处理冗余信息,提取巷道图形信息中障碍物的特征点、巷道区域稀疏环境特征点、巷道围岩底鼓、片帮位置、待修复巷道位置以及施工设备***各设备运行参数等信息,确定锚固施工范围、锚杆间距、锚杆长度、锚杆布置方式、锚固剂种类等信息,根据障碍物信息参数和巷道区域坐标信息参数合理确定施工设备***各设备运行轨迹和优化路线,同时可远程进行多源信息的人工辅助微调。
步骤二:钻探单元1、辅助运输单元2和锚固单元42根据智能决策***3的指令按照规定路线依次前往作业区域,智能决策***3根据钻探单元1、辅助运输单元2和锚固单元42的运行参数、施工锚杆数量、锚固孔布置方式、锚固施工工艺要求、目标地层抗压强度、弹性模量、泊松比等参数,自主选择选定设计优化目标和约束条件,以施工设备***的施工效率和周期的多目标配置优化模型为例进行说明,利用加权组合法对两个目标函数进行协调修正,根据重要程度选择加权系数得出一个对各分目标都较好的方案作为多目标优化模型的相对最优解。
以某次锚固施工案例为例进行分析,施工周期的加权系数为0.6,施工效率的加权系数为0.4,将n=3,X1=2,X2=1,X3=2,Q1=0.5,Q2=0.8,Q3=0.4,M1、M2、M3为0到2的正数,m=3,c=0.86,q=0.57,d=0.67,C1、C2、C3为0到1的正数,K1=0.8,K2=0.7,K3=0.6带入公式1和2,求得F1为0.3912,F2为0.6874,对应的相对最优解M1、M2、M3和C1、C2、C3的取值分别为1.1、0.9、1.2、0.9、0.9、0.8,该方案作为优化方案。
步骤三:分别根据单独目标配置优化模型进行计算,以粒子群算法进行局部寻优,每次迭代中通过跟踪两个“极值”来更新自己的位置和速度,迭代终止条件根据施工设备***选为最大迭代次数或(和)微粒群迄今为止搜索到的最优位置满足预定最小适应阈值,得出各设备的最优配置解,通过加权计算得出最优的设备运行参数和施工工序,并进行验证,如果其中某个运行参数不是最优的,可返回重新读取信息进行分析计算。钻探单元1的运行参数包括运行速度、调角速度,调角精度、钻进速度、转速、输出扭矩等,辅助运输单元2运行参数包括运行速度、抓杆方式、抓杆精度、抓杆范围等,锚固单元42运行参数包括锚杆安装方式、锚杆预紧力、锚杆转速、锚固剂材料等。
对设备运行参数系数和施工工序系数M1、M2、M3、C1、C2、C3的取值进行局部迭代寻优,分别为1.08、0.88、1.22、0.90、0.89、0.82,得到各设备的最优配置解,从而得出各设备的对应的运行参数和施工工序,智能决策***3按照得出的结果指导各设备的运行参数和工序步骤进行施工作业。
步骤四:钻探单元1和辅助运输单元2根据设定的运行参数和施工步骤进行工作,完成钻孔施工后,锚固单元42根据设定的运行参数进行后处理施工,完成安装锚索,配置托盘,球垫和张拉预紧锚索,并检查核验锚杆预紧力大小满足设计要求。
步骤五:施工设备***完成该锚固施工后,智能决策***3进行锚固施工数据分析,得出各锚杆的张拉强度、预紧力、锚固效果等数据,进行分析、整理和储存。
实施例2:
当煤矿钻探施工设备***进行巷道巡视检查时,钻探单元1发现巷道施工作业区域需要注浆施工时,钻探施工设备***的自主控制方法如下:
步骤一:智能决策***3将探测装置5得到的巷道图形信息、巷道失效信息和设备运行信息进行综合分析,过滤和处理冗余信息,提取巷道图形信息中障碍物的特征点、巷道区域稀疏环境特征点、巷道围岩破碎状态、待修复巷道位置以及施工设备***各设备运行参数等信息,确定注浆施工范围、注浆方式、围岩强度要求、注浆孔布置方式、注浆材料种类等信息,根据障碍物信息参数巷道区域坐标信息参数合理确定施工设备***各设备运行轨迹和优化路线,同时可远程进行多源信息的人工辅助微调。
步骤二:钻探单元1、辅助运输单元2和注浆单元41根据智能决策***3的指令按照规定路线依次前往作业区域,智能决策***3根据钻探单元1、辅助运输单元2和注浆单元41的运行参数、施工注浆孔数量、注浆孔孔布置方式、动力黏度、巷道围岩强度要求、目标地层破碎程度、岩体应力集中状态等参数,自主选择选定设计优化目标和约束条件,以施工设备***的施工效率和周期的多目标配置优化模型为例进行说明,利用加权组合法对两个目标函数进行协调修正,根据重要程度选择加权系数得出一个对各分目标都较好的方案作为多目标优化模型的相对最优解。
以某次注浆施工案例为例进行分析,施工周期的加权系数为0.5,施工效率的加权系数为0.5,将n=3,X1=2,X2=1,X3=3,Q1=0.5,Q2=0.7,Q3=0.5,M1、M2、M3为0到2的正数,m=3,c=0.76,q=0.68,d=0.81,C1、C2、C3为0到1的正数,K1=0.7,K2=0.8,K3=0.7带入公式1和2,求得F1为0.3783,F2为0.6956,对应的相对最优解M1、M2、M3和C1、C2、C3的取值分别为1.2、0.9、1.1、0.8、0.9、0.9,该方案作为优化方案。
步骤三:分别根据单独目标配置优化模型进行计算,以粒子群算法进行局部寻优,每次迭代中通过跟踪两个“极值”来更新自己的位置和速度,迭代终止条件根据施工设备***选为最大迭代次数或(和)微粒群迄今为止搜索到的最优位置满足预定最小适应阈值,得出各设备的最优配置解,通过加权计算得出最优的设备运行参数,并进行验证,如果其中某个运行参数不是最优的,可返回重新读取信息进行分析计算。钻探单元1的运行参数包括运行速度、调角速度,调角精度、钻进速度、转速、输出扭矩等,辅助运输单元2运行参数包括运行速度、抓杆方式、抓杆精度、抓杆范围等,注浆单元41运行参数包括注浆量、注浆材料、注浆侯凝时间、注浆压力、注浆速度、浆液扩散半径等。
对设备运行参数系数和施工工序系数M1、M2、M3、C1、C2、C3的取值进行局部迭代寻优,分别为1.17、0.89、1.12、0.79、0.89、0.91,得到各设备的最优配置解,从而得出各设备的对应的运行参数和施工工序,智能决策***3按照得出的结果指导各设备的运行参数和工序步骤进行施工作业。
步骤四:钻探单元1和辅助运输单元2根据设定的运行参数和施工步骤进行工作,完成钻孔施工后,注浆单元41根据设定的运行参数进行工作,完成安装注浆管,利用注浆泵30完成注浆作业,并检查注浆后岩体强度满足设计要求。
步骤五:施工设备***完成该部分注浆施工后,智能决策***3进行注浆施工数据分析,得出岩体注浆后粘结强度与抗压强度、注浆质量等数据,进行分析和整理。
以上结合附图详细描述了本公开的优选实施方式,但是,本公开并不限于上述实施方式中的具体细节,在本公开的技术构思范围内,可以对本公开的技术方案进行多种简单变型,这些简单变型均属于本公开的保护范围。
另外需要说明的是,在上述具体实施方式中所描述的各个具体技术特征,在不矛盾的情况下,可以通过任何合适的方式进行组合,为了避免不必要的重复,本公开对各种可能的组合方式不再另行说明。
此外,本公开的各种不同的实施方式之间也可以进行任意组合,只要其不违背本公开的思想,其同样应当视为本公开所公开的内容。
Claims (10)
1.一种煤矿井下钻探施工设备***施工参数优化方法,其特征在于,所述的钻探施工设备***包括智能决策***(3)和施工设备***;
智能决策***(3)通过下式获取施工设备***的设备运行参数系数和施工设备***的设备施工工序系数;
式中:F1,施工设备***的施工周期,h;
F2,施工设备***的施工效率;
n,施工设备***的设备种类数量,n为≤6的自然数;
Xi,施工设备***的设备数量;
Qi,施工设备***的设备有效施工时间,h;
Mi,施工设备***的设备运行参数系数,设备额定运行参数标定为1,设备实际运行参数与设备额定运行参数相除,得出设备运行参数系数,取值为正数;
m,目标钻孔数量;
c,孔区地层特性系数,取值0到1;
q,煤体应力系数,取值0到1;
d,钻屑量系数,取值0到1;
Ci,施工设备***的设备施工工序系数;设备基本施工工序标定为1,设备实际运行工序与设备基本施工工序相除,得出设备施工工序系数,取值为正数;
Ki,施工设备***的设备利用率。
2.根据权利要求1所述的煤矿井下钻探施工设备***施工参数优化方法,其特征在于,对智能决策***(3)获取的施工设备***的设备运行参数系数和施工设备***的设备施工工序系数再利用粒子群算法进行局部寻优,加权计算得出最优的施工设备***的设备运行参数系数和最优的施工设备***的设备施工工序系数。
3.根据权利要求1或2所述的煤矿井下钻探施工设备***施工参数优化方法,其特征在于,所述的智能决策***(3)设置数据采集模块、智能专家模块和数据输出模块;
所述的数据采集模块获取施工设备***的设备运行参数、施工设备***的设备施工工序以及巷道环境信息;
所述的智能专家模块对数据采集模块获取的数据进行处理得到施工设备***的设备运行参数系数、施工设备***的设备施工工序系数和路径规划信息;
数据输出模块接收智能专家模块的输出结果,将施工设备***的设备运行参数系数、施工设备***的设备施工工序系数和路径规划信息发送给施工设备***进行施工。
4.一种煤矿井下钻探施工设备***施工参数优化方法,其特征在于,所述的钻探施工设备***包括智能决策***(3)和施工设备***,优化方法具体包括:
步骤一:智能决策***(3)利用巷道环境信息进行路径规划,选择设备施工工序和设备运行参数,施工设备***前往作业区域;
步骤二:智能决策***(3)通过下式获取施工设备***的设备运行参数系数和施工设备***的设备施工工序系数;
式中:F1,施工设备***的施工周期,h;
F2,施工设备***的施工效率;
n,施工设备***的设备种类数量,n为≤6的自然数;
Xi,施工设备***的设备数量;
Qi,施工设备***的设备有效施工时间,h;
Mi,施工设备***的设备运行参数系数,设备额定运行参数标定为1,设备实际运行参数与设备额定运行参数相除,得出设备运行参数系数,取值为正数;
m,目标钻孔数量;
c,孔区地层特性系数,取值0到1;
q,煤体应力系数,取值0到1;
d,钻屑量系数,取值0到1;
Ci,施工设备***的设备施工工序系数;设备基本施工工序标定为1,设备实际运行工序与设备基本施工工序相除,得出设备施工工序系数,取值为正数;
Ki,施工设备***的设备利用率;
步骤三:对步骤二获取的施工设备***的设备运行参数系数和施工设备***的设备施工工序系数再利用粒子群算法进行局部寻优,加权计算得出最优的施工设备***的设备运行参数系数和最优的施工设备***的设备施工工序系数。
5.根据权利要求4所述的煤矿井下钻探施工设备***施工参数优化方法,其特征在于,所述的步骤一中利用巷道环境信息进行路径规划包括:
结合施工设备***的定位信息,巷道环境信息包括巷道划分的模块区域和障碍物特征信息,得出路径规划。
6.一种煤矿井下钻探施工设备***,其特征在于,包括智能决策***和施工设备***,施工设备***设置钻探单元(1)、辅助运输单元(2)和后处理单元(4);所述的智能决策***(3)利用权利要求1-5任一项所述的煤矿井下钻探机群施工参数优化方法获取施工设备***的设备运行参数系数和施工设备***的设备施工工序系数。
7.根据权利要求6所述的煤矿井下钻探施工设备***,其特征在于,所述的钻探单元(1)包括轮式行走装置(11)、车体平台一(9)、探测装置(5)、动力装置(10)、调角装置(8)、工作装置(7)和电控箱一(6)。
8.根据权利要求6所述的煤矿井下钻探施工设备***,其特征在于,所述的辅助运输单元(2)包括履带式行走装置(24)、车体平台二(28)、自动装卸机构(26)、存储装置(27)、专用钻杆箱(29)、动力装置(10)和电控箱二(25)。
9.根据权利要求6所述的煤矿井下钻探施工设备***,其特征在于,所述的后处理单元(4)包括注浆单元(41)、锚固单元(42)、封孔单元(43)和***单元(44)。
10.根据权利要求6所述的煤矿井下钻探施工设备***,其特征在于,所述的钻探单元(1)、辅助运输单元(2)和后处理单元(4)通过局域网与所述的智能决策***(3)实现数据交互。
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