一种综放工作面自动化放煤装置及放煤过程识别方法

摘要

本发明公开了一种综放工作面自动化放煤装置及放煤过程识别方法，在综采放顶煤生产过程中，能够辨识出顶煤下放过程中全煤下放阶段、0‑30％矸煤混放阶段、30‑50％矸煤混放阶段、50‑70％矸煤混放阶段、全矸下放阶段以及堵煤、卡煤的放煤故障，从而实现放煤、停止放煤控制以及被卡煤块的破碎控制，实现自动放煤；所述综放工作面自动化放煤装置包括：摄像头、视频采集卡、声波传感器、振动传感器、压力传感器、数据采集卡、计算机、放煤板控制器、尾梁油缸控制器，实现了放煤过程的放煤阶段识别和堵煤、卡煤的放煤故障识别，进而放顶煤液压支架的放煤板或者尾梁，实现自动放煤及堵煤、卡煤故障下的自动破煤；所述放煤过程识别方法能够辨识出顶煤下放过程中全煤下放阶段、0‑30％矸煤混放阶段、30‑50％矸煤混放阶段、50‑70％矸煤混放阶段、全矸下放阶段以及堵煤、卡煤的放煤故障。

主权项

一种综放工作面自动化放煤装置及放煤过程识别方法，其特征在于：在综采放顶煤生产过程中，能够辨识出顶煤下放过程中全煤下放阶段、0‑30％矸煤混放阶段、30‑50％矸煤混放阶段、50‑70％矸煤混放阶段、全矸下放阶段以及堵煤、卡煤的放煤故障，从而实现放煤、停止放煤控制以及被卡煤块的破碎控制，实现自动放煤；所述综放工作面自动化放煤装置包括：摄像头，用于采集综放工作面放煤过程中下放顶煤的图像信息；图像采集卡，安装在计算机的PCI插槽上，用于采集和处理顶煤下放过程的全煤下放阶段、0‑30％矸煤混放阶段、30‑50％矸煤混放阶段、50‑70％矸煤混放阶段、全矸下放阶段以及堵煤、卡煤的放煤故障所述摄像头获取的顶煤的图像信息，并传送给计算机；声波传感器，用于采集放煤过程中下放顶煤时声音信息；振动传感器，用于采集放煤过程中下放顶煤对液压支架尾梁的振动信息；压力传感器，用于采集放煤过程中下放顶煤对液压支架尾梁的压力信息；数据采集卡，安装在计算机的PCI插槽上，用于采集和处理所述声波传感器、振动传感器、压力传感器的信号，并传送给计算机；计算机，当有放煤任务时，给放煤板控制器发送放煤信号进行放煤，在放煤过程中，用于处理和分析所获取的图像、声音、振动、压力信息、并计算这四种信息的特征属性值，利用多类分类支持向量机对所计算的特征属性值进行顶煤下放过程的全煤下放阶段、0‑30％矸煤混放阶段、30‑50％矸煤混放阶段、50‑70％矸煤混放阶段、全矸下放阶段以及堵煤、卡煤的放煤故障状态识别与分类，所述计算机根据所需要的放煤回收率，在相应的放煤阶段控制放煤板控制器停止放煤，对堵煤、卡煤的放煤故障状态，控制尾梁油缸控制器实现液压支架尾梁往复摆动，完成被卡住的大块煤炭的破碎控制，实现顺利放煤；放煤板控制器，在接收到所述计算机开始放煤或者停止放煤的控制信号后，控制液压支架尾梁底部的放煤板收回或者展出，进而实现开始放煤或者停止放煤。尾梁油缸控制器，在接收到所述计算机发出的对大块煤炭的破碎控制时，控制液压支架尾梁往复上下运动，实现大块煤炭的破碎，从而保障顺利放煤；在利用所述综放工作面自动化放煤装置进行放煤阶段识别时，其放煤过程识别方法为：在利用所述综放工作面自动化放煤装置进行放煤过程识别时，其方法为：在综采放顶煤工作面现场事先准备足够量的全煤、含矸30％的矸煤混合物、含矸50％的矸煤混合物、含矸70％的矸煤混合物，这几种混合物的试验材料，在不低于放顶煤平均煤层厚度的放煤高度下分别将这几种试验材料从放顶煤液压支架上方下落，利用所述摄像头、所述声波传感器、所述振动传感器、所述压力传感器采集这几种下放试验材料的图像、声音、振动和压力信息，并经过所述图像采集卡、所述数据采集卡、所述计算机进行信号采集和信息处理，计算所述摄像头获取的这几种下放试验材料的颜色特征属性值F1、纹理特征属性值F2，计算所述声波传感器获取的这几种下放试验材料声音信号的谱质心特征属性值F3、Me1倒谱系数特征属性值F4、广义维数特征属性值F5，计算所述振动传感器获取的这几种下放试验材料对放顶煤液压支架产生的振动信号的谱质心特征属性值F6、Me1倒谱系数特征属性值F7、广义维数特征属性值F8。在没有任何下落的试验材料或者人为设置大块煤炭堵住液压支架放煤板的故障下，计算和分析所述压力传感器的信号的谱质心特征属性值F9和幅值属性值F10，当F10为大于零的数值，F1至F9为0时，此时发生了堵煤或卡煤故障，从而为尾梁破碎顶煤提供判决条件。利用多类分类支持向量机对上述这几种下放试验材料的F1至F10所组成的具备10个特征属性的多类样本数据进行分类识别训练，进而获得训练好的能够对上述几种下放试验材料和堵煤、卡煤故障状态进行多类分类的支持向量机。对生产中综采放顶煤工作面的放煤过程，每隔1秒钟采集一次下放顶煤的图像、声音、振动和压力信息，计算上述F1至F10这10个特征属性值，获得该时刻的放煤特征样本信息，对该样本信息，利用上述训练好的多类分类支持向量机进行分类，识别出该样本归属上述几种试验材料哪一类或者是堵煤、卡煤故障状态，便识别出了当前该过程为放煤过程的哪个阶段或者堵煤、卡煤故障状态。按照这种方法，在整个放煤过程中，能够识别出全煤下放阶段、0‑30％矸煤混放阶段、30‑50％矸煤混放阶段、50‑70％矸煤混放阶段、全矸下放阶段，这5种放煤阶段以及堵煤、卡煤故障状态。