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  • ISSN:0253-9993
  • CN: 11-2190/TD

《煤炭学报》

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煤矿巷道智能掘进关键共性技术

作者(Author):

  • 马宏伟
  • 王世斌
  • 毛清华
  • 石增武
  • 张旭辉
  • 杨征
  • 曹现刚
  • 薛旭升
  • 夏晶
  • 王川伟

作者单位:

  • 西安科技大学机械工程学院
  • 陕西省矿山机电装备智能监测重点实验室
  • 陕西煤业化工集团有限责任公司
  • 陕西陕煤榆北煤业有限公司
  • 陕西小保当矿业有限公司

关键词:

  • 煤矿巷道
  • 智能掘进
  • 精确定位定向
  • 协同控制
  • 并行控制
  • 虚拟现实
  • 摘要
  • 论文图表
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  • 引用格式

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。破解煤矿巷道智能掘进的四大关键共性技术难题。

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.
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