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摘 要：为了实现无人化采煤工作面，本文以综采工作面采煤机的煤岩识别作为主要研究内容，通过对采煤机煤岩识别的相关技术进行阐述和分析，进而设计了一种基于精确煤层三维模型的采煤机煤岩识别系统，并对其煤岩识别与摇臂状态控制的方法展开了深入研究，研究表明，本文设计的采煤机煤岩识别系统能有效满足其采煤过程中对煤岩识别工作自动化要求，为实现无人化采煤工作面提供可靠保障。
关键词：采煤机；煤岩识别；摇臂状态
一、采煤机煤岩识别的相关技术
（一）EMD法。EMD法，即跟经验模态分解法是综采工作面中采煤机对煤岩界面识别的一种常用办法，实际上是一种自适应的信号分解办法，以煤体和矸石下落过程中所产生声波信号间频谱差异为依据，对下落的物体为煤炭还是矸石进行判断。需要说明的是，此方法只有在滚筒切割到顶部和底板的岩石后方能够对煤岩予以准确判断，而对于具有较高矸石含量的煤层，其煤岩判断效率将大打折扣。
（二）多传感器信息融合识别。多传感器信息融合识别，主要利用扭矩传感器、压力传感器以及电流和加速传感器等多种传感器，在径向基函数神经网络的作用改下，完成对各传感器识别信息的综合，从而确定出综采工作面中采煤机煤岩识别的结果。
（三）红外探测。对采煤机进行分析可知，其在将煤体与岩石进行截割后，因二者不同性质，导致采煤机截割后的问年度也具有一定差异。基于此，借助红外探测的办法对采煤机滚筒截齿的温度进行探测，便能够使操作人员快速了解到相应的煤岩界面。值得注意的是，红外探测法只有在采煤机截割到岩石时，方能够形成对煤岩的准确判断。在了解集几种采煤机煤岩识别相关技术的基础上，下文着重对基于精确煤层的采煤机煤岩识别系统设计办法展开深入研究。
二、基于精确煤层模型的采煤机煤岩识别
（一）系统设计总思路。本文设计的是一种以精确煤层的三维模型为依托的采煤机煤岩识别系统，在借助地质勘测量得到的煤层数据的基础上，对当前煤层的三维模型进行构建，并通过对采煤机摇臂高度进行适时调整，确保自动化无人开采目标的实现。相较于传统的煤岩识别系统，本文设计的这一系统无需采煤机主动发送识别信号，而只需对所构建的三维模型的碰撞情况进行检查和，方能够实现对煤岩的准确识别。
（二）煤层模型的构建与采煤机状态描述。对传统煤层三维模型进行分析可知，其大都是在处理钻孔获得数据的基础上，按照相关的算法进行拟合所获得的，其核心数据来源为基于三维地震波探测得到的对应数据，这种办法下采煤机对1m以上煤层厚度的探测精度在最高时可达到95%。基于此，将基于三维地震波数据构建的模型作为综采工作面煤岩识别的初步模型，这需要巷道掘进时所获得的煤层具体数据对其验证发放能够确定其煤岩识别效果。对于采煤机而言，其在实际的运行，即割煤过程中可看作是采煤机模型对煤层模型的反复截割，对于割煤吼吼的煤层（模型）而言，通常有两种处理方式，一是进一步标识模型，进而对采空区与未回采区进行区分；二是以割煤数据为依据，生成新的煤层模型，使其充当下一个割煤循环的基本模型。
对于采煤机模型而言，其构建主要由其生产厂家根据特定的型號在设计的阶段完成，采煤机模型的主要参数跟主要包括了其摇臂长度、滚筒直径等。需要说明的是，除了采煤机模型以外，还应构建起刮板输送机与液压支架模型，其中，刮板输送机主充当采煤机运行过程中的边界元素，液压支架的功能则主要为，在采煤机割煤时，阻止其滚筒同支架顶梁发生干涉和接触。
（三）煤岩识别与摇臂状态控制。在设计过程中关于煤岩界面的识别主要依托于两个传感器的数据，分别为截割电机工作电流与滚筒调高油缸压力。对于采煤机而言，其在正常运行时，上述两项传感器数据会在一定范围内发生小幅波动，中心数据因不同煤体硬度的不同而具有一定差异。当采煤机在工作过程中其滚筒接触到岩石后，因滚筒与岩石接触面不同，故调高油缸的两个压力变化也存在差异，，操作人员则能够对岩面与滚筒接触的位置做出进一步判断，即当滚筒上方的截齿与岩面率先接触时，岩石面会向滚筒施加向下的压力，导致滚筒位置降低，而调高油缸下方的腔体压力也随之增加，相应地，其上方腔体压力则下降。此时，对于操作人员而言，则能够通过观察安装至滚筒处的压力传感器的相关数据，完成对采煤机采煤煤岩的识别。
在摇臂状态控制方面，通过对煤岩识别系统的输出信号进行分析，则能够完成对采煤机摇臂状态的自动调整，即以采煤机运行速度為依据，通过对采煤机与煤层模型进行碰撞检查，进而确定出采煤机在某一运行位置需要的摇臂高度，在将所需高度反馈至采煤机摇臂自动控制系统当中后，系统便以所获得的高度参数，结合采煤机自身结构，算得采煤机摇臂所需的调整量，而后，在电磁伺服阀的作用下，摇臂将被调整至所需高度，从而实现基于无人操作的摇臂状态的自动调节。
三、结论
本文通过对采煤机煤岩识别的相关技术进行简要说明，进而设计了一种基于精确煤层三维模型的综采工作面采煤机煤岩识别系统。本文所设计的系统能够较好地满足采煤机自动化煤岩识别需求并能够实现对摇臂状态的自动化控制。未来，还应进一步加大对综采工作面采煤机自动化煤岩识别方法的研究，为提高采煤机煤岩识别与综采工作面的自动化水平奠定良好基础。
参考文献：
[1]苗艳才，杨栋，赵其龙.智能采煤机煤岩识别分析与设计[J].煤矿机械，2014，07（12）：81-83.
[2]张强，张石磊，王海舰，等.基于声发射信号的煤岩界面识别研究[J].电子测量与仪器学报，2017，02（09）：230-237.
关键词：采煤机；煤岩识别；摇臂状态
一、采煤机煤岩识别的相关技术
（一）EMD法。EMD法，即跟经验模态分解法是综采工作面中采煤机对煤岩界面识别的一种常用办法，实际上是一种自适应的信号分解办法，以煤体和矸石下落过程中所产生声波信号间频谱差异为依据，对下落的物体为煤炭还是矸石进行判断。需要说明的是，此方法只有在滚筒切割到顶部和底板的岩石后方能够对煤岩予以准确判断，而对于具有较高矸石含量的煤层，其煤岩判断效率将大打折扣。
（二）多传感器信息融合识别。多传感器信息融合识别，主要利用扭矩传感器、压力传感器以及电流和加速传感器等多种传感器，在径向基函数神经网络的作用改下，完成对各传感器识别信息的综合，从而确定出综采工作面中采煤机煤岩识别的结果。
（三）红外探测。对采煤机进行分析可知，其在将煤体与岩石进行截割后，因二者不同性质，导致采煤机截割后的问年度也具有一定差异。基于此，借助红外探测的办法对采煤机滚筒截齿的温度进行探测，便能够使操作人员快速了解到相应的煤岩界面。值得注意的是，红外探测法只有在采煤机截割到岩石时，方能够形成对煤岩的准确判断。在了解集几种采煤机煤岩识别相关技术的基础上，下文着重对基于精确煤层的采煤机煤岩识别系统设计办法展开深入研究。
二、基于精确煤层模型的采煤机煤岩识别
（一）系统设计总思路。本文设计的是一种以精确煤层的三维模型为依托的采煤机煤岩识别系统，在借助地质勘测量得到的煤层数据的基础上，对当前煤层的三维模型进行构建，并通过对采煤机摇臂高度进行适时调整，确保自动化无人开采目标的实现。相较于传统的煤岩识别系统，本文设计的这一系统无需采煤机主动发送识别信号，而只需对所构建的三维模型的碰撞情况进行检查和，方能够实现对煤岩的准确识别。
（二）煤层模型的构建与采煤机状态描述。对传统煤层三维模型进行分析可知，其大都是在处理钻孔获得数据的基础上，按照相关的算法进行拟合所获得的，其核心数据来源为基于三维地震波探测得到的对应数据，这种办法下采煤机对1m以上煤层厚度的探测精度在最高时可达到95%。基于此，将基于三维地震波数据构建的模型作为综采工作面煤岩识别的初步模型，这需要巷道掘进时所获得的煤层具体数据对其验证发放能够确定其煤岩识别效果。对于采煤机而言，其在实际的运行，即割煤过程中可看作是采煤机模型对煤层模型的反复截割，对于割煤吼吼的煤层（模型）而言，通常有两种处理方式，一是进一步标识模型，进而对采空区与未回采区进行区分；二是以割煤数据为依据，生成新的煤层模型，使其充当下一个割煤循环的基本模型。
对于采煤机模型而言，其构建主要由其生产厂家根据特定的型號在设计的阶段完成，采煤机模型的主要参数跟主要包括了其摇臂长度、滚筒直径等。需要说明的是，除了采煤机模型以外，还应构建起刮板输送机与液压支架模型，其中，刮板输送机主充当采煤机运行过程中的边界元素，液压支架的功能则主要为，在采煤机割煤时，阻止其滚筒同支架顶梁发生干涉和接触。
（三）煤岩识别与摇臂状态控制。在设计过程中关于煤岩界面的识别主要依托于两个传感器的数据，分别为截割电机工作电流与滚筒调高油缸压力。对于采煤机而言，其在正常运行时，上述两项传感器数据会在一定范围内发生小幅波动，中心数据因不同煤体硬度的不同而具有一定差异。当采煤机在工作过程中其滚筒接触到岩石后，因滚筒与岩石接触面不同，故调高油缸的两个压力变化也存在差异，，操作人员则能够对岩面与滚筒接触的位置做出进一步判断，即当滚筒上方的截齿与岩面率先接触时，岩石面会向滚筒施加向下的压力，导致滚筒位置降低，而调高油缸下方的腔体压力也随之增加，相应地，其上方腔体压力则下降。此时，对于操作人员而言，则能够通过观察安装至滚筒处的压力传感器的相关数据，完成对采煤机采煤煤岩的识别。
在摇臂状态控制方面，通过对煤岩识别系统的输出信号进行分析，则能够完成对采煤机摇臂状态的自动调整，即以采煤机运行速度為依据，通过对采煤机与煤层模型进行碰撞检查，进而确定出采煤机在某一运行位置需要的摇臂高度，在将所需高度反馈至采煤机摇臂自动控制系统当中后，系统便以所获得的高度参数，结合采煤机自身结构，算得采煤机摇臂所需的调整量，而后，在电磁伺服阀的作用下，摇臂将被调整至所需高度，从而实现基于无人操作的摇臂状态的自动调节。
三、结论
本文通过对采煤机煤岩识别的相关技术进行简要说明，进而设计了一种基于精确煤层三维模型的综采工作面采煤机煤岩识别系统。本文所设计的系统能够较好地满足采煤机自动化煤岩识别需求并能够实现对摇臂状态的自动化控制。未来，还应进一步加大对综采工作面采煤机自动化煤岩识别方法的研究，为提高采煤机煤岩识别与综采工作面的自动化水平奠定良好基础。
参考文献：
[1]苗艳才，杨栋，赵其龙.智能采煤机煤岩识别分析与设计[J].煤矿机械，2014，07（12）：81-83.
[2]张强，张石磊，王海舰，等.基于声发射信号的煤岩界面识别研究[J].电子测量与仪器学报，2017，02（09）：230-237.