一种用于煤矿用钻进机器人设备的智能控制方法技术

本发明专利技术涉及煤矿钻进技术领域，具体涉及一种用于煤矿用钻进机器人设备的智能控制方法。该方法首先通过对不同种类的岩层进行钻进试验得到钻进参数专家数据库，然后在所得数据库中寻找与钻进机器人当前作业要求最相近的钻进参数从而确定钻进机器人的初始钻速和初始钻压；后续，根据钻进机器人钻进作业过程中的实时作业参数以及由钻进所产生的岩石碎屑的轮廓与大小状态而确定的钻进效率，分别对初始钻速和初始钻压进行调节以确定最优钻速和最优钻压，以最优钻速和最优钻压控制钻进机器人使其处于可达到最佳钻进效果的状态中，提高钻进机器人的钻进效果。进机器人的钻进效果。进机器人的钻进效果。

【技术实现步骤摘要】
一种用于煤矿用钻进机器人设备的智能控制方法


[0001]本专利技术涉及煤矿钻进
，具体涉及一种用于煤矿用钻进机器人设备的智能控制方法。

技术介绍

[0002]煤矿开采过程中钻进机器人也即钻机的运用已经普及，当前钻机初步具备了自适应钻进的功能，能实现压力及速度双参数制约的自动钻进，具体如，在钻进岩石时以恒压钻进，钻进煤层时以恒速钻进，或者在面对其它的非常规地质，如极软煤、地质构造复杂等地质时，再由工作人员通过操作界面手动设置恒压或恒速模式，以及恒压或恒速的具体大小。
[0003]可以看出，当前钻机仅能按照工作人员设定的参数进行自适应调节，而并不能按照实际的最佳钻进效果进行自适应调节，由于工作人员凭经验给出的参数往往并不完全贴合最佳钻进效果下的对应参数，且最佳钻进效果下的对应参数还很可能是动态变化的，所以当前钻机的该种自适应钻进方法，并没有达到最佳的钻进效果。

技术实现思路

[0004]为提高煤矿用钻进机器人的钻进效果，本专利技术提供了一种用于煤矿用钻进机器人设备的智能控制方法，所采用的技术方案具体如下：本专利技术的一种用于煤矿用钻进机器人设备的智能控制方法，包括以下步骤：建立钻进机器人的钻进参数专家数据库，所述钻进参数专家数据库包括多个钻进参数，所述钻进参数通过对不同种类的岩层进行钻进试验得到，每个钻进参数包括不同钻进深度、钻进倾角、钻进岩性种类下所对应的钻速和钻压；在钻进参数专家数据库中寻找与钻进机器人作业要求最接近的钻进参数，以所述最接近的钻进参数中的钻速和钻压作为钻进机器人的初始钻速和初始钻压，所述作业要求包括所要求的钻进深度、钻进倾角以及钻进岩性种类；所述最接近的钻进参数，是指所有钻进参数中与所述作业要求在钻进深度、钻进倾角以及钻进岩性种类三方面的整体差值最小的钻进参数；根据钻进机器人中发动机的当前转速、钻进机器人实时钻进深度以及与钻头接触的钻进岩性种类，调节初始钻速得到最优转速，所述钻进岩性种类通过获取钻进岩层表面图像后将所获取的钻进岩层表面图像输入训练好的神经网络确定；采集钻进过程中所产生的岩石碎屑的图像并灰度化处理，得到岩石碎屑灰度图像，基于连续获取的岩石碎屑灰度图像以帧差法得到包含每个岩石碎屑的灰度差值图像；根据灰度差值图像中不同岩石碎屑之间的轮廓相似性确定钻进机器人的钻进效率，并对所述钻进效率进行归一化处理得到归一化钻进效率，当归一化钻进效率大于归一化钻进效率阈值，则以初始钻压作为最优钻压，当归一化钻进效率不大于归一化钻进效率阈值，则对初始钻压进行调节：
其中，表示最优钻压，表示钻进机器人当前的归一化钻进效率，表示初始钻压，表示实时钻进深度，S表示所要求的钻进深度，表示设定倍数，其取值范围为(0,1)；控制钻进机器人在当前控制周期中以所述最优钻速和所述最优钻压进行钻进作业，在其它控制周期开始时计算与其它控制周期对应的最优钻速和最优钻压，以其它控制周期对应的最优钻速和最优钻压控制钻进机器人完成其它控制周期的钻进作业，实现对整个钻进作业过程中的智能控制。
[0005]本专利技术的有益效果为：本专利技术首先根据对不同种类的岩层进行钻进试验得到钻进参数，然后以所得钻进参数构建钻进机器人的钻进参数专家数据库，根据钻进机器人当前的钻进要求在钻进参数专家数据库中寻找与钻进要求最接近的钻进参数，从而以最接近的钻进参数中的钻速和钻压作为当前钻进作业的初始钻压和初始钻速，使本次钻进作业一开始的作业状态便尽可能靠近最佳钻进效果下所对应的作业状态；后续，本专利技术又根据钻进过程中的实时作业参数对初始钻速进行调节确定了符合当前作业状态的最优钻速，并根据由钻进所产生的岩石碎屑的轮廓与大小而得到的钻进效率对初始钻压进行调节确定了符合当前作业状态的最优钻压，以实时得到的最优钻压和最优钻速控制钻进机器人进行钻进作业，便可使钻进机器人在钻进过程中保持在可达到最佳钻进效果的状态中，从而提高钻进机器人的钻进效果。
[0006]进一步的，所述最优转速为：其中，表示最优钻速，表示当前时刻发动机的转速，Y表示当前与钻头接触的钻进岩性种类，岩石越坚硬则钻进岩性种类的取值越大，表示实时钻进深度，表示初始钻速，表示调整系数，其具体取值根据实验验证得到。
[0007]进一步的，对所述灰度差值图像进行超像素分割，得到若干超像素块，并计算相邻的超像素块E与超像素块R之间的相关性，具体为：获取超像素块E与超像素块R的共有边缘，记共有边缘的两端点分别为e与r，共有边缘的中间点为f，共有边缘上从端点e到中间点f的长度与从端点r到中间点f的长度相等；连接共有边缘上的两端点e与r得到直线，经中间点f作直线的垂线并与直线相交于u点，获得第一特征方向以及第二特征方向，确定超像素块E与超像素块R之间的相关性：其中，XG为两相邻超像素块E与超像素块R之间的相关性，表示超像素块E与超
像素块R共有边缘上的像素点个数，表示共有边缘上第i个像素点的灰度值，表示共有边缘上第i个像素点在方向上的相邻像素点的灰度值，表示共有边缘上第i个像素点在方向上的相邻像素点的灰度值；按照确定相关性XG的方法计算任意两个相邻超像素块之间的相关性，并判断所得相关性与设定的相关性阈值的大小，当相关性大于相关性阈值则将该相关性对应的两个相邻超像素块融合成为一个超像素块，当相关性不大于相关性阈值则不进行融合；重复根据任意两个相邻超像素块之间的相关性而对两个相邻超像素块进行融合的过程，直到所有任意两个相邻超像素块之间的相关性都不大于相关性阈值，得到与实际的岩石碎屑数量相同的若干个融合超像素块；以所得融合超像素块之间的轮廓相似性确定钻进机器人的钻进效率：其中，表示钻进机器人当前的钻进效率，n表示融合超像素块的个数，表示第i个融合超像素块与第一个融合超像素块之间的轮廓相似性；以所得钻进机器人当前的钻进效率完成由所述初始钻压调节得到最优钻压的过程。
[0008]进一步的，在以所得融合超像素块之间的轮廓相似性确定钻进机器人的钻进效率之前，还包括对融合超像素块边缘进行改进的步骤：计算融合超像素块边缘上每个像素点的设定邻域内所有非边缘像素点的灰度方差，并对所得方差进行归一化处理得到归一化方差，若归一化方差大于设定的归一化方差阈值，则保留该像素点，若归一化方差不大于设定的归一化方差阈值，则将该像素点从融合超像素块的边缘上删除，得到若干个融合超像素块的边缘线段；将两个相邻边缘线段中靠近另一个边缘线段的两个端点分别作为生长起点以及生长终点，以生长起点到生长终点的直线方向为目标方向，将与目标方向的偏离角度小于设定角度值的方向作为生长方向，在生长方向上确定生长起点的所有相邻像素点，计算每个相邻像素点的设定邻域内所有像素点的灰度方差，以最大灰度方差所对应的相邻像素点为生长点，在生长点的基础上重复由生长起点得到生长点的生长过程，直到生长位置到达所述生长终点，完成两个相邻边缘线段的生长连接；所述设定角度值的取值范围为(0,)；以相邻边缘线段的生长连接方法完成所有任意两个相邻边缘线段的生长连接，得到改进后的融合超像素块，完成对融合超像素块边缘的改进。
[0009]进一步的，所述归一化钻进效率阈值为0.85，所述本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于煤矿用钻进机器人设备的智能控制方法，其特征在于，包括以下步骤：建立钻进机器人的钻进参数专家数据库，所述钻进参数专家数据库包括多个钻进参数，所述钻进参数通过对不同种类的岩层进行钻进试验得到，每个钻进参数包括不同钻进深度、钻进倾角、钻进岩性种类下所对应的钻速和钻压；在钻进参数专家数据库中寻找与钻进机器人作业要求最接近的钻进参数，以所述最接近的钻进参数中的钻速和钻压作为钻进机器人的初始钻速和初始钻压，所述作业要求包括所要求的钻进深度、钻进倾角以及钻进岩性种类；所述最接近的钻进参数，是指所有钻进参数中与所述作业要求在钻进深度、钻进倾角以及钻进岩性种类三方面的整体差值最小的钻进参数；根据钻进机器人中发动机的当前转速、钻进机器人实时钻进深度以及与钻头接触的钻进岩性种类，调节初始钻速得到最优转速，所述钻进岩性种类通过获取钻进岩层表面图像后将所获取的钻进岩层表面图像输入训练好的神经网络确定；采集钻进过程中所产生的岩石碎屑的图像并灰度化处理，得到岩石碎屑灰度图像，基于连续获取的岩石碎屑灰度图像以帧差法得到包含每个岩石碎屑的灰度差值图像；根据灰度差值图像中不同岩石碎屑之间的轮廓相似性确定钻进机器人的钻进效率，并对所述钻进效率进行归一化处理得到归一化钻进效率，当归一化钻进效率大于归一化钻进效率阈值，则以初始钻压作为最优钻压，当归一化钻进效率不大于归一化钻进效率阈值，则对初始钻压进行调节：其中，表示最优钻压，表示钻进机器人当前的归一化钻进效率，表示初始钻压，表示实时钻进深度，S表示所要求的钻进深度，表示设定倍数，其取值范围为(0,1)；控制钻进机器人在当前控制周期中以所述最优钻速和所述最优钻压进行钻进作业，在其它控制周期开始时计算与其它控制周期对应的最优钻速和最优钻压，以其它控制周期对应的最优钻速和最优钻压控制钻进机器人完成其它控制周期的钻进作业，实现对整个钻进作业过程中的智能控制。2.根据权利要求1所述的用于煤矿用钻进机器人设备的智能控制方法，其特征在于，所述最优转速为：其中，表示最优钻速，表示当前时刻发动机的转速，Y表示当前与钻头接触的钻进岩性种类，岩石越坚硬则钻进岩性种类的取值越大，表示实时钻进深度，表示初始钻速，表示调整系数，其具体取值根据实验验证得到。3.根据权利要求1或2所述的用于煤矿用钻进机器人设备的智能控制方法，其特征在于，对所述灰度差值图像进行超像素分割，得到若干超像素块，并计算相邻的超像素块E与超像素块R之间的相关性，具体为：获取超像素块E与超像素块R的共有边缘，记共有边缘的两端点分别为e与r，共有
边缘的中间点为f，共有边缘上从端点e到中间点f的长度与从端点r到中间点f的长度相等；连接共有边缘上的两端点e与r得到直线，经中间点f作直线的垂线并...

【专利技术属性】
技术研发人员：邵安芬，吴方光，
申请(专利权)人：山东九商工程机械有限公司，
类型：发明
国别省市：