一种煤矿智能掘进工作面多机协同集中控制系统技术方案

本发明专利技术公开了一种煤矿智能掘进工作面多机协同集中控制系统，属于煤矿技术领域。本发明专利技术的一种煤矿智能掘进工作面多机协同集中控制系统，包括多机协同控制模块，使运输设备、排水设备、供电设备、除尘设备及掘锚设备进行协同掘进工作。本发明专利技术解决了现有在对煤矿掘进时，不能基于煤矿掘进工作面进行多机协同集中控制，导致多机之间联动性差，其煤矿智能掘进效果差的问题，本发明专利技术的煤矿智能掘进工作面多机协同集中控制系统，在对煤矿掘进时，可基于煤矿掘进工作面进行多机协同集中控制，提高多机之间联动性，使煤矿智能掘进效果好。使煤矿智能掘进效果好。使煤矿智能掘进效果好。

【技术实现步骤摘要】
一种煤矿智能掘进工作面多机协同集中控制系统


[0001]本专利技术涉及煤矿
，具体为一种煤矿智能掘进工作面多机协同集中控制系统。

技术介绍

[0002]煤是最主要的固体燃料，是可燃性有机岩的一种，它是由一定地质年代生长的繁茂植物，在适宜的地质环境中，逐渐堆积成厚层，并埋没在水底或泥沙中，经过漫长地质年代的天然煤化作用而形成的，人类在富含煤炭的矿区开采煤炭资源的区域，一般分为井工煤矿和露天煤矿，当煤层离地表远时，一般选择向地下开掘巷道采掘煤炭，此为井工煤矿，当煤层距地表的距离很近时，一般选择直接剥离地表土层挖掘煤炭，此为露天煤矿，我国绝大部分煤矿属于井工煤矿，煤矿范围包括地上地下以及相关设施的很大区域，煤矿是人类在开掘富含有煤炭的地质层时所挖掘的合理空间，通常包括巷道、井碉和采掘面等等；现有的煤矿开采大都为人工开采，我国煤矿生产企业在支付巨大的人工成本的同时也承担着巨大的风险；因此需要一套掘支运一体化快速掘进系统，从而减少井下作业人员的同时提高工作效率，降低煤矿生产企业的生产成本。
[0003]公开号为CN113107481A的中国专利公开了一种煤矿快速掘进集中式控制系统，包括CPU模块、挖掘单元、稳定单元、运输单元、清扫单元，该专利不需要人工操作就可以根据作业过程中出现的情况进行自行判断解决，达到了只需要设备操作人员就可以进行井下煤矿开采作业，减少了人员成本，降低了企业风险，提高了生产效率的目的。但是上述专利在实际使用过程中存在以下缺陷：在对煤矿掘进时，不能基于煤矿掘进工作面进行多机协同集中控制，导致多机之间联动性差，其煤矿智能掘进效果差。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种煤矿智能掘进工作面多机协同集中控制系统，在对煤矿掘进时，可基于煤矿掘进工作面进行多机协同集中控制，提高多机之间联动性，使煤矿智能掘进效果好，解决了上述
技术介绍
中提出的问题。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种煤矿智能掘进工作面多机协同集中控制系统，包括掘进数据采集模块，用于实时地采集基于运输设备、排水设备、供电设备、除尘设备及掘锚设备的多机掘进工作面信息，基于获取的运输设备、排水设备、供电设备、除尘设备及掘锚设备信息，确定出基于煤矿智能掘进的多机掘进工作面数据；掘进数据处理模块，用于对基于煤矿智能掘进的多机掘进工作面数据进行预处理，按照煤矿智能掘进工作面多机协同集中控制需求，从确定的基于煤矿智能掘进的多机掘进工作面数据中提取出对多机协同集中控制有用的多机掘进工作面数据，且对多机掘进工作面数据进行检索、分组及计算，确定出基于多机协同集中控制的多机掘进工作面表征
信息；掘进数据分析模块，用于对基于多机协同集中控制的多机掘进工作面表征信息进行综合分析，获取多机掘进工作面表征信息，深度挖掘多机掘进工作面表征信息关联性，基于多机掘进工作面表征信息相关性，构建多机掘进工作面协同掘进数学模型，基于安全距离最大原则确定多机工作面最佳时空掘进匹配策略；多机协同控制模块，用于对基于煤矿智能掘进的多机工作面进行协同集中控制，参照确定的多机工作面最佳时空掘进匹配策略对运输设备、排水设备、供电设备、除尘设备及掘锚设备进行集中控制，使运输设备、排水设备、供电设备、除尘设备及掘锚设备进行协同掘进工作。
[0006]优选的，所述掘进数据采集模块包括设备状态监测单元，用于实时地监测运输设备、排水设备、供电设备、除尘设备及掘锚设备的运行状态，获取运输设备、排水设备、供电设备、除尘设备及掘锚设备的运行参数，对运输设备、排水设备、供电设备、除尘设备及掘锚设备的运行参数进行分析监测，判断运输设备、排水设备、供电设备、除尘设备及掘锚设备的运行状态；运行工况监测单元，用于实时地监测运输设备、排水设备、供电设备、除尘设备及掘锚设备的运行工况，多角度、全方位跟踪运输设备、排水设备、供电设备、除尘设备及掘锚设备的运行工况，判断运输设备、排水设备、供电设备、除尘设备及掘锚设备的运行工况；周围环境监测单元，用于实时地监测运输设备、排水设备、供电设备、除尘设备及掘锚设备的周围环境，获取运输设备、排水设备、供电设备、除尘设备及掘锚设备的周围环境参数，对运输设备、排水设备、供电设备、除尘设备及掘锚设备的周围环境参数进行分析监测，判断运输设备、排水设备、供电设备、除尘设备及掘锚设备的掘进作业环境；光纤惯性导航单元，用于实时地探测运输设备、排水设备、供电设备、除尘设备及掘锚设备的位置信息；设备位姿监测单元，用于实时地监测运输设备、排水设备、供电设备、除尘设备及掘锚设备的位姿信息；机器视觉监测单元，用于实时地监测运输设备、排水设备、供电设备、除尘设备及掘锚设备的图像信息。
[0007]优选的，采用设备状态监测单元实时监测设备运行状态，执行以下操作：实时采集运输设备、排水设备、供电设备、除尘设备及掘锚设备的运行参数，确定出基于煤矿智能掘进的多机掘进运行参数信息；参照存储的多机掘进运行标准信息，对多机掘进运行参数信息进行对比分析，根据对比分析结果确定多机掘进运行状态；针对多机掘进运行参数信息在多机掘进运行标准信息范围内的情况，则确定的对比分析结果为运输设备、排水设备、供电设备、除尘设备及掘锚设备的运行状态正常；针对多机掘进运行参数信息不在多机掘进运行标准信息范围内的情况，则确定的对比分析结果为运输设备、排水设备、供电设备、除尘设备及掘锚设备的运行状态异常；获取运输设备、排水设备、供电设备、除尘设备及掘锚设备的异常运行状态数据，基于异常运行状态数据，评估出运输设备、排水设备、供电设备、除尘设备及掘锚设备的异常故障原因，基于异常故障原因对运输设备、排水设备、供电设备、除尘设备及掘锚设备进
行检修维护。
[0008]优选的，所述掘进数据处理模块包括掘进数据提取单元，用于提取多机掘进工作面数据，按照煤矿智能掘进工作面多机协同集中控制需求，从确定的基于煤矿智能掘进的多机掘进工作面数据中提取出对多机协同集中控制有用的多机掘进工作面数据；掘进数据检索单元，用于检索多机掘进工作面数据，按照煤矿智能掘进工作面多机协同集中控制需求，过滤掉对多机协同集中控制无用的多机掘进工作面数据，保留下对多机协同集中控制有用的多机掘进工作面数据；掘进数据分组单元，用于分组多机掘进工作面数据，按照互斥性原则，对保留下的对多机协同集中控制有用的多机掘进工作面数据进行有效地分组，基于多机掘进工作面数据的不同关键词，将多机掘进工作面数据划分为不同的组别，每个组别内对应存放不同的设备掘进工作面数据；掘进数据计算单元，用于计算多机掘进工作面数据，按照算术及逻辑运算，对多机掘进工作面数据进行计算，确定出基于多机协同集中控制的多机掘进工作面表征信息。
[0009]优选的，所述掘进数据分析模块包括深度挖掘关联单元，用于对多机掘进工作面表征信息进行深度挖掘关联，获取多机掘进工作面表征信息，基于数据挖掘技术，深度挖掘多机掘进工作面表征信息，查找出多机掘进工作面表征信息关联性，使多机掘进工作面表征信息远程联动，确定出多机掘进工作面表征信息相关性；掘进模型构建单元，用于对多机掘进工作面表征信本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种煤矿智能掘进工作面多机协同集中控制系统，其特征在于，包括掘进数据采集模块，用于实时地采集基于运输设备、排水设备、供电设备、除尘设备及掘锚设备的多机掘进工作面信息，基于获取的运输设备、排水设备、供电设备、除尘设备及掘锚设备信息，确定出基于煤矿智能掘进的多机掘进工作面数据；掘进数据处理模块，用于对基于煤矿智能掘进的多机掘进工作面数据进行预处理，按照煤矿智能掘进工作面多机协同集中控制需求，从确定的基于煤矿智能掘进的多机掘进工作面数据中提取出对多机协同集中控制有用的多机掘进工作面数据，且对多机掘进工作面数据进行检索、分组及计算，确定出基于多机协同集中控制的多机掘进工作面表征信息；掘进数据分析模块，用于对基于多机协同集中控制的多机掘进工作面表征信息进行综合分析，获取多机掘进工作面表征信息，深度挖掘多机掘进工作面表征信息关联性，基于多机掘进工作面表征信息相关性，构建多机掘进工作面协同掘进数学模型，基于安全距离最大原则确定多机工作面最佳时空掘进匹配策略；多机协同控制模块，用于对基于煤矿智能掘进的多机工作面进行协同集中控制，参照确定的多机工作面最佳时空掘进匹配策略对运输设备、排水设备、供电设备、除尘设备及掘锚设备进行集中控制，使运输设备、排水设备、供电设备、除尘设备及掘锚设备进行协同掘进工作。2.根据权利要求1所述的一种煤矿智能掘进工作面多机协同集中控制系统，其特征在于：所述掘进数据采集模块包括设备状态监测单元，用于实时地监测运输设备、排水设备、供电设备、除尘设备及掘锚设备的运行状态，获取运输设备、排水设备、供电设备、除尘设备及掘锚设备的运行参数，对运输设备、排水设备、供电设备、除尘设备及掘锚设备的运行参数进行分析监测，判断运输设备、排水设备、供电设备、除尘设备及掘锚设备的运行状态；运行工况监测单元，用于实时地监测运输设备、排水设备、供电设备、除尘设备及掘锚设备的运行工况，多角度、全方位跟踪运输设备、排水设备、供电设备、除尘设备及掘锚设备的运行工况，判断运输设备、排水设备、供电设备、除尘设备及掘锚设备的运行工况；周围环境监测单元，用于实时地监测运输设备、排水设备、供电设备、除尘设备及掘锚设备的周围环境，获取运输设备、排水设备、供电设备、除尘设备及掘锚设备的周围环境参数，对运输设备、排水设备、供电设备、除尘设备及掘锚设备的周围环境参数进行分析监测，判断运输设备、排水设备、供电设备、除尘设备及掘锚设备的掘进作业环境；光纤惯性导航单元，用于实时地探测运输设备、排水设备、供电设备、除尘设备及掘锚设备的位置信息；设备位姿监测单元，用于实时地监测运输设备、排水设备、供电设备、除尘设备及掘锚设备的位姿信息；机器视觉监测单元，用于实时地监测运输设备、排水设备、供电设备、除尘设备及掘锚设备的图像信息。3.根据权利要求2所述的一种煤矿智能掘进工作面多机协同集中控制系统，其特征在于：采用设备状态监测单元实时监测设备运行状态，执行以下操作：实时采集运输设备、排水设备、供电设备、除尘设备及掘锚设备的运行参数，确定出基于煤矿智能掘进的多机掘进运行参数信息；
参照存储的多机掘进运行标准信息，对多机掘进运行参数信息进行对比分析，根据对比分析结果确定多机掘进运行状态；针对多机掘进运行参数信息在多机掘进运行标准信息范围内的情况，则确定的对比分析结果为运输设备、排水设备、供电设备、除尘设备及掘锚设备的运行状态正常；针对多机掘进运行参数信息不在多机掘进运行标准信息范围内的情况，则确定的对比分析结果为运输设备、排水设备、供电设备、除尘设备及掘锚设备的运行状态异常；获取运输设备、排水设备、供电设备、除尘设备及掘锚设备的异常运行状态数据，基于异常运行状态数据，评估出运输设备、排水设备、供电设备、除尘设备及掘锚设备的异常故障原因，基于异常故障原因对运输设备、排水设备、供电设备、除尘设备及掘锚设备进行检修维护。4.根据权利要求3所述的一种煤矿智能掘进工作面多机协同集中控制系统，其特征在于：所述掘进数据处理模块包括掘进数据提取单元，用于提取多机掘进工作面数据，按照煤矿智能掘进工作面多机协同集中控制需求，从确定的基于煤矿智能掘进的多机掘进工作面数据中提取出对多机协同集中控制有用的多机掘进工作面数据；掘进数据检索单元，用于检索多机掘进工作面数据，按照煤矿智能掘进工作面多机协同集中控制需求，过滤掉对多机协同集中控制无用的多机掘进工作面数据，保留下对多机协同集中控制有用的多机掘进工作面数据；掘进数据分组单元，用于分组多机掘进工作面数据，按照互斥性原则，对保留下的对多机协同集中控制有用的多机掘进工作面数据进行有效地分组，基于多机掘进工作面数据的不同关键词，将多机掘进工作面数据划分为不同的组别，每个组别内对应存放不同的设备掘进工作面数据；掘进数据计算单元，用于计算多机掘进工作面数据，按照算术及逻辑运算，对多机掘进工作面数据进行计算，确定出基于多机协同集中控制的多机掘进工作面表征信息。5.根据权利要求4所述的一种煤矿智能掘进工作面多机协同集中控制系统，其特征在于：所述掘进数据分析模块包括深度挖掘关联单元，用于对多机掘进工作面表征信息进行深度挖掘关联，获取多机掘进工作面表征信息，基于数据挖掘技术，深度挖掘多机掘进工作面表征信息，查找出多机掘进工作面表征信息关联性，使多机掘进工作面表征信息远程联动，确定出多机掘进工作面表征信息相关性；掘进模型构建单元，用于对多机掘进工作面表征信息进行掘进模型构建，获取多机掘进工作面表征信息相关性，基于动态感知构建多机掘进工作面协同掘进数学模型；掘进策略匹配单元，用于对多机掘进工作面表征信息进行掘进策略匹配，基于多机掘进工作面协同掘进数学模型，索引出该多机掘进工作面协同掘进数学模型的掘进数据特征，基于掘进数据特征确定多机工作面最佳时空掘进匹配策略。6.根据权利要求5所述的一种煤矿智能掘进工作面多机协同集中控制系统，其特征在于：对基于多机协同集中控制的多机掘进工作面表征信息进行综合分析，执行以下操作：获取多机掘进工作面表征信息，基于数据挖掘技术，深度挖掘多机掘进工作面表征信息，查找出多机掘进工作面表征信息关联性，使多机掘进工作面表征信息远程联动，确定出
多机掘进工作面表征信息相关性；获取多机掘进工作面表征信息相关性，基于动态感知构建多机掘进工作面协同掘进数学模型，其中多机掘进工作面协同掘进数学模型的构建是实时动态调控的，具体如下：获取基于动态感知构建多...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵松，闫小关，王京涛，孙迎涛，宋章磊，周永涛，孙文龙，张森，王晓星，王振要，于坤芃，朱可，任倩，
申请(专利权)人：河南平煤神马电气股份有限公司，
类型：发明
国别省市：