基于数字孪生的煤矿设备协同控制系统技术方案

本发明专利技术涉及一种基于数字孪生的煤矿设备协同控制系统，属于煤矿智能化领域。该系统通过数据采集层实时获取设备状态、环境参数及故障数据；数据处理层利用深度融合神经网络与时空注意力网络实现多源数据融合及故障预测；数字孪生层基于统一大地坐标系耦合设备与地测信息，构建三维动态模型；控制层采用分布式流计算框架执行协同调度、自抗扰速度控制及故障预测补偿。解决现有技术中空间位置表达缺失、协同延迟高、数据不同步及复杂工况适应性差的问题。有益效果包括：实现全要素高精度空间耦合，攻克协同延迟瓶颈，增强复杂工况适应能力，构建闭环智能优化体系，推动煤矿全链条透明化管控。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于煤矿智能化领域，涉及基于数字孪生的煤矿设备协同控制系统。

技术介绍

1、煤矿智能化是煤炭工业高质量发展的核心技术支撑。煤矿数字孪生技术作为一种集成多学科、多尺度、多物理量的技术，在煤矿开采领域具有广阔应用前景。该技术能够在虚拟环境中对物理系统进行实时监控与模拟，并同步映射现实系统的状态信息。然而，当前煤矿数字孪生技术仍存在显著缺陷：

2、核心问题一：空间位置表达缺失与数据协同不足

3、现有系统缺乏基于统一大地坐标系的空间位置关系表达，导致设备运行数据与地质测量信息无法有效耦合，三维动态可视化能力薄弱。例如：

4、在综采作业中，采煤机、刮板输送机与液压支架的三机协同控制能力差；

5、煤岩识别精度低，难以适应复杂煤层条件下的协同约束关系；

6、掘进工作面粉尘浓度高、能见度低、喷雾干扰严重，视频采集系统无法直观反映环境与设备状态。

7、核心问题二：协同延迟与数据不同步

8、现有设备协同控制系统的协同延迟普遍超过500毫秒，数据不同步率高于15％，严重制约系统响应速度本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于数字孪生的煤矿设备协同控制系统，其特征在于：包括依次连接的数据采集层、数据处理层、数字孪生层和控制层；

2.根据权利要求1所述的基于数字孪生的煤矿设备协同控制系统，其特征在于：所述传感器包括激光雷达、超声波传感器、光学传感器、陀螺仪、煤层厚度传感器、煤层硬度传感器及瓦斯浓度传感器中的至少三种。

3.根据权利要求1所述的基于数字孪生的煤矿设备协同控制系统，其特征在于：所述数据融合单元执行的深度融合神经网络包括深度卷积神经网络(Deep ConvolutionalNeural Network,DCNN)和深度生成对抗网络(Deep GenerativeAd...

【技术特征摘要】

1.一种基于数字孪生的煤矿设备协同控制系统，其特征在于：包括依次连接的数据采集层、数据处理层、数字孪生层和控制层；

2.根据权利要求1所述的基于数字孪生的煤矿设备协同控制系统，其特征在于：所述传感器包括激光雷达、超声波传感器、光学传感器、陀螺仪、煤层厚度传感器、煤层硬度传感器及瓦斯浓度传感器中的至少三种。

3.根据权利要求1所述的基于数字孪生的煤矿设备协同控制系统，其特征在于：所述数据融合单元执行的深度融合神经网络包括深度卷积神经网络(deep convolutionalneural network,dcnn)和深度生成对抗网络(deep generativeadversarial network,dgan)中的一种，用于对图像数据提取特征并融合多维传感器数据。

4.根据权利要求1所述的基于数字孪生的煤矿设备协同控制系统，其特征在于：所述数字孪生层通过工业三维可视化软件建立设备与地测信息的耦合关系，所述统一大地坐标系的空间位置关系表达精度误差小于0.1米。

5.根据权利要求1所述的基于数字孪生的煤矿设备协同控制系统，其特征在于：所述控制层的实时数据更新机制采用...

【专利技术属性】
技术研发人员：方忠勇，李利峰，邓健，尚少勇，王绍巍，刘磐，解鹏，杨文博，赵鹏，罗明华，许金，孙世岭，张书林，任高建，
申请(专利权)人：国能榆林能源有限责任公司，
类型：发明
国别省市：