0 引 言
我国煤矿多以井工开采为主，采煤工作面是井下煤流的源头，其智能化技术对煤矿产量、生产效率与安全水平都至关重要。20世纪中叶，煤炭开采从机械化起步，经历了自动化、信息化与数字化的发展历程。自从实现机械化采矿之后，进一步实现智能化来解放矿工就成为世界采矿界的不懈追求。无论是借助计算机发展构建自动化采矿技术，还是利用信息技术发展数字化采矿，以及近年来基于互联网技术建设矿山物联网，都为智能化采矿奠定了发展基础。2016年4月，国家发展改革委和国家能源局发布的《能源技术革命创新行动计划(2016—2030年)》，明确了能源技术创新的15个重点任务，其中重要任务就是要“实现煤炭无害化开采技术创新，2030年实现智能化开采，重点煤矿区基本实现工作面无人化，全国煤矿采煤机械化程度达到95%以上”。目前，通过10多年的大力发展，我国已进入煤矿初级智能化阶段。
智能化采煤工作面，简称为智采工作面，它是一个在不同程度上可以不需要人工干预而独立完成采煤作业的生产系统，具有自主感知、自主决策、自主控制、自主协同、自主交互等智能要素。智采工作面的作业流程涵盖了煤炭割采、岩层支护、煤流运输、安全监控、生产管理等生产环节，依靠采煤机、液压支架(含乳化液泵站)、刮板输送机、转载机、破碎机、带式输送机等装备共同完成开采作业。因此，大力发展采煤工作面的“五机一架”的单机智能化和机群智能化将是实现智能化采煤技术的关键基础。
笔者将在介绍智能化采煤技术发展历程的基础上，从国家科研计划研究、国内学术论文发表、发明专利授权以及煤矿实践探索这4个方面，回顾分析我国的智能化采煤技术创新研究现状，总结我国智采工作面技术体系，归纳现有智采工作面的成套技术，提出未来几年需要突破的智采工作面关键技术。
1 智能化采煤技术发展历程
智采工作面在机械化、数字化、自动化、信息化的基础上发展而来，发展历程如图1所示。在蒸汽机时代，只产生了蒸汽机驱动的提升机、排水泵和井下轨道运输车；到20世纪50年代，普采机组诞生之后才有了流程式采煤技术，要靠矿工观察工作面状态，手动控制设备运行；进入21世纪初，综采设备能够单参数(如采煤机速度、调高、液压支架移动)自动控制，实现机械化减人、自动化换人；至2010年左右，综采设备具有多参数(位置、压力、速度、功率等)综合优化控制，实现信息化替人。预计2025年左右将实现以高级自动化为支撑的初级智能化采煤作业，2035年左右实现半自主控制的中级智能化采煤作业，基本跨入智采工作面无人化作业阶段。
图1 采煤工作面技术发展阶段
Fig.1 Technical development stage of coal mining workface
自动化开采改变了人工手动操作的采矿设备，产生了程序化控制的自动采矿机器；数字化开采使采矿物理空间转换到信息网络的虚拟空间，使智能化元素参与提高采矿信息处理能力；信息化开采建设矿山物联网、服务网、数据网，促进庞大采矿装备实现信息集成；智能化将通过传感器和人工智能等技术实现采矿智能感知、决策和运行。因此，智能化采煤要以数字化为基础，以信息化为带动，通过建立信息物理系统(CPS)，对采运设备进行智能升级，使其能够自主地根据实时开采信息进行分析、判断、优化、决策、驱动，构成一个具有自律分散型的采煤系统。智采工作面不仅要求单体采运设备具有高级自动化，而且要求工作面内形成人机环物联网，使地质信息、煤层割采、煤流运输、安全保障、设备状态等信息实现互通互联互控，最终能够达到智能采运作业的要求。
2 我国智能化采煤技术创新现状
我国智能化采煤技术发展速度迅猛，其主要原因为国家科研计划研究的大力支持，在此背景下，产生了大量的相关学术论文、授权的专利，并依据以上理论研究建成了一大批智能化采煤工作面。
2.1 国家科研计划研究情况
我国从“十一五”就开始重视智能化采煤技术研究，2008年获批国家“863计划”重点项目“煤矿井下采掘装备遥控关键技术”研究；2011年获批国家“十二五”智能制造装备发展专项，设立3个煤炭智能化综采项目、“煤炭综采成套装备及智能控制系统的研究与实施”、“煤炭综采成套装备智能系统开发与示范应用”、“煤炭综采成套装备智能系统”；2012年获批国家“863计划”项目“数字矿山建设关键技术研究与示范”项目；2013年获批国家“863计划”项目“煤炭智能化掘采技术与装备”项目[1]；2014年获批国家“973计划”项目“深部危险煤层无人采掘装备关键基础研究”获批；2016年获批国家自然科学基金-山西联合基金重点项目“煤矿井下无人化综采机组的智能感知与协同控制基础研究”获批；2017年，国家重点研发计划项目“煤矿智能开采安全技术与装备研发”获批；2018年获批国家重点研发计划项目“千万吨级特厚煤层智能化综放开采关键技术及示范”；2018年获批国家自然科学基金重点项目“数字煤矿及智能化开采基础理论研究”。
2.2 国内学术论文发表情况
以“煤矿智能化”为主题，笔者在中国知网检索到175篇公开发表论文(至2020年1月底)，论文数量的年度变化趋势如图2所示，最早的2篇论文分别是1998年煤炭科学研究总院太原分院柯进的智能化双速电磁启动器研究、1999年中国矿业大学刘富强的煤矿智能化调度室多媒体研究。从21世纪初到2016年，煤矿智能化论文每年不足10篇，之后的论文数量呈现翻倍增长，2017年有16篇，2018年有34篇，2019年有69篇。可见，我国煤矿智能化快速发展起始于2016年，之后发表的论文数量占检索论文总数的68%，那时正值《中国制造2025》战略规划刚颁布。
图2 国内在煤矿智能化领域发表论文增长趋势
Fig.2 Growth trend of domestic papers published in the field of intelligent coal mine
这些发表论文的研究关注点主要分布在综采工作面(占22%)、智能化开采(占21%)、智能化技术(占16%)、采煤机(占13%)、液压支架(占8%)、带式输送机(占5%)，其他的开采技术、煤矿井下系统和煤矿智能化各约占5%，如图3所示。由此可见，当前的煤矿智能化侧重于综采智能化(约占85%)，其中有43%的创新工作面向采煤工作面智能化，42%的创新工作围绕采煤装备智能化，由此可见采煤智能化关键点在于开采工艺智能化和采煤装备智能化。
图3 煤矿智能化论文按研究主题分布
Fig.3 Distribution of research topics of intelligent coal mine papers
在这些发表论文中，王国法院士领衔团队发表了系统的、具有引领性的系列论文，阐述了煤矿智能化的定义和总体要求，提出了我国煤矿智能化建设原则和阶段目标，给出了薄及中厚煤层智能化无人开采模式、大采高工作面智能耦合人工协同高效开采模式、综放工作面智能化操控与人工干预辅助放煤模式、复杂条件机械化+智能化开采模式等4种开采模式，预测了采煤机智能调高控制、液压支架群组与围岩耦合自适应控制、工作面直线度智能控制、基于系统多信息融合的协同控制、超前支护及辅助作业智能化控制等5项关键技术[2-5]。
在采煤机和液压支架智能化方面，文献[6-9]介绍了采煤机自动化技术发展历程，其中的机载电控系统、远程监测、机身传感、机载视频、巷道通信、智能记忆截割、互联网服务等新技术取得进展，代表了当前我国采煤机智能化技术先进水平；液压支架的电液控制技术逐渐成熟化并在煤矿现场广泛采用[1,10]；跟机自动控制技术取得实用化进展，成为采煤机与液压支架自动协作的必选功能[11-12]；巷道集中监控技术对少人化综采工作面建设具有里程碑意义，它既能实现液压支架远程监控，还能融合监控采运装备运行状态[13-14]；此外，液压支架自动调斜和自动调直也有所研究[15-16]。
在综采运输机组智能化方面，刮板输送机智能启动及调速技术研究较为充分，实现了以运行电流为主的调速控制方法[17]，刮板链自动紧链技术已达到启动紧链、停机松链、运行适度张紧的智能控制水平[18]，重型直角转弯刮板输送机研发取得突破性进展[19]，自主研发出利用摩擦自硬化的中锰钢耐磨材料，在现场应用后显著降低了刮板输送机和转载机中部槽的磨损率[20]；带式输送机的智能软启动技术研究集中于调速型液力偶合器、CST可控启动装置和变频调速控制系统，近年在永磁电机变频直驱技术上取得了很好效果[21]；长运距大运量输送带的自动张紧技术从液压张紧绞车起步[22]，目前发展到永磁电机驱动张紧绞车[23]，研发出基于激光扫描图像识别的输送带纵向撕裂监测技术，能实时准确地识别报警输送带的纵向撕裂[24]；输送带巡检机器人研发进展很快，已有多种实用化机型[25-26]。
在基础研究方面，采煤机自动调高的煤岩界面识别研究新进展主要有截割滚筒转矩识别方法、局部约束自学习的图像识别方法、截齿温升热成像识别方法、太赫兹时域光谱识别原理、高光谱识别原理[27-31]。自动调高策略的新进展主要有基于模糊理论的采煤机自适应截割控制、基于IMC-PID控制器的调高控制、基于变速趋近律的调高滑模控制、突变工况下的调速控制策略[32-35]。液压支架控制策略的新进展主要是建立支架与围岩耦合刚度模型[36-37]，液压支架机-液耦合刚度模型[38-39]，提出了液压支架机器人自适应控制系统[40]。综采工作面运输在动力学理论上取得新进展，例如，刮板输送机启动及制动动力学特性仿真[41]、链传动系统动力学建模与仿真[42-43]、传动链张力自动控制系统仿真[44]，带式输送机动态特性分析[45]、带式输送机非均布载荷启制动动态特性仿真[46]、平面转弯带式输送机动态特性仿真[47]、带式输送机拉紧装置启动过程动态仿真[48]。
2.3 国内相关专利授权情况
笔者在SooPAT专利数据库对智能采煤装备的授权专利情况进行了检索分析，如果仅以“智能”主题查询，可检出的专利数很少，不能全面反映自动化技术对智能采煤装备的贡献。以“自动…”或“智能…”为主题，检索到采运支装备自动化、智能化的授权专利近400件，其中的采煤机授权专利251项，来自99个申请单位；检索的液压支架授权专利91件，来自57个申请单位；检索的刮板输送机授权专利32件，来自24个申请单位；检索的转载机授权专利26，来自27个申请单位；检索的带式输送机授权专利40件，来自36个申请单位。
按授权专利的申请时间排列的变化趋势如图4所示。由图可见，智能化采煤机的授权发明数量最多(251件)，液压支架专利(91件)与运输系统(刮板机、转载机、输送带)专利(97件)齐头并进，这说明智能采煤机在智能化采煤工作面具有龙头地位。从授权发明数量变化趋势看，采运支装备自动化、智能化发展从2008年开始增速，其中液压支架增速最快，紧随其后是采煤机、带式输送机，刮板输送机和转载机增速较为平缓。总体上看，2014—2016年进入综采装备自动化、智能化专利踊跃期，这个时期的工作面采运支装备自主创新有力推动了后来的(2017—2018年)智能化采煤工作面建设高潮。
图4 国内在智能采煤装备方面的专利授权变化态势
Fig.4 Change trend of patent authorization of intelligent coal mining equipment in China
2.4 国内煤矿实践探索情况
目前，我国已建成近200处不同层次的智能化采煤工作面。黄陵矿业集团公司创新实施“可视化远程干预型”智能化开采技术路径，体现为液压支架全工作面跟机自动化、采煤机全工作面记忆截割、工作面视频监控、综采自动化集中控制、智能化集成供液控制、超前支护自动控制6项关键技术，单班作业人数由原来的20人减至7～9人，成为我国智能化工作面建设的示范基地[49-50]。自2010年起，我国先后在补连塔煤矿、金鸡滩煤矿、上湾煤矿相继建成了世界首个7.0、8.2和8.8 m超大采高的智能综采工作面，采运装备从进口与国产设备配套变为全部国产化配套，7.0和8.8 m液压支架是郑州煤矿机械集团股份有限公司研制，8.2 m液压支架是天地科技股份有限公司开采研究院设计、兖矿集团东华矿机公司制造。自此，我国智能化采煤装备自主创新能力快速进步[51-54]。
在薄煤层智能化开采方面，峰峰集团在薛村矿3号煤层形成了在巷道进行集中控制(有人值守)，工作面无人操作的全自动化开采模式；黄陵一号煤矿在2号煤层实现了常态化“有人巡视、无人值守”的智能化开采，成为全国推进煤矿智能化开采的工程示范；阳煤集团在登茂通煤矿实现了巷道集中控制、工作面无人操作的智能开采；滨湖煤矿在16号煤层实现了工人在井下巷道监控中心对工作面设备的操作，工作面由原来的2名采煤机司机、6名支架工，减少至2名巡视人员；陕煤集团张家峁煤矿实现了生产能力达到200万t/a的坚硬薄煤层智能化综采工程示范[3]。
在中厚煤层智能化开采方面，转龙湾煤矿在23303工作面煤层将惯导技术与采煤机截割工艺有效融合，实现了对采煤机截割轨迹、位姿的有效监测，采煤机的自动截割、刮板输送机的自动调直控制，工作面作业人员由9人减至4人，最高月产90万t；锦界煤矿在一盘区114工作面采用井上调度室、井下远程监控台、机头遥控控制室的三级控制，实现了中厚煤层的常态化智能开采，工作面正常生产仅需要7人[3]。
在大采高和超大采高智能化开采方面，黄陵二号煤矿在416工作面实现了对软弱底板条件下液压支架的智能移架控制、基于瓦斯浓度的采煤机联动控制，工作面单班作业人员由21人减少至9人，生产能力达到600万t/a；红柳林煤矿在5-2号煤层采用超大采高工作面自动化控制系统，在世界上首次实现了7 m超大采高开采，生产能力达到1 200万t/a；金鸡滩煤矿在108工作面采用自组织协同控制方法，实现了超大采高工作面重型设备的协同高效推进，工作面作业人员数量大幅降低，顶板、煤壁得到了有效控制，月产150万t[3]。
在特厚煤层智能化综采放顶煤开采方面，大同煤矿集团塔山在开采3～5号煤层时，实现了采煤机的智能记忆截割，采用基于振动感知的煤矸识别装置，实现放顶煤工作面的自动放煤控制；金鸡滩矿在2-2上煤层的7 m超大采高综放开采时，实现了支架降-移-升过程中姿态的自适应调整，刮板输送设备的智能判断、主动适应和固定调速区间的智能调速[3]。
3 我国智采工作面技术体系
基于我国煤矿采煤工作面技术尚处于初级智能化水平的判断，笔者对智采工作面技术体系进行梳理，将其分解到采煤机、液压支架、刮板输送机(含转载机、破碎机)、带式输送机等4个装备系统智能化技术。笔者对智能化采煤技术成熟度的判断来自2个角度，一是设备制造商将其可用技术已在产品使用说明书明示，二是煤矿企业人员发表可用技术的应用效果论文。
通过查阅发表论文及相关装备使用说明书，笔者归集出35项初级智采工作面的可用技术，包括采煤机6项技术、液压支架9项技术、煤流运输机组18项技术(装载机、转载机、破碎机共11项，带式输送机7项)和巷道集中控制系统2项技术，如图5所示。
图5 当前的初级智采工作面技术体系
Fig.5 Current technical system of primary intelligent coal mining workface
3.1 采煤机智能化技术
采煤机是采煤工作面的核心设备，它在工作面主导智能采煤过程。目前的采煤机智能化技术已通过智能感知和人工远程实时干预，实现“初级智能+远程干预”运行，其主要智能化功能体现为[6]：
1)姿态感知。滚筒截割高度感知是通过旋转角度传感器的精密伺服旋转电位器测量摇臂相对于机身的摆动角度，推算实时截割高度；位置检测与牵引速度感知是通过旋转编码器检测牵引行走轮的转动圈数与角度，定时采样计算出机器牵引行走的距离与速度；机身倾角感知是通过二维倾斜传感器直接检测到机身倾角状态，天地科技股份有限公司上海分公司传感器布置如图6所示。
图6 采煤机主要传感器布置示意
Fig.6 Layout of main sensors of shearer
2)视频监控。采煤机安装了机载超低照度高清晰度摄像头，并有LED灯辅助照明。通过采煤机专用视频监控技术，可在巷道计算机或其他网络终端上实时监测工作面状态，并具有远程在线操控采煤机功能。
3)交互通信。采煤机至巷道的通信标准配置为FSK载波通信，通过主电缆控制线的频分复用，稳定传输距离可达500 m以上，指令传输延迟约10 ms，延时抖动小于1 ms，且支持EIP、工业以太网TCP/IP、CAN通信协议，支持工作面4G通信功能。
4)记忆截割。采煤机智能记忆截割系统由截割控制模块、自动截割软件包、传感检测模块组成，采用自由曲线记忆截割方式，带端头工艺支持，满足复杂的截割条件，可按照实际学习的采煤工艺，实现两端头复杂的斜切、割三角煤、扫底等自动截割运行。自动运行的采煤机在300 m工作面上，行走位置控制精度为±5 cm，滚筒截割高度误差小于±4 cm。
5)自主定位。采煤机精准定位是实现割煤滚筒自动调高、刮板输送机自动调直、截割滚筒自适应调速的重要基础，近几年的惯导定位方法在采煤机定位技术上取得新突破，相关研发和应用十分活跃[55-56]。天地科技股份有限公司上海分公司的第二代DSP电控系统如图7所示，它嵌入澳大利亚LASC定位技术，在兖州煤业股份有限公司转龙湾煤矿，神华宁夏煤业麦垛山、金家渠、金凤、羊场湾、灵新等煤矿和陕西能源凉水井煤矿的采煤机上安装运行，可实时监测采煤机三维姿态，实现工作面自动调直，在转龙湾煤矿试验达到了300 m长工作面的定位测量误差<10 cm[6]。
图7 智能采煤机DSP电控系统结构
Fig.7 Structure of DSP electric control system of intelligent shearer
6)割岩识别。采煤机在割煤过程中如果触及岩层顶底板，须及时进行适当的截割高度调整，以避免机器受到过载破坏及过多采出矸石。煤岩识别分为截割前、截割中、截割后3种模式，目前的截割前识别采用地质探测方法，截割中识别采用振动频谱法、电流检测法，截割后识别采用红外测温法、表面图像法。其中，国外采用红外测温法，国内采用摇臂振动、驱动电流和截割噪声的融合识别方法，再用神经网络识别模型可较准确地辨识煤岩截割状态变化[57]。
3.2 液压支架智能控制技术
液压支架是采煤工作面支撑顶板、保护安全作业空间的“顶梁柱”设备，在工作面布置排列有数百架液压支架，目前液压支架已能够跟随采煤机实现自动推进和支护动作，其主要智能化功能体现为：
1)自动移架。为了实现自动移架的功能，液压支架电液控制系统已由通过电液阀的人工控制方式升级为计算机程序控制系统。
液压支架电液控制系统通过电液阀的人工控制变为计算机程序控制，郑州煤机液压电控有限公司的液压支架传感器布置如图8所示[14]，它们将液压支架位姿状态信号传输给计算机，再由电液阀控制液压支架实现自动移架、自动推移输送机、自动放煤、自动喷雾的成组或单架控制的功能。液压支架电液控制技术由邻架先导控制技术、成组控制技术、端头集中控制技术和巷道计算机集中控制技术组成[58]。
图8 液压支架布置的传感器
Fig.8 Sensor of hydraulic support arrangement
2)自动跟机。综采工作面液压支架可以跟随采煤机的截割位置完成自动移架、自动推移刮板输送机、自动喷雾、三机联动等成组或单架控制功能。当工作面地质条件发生较大变化时,通过远程监控中心对液压支架进行人工干预，以保持液压支架自动化操作[49]。
3)自适护帮。遇到工作面煤壁片帮、顶底板松软情况时，自动跟机会出现护帮支护效果不佳、支架抬底动作不利索，造成移架结束后架前堆煤、扭架现象。为此，大采高工作面支架一级护帮铰接处安装压力传感器和行程传感器，自动移架增设自适应控制功能：移架开始→抬底开始→抬底到达→移架到位设置多个循环，形成“多步移架”控制；在护帮支护时，二级护帮板与一级护帮板差动伸出支护煤壁；支护复位时，一级护帮板与二级护帮板差动收回，从而避免联动控制的二级护帮板插入煤壁[11]。
4)自动调斜。在煤层顶底板倾角较大的工作面，容易造成液压支架倾斜、错位、挤咬甚至倒架事故。智能调斜液压支架上装有倾角传感器来在线感知倾斜参数，在支架底座上的设有调斜液压千斤顶，当液压支架出现过山或退山时，自动升起支架底座倾倒侧2个调斜千斤顶，同时适当配合降架操作，最后将支架调整到迎山接顶状态[15]。
5)自动调直。由于液压支架推移行程的累计误差，割采3个循环就会导致煤壁平直度产生弯曲，必须停机调整支架位置来校正直线度。目前，液压支架调直主要采用采煤机惯导定位、激光雷达扫描、视觉测量等方法测量刮板输送机弯曲度，配合差值算法和自身位移反馈完成定量“推-移”的液压支架排列调直。转龙湾煤矿23303工作面采用国外惯导测控设备进行液压支架自动调直试验，直线度测量误差<100 mm，通过支架电液控系统实现自动调直误差<300 mm[16]。
6)智能供液。乳化液泵站是液压支架的动力源，须满足快速跟随降架、移架、升架控制所需的流量动态变化并维持恒定压力，以保证液压支架动作时间能跟上采煤机割煤速度。智能化工作面供液系统(由郑州煤机液压电控有限公司提供)如图9所示，实现了电磁卸载自动控制、泵站智能控制、变频驱动、多级过滤、乳化液自动配比、状态在线监测等功能，提供标准的以太网或RS485接口，采用Modbus TCP/IP或Modbus RTU通信协议，通过集控主机与工作面综合自动化系统进行双向通信[54]。智能供液系统在现场使用之后，取得了降低顶板事故率20%以上，降低泵站事故率37%以上的效果[59]。
图9 智能化工作面供液系统
Fig.9 Liquid supply system of smart coal mining workface
7)自测矿压。液压支架立柱油缸工作阻力和伸缩量直接反映承压顶板压力和下沉量，通过实时监测液压支架立柱压力及位移变化，可以为顶板管理、压力预警、事故预防提供数据。综采支架压力及位移监测系统由监测单元、巷道监测站和地面监测中心组成。监测单元安装在支架上面，对液压支架压力和位移数据进行就地处理、显示和故障报警；巷道监测站接收各个单元的传输数据，集中显示；地面监测中心读取监测站的上传数据，监视、存储、分析矿压状态并生成报表[60]。
8)自动补压。支架在正常支撑的情况下，因顶板松动等原因导致立柱下腔压力低于设定值时，电控系统自动发送升柱指令将立柱压力补充至初撑力。
9)巷道集控。在工作面巷道构建液压支架集中控制中心，它将远程控制、以太网、通信、液压等技术融合应用，形成了液压支架自移动、自调高、自跟机、自调斜、自调直、自测压、自补压等智能化功能的集中监控系统郑州煤机液压电控有限公司提供，如图10所示，可对工作面液压支架的自动运行状态进行远程监控[14]。
图10 液压支架智能化集中监控系统
Fig.10 Smart centralized monitoring system of hydraulic support
3.3 刮板输送机组智能化技术
刮板输送机组(含转载机、破碎机)是综采工作面的“脊梁”设备，承担割采煤炭的装载、转载和输送任务，同时还作为采煤机行走轨道和支架推移支点，其主要智能化功能体现为：
1)智能启动。在智能控制模式下，刮板输送机启动采用分阶段控制方法，即启动之初采用预张紧控制策略，通过对机头和机尾电机的分别控制，对输送机底部链条进行预张紧；在底部链条张紧之后，机头和机尾的电机才会同时同步启动运行，以防止机头堆链、跳链，避免机尾卡链、磨耗槽沿，并限制刮板链的启动载荷冲击。当启动完成后，先在设定的较高速段运行一定时间，清理滞留在中部槽中的浮煤，之后进入设定的低速过渡运行状态，刮板输送机带载后，根据负载和系统运行状况实现智能自动调速[61]。
2)智能调速。刮板输送机的智能调速策略以运行电流为主，煤流量、采煤机位置和方向为辅的调速方法，采用多参数混合逻辑的控制方法，通过准确的采煤机状态信息、电机的转矩、工作面条件参数、煤量检测装置数据及转载机、巷道带式输送机等后级设备的输送量，根据优先级及影响度进行综合分析，确定刮板输送机实际负载，采用分级调速控制，根据负载所在区域选择运行速度，避免因负载波动而频繁调速。采用激光扫描器实时监测刮板输送机运煤量，刮板输送机根据运量变化实时调整链速，实现运行速度与运煤量的成正比例调节，使电机的无功功率处于最低，也降低刮板输送机能耗，减少链轮、刮板链和中部槽等承载部件的滑动磨损量。
3)功率协调。多电机功率智能协调可使头尾驱动电机能够随负载变化而自适分配功率，避免电机运行功率失衡，从而保证在常态时头部电机主要承担运煤负载，尾部电机主要承担张紧底链，在负载增大时双电机协同拖动负载。
4)智能紧链。采用自动伸缩机尾装置，随动调节启停及不同工况的刮板链张力及张紧状态。通过感应油缸腔内压力的变化来实时控制其与链条张紧力自适应的伸缩量，实现链条自动的张紧与松链。设定油缸压力上行、下行临界点压力，控制阀组使油缸压力保持在稳定区间，使链条处于适度张紧状态，由此实现了启动紧链、停机松链、运行适度张紧的智能控制[18,62]。
5)断链监控。工作面刮板输送机的断链掉链故障占其总故障的45% 以上，因此设置在线监控保护技术，避免刮板输送机出现断链事故扩大。目前，较为可行的断链自动监测有3种方法：①刮板链环计数监测，如果发生断链故障，监测脉冲信号间隔会产生约150 ms的异常滞后[63]；②监测变频驱动电动机的电流突降，断链瞬间的机尾电动机电流下降率超过70%[64]；③从刮板链张力传感器直接获得张紧力突降。基于这些断链信息，监控系统会自动紧急闭锁停机，并发出报警、显示大致的断点位置。
6)自动调直。刮板输送机自动调直技术与液压支架自动调直技术互为依托，相辅相成。刮板输送机自动调直要借助于液压支架调控，利用采煤机定位数据反演出刮板输送机轨道线形变化，然后优化计算调直目标基线，借助液压支架定量控制推移对刮板输送机轨道纠偏，从而实现刮板输送机直线度自动调直控制。试验结果表明，这种刮板输送机直线度控制方法的误差约为刮板输送机轨形检测误差与液压支架推移误差的6倍[65]。
7)采运协同。刮板输送机与采煤机、转载机和带式输送机之间互联信息接口，实时进行信息交换，以采煤机割煤量为动态流量，刮板输送机、转载机和带式输送机则据此实时调整自身运输能力，或对前后级设备给出调节策略，从而达到采运系统的各级能力最优匹配。
8)直角转弯。它将刮板输送机与刮板转载机设计融为一体，刮板转载机的传动装置同时也是刮板输送机的机头传动装置，两者有机结合、同步运行，避免了由于刮板转载机因故障突然停运后引起的堆煤故障，同时省去了刮板输送机的机头传动装置，优化了刮板输送机与采煤机的配合，有利于端头支护和顶板管理。由于减少一次煤流转载，可节能10%以上[19]。
9)自硬化耐磨。我国自主研发出利用摩擦自硬化的中锰钢耐磨材料，利用运输煤流的低冲击功使中部槽表面产生马氏体相变、位错和层错复合强化，摩擦表面的硬化层厚度可达1 mm，显微硬度高达530 HV，从而使刮板输送机和转载机中部槽磨损率显著降低[20]。该材料用于制造出首套国产8 m大采高刮板输送机中部槽，分别在金鸡滩煤矿108工作面和补连塔煤矿12511工作面使用，现场实测的百万吨过煤量的磨损量仅0.6 mm，以可磨损厚度25 mm估算，预期过煤量可超4 000万t[66]。
10)破碎自动化。巷道破碎机普遍采用双齿辊的分级破碎机，目前已有破碎机状态监测系统，可在线监测减速器高低速轴承温度、润滑油温，电动机绕组温度、冷却水流量、冷却水压力，润滑泵压力，并与工作面刮板输送机、转载机联锁控制。值得借鉴的是，山特维克公司已推出新型智能圆锥破碎机，实现破碎机负荷状态联机调节，可将破碎比提高25%，产能提高50%。
11)智能控制系统。智能控制系统可实现刮板输送设备的工况运行参数监测、链条自动张紧、煤量监测、刮板输送机的智能启动和智能调速及常见故障诊断、关键零部件健康状态分析等功能，保证刮板输送设备的高效、稳定运行，监控界面如图11所示。该系统主要由刮板输送机智能调速控制系统、监测主站、链条自动张紧控制、煤量扫描装置、设备健康管理系统及各类传感器组成[18]。
图11 刮板输送机智能监控界面
Fig.11 Smart monitoring interface of scraper conveyor
3.4 带式输送机智能控制技术
带式输送机衔接工作面运输三机，将煤炭运至井下煤仓或地面，跟随综采工作面推进，可谓是井下煤流运输的“动脉”设备，主要智能化功能体现为：
1)智能驱动。随着带式输送机向大运量、长运距、智能化、高可靠性发展，采用软启动控制技术可降低输送带动张力损伤、冲击打滑和抖带，提高传动效率。目前，井下带式输送机软启动控制主要采用CST可控启动装置、可控液力耦合器、异步电机+变频器、永磁同步电机+变频器等多种方式。永磁电机变频直驱系统省去了减速机，启动平稳、维护量少，传动效率高(约为95%)，其综合性能对比如图12所示，因而近年成为带式输送机软启动的热门选择，在红庆河矿已建成运距6 000 m、年运量1 500万t的永磁电机变频直驱输送带系统。
图12 永磁电机直驱性能综合对比
Fig.12 Comprehensive comparison of direct drive performance of permanent magnet motor
2)自动张紧。大运量、长距离输送带在启停和突变载荷时会产生黏弹性伸缩大变形，常规的定载张紧技术难以满足自动控制的需求。
中国矿业大学最先研发出输送带液压张紧绞车，为长运距输送带自动张紧提供了新技术[22]，此后国内外开发出电动张紧绞车。近期中国矿业大学又成功研发了永磁电机驱动张紧绞车，带式输送机驱动与张紧均采用永磁同步电动机，成功构建智能驱动与智能张紧一体化控制系统，如图13所示。该系统能自动解析驱动系统负荷与张紧力变化的关系，在张紧控制策略中植入驱动负荷变化的张紧预测控制模块，使输送带张紧控制智能更强、效率更高、响应更快[23]。
图13 长运距输送带永磁电机智能驱动与智能张紧一体化系统
Fig.13 Smart drive and smart tension integration system of permanent magnet motor for long distance conveyor belt
3)自移机尾。高产高效工作面快速推进时，要求可伸缩带式输送机机尾不但能快速移动而且还要在不停机条件下移动机尾。智能控制的自移机尾是一种滑靴式可行走机尾装置，连接桥式转载机和巷道带式输送机，具有自移、调偏的自动化调控功能。转载机机头通过销轴与自移机尾游动小车联接，当转载机前移时，通过PLC控制游动小车跟随移动→活动滑靴抬起→固定滑靴撑地→推移油缸拉动机尾前移→活动滑靴着地→固定滑靴离地→纠正自移过程的输送带跑偏等一系列动作，从而实现自移机尾自动前移、自动调偏的智能化控制[67]。
输送带既是煤流承载件又是传动件，其费用约占带式输送机成本的50%。如果发生纵向撕带事故，若发现不及时就会导致撕裂扩大进而导致运输停产，给矿井造成巨大的经济损失。输送带撕裂激光视觉检测技术利用机器视觉、特种光感摄像机对输送带表面的线激光束轮廓线进行在线识别，如图14所示，该技术可通过激光轮廓线出现的断裂特征，实时准确识别输送带的纵向撕裂，发出报警并控制带式输送机自动停机[24]。
图14 基于扫描激光视觉的输送带撕裂监测技术示意
Fig.14 Technical schematic of belt tearing monitoring based on scanning laser vision
4)智能保护。智能型带式输送机保护控制装置具有打滑、温度、跑偏、烟雾、撕带、输送带张紧等传感器，当检测到故障时，监控系统进行声光报警，并记录故障数据，严重时将控制带式输送机停车，从而及时有效地防止运行事故发生。
5)煤流管控。巷道带式输送机、大巷带式输送机、主斜井带式输送机和原煤上仓带式输送机组成一条主煤流系统，智能化管控将矿井主煤流的带式输送机的智能驱动、自动张紧、集中控制、综合保护等功能加以整合，实现管控系统整体的标准化、模块化和智能化，对主煤流系统的各条带式输送机及其运行状态参数进行监测和监控，优化实现整个主煤流输送系统运行过程的智能化调控[68]。
6)巡检机器人。煤矿井下带式输送机线路长、运行速度快、故障点多，只依靠人工巡视和监测，存在用人多、故障漏检、巡检周期长等问题。输送带巡检机器人可以自动循环监测带式输送机运行状况，主要有吊索驱动和吊轨驱动2种巡检机器人，前者类似于井下架空索道乘人系统，后者类似于井下单轨吊运输系统。巡检机器人配载音频传感器、烟雾传感器、红外温度传感器以及图像摄像机，实时采集带式输送机运行时的声音、烟雾、温度以及视频图像信号，以无线通信的方式传输到监控系统，对带式输送机运行故障及时识别并进行相应的预警和干预控制[25-26]。
3.5 巷道集中控制技术
目前的初级智采工作面已可以分3个层次监控：单机监控、巷道集中监控、地面远程监控。①单机监控主要由采煤机、液压支架、输送机、供液、供电、网络及信息等系统组成，通过通信接口实现各系统之间的信号采集、传输及反馈控制；②巷道集中监控将采煤机控制、电液控制、三机协同控制、泵站控制、工作面视频监控等系统有机整合，对综采设备进行远程监控。③地面远程监控可在地面指挥调度中心对工作面进行管控，实时掌握工作面装备的运行状态。
1)远程可视化监控平台。在巷道的远程可视化监控平台犹如智采工作面的“大脑”，如同飞机、高铁列车、舰船的驾驶舱，监控人员就是智采工作面的驾驶员，其对采煤装备进行启停、状态监控，实现采煤工作面无人值守、自动运行。在郑州煤机液压电控有限公司智采驾驶舱内设有全自动控制模式和分系统自动控制模式，如图15所示[14]。
图15 智采工作面驾驶舱
Fig.15 Cockpit of smart coal mining workface
全自动控制模式通过“一键”启停，泵站启动→带式输送机启动→破碎机启动→转载机→刮板输送机启动→采煤机启动(上电)→采煤机记忆割煤程序启动→液压支架跟随采煤机自动化控制程序启动，然后工作面全自动化运行。
分系统自动控制模式是单独对综采设备进行自动化控制，分为液压支架远程控制、采煤机远程控制、工作面输送机、转载机、破碎机集中自动化控制、泵站控制，根据生产需要，独立启动运行。
2)工作面物联网技术。井下综采工作面设备物联网如图16所示，它通过无线通信与光纤通信联合组网，使采煤机、液压支架群组、刮板输送机组的运行状态信息互联互通，形成了包含地面监控中心、巷道监控中心、工作面工业以太网、工作面设备监控系统的物联网。其中，地面监控中心与巷道监控中心通过煤矿建设的井下工业以太环网连接，在采煤机上安装一台本安型无线交换机，液压支架上布置多台本安型无线交换机，采煤机上的无线交换机和液压支架上的无线交换机并行通信，一台交换机同时与多台交换机通信，以保证数据传输的稳定性和可靠性[57]。目前的综采工作面物联网多以WiFi或Zigbee为无线通信方法，未来5G技术将用于井下工作面物联网。阳煤集团新元公司进行了5G在井下巷道的信号传输性能测试，其覆盖距离约400 m，下行速率>800 Mbit/s，上行速率>70 Mbit/s，端到端时延<20 ms，可以期待5G技术将为智采工作面物联网提供更快速、更大容量、更可靠的无线通信技术。
图16 综采工作面设备物联网结构
Fig.16 Structure of internet of things of equipment in fully-mechanized mining workface
4 智能化采煤待突破的关键技术
随着我国煤炭资源的日益减少，易开采的地质条件与相对温和的矿山装备运行工况也变得越来越少。因此，为了克服复杂条件下的智能化采煤工作面技术难题，基于前文提到的35项已经成熟使用的智采工作面技术，又提出了需要突破的智能化采煤多种关键技术。
4.1 精准定位技术
智能开采需要精确定位，它是采煤机的“方位觉”智能仿生技术难题。在没有GPS信号的狭窄空间运行，自主精准定位仍需进一步解决。目前的地下定位技术的性能对比如图17所示[69]，井下智能化工作面的定位方式可有3个突破方向：一是基于无线电波定位技术，超宽带(UWB)精确定位有望成为未来井下定位的新技术，采用到达时间定位法(TOF)或到达时间差定位法(TDOA)，现场测试结果表明UWB定位距离覆盖范围广，单个基站可以覆盖半径达到800 m，精度达到30 cm[70]；二是航迹推算定位技术，依靠惯导技术、陀螺仪和里程计等方法实现综合定位，在煤矿现场的300 m长的工作面定位误差小于10 cm；三是井下环境特征匹配定位技术，借鉴自动驾驶汽车定位技术，在采煤机上安装激光雷达，利用采煤机的惯导装置做出大概位置判断，然后用预先制备的高精度地图与激光雷达SLAM云点图像与之对比，放在一个坐标系内配准，从而确认采煤机移动位置，这可能是目前最成熟、准确度最高的采煤机定位方法。
图17 现有定位技术的性能对比
Fig.17 Performance comparison of existing positioning technologies
4.2 煤岩界面识别技术
这是已经研究了50多年的智采化采煤关键感知技术，实际上是在割煤过程中，如何仿生人的“视觉”、“听觉”、“触觉”而自动识别煤岩界面。现有研究表明，在割煤过程中，以激光或高光谱、太赫兹的机器视觉可以“看到”煤岩分界的波谱变化[31]，以截齿红外成像可以“看到”截割岩层的温升[28]，从截割臂振动可以感觉到截割岩层的吃力状态[71]。因此，目前的以单参数识别煤岩分界的方法，都存在一定的局限性，导致准确性不高。笔者提出把采煤机感受的振动触觉、热成像视觉、声波听觉与激光或高光谱视觉进行“四合一”融合，形成煤岩界面识别的新技术，如图18所示，这些单向技术已有原理认识或试验研究，未来需要对它们的融合感知模型及信息处理方法加以深入研究。
图18 采煤机“四合一”融合定位方法示意
Fig.18 Schematic of “four in one” fusion positioning method of shearer
4.3 围岩自适支护技术
围岩支护状态事关智能化采煤的安全性，虽然目前对支架动作实现了自动化控制，但支护状态调节还主要依靠人工来完成，无法满足采煤作业智能高效推进的目标。为此，王国法院士提出实现液压支架群组与围岩的智能耦合自适应控制，基于图19所示的支护系统群组协同控制逻辑[2]。
图19 围岩支护群组协同控制模型
Fig.19 Collaborative control model of surrounding rock support group
需要研究的新技术包括：①支护状态全面自主感知技术，除现有的支撑压力感知和支护倾角感知之外，还应对工作面仰/俯角自动检测、端面顶板完整性检测、超前压力预报、上部岩层破坏程度探测、支架后方顶板破断状况检测的关键技术进行研究；②支护适应性控制技术，实现基于工作面多应力场耦合的智能支护控制，从而达到围岩支护与采动应力的动态平衡；③群组支架的智能控制技术，目前可以监测单台支架的支护状态，但由于工作面压力的非均匀性，要实现整个工作面的合理支护，还须研究支护应力场与工作面围岩稳定性的关系，进而提出合理的自适应围岩支护控制方法。
4.4 自主纠偏技术
目前，综采工作面基本实现了直线度与截割高度的自动纠偏(调节)，但对于复杂多变的工作面，智采工作面需要至少10个自主纠偏(调节)能力，如图20所示，方能实现采煤工作面从“自控”向“智控”转变，还需要研究：①割煤推进的自主纠偏技术，目前已具有割煤行进中的调速、调高的纠偏控制，煤流运输具有调量控制，但在推进方向的自主纠偏(调进)技术尚不成熟，至于切割煤层的调转速技术还处于空白；②围岩支护的自主纠偏技术，目前的液压支架已能够自动调进(推移)，但对偏斜、偏移的自主纠偏(调进、调偏)尚未取得实质性的技术突破，支撑高度的自主纠偏(调高)目前没有可应用的成熟技术。
图20 智采工作面三机主从跟随控制关系
Fig.20 Master-slave follow control diagram of three machines in smart mining face
4.5 智能煤流运输系统
井下开采的煤炭从工作面运至地面，构成了井下煤流运输系统，未来的智能化煤流系统概念如图21所示，与传统运输系统相比，其改进技术包括：①采用全永磁电机智能驱动，构建自感知、自适应、自调控的智能煤流运输系统；②研究转弯刮板输送、仿生智能破碎、分级破碎运输、机器人分拣矸石、竖井直线驱动提升等新技术，从而提高煤流系统的单机智能性和集群智能性；③构建基于煤流物联网的智能监控平台，改变现有“一机一平台”的信息孤岛状况，实现工作面割采煤炭装载、转载、破碎、输送、运输、提升等5大煤流环节协同、连续、高效运行。
图21 智能煤流管控技术架构
Fig.21 Technical framework of smart coal traffic control
5 结 论
从科研项目、学术论文、发明专利、实践应用等多个方面对我国智能化采煤技术的创新现状进行了全面分析，归纳总结了现阶段我国已发展较为成熟的智能化采煤工作面技术，提出并展望了未来我国仍需进一步突破的智能化采煤关键技术，取得的主要结论如下：
1)在国家级重大科研计划的支持下，经过煤炭行业、高等院校以及相关科研院所近10多年的理论研究与现场实践探索，我国当前的煤矿智能化技术创新呈现开采装备智能化与开采工艺智能化齐头并进的良好局面，整体的采煤智能化技术已处于初级智能化层次，形成了薄煤层、中厚煤层、大采高与超大采高、特厚煤层这4种智能化采煤的基本模式。
2)我国智采工作面技术研发与应用水平整体处于世界先进水平，已形成了以采煤机、液压支架、刮板输送机、带式输送机与巷道集中监控为基本架构体系的35项初级智能化采煤成套技术，这些技术支撑建成了200余个不同程度的智能化综采工作面。
3)面对未来在更复杂地质条件下的智采工作面建设需求，还需进一步研究开发精准定位、煤岩识别、智能支护、自主纠偏和智能煤流感控等5大核心关键技术，进一步提高我国智采工作面的自主能力和适用范围。
[1] 李首滨.智能化开采研究进展与发展趋势[J].煤炭科学技术,2019,47(10):102-110.
LI Shoubin.Progress and development trend of intelligent mining technology[J].Coal Science and Technology,2019,47(10):102-110.
[2] 王国法,范京道,徐亚军,等.煤炭智能化开采关键技术创新进展与展望[J].工矿自动化,2018,44(2):5-12.
WANG Guofa,FAN Jingdao,Xu Yajun,et al.Innovation progress and prospect on key technologies of intelligent coal mining[J].Industry and Mining Automation,2018,44(2):5-12.
[3] 王国法,刘 峰,孟祥军,等.煤矿智能化(初级阶段)研究与实践[J].煤炭科学技术,2019，45(8):1-36.
WANG Guofa,LIU Feng,MENG Xiangjun,et al.Research and practice on intelligent coal mine construction(primary stage)[J].Coal Science and Technology,2019，45(8):1-36.
[4] 王国法,庞义辉,任怀伟.煤矿智能化开采模式与技术路径[J].采矿与岩层控制工程学报,2020,2(1):1-15.
WANG Guofa,PANG Yihui,REN Huaiwei.Intelligent coal mining pattern and technological path[J].Journal of Mining and Strata Control Engineering,2020,2(1):1-15.
[5] 王国法,刘 峰,庞义辉,等.煤矿智能化：煤炭工业高质量发展的核心技术支撑[J].煤炭学报,2019,44(2):349-357.
WANG Guofa,LIU Feng,PANG Yihui,et al.Coal mine intellectualization:the core technology of high quality development[J].Journal of China Coal Society,2019,44(2):349-357.
[6] 刘振坚,邱锦波,庄德玉.天地科技上海分公司采煤机智能化技术现状与展望[J].中国煤炭,2019,45(7):33-39.
LIU Zhenjian,QIU Jinbo,ZHUANG Deyu.Present situation and prospect of intelligent shearer technology of Shanghai Branch Company of Tiandi Co.,Ltd[J].China Coal,2019,45(7):33-39.
[7] 张世洪.我国综采采煤机技术的创新研究[J].煤炭学报,2010,35(11):133-137.
ZHANG Shihong.Study on the innovation of fully mechanized coal shearer technology in China[J].Journal of China Coal Society,2010,35(11):133-137.
[8] 吴海雁.大功率、大采高电牵引采煤机的研制与应用[J].重型机械,2010(6):9-12.
WU Haiyan.Development and application of high-power large mining height electric haulage coal mining machine[J].Heavy Machinery,2010(6):9-12.
[9] 谢贵君.电牵引采煤机的现状与发展趋势[J].煤矿机械,2009,30(2):6-8.
XIE Guijun.Current situation and development of electricity traction shearer[J].Coal Mining Machinery,2009,30(2):6-8.
[10] 李首滨,韦文术,牛剑峰.液压支架电液控制及工作面自动化技术综述[J].煤炭科学技术2007,35(11):1-5.
LI Shoubin,WEI Wenshu,NIU Jianfeng.Statement on electric and hydraulic control of hydraulic powered support and mining face automation technology[J].Coal Science and Technology,2007,35(11):1-5.
[11] 雷照源,姚一龙,李 磊,等.大采高智能化工作面液压支架自动跟机控制技术研究[J].煤炭科学技术2019,47(7):194-199.
LEI Zhaoyuan,YAO Yilong,LI Lei,et al.Research on automatic follow-up control technology of hydraulic support in intelligent working face with large mining height[J].Coal Science and Technology,2019,47(7):194-199.
[12] 牛剑峰.综采液压支架跟机自动化智能化控制系统研究[J].煤炭科学技术,2015,43(12):85-91.
NIU Jianfeng.Study on automatic and intelligent following control system of hydraulic powered support in fully-mechanized coal mining face[J].Coal Science and Technology,2015,43(12):85-91.
[13] 田成金.可视化远程干预型智能化采煤关键控制技术研究[J].煤炭科学技术,2016,44(7):97-102.
TIAN Chengjin.Study on key control technology of visualized remote interference type intelligent mining[J].Coal Science and Technology,2016,44(7):97-102.
[14] 郑州煤机液压电控有限公司.郑煤机ZE07型电液控及工作面自动化系统[Z].2019.
[15] 李 昊,季 阳,张 唏.综采工作面液压支架自主调斜调偏技术研究[J].煤炭科学技术,2019,47(10):167-174.
LI Hao,JI Yang,ZHANG Xi.Study on autonomic tilting and offsetting technology of hydraulic support in fully-mechanized working face[J].Coal Science and Technology,2019,47(10):167-174.
[16] 李 森.基于惯性导航的工作面直线度测控与定位技术[J].煤炭科学技术,2019,47(8):169-174.
LI Sen.Measurement & control and localisation for fully-mechanized working face alignment based on inertial navigation[J].Coal Science and Technology,2019,47(8):169-174.
[17] 王会枝,陈 伟,郭 忠.刮板输送机智能调速系统研究[J].煤矿机械,2018,39(8):35-36.
WANG Huizhi,CHEN Wei,GUO Zhong.Research on intelligent speed Regulation of scraper conveyor[J].Coal Mine Machinery,2018,39(8):35-36.
[18] 宁夏天地奔牛实业集团有限公司.BIC127刮板输送设备智能控制系统使用说明书[Z].2019.
[19] 王昆宏,温宝卿.直角转弯大功率重型刮板输送机的研究与应用[J].中国煤炭,2019,45(11):94-97.
WANG Kunhong,WEN Baoqing.Research and application of high power heavy scraper conveyor with right-angle turning[J].China Coal,2019,45(11)：94-97.
[20] 葛世荣,王军祥,王庆良,等.刮板输送机中锰钢中部槽的自强化抗磨机理及应用[J].煤炭学报,2016,41(9):2373-2379.
GE Shirong,WANG Junxiang,WANG Qingliang,et al.Self-strengthening wear resistant mechanism and application of medium manganese steel applied for the chute of scraper conveyor[J].Journal of China Coal Society,2016,41(9):2373-2379.
[21] 郭正达，孟俊文.低速大扭矩永磁同步电机变频驱动系统在主斜井带式输送机上的应用[J].山西煤炭,2018,38(5):29-33.
GUO Zhengda,MENG Junwen.Application of low-speed and high-torque variable frequency drive system of permanent magnet synchronous motor in belt conveyor of main inclined shaft[J].Shanxi Coal,2018,38(5):29-33.
[22] 张德坤,葛世荣.带式输送机自动张紧装置的设计[J].矿山机械,1999,27(5):44-46.
ZHANG Dekun,GE Shirong.Design of automatic tensioning device for belt conveyor[J].Mining & Processing Equipment,1999,27(5):44-46.
[23] 北京百正创源科技有限公司.智能型带式输送机永磁直驱传动及其张紧系统[Z].2018.
[24] 韩 雷.基于线激光视觉检测的矿用输送机纵向撕裂保护系统研究[J].神华科技,2018,16(9):31-33，51.
HAN Lei.Study about mine conveyor longitudinal tear protection system by using line laser visual detection[J].Shenhua Science and Technology,2018,16(9):31-33，51.
[25] 张树生,马静雅,陆文涛,等.矿用带式输送机巡检机器人控制系统设计与实现[J].煤矿机械,2015,36(7):28-30.
ZANG Shusheng,MA Jingya,LU Wentao,et al.Design and realization of control system of mine-used belt conveyor inspection robot[J].Coal Mine Machinery,2015,36(7):28-30
[26] 裴文良,张树生,岑 强,等.轨道式巡检机器人系统设计与应用[J].煤矿机械,2016,37(6):142-144.
PEI Wenliang,ZHANG Shusheng,CEN Qiang,et al.Design and application of tracked inspection robot system[J].Coal Mine Machinery,2016,37(6):142-144.
[27] 程 诚,刘送永.基于WPSV和BPNN的煤岩识别方法研究[J].煤炭工程,2018,50(1):108-112.
CHENG Cheng,LIU Songyong.A coal-rock recognition method based on WPSV and BPNN[J].Coal Engineering,2018,50(1):108-112.
[28] 张 强,王海舰,郭 桐,等.基于截齿截割红外热像的采煤机煤岩界面识别研究[J].煤炭科学技术,2017,47(5):22-27.
ZHANG Qiang,WANG Haijian,GUO Tong,et al.Study on coal-rock interface recognition of coal shearer based on cutting infrared thermal image of picks[J].Coal Science and Technology,2017,47(5):22-27.
[29] 王 昕,胡克想,俞 啸,等.基于太赫兹时域光谱技术的煤岩界面识别[J].工矿自动化,2017,43(1):29-34.
WANG Xin,HU Kexiang,YU Xiao,et al.Coal-rock interface recognition based on terahertz time-domain spectroscopy[J].Industry and Mine Automation,2017,43(1):29-34.
[30] 伍云霞,孟祥龙.局部约束的自学习煤岩识别方法[J].煤炭学报,2018,43(9):2639-2646.
WU Yunxia,MENG Xianglong.Locality-constrained self-taught learning for coal-rock recognition[J].Journal of China Coal Society,2018,43(9):2639-2646.
[31] 杨 恩,王世博,葛世荣,等.煤岩界面的高光谱识别原理[J].煤炭学报,2018,43(S1):646-653.
YANG En,WANG Shibo,GE Shirong,et al.Study on the principle of hyperspectral recognition of coal-rock interface[J].Journal of China Coal Society,2018,43(S1):646-653.
[32] 黄 华.基于模糊理论的采煤机自适应截割控制研究[J].煤矿机械,2014,35(6):110-112.
HUANG Hua.Research of adaptive cutting control of shearer based on fuzzy theory[J].Coal Mine Machinery,2014,35(6):110-112.
[33] 龙再萌.基于IMC-PID控制的采煤机自动调高系统研究[J].煤炭工程,2019,51(8):169-172
LONG Zaimeng.Research on automatic height-adjustment system of shearer based on IMC-PID control[J].Coal Engineering,2019,51(8):169-172
[34] 李雪梅.基于变速趋近律的采煤机调高滑模控制研究[J].控制工程,2019(4):724-728.
LI Xuemei.Research on control method of sliding mode based on the variable rate reaching law for shearer automatic height adjusting[J].Control Engineering of China,2019(4):724-728.
[35] 葛帅帅,秦大同,胡明辉.突变工况下滚筒式采煤机调速控制策略研究[J].煤炭学报,2015,40(11):2569-2578.
GE Shuaishuai,QIN Datong,HU Minghui.Research on drum shearer speed control strategies under impact conditions[J].Journal of China Coal Society,2015,40(11):2569-2578.
[36] 王国法,庞义辉.液压支架与围岩耦合关系及应用[J].煤炭学报,2015,40(1):30-34.
WANG Guofa,PANG Yihui.Relationship between hydraulic support and surrounding rock coupling and its application[J].Journal of China Coal Society,2015,40(1):30-34.
[37] 徐亚军，王国法，任怀伟,液压支架与围岩刚度耦合理论与应用[J].煤炭学报,2015,40(11):528-2533.
XU Yajun,WANG Guofa,REN Huaiwei.Theory of the coupling relationship between surrounding rocks and powered support[J].Journal of China Coal Society,2015,40(11):2528-2533.
[38] 梁利闯，任怀伟，郑 辉.液压支架的机-液耦合刚度特性分析[J].煤炭科学技术,2018,46(3):141-147.
LIANG Lichuang,REN Huaiwei,ZHENG Hui.Analysis on mechanical-hydraulic coupling rigidity characteristics of hydraulic powered support[J].Coal Science and Technology,2018,46(3):141-147.
[39] 武红霞,秦东晨,于 龙.基于机液耦合的液压支架仿真分析[J].煤矿机械,2012,33(11):43-44.
WU Hongxia,QIN Dongchen,YU Long.Simulation analysis of hydraulic support based on hydraulic mechanical coupling[J].Coal Mine Machinery,2012,33(11):43-44.
[40] 李 勰,李语心,杨 振,等.基于ADRC的液压支护机器人自适应控制[J].机械与电子,2018,36(4):71-75.
LI Xie,LI Yuxin,YANG Zhen,et al.Self-adaptive control of hydraulic support robot based on ADRC[J].Machinery & Electronics,2018,36(4):71-75.
[41] 张东升,毛 君,刘占胜.刮板输送机启动及制动动力学特性仿真与实验研究[J].煤炭学报,2016,41(2):513-521.
ZHANG Dongsheng,MAO Jun,LIU Zhansheng.Dynamics simulation and experiment on the starting and braking of scraper conveyor[J].Journal of China Coal Society,41(2):513-521.
[42] 张春芝,孟国营,冯海明.刮板输送机链传动系统动力学建模与仿真分析[J].煤矿机械,2011,32(9):71-74.
ZHANG Chunzhi,MENG Guoying,FENG Haiming.Dynamic modeling of AFC sprocket transmission system and simulation analysis[J].Coal Mine Machinery,2011,32(9):71-74.
[43] 曾庆良,王 刚,江守波.刮板输送机链传动系统动力学分析[J].煤炭科学技术,2017,45(5):34-40.
ZENG Qingliang,WANG Gang,JIANG Shoubo.Dynamics analysis on chain driving system of scraper conveyor[J].Coal Science and Technology,2017,45(5):34-40.
[44] 毛 君,张东升,师建国.刮板输送机张力自动控制系统的仿真研究[J].系统仿真学报,2008,20(16):4474-4476.
MAO Jun,ZHANG Dongsheng,SHI Jianguo.Simulation research of tension automatic control system of scraper conveyor[J].Journal OF System Simulation,2008,20(16):4474-4476.
[45] 朱福学.带式输送机动态特性分析与动张力计算[J].煤矿机械,2015,36(12):52-54.
ZHU Fuxue.Dynamic characteristic analysis and dynamic tension calculation of belt conveyor[J].Coal Mine Machinery,2015,36(12):52-54.
[46] 张妙恬,冯 禹,李 栋,等.带式输送机非均布载荷启制动动态特性仿真研究[J].煤矿机械,2015,36(1):60-63.
ZHANG Miaotian,FENG Yu,LI Dong,et al.Simulation study of dynamic characteristics of non-uniform load belt conveyor in starting and braking[J].Coal Mine Machinery,2015,36(1):60-63.
[47] 李阳星,李晓辉.基于ADAMS平面转弯带式输送机的动态特性[J].黑龙江科技大学学报,2015,25(5):482-488.
LI Yangxing,LI Xiaohui.Dynamic characteristics analysis of belt conveyor with horizontal curves based on ADAMS[J].Journal of Heilongjiang University of Science and Technology,2015,25(5):482-488.
[48] 李冬梅,赵士明.带式输送机拉紧装置启动过程动态仿真分析[J].机械传动,2017,41(2):100-103.
LI Dongmei,ZHAO Shiming.Dynamic simulation analysis of the start-up process of take-up device of the belt conveyor[J].Journal of Mechanical Transmission,2017,41(2):100-103.
[49] 唐恩贤.黄陵矿业公司智能化开采技术未来发展探究[J].陕西煤炭,2019,38(3):15-20.
TANG Enxian.Research on the development of intelligent mining technology in Huangling Mining Company[J].Shaanxi Coal,2019,38(3):15-20.
[50] 吴 宁,杨 波.大采高智能化采煤控制技术在黄陵二号煤矿的发展[J].陕西煤炭,2019,38(6):103-106.
WU Ning,YANG Bo.Discussion on the development of intelligent mining technology in large mining height face[J].Shaanxi Coal,2019,38(6):103-106.
[51] 张有河.补连塔煤矿7 m大采高综采技术实践[C]//神华集团矿长大会.北京，2010.
[52] 王国法,庞义辉.8.2 m超大采高综采成套装备研制及应用[J].煤炭工程,2017,49(11):1-5.
WANG Guofa,PANG Yihui.Development and application of complete equipment for fully mechanized mining with 8.2m super-large mining height[J].Coal Engineering,2017,49(11):1-5.
[53] 杨俊哲.8.8 m智能超大采高综采工作面关键技术与装备[J].煤炭科学技术,2019,47(10):116-124.
YANG Junzhe,Key technologies and equipments for 8.8 m intelligent super large mining height fully-mechanized mining face mining.[J].Coal Science and Technology,2019,47(10):116-124.
[54] 何春光,李明忠.超大采高智能化综采成套装备及系统集成水平[J].煤矿机械,2018,39(2):132-134.
HE Chunguang,LI Mingzhong.Intelligent longwall mining sets of equipment and system integration in super cutting height working face[J].Coal Mine Machinery,2018,39(2):132-134.
[55] 葛世荣,苏忠水,李 昂,等.基于地理信息系统(GIS)的采煤机定位定姿技术研究[J].煤炭学报,2015,40(11):2503-2508.
GE Shirong,SU Zhongshui,LI Ang,et al.Study on the positioning and orientation of a shearer based on geographic information system[J].Journal of China Coal Society,2015,40(11):2503-2508.
[56] 王世佳,王世博,张博渊,等.采煤机惯性导航定位动态零速修正技术[J].煤炭学报,2018,43(2):578-583.
WANG Shijia,WANG Shibo,ZHANG Boyuan,et al.Dynamic zero-velocity update technology to shearer inertial navigation positioning[J].Journal of China Coal Society,2018,43(2):578-583.
[57] 葛世荣,王忠宾,王世博.互联网+采煤机智能化关键技术研究[J].煤炭科学技术,2016,44(7):1-9.
GE Shirong,WANG Zhongbin,WANG Shibo.Study on key technology of internet plus intelligent coal shearer[J].Coal Science and Technology,2016,44(7):1-9.
[58] 宋单阳,宋建成,田慕琴,等.煤矿综采工作面液压支架电液控制技术的发展及应用[J].太原理工大学学报,2018,49(2):240-251.
SONG Danyang,SONG Jiancheng,TIAN Muqin,et al.Development and application of electro-hydraulic control technology for hydraulic support in coal mine[J].Journal of Taiyuan University of Technology,2018,49(2):240-251.
[59] 李建民.智能乳化液泵站在综采工作面的应用[J].煤矿机电,2013(1):62-65.
LI Jianming.application of intelligent emulsion pump at fully mechanized coal tunnel[J].Colliery Mechanical & Electrical Technology,2013(1):62-65.
[60] 汪爱明,王子毅,程晓涵,等.液压支架压力监测地面站设计[J].煤炭技术,2017,36(5):216-218.
WANG Aiming,WANG Ziyi,CHENG Xiaohan,et al.Research on ground station of pressure data acquisition system of hydraulic support[J].Coal Technology,2017,36(5):216-218.
[61] 刘庆华,张 林.煤矿井下工作面运输装备的现状及发展前景[J].中国煤炭,2013,39(10):65-67.
LIU Qinghua,ZHANG Lin.Present situation and development prospect of transportation equipments at mining face in underground mine[J].China Coal,2013,39(10):65-67.
[62] 孔 进.刮板输送机电驱紧链系统设计[J].煤矿机械,2019,40(11):18-19.
KONG Jin.Design of chain tension system driven by electric motor for scraper conveyor[J].Coal Mine Machinery,2019,40(11):18-19.
[63] 刘 超.断链掉链保护装置在刮板输送机中的应用研究[J].煤,2019(7):49-50.
LIU Chao.Research on the application of chain breaking and chain dropping protection device in scraper conveyor[J].Coal,2019(7):49-50.
[64] 黄开林.高压变频技术在刮板输送机上的应用研究[J].煤炭科学技术,2014,42(2):68-72.
HUANG Kailin.Research and application on high voltage frequency conversion technology in scraper conveyor[J].Coal Science and Technology,2014,42(2):68-72.
[65] 王世博,何 亚,王世佳,等.刮板输送机调直方法与试验研究[J].煤炭学报,2017,42(11):3044-3050.
WANG Shibo,HE Ya,WANG Shijia,et al.Study on the alignment method and experiment of scraper conveyor[J].Journal of China Coal Society,2017,42(11):3044-3050.
[66] 王力军，王 伟.超重型刮板输送机在8m大采高工作面的研发与应用[J].煤炭科学技术,2018,46(S1):135-140.
WANG Lijun,WANG Wei.Development and application of super-heavy scraper conveyor of 8 m large mining height face[J].Coal Science and Technology,2018,46(S1):135-140.
[67] 李建华.智能化带式输送机自移机尾的研发[J].太原科技大学学报，2015,35(1):64-67.
LI Jianhua.Research and development of intelligentized belt matilda[J].Journal of Taiyuan University of Science and Technology，2015,35(1):64-67.
[68] 刘红英.煤矿主煤流输送智能化管控系统研究[J].煤矿机械,2018,39(10):50-51.
LIU Hongying.Study on intelligent control system of coal flow transportation in coal mine[J].Coal Mine Machinery,2018,39(10):50-51.
[69] 刘送永,崔玉明.煤矿井下定位导航技术研究进展[J].矿业研究与开发,2019,39(7):114-120.
LIU Songyong,Cui Yuming.Research progress of positioning and navigation technology in underground coal mine[J].Mining Research and Development,2019,39(7):114-120.
[70] 陈新科,喻 川,文智力.UWB定位技术在煤矿井下的应用[J].煤炭科学技术,2018,46(S1):187-189.
CHEN Xinke,YU Chuan,WEN Zhili.Application of UWB positioning technology in underground mine[J].Coal Science and Technology,2018,46(S1):187-189.
[71] 任 洁,刘 頔.基于采煤机振动时域特性的煤岩识别方法研究[J].煤炭工程,2019,48(3):106-109.
REN Jie,LIU Di.Recognition method of coal-rock interface based on time-domain vibration characteristics of coal cutter[J].Coal Engineering,2019,48(3):106-109.
