[發明專利]一種基于多維度定位及深度學習的自動化采煤系統及方法

在審

• 申請號: 201810441497.9
• 申請日: 2018-05-10
• 公開（公告）號: CN108518221A
• 公開（公告）日: 2018-09-11
• 發明（設計）人: 范志忠;付書俊;徐剛;楊曉成;尹希文;趙杰
• 申請（專利權）人: 天地科技股份有限公司
• 主分類號: E21C35/24
• 分類號: E21C35/24;E21D23/12;E21F17/18
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于多維度定位及深度學習的自動化采煤系統，其特征在于：包括系統主機(1)與若干個監測分站(2)組成；監測分站分別布置在每個支架頂梁(3)下方和支架底座(4)上方；每個監測分站(2)包括雙軸傾角傳感器(5)和激光定位系統(6)；系統主機(1)與監測分站(2)之間或監測分站(2)相互之間通過無線或有線方式實現數據傳輸；

所述雙軸傾角傳感器(5)位于監測分站(2)內，用以獲得工作面煤層傾斜方向的角度分布特征和監測煤層的俯仰斜角度變化特征以及工作面推進方向支架頂梁(3)和支架底座(4)的傾角，據此計算獲得每個支架的低頭、仰頭位態；

所述激光定位系統(6)位于監測分站(2)內，包括兩個或兩個以上的激光發射單元(7)和一個激光接收單元(8)，同一個監測分站(2)的激光發射單元(7)之間間隔一定距離。

2.一種基于多維度定位及深度學習的自動化采煤方法，其特征在于：采用權利要求1所述的基于多維度定位及深度學習的自動化采煤系統進行控制，包括如下步驟：

(a)確立激光定位系統(6)的定位準則；

(b)以工作面下端頭第一個支架底座(4)上方的監測分站(2)位置坐標為原點，確定第一個支架頂梁(3)下方監測分站(2)位置坐標，然后以第一個支架頂梁(3)下方監測分站(2)為基點，確定第二個支架底座(4)上方監測分站(2)位置坐標，直至確定出工作面所有液壓支架各監測分站處位置的相對坐標；

(c)通過系統主機(1)將各液壓支架頂梁和底座監測分站(2)位置坐標及雙軸傾角數據進行處理，得到以第一個支架底座(4)上方監測分站(2)位置為坐標原點，包括整個工作面液壓支架頂梁、底座位置的相對坐標及支架底座和頂梁在傾斜方向上的傾角和推進方向上的俯仰斜角度，同時在系統主機(1)屏幕上展現工作面液壓支架的上竄或下滑以及超前或滯后情況；

(d)根據液壓支架監測分站(2)安裝位置頂梁的厚度a，底座的厚度b，頂梁和底座沿工作面推進方向的傾角θ1和θ2，計算得到相應液壓支架處對應的煤層厚度或采高為h＝a+b+(z1-z2)tan(θ1-θ2)，其中，兩個監測分站(2)沿采Z軸即采高方向的坐標分別為z1，z2；

(e)基于第一個液壓支架底座監測分站(2)安裝位置為基點，通過雙軸傾角傳感器(5)和激光定位系統(6)測量獲得工作面所有液壓支架的頂梁、底座的位置坐標及沿走向和傾向的角度，包括每個支架的支護高度和前方煤層厚度，進一步計算獲得每個支架前方煤體頂底板詳細參數的多維坐標系統(x，y，z，φ，θ)，其中x，y，z為以第一個支架底座(4)為基點的工作面煤層頂板或底板的空間三軸坐標，φ和θ分別為煤層頂板或底板的傾向和走向角度；

(f)在工作面回采過程中，通過系統主機(1)建立深度學習模型，模型中的輸入層以每個液壓支架前方頂板和底板的x，y，z，φ，θ參數為輸入指標，輸出層為煤壁前方待采未知區域的煤層褶曲形態，包括三維坐標、煤層厚度、頂底板傾斜角度和俯仰斜角度，隱含層神經元個數根據實際需要確定；

(g)將深度學習模型輸出的指標，包括煤層的各位置預測的頂底板三維坐標、煤層厚度、頂底板傾斜角度和俯仰斜角度傳輸給采煤機，指引采煤機割煤滾筒隨煤層褶曲形態的變化實時調整，實現自動化割煤，同時系統主機(1)對工作面多維度參數進行監控，包括液壓支架的上竄或下滑、超前或滯后、低頭或抬頭，通過發送指令給電液控制系統對液壓支架進行調整。

3.根據權利要求2所述的基于多維度定位及深度學習的自動化采煤方法，其特征在于：激光定位系統(6)的定位準則為：在平面XY坐標系統中，確定一個激光定位系統(6)內兩個激光發射單元A和B之間距離為d，坐標分別為A(0，0)和B(d，0)，其各自發射激光束與A、B兩點之間連線的夾角分別為α、β，則另一個激光定位系統(6)內激光接收單元的空間相對坐標為C(xc，yc)為確定某個液壓支架頂梁(或底座)監測分站(2)處的位置坐標，然后通過激光定位系統(6)測得相鄰液壓支架底座(或頂梁)的相對位置坐標；

若將上述坐標系統由平面XY坐標系統調整為三維XYZ坐標系統，則定位同樣適用。