莊德玉

(天地上海采掘裝備科技有限公司， 上海 201401)

0 引言

為滿(mǎn)足工作面智能化技術(shù)發(fā)展需求，研究人員針對(duì)采煤機(jī)裝備在姿態(tài)感知、多工藝段自動(dòng)控制、機(jī)載專(zhuān)用傳感技術(shù)等方面開(kāi)展了大量研究工作。各主機(jī)廠自主開(kāi)發(fā)了基于分布式架構(gòu)的采煤機(jī)專(zhuān)用控制系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了基于采煤機(jī)基本狀態(tài)參數(shù)感知及姿態(tài)感知的高級(jí)自動(dòng)化割煤應(yīng)用。但工作面工況極為嚴(yán)苛，采煤機(jī)割煤作業(yè)時(shí)的負(fù)載一直處于動(dòng)態(tài)變化中，各類(lèi)傳感器采集的信息中背景噪聲復(fù)雜多變，基于傳感器信息的各類(lèi)算法無(wú)法可靠實(shí)施，采煤機(jī)裝備的自動(dòng)化、智能化技術(shù)仍無(wú)法滿(mǎn)足現(xiàn)階段我國(guó)智能化工作面的推廣應(yīng)用需求，在采煤機(jī)采高閉環(huán)控制、滾筒防碰撞等方面仍無(wú)可靠、有效的工程應(yīng)用方案[1]。

采煤機(jī)滾筒載荷識(shí)別是實(shí)現(xiàn)采高閉環(huán)控制的關(guān)鍵技術(shù)，是實(shí)現(xiàn)自動(dòng)截割、滾筒負(fù)載預(yù)測(cè)性控制等工作面智能化控制的基礎(chǔ)。楊健健[2]以截割電動(dòng)機(jī)和牽引電動(dòng)機(jī)基礎(chǔ)參數(shù)、采煤機(jī)振動(dòng)特性等參數(shù)為基礎(chǔ)，實(shí)現(xiàn)了滾筒截割介質(zhì)硬度識(shí)別。郝志勇等[3-4]利用銷(xiāo)軸傳感器和壓力環(huán)傳感器進(jìn)行載荷譜分形關(guān)聯(lián)維數(shù)計(jì)算，得出了載荷譜分形分布規(guī)律。郭會(huì)珍[5]基于振動(dòng)基礎(chǔ)理論搭建了采煤機(jī)截割系統(tǒng)振動(dòng)模型，分析了采煤機(jī)搖臂在空載、恒定載荷及變載荷工況下的振動(dòng)響應(yīng)特性。蔣干[6]通過(guò)研究截割部聲音和搖臂振動(dòng)信號(hào)特征，建立了多傳感信息融合的采煤機(jī)煤巖截割狀態(tài)識(shí)別系統(tǒng)，初步實(shí)現(xiàn)了單一傳感信號(hào)下的煤巖截割狀態(tài)識(shí)別。劉譯文[7]通過(guò)紅外熱成像技術(shù)實(shí)現(xiàn)了采煤機(jī)截割煤壁過(guò)程中的截割模式識(shí)別，并利用基于形態(tài)學(xué)和時(shí)空上下文的采煤機(jī)截割部跟蹤算法，實(shí)現(xiàn)了采煤機(jī)截割部位置跟蹤?？偨Y(jié)現(xiàn)有的研究工作，在算法層面，研究重點(diǎn)是采煤機(jī)工作特性分析及分類(lèi)算法，相關(guān)算法較為新穎，但實(shí)施難度大；在信號(hào)采集層面，涉及的銷(xiāo)軸傳感器、紅外熱成像儀等儀器在實(shí)際工況下的防護(hù)及可靠性問(wèn)題暫無(wú)法解決，且工程實(shí)現(xiàn)方式復(fù)雜，應(yīng)用難度高[8-9]。

采煤工作面音頻信號(hào)中包含了大量有效的采煤機(jī)特征信息，熟練的操作人員可通過(guò)采煤機(jī)滾筒割煤時(shí)的聲音判斷滾筒負(fù)載情況及是否割巖或與支架支護(hù)板干涉。通過(guò)安裝在采煤機(jī)搖臂處的音頻拾取傳感器，可較方便地采集到采煤機(jī)工作時(shí)的音頻信號(hào)。因此，本文提出一種基于音頻識(shí)別的采煤機(jī)滾筒載荷識(shí)別方法，采用動(dòng)態(tài)能量歸一化算法(Dynamic Energy Normalization Algorithm，DENA)對(duì)采煤機(jī)原始音頻信號(hào)進(jìn)行歸一化處理，并將歸一化后的信號(hào)與標(biāo)準(zhǔn)工況庫(kù)中的信號(hào)進(jìn)行對(duì)比分析，從而確定滾筒載荷特征，實(shí)現(xiàn)滾筒載荷識(shí)別判斷。

1 采煤機(jī)工作時(shí)的音頻信號(hào)特點(diǎn)

音頻拾取傳感器采集到的音頻信號(hào)成分較復(fù)雜，包括采煤機(jī)滾筒及傳動(dòng)機(jī)構(gòu)工作產(chǎn)生的音頻、塊狀煤巖掉落時(shí)產(chǎn)生的音頻及工作面其他機(jī)械設(shè)備運(yùn)行時(shí)產(chǎn)生的音頻等。這些音頻信號(hào)具有不確定性及隨機(jī)性，無(wú)法客觀反映被分析對(duì)象在各個(gè)時(shí)刻的頻譜特性。

采煤機(jī)工作時(shí)的音頻信號(hào)特點(diǎn)如下：

(1) 由于工況特點(diǎn)及持續(xù)性噪聲的存在，音頻信號(hào)是連續(xù)的，沒(méi)有特定的端點(diǎn)可供檢測(cè)。在割煤巖狀態(tài)下，音頻信號(hào)中不存在常規(guī)音頻識(shí)別中存在的靜音段、過(guò)渡段、語(yǔ)音段的檢測(cè)問(wèn)題。

(2) 音頻信號(hào)分析周期固定，即每個(gè)分析周期對(duì)應(yīng)于搖臂滾筒旋轉(zhuǎn)1周時(shí)間。

(3) 每個(gè)分析周期內(nèi)包含的幀數(shù)固定，即每一幀為1個(gè)分析周期內(nèi)平均每個(gè)截齒受力時(shí)間內(nèi)的音頻信號(hào)。

(4) 采煤機(jī)正常割煤時(shí)的音頻信號(hào)隨負(fù)載工況不同而差異明顯。負(fù)載工況的不同主要體現(xiàn)在采煤機(jī)牽引速度、采煤機(jī)截割電流、截割對(duì)象及滾筒進(jìn)刀深度等方面。

2 基于音頻識(shí)別的采煤機(jī)滾筒載荷識(shí)別方法

2.1 方法步驟

基于音頻識(shí)別的采煤機(jī)滾筒載荷識(shí)別方法包括信號(hào)預(yù)處理、特征提取、動(dòng)態(tài)能量歸一化、模板庫(kù)建立、識(shí)別決策等步驟，如圖1所示。

圖1 基于音頻識(shí)別的采煤機(jī)滾筒載荷識(shí)別方法Fig.1 Identification method of shearer drum load based on audio recognition

(1) 信號(hào)預(yù)處理。預(yù)處理階段的關(guān)鍵在于信號(hào)分幀，即將時(shí)域信號(hào)分解為若干小段，每個(gè)小段為1個(gè)數(shù)據(jù)幀，需確保每個(gè)數(shù)據(jù)幀內(nèi)包含音頻信號(hào)的所有特征信息。

(2) 特征提取。音頻信號(hào)的特征值包括時(shí)域的短時(shí)能量、峭度指標(biāo)、短時(shí)過(guò)零率和頻域的信號(hào)倒頻譜距離、Mel尺度倒譜系數(shù)等。

(3) 動(dòng)態(tài)能量歸一化。由于音頻信號(hào)的分析周期固定為滾筒旋轉(zhuǎn)1周的時(shí)間，即不同時(shí)間點(diǎn)對(duì)應(yīng)的音頻模板長(zhǎng)度相同，所以，可以用直接匹配方式對(duì)待測(cè)信號(hào)與模板庫(kù)信號(hào)進(jìn)行匹配。但因不同時(shí)刻的工況不同，采煤機(jī)工作時(shí)音頻信號(hào)存在較大的音強(qiáng)差異、頻譜偏移等，基于典型工況的音頻模板難以直接匹配。為確保每個(gè)分析周期內(nèi)的音頻信號(hào)具有同一運(yùn)行標(biāo)準(zhǔn)下的負(fù)載工況，采用DENA對(duì)音頻信號(hào)特征值進(jìn)行歸一化處理。

(4) 模板庫(kù)建立。將滾筒的工作狀態(tài)簡(jiǎn)化為割煤和割巖2種典型工況，對(duì)典型工況的音頻信號(hào)進(jìn)行采集和學(xué)習(xí)，建立歸一化處理后的模板庫(kù)。

(5) 識(shí)別決策。計(jì)算待測(cè)信號(hào)特征向量與典型工況下音頻信號(hào)狀態(tài)向量的測(cè)度距離，并通過(guò)最大相異系數(shù)法計(jì)算1個(gè)周期內(nèi)所有幀總的測(cè)度距離，根據(jù)最大相異系數(shù)的值判斷實(shí)際工況與典型工況間的差異性。

2.2 DENA

DENA原理：將以采煤機(jī)滾筒破煤能量為基準(zhǔn)的歸一化標(biāo)準(zhǔn)分解為以截割電動(dòng)機(jī)電流與牽引速度的乘積為基準(zhǔn)，即采煤機(jī)不同工作狀態(tài)下的音頻信號(hào)特征集向量應(yīng)以時(shí)間同步的動(dòng)態(tài)能量(截割電動(dòng)機(jī)電流與牽引速度的乘積)為參照進(jìn)行歸一化處理。

2.2.1 動(dòng)態(tài)能量計(jì)算

采煤機(jī)破煤作業(yè)時(shí)滾筒受到來(lái)自三軸物理方向的截割阻力作用，設(shè)前滾筒和后滾筒受到的截割阻力合力分別為F2，F(xiàn)1，前后滾筒截割電動(dòng)機(jī)電流分別為IBc，IAc，如圖2所示。滾筒受到的截割阻力會(huì)直接體現(xiàn)在截割電動(dòng)機(jī)電流的變化上，兩者近似呈正比例變化，以前滾筒為例，即F2=kIBc，k為比例系數(shù)。

圖2 采煤機(jī)滾筒受力分析Fig.2 Force analysis of shearer drum

設(shè)采煤機(jī)牽引距離為S時(shí)前滾筒做功為Wt，t為運(yùn)行時(shí)間，則Wt=F2S，根據(jù)距離計(jì)算公式可知S=Vt，V為牽引速度，代入可得

Wt=F2S=kIBcVt

(1)

破煤功率Pt為

Pt=Wt/t=kIBcV

(2)

在實(shí)際應(yīng)用中，傳感器采樣到的信號(hào)為時(shí)變的離散數(shù)據(jù)，每一幀時(shí)間內(nèi)采煤機(jī)滾筒破煤總能量Wf為每個(gè)采樣點(diǎn)的功率之和，即

(3)

式中：K為1幀內(nèi)的總采樣點(diǎn)數(shù)；Pj為采樣點(diǎn)j對(duì)應(yīng)的采煤機(jī)滾筒破煤功率。

根據(jù)每個(gè)采樣點(diǎn)的截割電動(dòng)機(jī)電流與牽引速度，可計(jì)算出該采樣點(diǎn)的破煤功率，再通過(guò)式(3)可計(jì)算出一幀時(shí)間內(nèi)的破煤總能量Wf。

2.2.2 算法流程

以音頻信號(hào)中的短時(shí)能量特征值為例說(shuō)明DENA流程，其他特征值的歸一化計(jì)算與此相同，區(qū)別僅在于原始特征值計(jì)算方法不同。DENA的計(jì)算周期定義為滾筒旋轉(zhuǎn)1周的時(shí)間，算法流程如圖3所示。

圖3 DENA流程Fig.3 Flow of DENA

針對(duì)每一幀原始音頻數(shù)據(jù)計(jì)算其短時(shí)能量特征值Ef，假設(shè)每個(gè)計(jì)算周期內(nèi)包含54幀數(shù)據(jù)，則每個(gè)計(jì)算周期可得到54個(gè)短時(shí)能量值，其中最大值記為Emax。根據(jù)同步采集到的截割電動(dòng)機(jī)電流及牽引速度，采用相同的周期及幀數(shù)據(jù)劃分方法，計(jì)算得到各幀破煤能量Wf及分析周期內(nèi)的破煤能量最大值Wmax。在分析周期內(nèi)，經(jīng)過(guò)動(dòng)態(tài)能量歸一化計(jì)算后的音頻信號(hào)短時(shí)能量特征值為

(4)

2.3 滾筒載荷識(shí)別方法

采煤機(jī)典型工作狀態(tài)下，1個(gè)分析周期內(nèi)的音頻特征向量包含54幀的特征值，設(shè)為E,E={Eg(1)，Eg(2)，…，Eg(54)}，Eg(n)(n=1，2，…，54)為音頻第n幀經(jīng)動(dòng)態(tài)能量歸一化后的特征值。相同周期內(nèi)待識(shí)別信號(hào)特征向量也包含54幀的特征值，設(shè)為G，G={G(1)，G(2)，…，G(54)}，G(n)為待識(shí)別音頻第n幀經(jīng)動(dòng)態(tài)能量歸一化后的特征值。計(jì)算E與G之間的歐氏距離或曼哈頓距離[10]，作為兩向量之間的測(cè)度距離。以每一幀特征向量集為單位計(jì)算相對(duì)應(yīng)幀的向量測(cè)度，每一幀測(cè)度計(jì)算完成后，以滾筒1個(gè)運(yùn)行周期為單位，通過(guò)最大相異系數(shù)[10]計(jì)算54幀的總向量測(cè)度。最大相異系數(shù)取值范圍為[0，+∞)，該值越小，表明兩向量越接近；該值為0時(shí)，表明兩向量完全相同；該值越大，表明兩向量間的差距越大，即實(shí)際工況與對(duì)比的標(biāo)準(zhǔn)工況間的差異性越大，趨向于標(biāo)準(zhǔn)工況的概率越低[9-10]。

3 試驗(yàn)分析

試驗(yàn)地點(diǎn)位于華東地區(qū)某礦6303工作面，該工作面頂部為粉砂巖，下部泥質(zhì)含量較高，致密較堅(jiān)硬，泥質(zhì)膠結(jié)，塊狀構(gòu)造，節(jié)理較發(fā)育，堅(jiān)固性系數(shù)f=4～5；底板為粉砂巖，深灰色，致密較堅(jiān)硬，塊狀構(gòu)造，f=4～5。煤層以暗煤為主，亮煤次之，層狀結(jié)構(gòu)，厚度穩(wěn)定，f=3.9?？傮w來(lái)說(shuō)，煤層與頂?shù)装彘g分層較為明顯，煤層與頂?shù)装逵捕炔钪挡淮?，可以有效檢驗(yàn)滾筒截割不同介質(zhì)時(shí)的音頻信號(hào)特征差異。

工作面作業(yè)采煤機(jī)滾筒為GT-2240×865型螺旋滾筒，滾筒齒座總數(shù)為54，采煤機(jī)最高割煤轉(zhuǎn)速為32.16 r/min[11-13]。分析周期T為螺旋滾筒旋轉(zhuǎn)1周的時(shí)間，即T=(60/32.16) s=1.866 s。平均每個(gè)截齒在滾筒1個(gè)分析周期內(nèi)的工作時(shí)間為1幀時(shí)間，即T/54。每幀的采樣點(diǎn)數(shù)N=wT/54(w為信號(hào)采樣頻率，44.1 kHz)，即每幀為1 524個(gè)采樣點(diǎn)[14-15]。

分別采集割煤及割巖2種典型工況下的音頻信號(hào)，并歸一化計(jì)算各幀的峭度值、短時(shí)能量，得到負(fù)載分別為煤、巖的歸一化特征值曲線(xiàn)，如圖4所示。其中“割煤1”為割煤狀態(tài)下的短時(shí)能量特征值曲線(xiàn)，“割煤2”為割煤狀態(tài)下的峭度特征值曲線(xiàn)；“割巖1”為割巖狀態(tài)下的短時(shí)能量特征值曲線(xiàn)，“割巖2”為割巖狀態(tài)下的峭度特征值曲線(xiàn)?？煽闯霾擅簷C(jī)在截割煤、巖時(shí)的音頻信號(hào)特征參數(shù)界限明顯，未出現(xiàn)交叉混疊現(xiàn)象。

以DENA為基礎(chǔ)，對(duì)不同截割電流下25組載荷為巖石時(shí)的音頻數(shù)據(jù)與15組載荷為煤時(shí)的音頻數(shù)據(jù)進(jìn)行混合交叉測(cè)試，得到最大相異系數(shù)在不同范圍內(nèi)、負(fù)載為巖石時(shí)的識(shí)別率，見(jiàn)表1。

圖4 截割煤、巖時(shí)的音頻特征參數(shù)曲線(xiàn)Fig.4 Audio characteristic parameter curves when cutting coal and rock

表1 最大相異系數(shù)與煤巖識(shí)別率的關(guān)系Table 1 Relationship between maximum dissimilarity coefficient and coal rock recognition rate

與載荷為巖石的目標(biāo)樣本庫(kù)對(duì)比，當(dāng)最大相異系數(shù)為0～0.015時(shí)，匹配的識(shí)別對(duì)象為6個(gè)，其中5個(gè)載荷為割巖石，識(shí)別率為83.3%；當(dāng)最大相異系數(shù)為0.015～0.189時(shí)，匹配的識(shí)別對(duì)象為22個(gè)，其中17個(gè)載荷為割巖石，識(shí)別率為77.8%。在理想情況下，即最大相異系數(shù)小于0.189時(shí)，總的煤巖界面識(shí)別率(識(shí)別出的巖石樣本數(shù)/總樣本數(shù)量)可達(dá)到78.6%。

4 結(jié)論

(1) 采用DENA對(duì)采煤機(jī)原始音頻信號(hào)進(jìn)行歸一化處理，將以采煤機(jī)滾筒破煤能量為基準(zhǔn)的歸一化標(biāo)準(zhǔn)分解為以截割電動(dòng)機(jī)電流與牽引速度的乘積為基準(zhǔn)，實(shí)現(xiàn)了不同工作狀態(tài)下采煤機(jī)音頻信號(hào)特征集向量與動(dòng)態(tài)能量(截割電動(dòng)機(jī)電流與牽引速度的乘積)的動(dòng)態(tài)歸一化處理。

(2) 以最大相異系數(shù)作為特征值對(duì)比參數(shù)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)采煤機(jī)典型工作狀態(tài)下的滾筒載荷識(shí)別。

(3) 試驗(yàn)結(jié)果表明：DENA可有效抑制音頻信號(hào)中的噪聲能量，提升音頻信號(hào)中關(guān)鍵特征值的分辨率，采煤機(jī)在截割煤、巖時(shí)的音頻信號(hào)特征參數(shù)界限明顯，未出現(xiàn)交叉混疊現(xiàn)象；在理想情況下，即最大相異系數(shù)小于0.189時(shí)，總的煤巖界面識(shí)別率可達(dá)到78.6%。