姚寧平，吳 敏，陳略峰，陸承達(dá)，范海鵬，張幼振，李旺年,，姚 克

(1.中煤科工西安研究院(集團(tuán))有限公司，陜西 西安 710077；2.煤炭科學(xué)研究總院，北京 100013；3.中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(武漢)自動(dòng)化學(xué)院，湖北 武漢 430074)

在 “自動(dòng)化減人”“智能化無(wú)人”目標(biāo)以及可持續(xù)發(fā)展的背景下，深入推進(jìn)煤炭資源安全、高效、智能、綠色開(kāi)采已是大勢(shì)所趨，實(shí)現(xiàn)煤礦井下智能化是我國(guó)煤炭行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的必由之路。煤礦井下坑道鉆探作為最直接、有效的勘探與災(zāi)害防治手段在煤礦智能化建設(shè)中發(fā)揮著重要作用，但現(xiàn)階段的鉆進(jìn)智能優(yōu)化與控制技術(shù)水平仍有較大的提升空間。

美國(guó)Boart Longyear 公司的鉆機(jī)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)地質(zhì)力學(xué)模型更新，并對(duì)鉆進(jìn)操作參數(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)優(yōu)化；瑞典的Sandvik 公司實(shí)現(xiàn)了地層的3D 可視化，以及優(yōu)化鉆進(jìn)。面向復(fù)雜地質(zhì)鉆進(jìn)過(guò)程智能化的需求，中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(武漢)已開(kāi)發(fā)出一套復(fù)雜地質(zhì)鉆進(jìn)過(guò)程智能控制系統(tǒng)，在湖北襄陽(yáng)、遼寧丹東等地質(zhì)資源勘查工程中得到了應(yīng)用，具有廣闊的工程應(yīng)用前景[1]。然而，我國(guó)煤礦坑道鉆進(jìn)給進(jìn)回轉(zhuǎn)系統(tǒng)的控制仍然處于開(kāi)環(huán)控制階段，給進(jìn)和回轉(zhuǎn)系統(tǒng)的適應(yīng)性差，智能化程度低，與國(guó)外智能化水平仍然具有一定差距。為了實(shí)現(xiàn)煤礦井下智能化鉆進(jìn)，借鑒鉆進(jìn)過(guò)程智能化發(fā)展經(jīng)驗(yàn)設(shè)計(jì)了智能優(yōu)化與控制方案，并從含煤地層智能巖性識(shí)別、鉆進(jìn)參數(shù)智能優(yōu)化和智能控制3 個(gè)方面進(jìn)行綜述。

含煤地層巖性智能識(shí)別在煤礦鉆進(jìn)智能化中扮演著重要而不可或缺的角色[2]。在引入巖性識(shí)別技術(shù)后，可以通過(guò)分析鉆進(jìn)過(guò)程中獲取的數(shù)據(jù)，如鉆速、給進(jìn)壓力、轉(zhuǎn)速等，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能算法，快速準(zhǔn)確地判斷地層類(lèi)型，幫助操作人員安全高效地完成作業(yè)任務(wù)，提高生產(chǎn)效率和成本效益[3]。針對(duì)煤礦井下坑道鉆進(jìn)中隨鉆地層巖性識(shí)別難度大、精度低的問(wèn)題，一種基于鉆進(jìn)參數(shù)核模糊C均值聚類(lèi)算法被提出解決此問(wèn)題[4]。長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被采用進(jìn)行巖性識(shí)別[5]。通過(guò)對(duì)比不同機(jī)器學(xué)習(xí)方法，梯度提升決策樹(shù)方法的準(zhǔn)確率優(yōu)于隨機(jī)森林、傳統(tǒng)貝葉斯、支持向量機(jī)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)4 種方法[6]。隨著人們對(duì)算法集成化的深入研究，以Adaboost 為代表的集成方法被應(yīng)用于巖性識(shí)別，其準(zhǔn)確率優(yōu)于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法[7]。通過(guò)對(duì)含煤地層的巖性識(shí)別，可以更好地為管理者提供科學(xué)依據(jù)，實(shí)現(xiàn)優(yōu)化決策和資源配置。

鉆進(jìn)參數(shù)智能優(yōu)化是提升鉆進(jìn)效率的重要手段。學(xué)者們針對(duì)不同的鉆進(jìn)效率預(yù)測(cè)模型，采用不同優(yōu)化算法對(duì)模型進(jìn)行解析優(yōu)化。針對(duì)傳統(tǒng)物理模型，通常采用魯棒優(yōu)化、多重線性重疊統(tǒng)計(jì)優(yōu)化、經(jīng)典極值法等傳統(tǒng)優(yōu)化方法。非線性動(dòng)態(tài)鉆柱模型以積分形式建立目標(biāo)函數(shù)，然后運(yùn)用魯棒優(yōu)化方法獲得鉆壓和轉(zhuǎn)速兩個(gè)鉆進(jìn)操作參數(shù)的優(yōu)化值[8]。多元線性回歸方法被采用建立鉆速模型，再將多重線性重疊的統(tǒng)計(jì)思想引入到優(yōu)化算法中[9]，一定程度上提高了優(yōu)化后的鉆進(jìn)參數(shù)應(yīng)用到鉆進(jìn)現(xiàn)場(chǎng)的可能性。通過(guò)求解機(jī)械比能模型的一階導(dǎo)數(shù)零點(diǎn)，求得最優(yōu)鉆壓值，以此求得最小機(jī)械比能[10]。針對(duì)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型，人們通常采用遺傳算法[11]、差分進(jìn)化算法[12]等進(jìn)化算法，以及粒子群優(yōu)化[13]、蛙跳算法[14]、蟻群優(yōu)化[15]等的群智能優(yōu)化算法來(lái)解析優(yōu)化模型，提高了模型的計(jì)算速度和全局尋優(yōu)能力，獲得了鉆進(jìn)操作參數(shù)的最優(yōu)解。上述方法通過(guò)建立鉆速預(yù)測(cè)模型，運(yùn)用優(yōu)化算法得到了最優(yōu)的鉆壓、轉(zhuǎn)速等鉆進(jìn)操作參數(shù)，有效提升現(xiàn)場(chǎng)鉆速和鉆進(jìn)效率。

為實(shí)現(xiàn)鉆進(jìn)控制系統(tǒng)的智能控制，提出了大量先進(jìn)控制方法。Ma Sike 等[16]提出一種多模型參數(shù)估計(jì)的變?cè)鲆婕煽刂破?，通過(guò)估計(jì)巖層硬度對(duì)控制器增益進(jìn)行調(diào)整，實(shí)現(xiàn)鉆壓的魯棒控制；張炳義等[17]針對(duì)石油鉆機(jī)永磁直驅(qū)絞車(chē)設(shè)計(jì)了模糊控制器控制鉆壓，基于司鉆專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)和現(xiàn)場(chǎng)反復(fù)的試驗(yàn)，設(shè)計(jì)鉆壓誤差隸屬度函數(shù)，擬定了二十五條控制規(guī)則；劉振東等[18]針對(duì)實(shí)際油缸直驅(qū)式微鉆系統(tǒng)，構(gòu)建了包含鉆壓環(huán)、速度環(huán)、流量環(huán)的串級(jí)控制系統(tǒng)，設(shè)計(jì)了模糊控制器進(jìn)行恒鉆壓控制。一種基于SMC-INESO 的滑?？刂品椒ū惶岢?，并成功用于液壓鉆機(jī)的回轉(zhuǎn)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)回轉(zhuǎn)系統(tǒng)的擾動(dòng)抑制[19]。一種基于圍巖感知的自適應(yīng)控制方法被提出，該方法可以通過(guò)實(shí)時(shí)鉆進(jìn)數(shù)據(jù)獲得巖石硬度，并跟蹤最佳鉆壓設(shè)定值，以提高鉆進(jìn)效率[20]。一種遺傳算法優(yōu)化的氣動(dòng)錨桿鉆機(jī)自適應(yīng)控制策略被提出，該策略通過(guò)鉆進(jìn)過(guò)程中的負(fù)載扭矩獲取煤層硬度，從而計(jì)算出合理的回轉(zhuǎn)速度[21]。從上述研究梳理不難看出，煤礦坑道鉆進(jìn)過(guò)程智能優(yōu)化與控制技術(shù)是實(shí)現(xiàn)煤礦井下智能安全高效開(kāi)發(fā)的必要手段。

針對(duì)煤礦坑道鉆進(jìn)過(guò)程中含煤地層巖性難以有效識(shí)別、鉆進(jìn)效率低下、智能控制程度低等問(wèn)題，本文設(shè)計(jì)了智能優(yōu)化與控制設(shè)計(jì)方案。為有效識(shí)別地層巖性，采用Adaboost 算法將得到的多個(gè)BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)弱分類(lèi)器組成新的強(qiáng)分類(lèi)器的方法，實(shí)現(xiàn)含煤地層巖性智能識(shí)別。在不同地層下為使鉆進(jìn)效率達(dá)到最優(yōu)，以最小機(jī)械比能和最大鉆速為優(yōu)化目標(biāo)，以扭矩、給進(jìn)壓力和鉆速范圍為約束條件，建立機(jī)械比能模型和鉆速預(yù)測(cè)模型，采用NSGA-Ⅱ得到最優(yōu)給進(jìn)壓力和轉(zhuǎn)速。根據(jù)優(yōu)化算法推薦的最優(yōu)給進(jìn)壓力，采用模糊PID 算法實(shí)現(xiàn)鉆機(jī)在不同地層或巖性下都能以最優(yōu)的操作參數(shù)鉆進(jìn)，達(dá)到安全、高效的目的。根據(jù)優(yōu)化算法推薦的最優(yōu)給進(jìn)壓力和轉(zhuǎn)速，采用閉環(huán)控制實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)定值的跟蹤和擾動(dòng)抑制，使鉆機(jī)在不同煤層或巖性下都能以推薦參數(shù)實(shí)現(xiàn)安全、高效鉆進(jìn)。

1 煤礦坑道鉆進(jìn)工藝分析和智能優(yōu)化與控制方案

1.1 煤礦坑道鉆進(jìn)工藝分析

常規(guī)回轉(zhuǎn)鉆進(jìn)主要依靠鉆機(jī)動(dòng)力頭驅(qū)動(dòng)鉆桿柱回轉(zhuǎn)，進(jìn)而帶動(dòng)前端鉆頭切削煤層來(lái)實(shí)現(xiàn)鉆進(jìn)成孔。鉆進(jìn)以正循環(huán)為主，通常以清水或空氣為循環(huán)介質(zhì)。清水介質(zhì)可攜帶煤粉和冷卻鉆頭，確保鉆進(jìn)過(guò)程中排渣通暢。通過(guò)對(duì)煤礦坑道鉆進(jìn)工藝的分析。目前的研究仍然存在以下問(wèn)題。

(1)巖性判斷依賴人工經(jīng)驗(yàn)。在煤礦坑道鉆進(jìn)過(guò)程中，傳統(tǒng)的煤礦鉆進(jìn)作業(yè)還依賴于人工經(jīng)驗(yàn)，通過(guò)返渣來(lái)判斷當(dāng)前地層。這種依靠人工經(jīng)驗(yàn)的方式不僅效率低下而且很容易出現(xiàn)判斷失誤，同時(shí)對(duì)地層巖性信息的了解具有滯后性。

(2)鉆進(jìn)效率較低，難以處在最優(yōu)范圍。在煤礦坑道鉆進(jìn)過(guò)程中，由于煤層環(huán)境條件下工況復(fù)雜、孔內(nèi)狀態(tài)不易檢測(cè)，鉆進(jìn)過(guò)程參數(shù)的調(diào)節(jié)主要依賴人工經(jīng)驗(yàn)完成，通常很難達(dá)到最優(yōu)鉆進(jìn)狀態(tài)，不能實(shí)現(xiàn)安全、高效鉆進(jìn)。

(3)智能控制技術(shù)處在初級(jí)階段。我國(guó)煤礦坑道鉆機(jī)的控制系統(tǒng)仍然處于開(kāi)環(huán)控制階段，參數(shù)調(diào)整仍然以操作工人經(jīng)驗(yàn)為主，自適應(yīng)較差，智能化程度低。

1.2 智能優(yōu)化與控制方案設(shè)計(jì)

針對(duì)巖性判斷依賴人工經(jīng)驗(yàn)、鉆進(jìn)效率難以處在最優(yōu)范圍和智能控制技術(shù)處在初級(jí)階段等問(wèn)題，本文提出智能優(yōu)化與決策層、智能控制層和基礎(chǔ)自動(dòng)化層構(gòu)成的三層架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)煤礦坑道鉆進(jìn)過(guò)程智能優(yōu)化與控制，具體架構(gòu)如圖1 所示。

圖1 煤礦坑道鉆進(jìn)過(guò)程智能優(yōu)化與控制方案Fig.1 Intelligent optimization and control scheme for drilling process of coal mine tunnel

含煤地層巖性識(shí)別、鉆進(jìn)參數(shù)優(yōu)化是實(shí)現(xiàn)煤礦坑道鉆進(jìn)過(guò)程智能優(yōu)化與決策的主要手段。含煤地層巖性識(shí)別為鉆進(jìn)參數(shù)優(yōu)化提供高效、安全的關(guān)鍵地層信息。在判斷出不同地層后，綜合設(shè)備參數(shù)等約束條件，鉆進(jìn)參數(shù)優(yōu)化給出不同地層條件下操作參數(shù)的最優(yōu)范圍，保證鉆機(jī)在不同地層下都能處于安全、高效運(yùn)行狀態(tài)。在獲得鉆進(jìn)參數(shù)的最優(yōu)范圍后需要采用智能控制技術(shù)控制鉆進(jìn)參數(shù)達(dá)到最優(yōu)范圍。智能控制層包括給進(jìn)壓力控制和回轉(zhuǎn)速度控制。它是在鉆進(jìn)參數(shù)優(yōu)化的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)給進(jìn)壓力、回轉(zhuǎn)速度等關(guān)鍵鉆進(jìn)參數(shù)運(yùn)行在最優(yōu)鉆進(jìn)工作點(diǎn)附近的重要手段。基礎(chǔ)自動(dòng)化層包括檢測(cè)裝置、回路控制器和執(zhí)行裝置。這些裝置負(fù)責(zé)與煤礦坑道鉆進(jìn)過(guò)程進(jìn)行信息的通信與傳輸。

2 智能優(yōu)化與控制關(guān)鍵技術(shù)

智能化鉆進(jìn)技術(shù)將人工智能與自動(dòng)化鉆井技術(shù)相結(jié)合,通過(guò)網(wǎng)絡(luò)和通信系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)自動(dòng)采集、雙向高速傳輸信息、實(shí)時(shí)分析決策、優(yōu)化控制鉆進(jìn)，突破傳統(tǒng)鉆進(jìn)工藝依賴人工經(jīng)驗(yàn)的瓶頸。本文從含煤地層巖性智能識(shí)別、鉆進(jìn)參數(shù)智能優(yōu)化、智能控制等3 方面開(kāi)發(fā)形成智能優(yōu)化與控制技術(shù)。

2.1 基于BP-Adaboost 的含煤地層巖性智能識(shí)別

通過(guò)分析鉆進(jìn)過(guò)程中獲取的鉆進(jìn)參數(shù)，采用機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能算法，操作人員可以快速準(zhǔn)確地判斷地層類(lèi)型，從而指導(dǎo)鉆進(jìn)作業(yè)進(jìn)程和調(diào)整參數(shù)，幫助操作人員高效地完成作業(yè)任務(wù)，提高生產(chǎn)效率。

本文提出的含煤地層巖性智能識(shí)別方案如圖2 所示。首先，將鉆速、轉(zhuǎn)速、扭矩和給進(jìn)壓力4 種鉆進(jìn)參數(shù)作為輸入并進(jìn)行預(yù)處理。隨后將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)輸入BP-Adaboost 模型。在BP-Adaboost 模型[22]中，用弱學(xué)習(xí)算法BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迭代運(yùn)算t次，每次運(yùn)算后都按照分類(lèi)結(jié)果更新訓(xùn)練數(shù)據(jù)權(quán)重分布，對(duì)于分類(lèi)失敗的訓(xùn)練個(gè)體賦予較大權(quán)重，下一次迭代運(yùn)算時(shí)更加關(guān)注這些訓(xùn)練個(gè)體。每個(gè)分類(lèi)函數(shù)賦予一個(gè)權(quán)重，分類(lèi)結(jié)果越好的函數(shù)，其對(duì)應(yīng)權(quán)重越大。t次迭代之后，得到強(qiáng)分類(lèi)器自適應(yīng)提升模型。最終得到軟煤層、硬煤層和巖層的3 種類(lèi)別。

圖2 典型含煤地層巖性智能識(shí)別方案Fig.2 Intelligent lithology identification scheme of typical coal-bearing formation

BP-Adaboost 算法的步驟如下。

步驟1：數(shù)據(jù)選擇和網(wǎng)絡(luò)初始化。從樣本空間中隨機(jī)選擇m組訓(xùn)練數(shù)據(jù)，初始化測(cè)試數(shù)據(jù)的分布權(quán)值Di(i)，根據(jù)樣本輸入輸出維數(shù)確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，初始化BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值和閾值。

步驟2：弱分類(lèi)器預(yù)測(cè)。訓(xùn)練第t個(gè)弱分類(lèi)器時(shí)，用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集訓(xùn)練BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并且預(yù)測(cè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)輸出，通過(guò)分類(lèi)器得到預(yù)測(cè)序列g(shù)(t)的預(yù)測(cè)誤差ei。

步驟3：計(jì)算預(yù)測(cè)序列權(quán)重。根據(jù)預(yù)測(cè)序列g(shù)(t)的預(yù)測(cè)誤差ei，計(jì)算序列的權(quán)重ai。預(yù)測(cè)誤差較小的序列將被賦予較高的權(quán)重，以便在后續(xù)訓(xùn)練中更加關(guān)注這些序列。

2.2 基于機(jī)械比能和鉆速模型的智能優(yōu)化

煤礦坑道鉆進(jìn)過(guò)程參數(shù)調(diào)節(jié)多依賴于人工經(jīng)驗(yàn)，在復(fù)雜地質(zhì)環(huán)境條件下地層多變、工況復(fù)雜、孔內(nèi)狀態(tài)難以檢測(cè)，通常難以達(dá)到最優(yōu)鉆進(jìn)狀態(tài)。在含煤地層巖性識(shí)別的基礎(chǔ)上開(kāi)展煤礦坑道鉆進(jìn)操作參數(shù)智能優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)最優(yōu)給進(jìn)壓力、轉(zhuǎn)速等鉆進(jìn)參數(shù)的在線優(yōu)化設(shè)計(jì)，進(jìn)行鉆孔鉆進(jìn)操作參數(shù)的智能決策。

當(dāng)鉆進(jìn)狀態(tài)處于非優(yōu)運(yùn)行狀態(tài)時(shí)，鉆進(jìn)參數(shù)智能優(yōu)化將提升鉆進(jìn)過(guò)程的效率指標(biāo)。鉆進(jìn)參數(shù)智能優(yōu)化方案如圖3 所示。

圖3 鉆進(jìn)參數(shù)智能優(yōu)化方案Fig.3 Intelligent optimization scheme of drilling parameters

這里以鉆速和機(jī)械比能作為優(yōu)化目標(biāo)，從而求解最優(yōu)轉(zhuǎn)速與給進(jìn)壓力。識(shí)別出不同地層后，將給進(jìn)壓力、轉(zhuǎn)速和扭矩輸入基于支持向量機(jī)的鉆速模型；同時(shí)將給進(jìn)壓力、轉(zhuǎn)速、鉆速和扭矩輸入機(jī)械比能模型，利用Teale 模型建立機(jī)械比能模型。然后，以兩個(gè)模型作為目標(biāo)函數(shù)模型，采用NSGA-Ⅱ算法進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化，求解出最優(yōu)轉(zhuǎn)速和最優(yōu)給進(jìn)壓力。

考慮到鉆進(jìn)過(guò)程非線性、強(qiáng)耦合的特點(diǎn)，支持向量機(jī)在擬合小樣本非線性映射方面具有明顯的優(yōu)勢(shì)[23]。因此，本文采用支持向量機(jī)建立鉆速模型。

采用支持向量機(jī)算法的目標(biāo)函數(shù)為：

式中：φ(x)為非線性映射；ω為權(quán)重；b為偏置。該擬合問(wèn)題可以轉(zhuǎn)化為一個(gè)約束優(yōu)化問(wèn)題：

式中：C為懲罰系數(shù)；ε為常數(shù)，ε ＞0，通常取值較?。沪蝘為上限松弛變量；為下限松弛變量。由于鉆進(jìn)數(shù)據(jù)之間的非線性關(guān)系，因此，需要選擇核函數(shù)，提升預(yù)測(cè)精度。核函數(shù)形式如下：

式中：xi、xj為鉆進(jìn)參數(shù)樣本；γ為模型參數(shù)。

對(duì)于支持向量回歸預(yù)測(cè)模型，應(yīng)仔細(xì)確定回歸模型中的超參數(shù)。為了建立準(zhǔn)確的輸入輸出關(guān)系，保證模型的準(zhǔn)確性與泛化性，采用多重交叉驗(yàn)證。

為了更精確衡量鉆進(jìn)效率，除了建立鉆速預(yù)測(cè)模型，本文還建立機(jī)械比能模型用來(lái)描述鉆頭性能，實(shí)時(shí)評(píng)價(jià)鉆進(jìn)效率。其機(jī)械比能模型為[24]：

式中：MSE 為機(jī)械比能，MPa；p為給進(jìn)壓力，N；v為鉆速，m/h；n為轉(zhuǎn)速，r/min；T為扭矩，N·m；Ab為鉆頭面積，m m2。

帶精英策略的非支配排序遺傳算法(NSGA-Ⅱ)是NSGA-Ⅱ是最流行的多目標(biāo)遺傳算法之一，它降低了非劣排序遺傳算法的復(fù)雜性，具有運(yùn)行速度快，解集的收斂性好的優(yōu)點(diǎn)[26]。其算法流程如下。

步驟1：初始化種群，包括個(gè)體的基因型和適應(yīng)度值。

步驟2：對(duì)種群中的個(gè)體進(jìn)行非支配排序，得到每個(gè)個(gè)體的等級(jí)和擁擠度。

步驟3：根據(jù)等級(jí)和擁擠度進(jìn)行選擇操作，選擇出一部分個(gè)體作為下一代種群。其中，保留每一代種群中的最優(yōu)個(gè)體。

步驟4：對(duì)選擇出的個(gè)體進(jìn)行交叉和變異操作，生成新的個(gè)體。

步驟5：將新的個(gè)體加入到下一代種群中。

步驟6：重復(fù)步驟2 至步驟5，直到達(dá)到停止條件。

NSGA-Ⅱ算法的精英策略可以有效提高算法的收斂速度和搜索能力。通過(guò)保留每一代種群中的最優(yōu)個(gè)體，NSGA-Ⅱ算法可以避免陷入局部最優(yōu)解，從而更容易找到全局最優(yōu)解。

2.3 煤礦坑道回轉(zhuǎn)鉆機(jī)智能控制

鉆機(jī)的給進(jìn)系統(tǒng)和回轉(zhuǎn)系統(tǒng)是煤礦坑道鉆機(jī)控制的核心，兩者相互配合實(shí)現(xiàn)煤層的鉆進(jìn)。鉆機(jī)的回轉(zhuǎn)速度和給進(jìn)壓力是系統(tǒng)的主要控制目標(biāo)，需要設(shè)計(jì)控制器，使其跟蹤優(yōu)化出的給進(jìn)壓力和轉(zhuǎn)速設(shè)定值，實(shí)現(xiàn)智能自適應(yīng)控制。以ZDY4500LFK 型煤礦用坑道鉆機(jī)為基礎(chǔ)，說(shuō)明鉆機(jī)的基礎(chǔ)自動(dòng)化回路和智能控制。

2.3.1 基礎(chǔ)自動(dòng)化回路

現(xiàn)有煤礦坑道鉆機(jī)雖然可以通過(guò)傳感器實(shí)現(xiàn)給進(jìn)壓力和回轉(zhuǎn)速度測(cè)量，但是鉆機(jī)仍然采用開(kāi)環(huán)控制，難以跟蹤優(yōu)化算法的推薦設(shè)定值。因此，需要采用閉環(huán)反饋的方式，實(shí)現(xiàn)給進(jìn)壓力和回轉(zhuǎn)速度的控制。鉆機(jī)的回轉(zhuǎn)系統(tǒng)控制回路和給進(jìn)系統(tǒng)控制回路分別如圖4和圖5 所示。

圖4 回轉(zhuǎn)系統(tǒng)控制回路Fig.4 Rotary system control circuit

圖5 給進(jìn)系統(tǒng)控制回路Fig.5 Feed system control circuit

對(duì)于鉆機(jī)的回轉(zhuǎn)系統(tǒng)，為實(shí)現(xiàn)及時(shí)、準(zhǔn)確的轉(zhuǎn)速控制，采用反饋控制思想進(jìn)行設(shè)計(jì)。通過(guò)測(cè)量轉(zhuǎn)速的閉環(huán)反饋，采用PI 控制器，得到電液比例閥的開(kāi)度，控制器根據(jù)誤差持續(xù)調(diào)整電液比例閥的開(kāi)度，實(shí)現(xiàn)鉆機(jī)的回轉(zhuǎn)速度跟蹤推薦鉆速。同理，對(duì)于鉆機(jī)的給進(jìn)系統(tǒng)，PI 控制器在推薦壓力和測(cè)量液壓誤差的作用下，持續(xù)調(diào)整減壓閥的開(kāi)度，實(shí)現(xiàn)給進(jìn)壓力的跟蹤。配合優(yōu)化算法推薦的設(shè)定值，實(shí)現(xiàn)鉆機(jī)在不同的地層下都能以最優(yōu)的操作參數(shù)鉆進(jìn)，達(dá)到安全、高效的目的。PI 控制器的控制策略可以表示為：

式中：Kp為比例常數(shù)；Ki為積分常數(shù)；xv為電液比例閥的開(kāi)度；對(duì)于鉆機(jī)的回轉(zhuǎn)系統(tǒng)，e為回轉(zhuǎn)速度誤差；對(duì)于鉆機(jī)的給進(jìn)系統(tǒng)，e為給進(jìn)液壓的誤差。

2.3.2 基于模糊PID 的給進(jìn)壓力控制

傳統(tǒng)的PI 控制可以實(shí)現(xiàn)鉆機(jī)給進(jìn)壓力和回轉(zhuǎn)速度跟蹤設(shè)定值的目的，克服了開(kāi)環(huán)控制的不足。但是在鉆進(jìn)過(guò)程中，鉆孔的深度不斷發(fā)生變化，同時(shí)鉆機(jī)可能發(fā)生異常情況等。這些問(wèn)題都會(huì)導(dǎo)致鉆機(jī)給進(jìn)系統(tǒng)和回轉(zhuǎn)系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型發(fā)生變化，基于初始狀態(tài)調(diào)節(jié)的PI 控制器不能及時(shí)感知模型的變化，以做出相應(yīng)的調(diào)整。這會(huì)導(dǎo)致控制器的性能降低，甚至不穩(wěn)定。因此，需要采用智能控制算法實(shí)現(xiàn)鉆機(jī)給進(jìn)系統(tǒng)和回轉(zhuǎn)系統(tǒng)的基礎(chǔ)控制功能。

本文設(shè)計(jì)的給進(jìn)液壓控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖6 所示，模糊控制器根據(jù)誤差和誤差變化的大小，通過(guò)模糊推理在鉆進(jìn)過(guò)程中對(duì)PID 控制器的參數(shù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)整定，以適應(yīng)不同桿長(zhǎng)，不同煤層硬度引起的系統(tǒng)模型變化，增加系統(tǒng)的魯棒性。

圖6 基于模糊PID 給進(jìn)系統(tǒng)液壓控制Fig.6 Hydraulic control of feed system based on fuzzy PID

模糊控制器首先對(duì)給進(jìn)壓力誤差和誤差變化量進(jìn)行量化，將其映射到模糊論域中，之后進(jìn)行模糊化。根據(jù)誤差、誤差變化率的隸屬度函數(shù)、量化后的誤差和誤差變化率，得到語(yǔ)言變量的隸屬度函數(shù)值，將輸入值的模糊語(yǔ)言設(shè)置為：正大(PB)、正中(PM)、正小(PS)、零(ZO)、負(fù)小(NS)、負(fù)中(NM)、負(fù)大(NB)，并將模糊域設(shè)置為[-6，6]。隸屬函數(shù)如圖7 所示。

圖7 隸屬度函數(shù)Fig.7 Membership function

采用的模糊規(guī)則表參考文獻(xiàn)[26]。模糊控制采用去重心去模糊化，比例調(diào)節(jié)量vp的去模糊化公式如下：

式中：μv(v)為對(duì)應(yīng)輸出變量論域中v的隸屬度，經(jīng)過(guò)量化后，即可得到Kp調(diào)整量。

式中：Kkp為比例因子。采用同樣的方法可以得到Ki，Kd的調(diào)節(jié)量。

3 現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)

3.1 系統(tǒng)配置

為了將煤礦坑道鉆進(jìn)過(guò)程智能優(yōu)化與控制方案及相關(guān)算法應(yīng)用于鉆機(jī)，智能鉆進(jìn)控制系統(tǒng)需要與鉆機(jī)進(jìn)行數(shù)據(jù)交互，將鉆機(jī)傳感器的數(shù)據(jù)輸入到算法中。同時(shí)，將算法的指令下發(fā)到上位機(jī)中。本文所提出的煤礦坑道鉆機(jī)智能鉆進(jìn)系統(tǒng)和鉆機(jī)的數(shù)據(jù)通信結(jié)構(gòu)如圖8 所示。

通過(guò)CAN 總線將傳感器數(shù)據(jù)傳輸?shù)姐@機(jī)控制器中。然后，控制器通過(guò)CAN-Wi-Fi 協(xié)議轉(zhuǎn)換器按照以太網(wǎng)協(xié)議將傳感器數(shù)據(jù)發(fā)送到上位機(jī)中。接著，根據(jù)上位機(jī)中嵌入的智能優(yōu)化與控制算法，利用傳感器采集的數(shù)據(jù)，產(chǎn)生相應(yīng)的控制指令。控制指令再通過(guò)CAN-Wi-Fi 模塊被下發(fā)到控制器中，控制器再控制鉆機(jī)給進(jìn)系統(tǒng)和回轉(zhuǎn)系統(tǒng)，開(kāi)展煤礦坑道鉆進(jìn)作業(yè)。

3.2 仿真過(guò)程與結(jié)果

仿真數(shù)據(jù)來(lái)源于淮南某煤礦，鉆進(jìn)過(guò)程參數(shù)包括給進(jìn)壓力、鉆速、轉(zhuǎn)速、主泵壓力等，采樣時(shí)間為500 ms。在進(jìn)行實(shí)驗(yàn)測(cè)試時(shí)由于缺乏扭矩的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，考慮到扭矩與主泵壓力呈正相關(guān)，故采用主泵壓力代替扭矩。

3.2.1 含煤地層智能識(shí)別結(jié)果分析

為了進(jìn)行實(shí)驗(yàn)評(píng)估，將數(shù)據(jù)集按照80%作為訓(xùn)練集，20%作為測(cè)試集的比例進(jìn)行劃分。這樣，可以利用訓(xùn)練集對(duì)分類(lèi)器進(jìn)行訓(xùn)練和優(yōu)化，然后使用測(cè)試集來(lái)評(píng)估分類(lèi)器的性能和準(zhǔn)確性。通過(guò)得到的混淆矩陣，可以計(jì)算并使用多種性能評(píng)價(jià)指標(biāo)來(lái)評(píng)估所提出的方法在煤巖識(shí)別中的性能。這些評(píng)價(jià)指標(biāo)包括查準(zhǔn)率(Precision)、召回率(Recall)和F-measure 值等，能夠更全面地評(píng)估分類(lèi)器在不同類(lèi)別中的分類(lèi)性能。采用BP-Adaboost 算法對(duì)測(cè)試集識(shí)別結(jié)果的混淆矩陣如圖9 所示。

圖9 巖性識(shí)別混淆矩陣Fig.9 Lithology identification confusion matrix

依據(jù)混合矩陣計(jì)算不同模型每個(gè)類(lèi)別的查準(zhǔn)率和召回率，以及每類(lèi)的F-measure 值，結(jié)果見(jiàn)表1。所提出的方法在煤巖識(shí)別中表現(xiàn)出較高的性能。整體分類(lèi)器的準(zhǔn)確度達(dá)到了96.75%，所有類(lèi)別的指標(biāo)均達(dá)到96%以上，這意味著分類(lèi)器在軟煤層、硬煤層和巖層的識(shí)別中均具有較高的準(zhǔn)確性和可靠性。

表1 分類(lèi)模型性能評(píng)價(jià)Table 1 Classification model performance evaluation

3.2.2 鉆進(jìn)參數(shù)智能優(yōu)化結(jié)果分析

利用訓(xùn)練集對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練和優(yōu)化，然后使用測(cè)試集來(lái)評(píng)估預(yù)測(cè)模型的性能和準(zhǔn)確性。為了使模型具有更強(qiáng)的泛化性能，使用十折交叉驗(yàn)證提高模型泛化能力。具體優(yōu)化結(jié)果如圖10、圖11 所示。

圖10 鉆速優(yōu)化結(jié)果Fig.10 Optimization results of drilling rate

圖11 機(jī)械比能優(yōu)化結(jié)果Fig.11 Optimization results of mechanical specific energy

由圖10 和圖11 可知，優(yōu)化后的鉆速整體比原來(lái)提高14.58%，優(yōu)化后的機(jī)械比能比原來(lái)整體下降4.23%。使用優(yōu)化的鉆進(jìn)參數(shù)，鉆進(jìn)更加高效。

3.2.3 智能控制結(jié)果分析

煤礦坑道鉆機(jī)在鉆進(jìn)過(guò)程中，鉆遇不同硬度的地層，給進(jìn)系統(tǒng)需要施加不同的給進(jìn)壓力。給進(jìn)系統(tǒng)需要快速響應(yīng)給進(jìn)壓力的變化，并穩(wěn)定在設(shè)定值附近。煤礦坑道鉆機(jī)的給進(jìn)壓力的工作范圍選擇為0～90 kN。鉆機(jī)給進(jìn)壓力范圍內(nèi)對(duì)應(yīng)幅值的階躍信號(hào)。給進(jìn)系統(tǒng)的輸出響應(yīng)曲線如圖12 所示，系統(tǒng)性能指標(biāo)見(jiàn)表2。

表2 控制性能對(duì)比Table 2 Control performance comparison

圖12 給進(jìn)壓力響應(yīng)曲線Fig.12 Feed pressure response curve

模糊PID 控制器在系統(tǒng)不同動(dòng)態(tài)響應(yīng)階段采用不同控制器參數(shù)，系統(tǒng)可以在每個(gè)階段得到最優(yōu)控制器輸出，克服了單一控制器參數(shù)的不足。由表2 的數(shù)據(jù)可知，模糊PID 控制器可以在減小給進(jìn)系統(tǒng)超調(diào)的同時(shí)，加快系統(tǒng)的響應(yīng)速度，給進(jìn)壓力的動(dòng)態(tài)響應(yīng)更加平穩(wěn)，減少了鉆進(jìn)過(guò)程中卡鉆，鉆桿變形的風(fēng)險(xiǎn)，實(shí)現(xiàn)更加安全地鉆進(jìn)。

3.3 現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用

為了將算法應(yīng)用到實(shí)際系統(tǒng)中，有上述內(nèi)容進(jìn)行了桌面應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)，將上述算法部署到開(kāi)發(fā)的軟件中。軟件在防爆平板中運(yùn)行，并通過(guò)以太網(wǎng)和鉆機(jī)進(jìn)行數(shù)據(jù)交互，鉆機(jī)、防爆平板、軟件界面如圖13 所示。

圖13 現(xiàn)場(chǎng)施工與控制軟件界面Fig.13 Field construction and control software interface

為了驗(yàn)證開(kāi)發(fā)系統(tǒng)的有效性，在淮南某煤礦進(jìn)行了現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)。鉆機(jī)的回轉(zhuǎn)速度如圖14 所示，其中，0～300 s 的時(shí)間段中，為鉆機(jī)應(yīng)用PI 閉環(huán)控制算法的運(yùn)行結(jié)果，300～550 s 的時(shí)間為鉆機(jī)開(kāi)環(huán)控制的結(jié)果，由于鉆機(jī)傳感器的最小誤差為1 r/min，所以鉆機(jī)的回轉(zhuǎn)系統(tǒng)在施加閉環(huán)反饋后，可以實(shí)現(xiàn)鉆機(jī)回轉(zhuǎn)速度的跟蹤控制，誤差為1 r/min。相比于鉆機(jī)的開(kāi)環(huán)控制，鉆機(jī)的穩(wěn)態(tài)誤差為 ±2 r/min。且施加閉環(huán)反饋后，鉆機(jī)回轉(zhuǎn)速度的波動(dòng)頻率也明顯降低，鉆機(jī)的回轉(zhuǎn)速度更為穩(wěn)定，可以實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定鉆進(jìn)。

圖14 鉆機(jī)回轉(zhuǎn)速度對(duì)比曲線Fig.14 Drilling rig rotation speed vs time

本文在鉆壓的優(yōu)化過(guò)程中，考慮了煤層硬度，鉆進(jìn)深度，基于負(fù)載扭矩衡量的排渣流暢度等信息，得出當(dāng)前工況下最優(yōu)的鉆壓。由于基礎(chǔ)自動(dòng)化層采用了閉環(huán)控制，鉆壓的波動(dòng)量明顯減小，鉆速的波動(dòng)頻率也得到一定程度的降低，鉆進(jìn)過(guò)程更為平穩(wěn)，實(shí)現(xiàn)安全前提下的最大效率鉆進(jìn)。

4 結(jié)論

a.考慮含煤地層中巖性分布不同，采用Adaboost 算法將得到的多個(gè)BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)弱分類(lèi)器組成新的強(qiáng)分類(lèi)器的方法，實(shí)現(xiàn)含煤地層巖性智能識(shí)別。仿真實(shí)驗(yàn)中整體分類(lèi)器的準(zhǔn)確度達(dá)到了96.75%，所有類(lèi)別的指標(biāo)均達(dá)到96%以上，這意味著分類(lèi)器在軟煤層、硬煤層和巖層的識(shí)別中均具有較高的準(zhǔn)確性和可靠性。

b.在仿真實(shí)驗(yàn)中以機(jī)械比能最小和鉆速最大為最優(yōu)目標(biāo)，以扭矩、給進(jìn)壓力和鉆速范圍為約束條件，得到最優(yōu)給進(jìn)壓力和轉(zhuǎn)速。根據(jù)優(yōu)化的結(jié)果可以看出在地層以及設(shè)備參數(shù)的限制下，鉆速整體增大，機(jī)械比能整體減小。

c.根據(jù)優(yōu)化算法推薦的最優(yōu)給進(jìn)壓力和轉(zhuǎn)速，采用閉環(huán)控制實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)定值的跟蹤和擾動(dòng)抑制，使鉆機(jī)在不同的煤層下都能以推薦的給進(jìn)壓力和轉(zhuǎn)速進(jìn)行自適應(yīng)鉆進(jìn)，實(shí)現(xiàn)最佳狀態(tài)下的鉆進(jìn)作業(yè)。

d.煤礦坑道鉆進(jìn)過(guò)程是一個(gè)多系統(tǒng)協(xié)作的復(fù)雜過(guò)程。本文受限于現(xiàn)場(chǎng)檢測(cè)環(huán)境，僅從數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的角度建立了煤層巖性識(shí)別與智能優(yōu)化模型，機(jī)理分析方面涉及較少。建議后續(xù)研究中可圍繞多系統(tǒng)的混合建模與優(yōu)化控制展開(kāi)。同時(shí)，開(kāi)展多地質(zhì)環(huán)境下的現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用測(cè)試，以便更好地指導(dǎo)鉆進(jìn)過(guò)程。