摘要：采煤工作面實(shí)際生產(chǎn)中，受頂板條件、采動(dòng)、液壓支架姿態(tài)影響，液壓支架初撐后立柱壓力可能發(fā)生變化，進(jìn)而影響支架初撐后承壓效果。液壓支架在初撐后出現(xiàn)的承壓失效可能導(dǎo)致煤壁片幫、架間冒漏、支架前傾、倒架等問(wèn)題。目前智采工作面液壓支架初撐力調(diào)控策略大多是直接判斷升柱時(shí)立柱壓力是否達(dá)到額定初撐力，缺乏考慮初撐后立柱壓力變化引起的承壓效果判斷。針對(duì)上述問(wèn)題，提出了一種基于立柱壓力數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的液壓支架初撐后承壓效果即時(shí)預(yù)測(cè)方法。將液壓支架初撐后3 min 內(nèi)的立柱壓力歷史數(shù)據(jù)狀況分為6 種典型工況，并根據(jù)初撐后承壓效果的不同將6 種典型工況分為有效承壓或失效承壓；通過(guò)相關(guān)性分析，確定了影響支架初撐后承壓效果的5 個(gè)特征因素；對(duì)立柱壓力樣本進(jìn)行有效承壓或失效承壓人工標(biāo)注，并進(jìn)行特征提取，將特征值分別輸入決策樹(shù)、隨機(jī)森林、支持向量機(jī)、K 最近鄰（KNN） 4 種不同算法建立預(yù)測(cè)模型，經(jīng)過(guò)對(duì)比分析，隨機(jī)森林模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率最高，達(dá)到95.60%，基本滿足模型應(yīng)用的準(zhǔn)確率要求；建立了基于隨機(jī)森林的液壓支架初撐后承壓效果即時(shí)預(yù)測(cè)模型，在此基礎(chǔ)上開(kāi)發(fā)了液壓支架初撐后承壓效果即時(shí)預(yù)測(cè)系統(tǒng)，并部署到煤礦現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用，經(jīng)過(guò)連續(xù)25 d 的運(yùn)行，該系統(tǒng)采集到液壓支架初撐后3 min 內(nèi)的立柱壓力后，可在5 s 內(nèi)輸出液壓支架初撐后的承壓效果，預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際操作記錄對(duì)比準(zhǔn)確率為82.48%，說(shuō)明該系統(tǒng)具有較高的承壓效果預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。

關(guān)鍵詞：液壓支架初撐力；初撐后承壓效果；立柱壓力；有效承壓；失效承壓；隨機(jī)森林

中圖分類(lèi)號(hào)：TD355.4 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

0 引言

煤礦智能化開(kāi)采技術(shù)的飛速發(fā)展已成為煤炭工業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的核心技術(shù)支撐，涉及智能設(shè)備、遠(yuǎn)程控制和自主決策等多個(gè)領(lǐng)域[1-3]。液壓支架作為工作面開(kāi)采中的重要設(shè)備之一，其立柱壓力變化反映了隨工作面推進(jìn)頂板壓力的變化情況。通過(guò)有效監(jiān)測(cè)和控制立柱初撐力，能及時(shí)調(diào)整液壓支架的工作狀態(tài)，對(duì)于預(yù)防工作面頂板壓力過(guò)大、減少頂板事故的發(fā)生至關(guān)重要[4-7]。液壓支架初撐后的承壓效果作為影響立柱初撐力調(diào)節(jié)的直接因素，對(duì)其進(jìn)行準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)顯得至關(guān)重要。

近年來(lái)，許多學(xué)者圍繞液壓支架初撐力對(duì)工作面穩(wěn)定性和煤壁控制的影響開(kāi)展了研究。任艷芳[8]從液壓支架的適應(yīng)性角度分析，提出了有效初撐力這一概念，并指出有效初撐力能夠控制直接頂?shù)碾x層下沉，降低上位基本頂彎曲破斷所帶來(lái)的沖擊載荷。徐剛等[9-10]統(tǒng)計(jì)分析了部分煤礦綜放工作面頂板災(zāi)害案例，結(jié)合工程實(shí)踐，指出提高支架支撐效率，保證支架實(shí)際初撐力，可有效防治松軟頂板工作面災(zāi)害；還通過(guò)建立預(yù)測(cè)模型，分析了初撐力對(duì)頂板緩慢活動(dòng)的影響，結(jié)果表明增大初撐力能夠降低頂板緩慢活動(dòng)引起的增阻力，提高宏觀頂板的完整性。胡相捧等[11]指出初撐階段作為支架與圍巖耦合的第一個(gè)階段，其與圍巖耦合狀態(tài)的好壞直接影響支架的承載增阻或溢流恒阻2 個(gè)階段的支架自身穩(wěn)定性、承載特性及對(duì)圍巖的適應(yīng)性。邱常青[12]通過(guò)對(duì)放頂煤工作面礦壓顯現(xiàn)規(guī)律的研究，發(fā)現(xiàn)支架的初撐力和工作阻力呈一定的線性關(guān)系，提高初撐力可有效控制頂板離層和煤壁片幫。王國(guó)法等[13]指出初撐力為主動(dòng)支撐力，工作阻力為被動(dòng)支撐力，在支架?圍巖動(dòng)態(tài)平衡系統(tǒng)中，圍巖變形失穩(wěn)對(duì)系統(tǒng)的穩(wěn)定性起主導(dǎo)作用，支架通過(guò)主動(dòng)調(diào)整受力狀態(tài)，可最大程度地適應(yīng)圍巖運(yùn)動(dòng)，保護(hù)工作面安全作業(yè)空間。

針對(duì)液壓支架初撐力不足導(dǎo)致的工作面頂板過(guò)早離層、煤壁片幫等安全問(wèn)題，研究人員提出了多種解決方案。曹連民等[14]設(shè)計(jì)了一種液壓支架初撐力手動(dòng)增壓裝置，與原升架液壓系統(tǒng)的液控單向閥并聯(lián)，在不影響正常升架的前提下通過(guò)手動(dòng)操作補(bǔ)液增壓，提高支架初撐力。胡相捧等[15]建立了一種立柱電液力控制系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型，提出了基于BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID 初撐力自適應(yīng)控制方法，能夠使支架初撐力快速、穩(wěn)定地達(dá)到期望值，大大提高了支架初撐力自適應(yīng)控制能力。張文杰[16]提出了一種新的初撐力自動(dòng)調(diào)節(jié)控制系統(tǒng)，以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)閉環(huán)調(diào)節(jié)控制邏輯為核心，實(shí)現(xiàn)了液壓支架初撐力隨巷道圍巖壓力變化的自動(dòng)調(diào)整。賀磊等[17]提出了一種以工作油缸液壓壓力調(diào)整為基礎(chǔ)，通過(guò)電磁控制閥對(duì)液壓支架初撐力進(jìn)行調(diào)整的液壓支架初撐力控制系統(tǒng)。上述初撐力的控制方法和系統(tǒng)旨在監(jiān)測(cè)液壓支架的初撐力是否達(dá)到預(yù)設(shè)的額定值，從而對(duì)初撐力進(jìn)行調(diào)整，然而在實(shí)際生產(chǎn)中，液壓支架初撐后短時(shí)間內(nèi)的立柱壓力變化也是評(píng)估液壓支架承壓效果及是否需要再次調(diào)整的重要依據(jù)。許多學(xué)者通過(guò)捕捉綜采工作面壓力變化特征建立壓力預(yù)測(cè)模型，提高預(yù)測(cè)精度高，對(duì)工作面頂板的安全管理具有重要意義。呂文玉等[18]以陜北近淺埋煤層已采工作面作為工程研究背景，通過(guò)主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）識(shí)別工作面礦壓的主要影響因素，結(jié)合支持向量回歸機(jī)（Support Vactor Regression，SVR）構(gòu)建了綜采工作面支架工作阻力的PCA?SVR 預(yù)測(cè)模型，在綜采工作面支架工作阻力預(yù)測(cè)中具有較高的精度、較快的收斂速度。趙毅鑫等[19]利用長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LongShort-Term Memory，LSTM）深度學(xué)習(xí)方法，捕捉工作面在推進(jìn)過(guò)程中壓力變化的時(shí)序特性，以此對(duì)內(nèi)蒙古伊泰廣聯(lián)煤化有限責(zé)任公司紅慶河煤礦工作面的礦壓進(jìn)行預(yù)測(cè)。余瓊芳等[20]利用相鄰多臺(tái)液壓支架信息融合， 結(jié)合LSTM 和時(shí)間卷積網(wǎng)絡(luò)（TemporalConvolutional Network，TCN） ，從時(shí)間和空間不同維度預(yù)測(cè)綜采工作面下一時(shí)刻的頂板壓力，顯著降低了壓力預(yù)測(cè)誤差。

為了確保液壓支架在初撐后能夠提供有效承壓，合理分配乳化液泵站資源，本文在分析液壓支架與頂板的相互作用關(guān)系及液壓支架初撐后的立柱壓力變化趨勢(shì)的基礎(chǔ)上，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)，提出了一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的液壓支架初撐后承壓效果即時(shí)預(yù)測(cè)方法。首先，分析液壓支架初撐后3 min 內(nèi)的立柱歷史壓力數(shù)據(jù)變化狀況，并劃分為6 種典型工況，根據(jù)初撐后承壓效果的不同，將這6 種典型工況分為有效承壓與失效承壓，通過(guò)相關(guān)性分析確定影響液壓支架初撐后承壓效果的5 個(gè)重要因素。然后，分別對(duì)每個(gè)立柱壓力樣本進(jìn)行有效承壓與失效承壓人工標(biāo)注并進(jìn)行特征提取，將提取的特征輸入隨機(jī)森林訓(xùn)練模型，得到基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的液壓支架初撐后承載效果即時(shí)預(yù)測(cè)模型。最后，開(kāi)發(fā)了液壓支架初撐后承壓效果即時(shí)預(yù)測(cè)系統(tǒng)，并部署到煤礦現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用，系統(tǒng)采集液壓支架立柱實(shí)時(shí)壓力數(shù)據(jù)，對(duì)現(xiàn)場(chǎng)支架初撐后的壓力變化進(jìn)行承壓效果判斷，可以篩選出初撐后承壓效果不佳的支架，為調(diào)控和預(yù)警提供支持，進(jìn)一步提升安全生產(chǎn)水平。

1 液壓支架初撐后承壓效果分析與統(tǒng)計(jì)

1.1 液壓支架初撐后承壓效果分析

液壓支架的初撐階段是指泵站為液壓支架供液，液壓支架升架，其頂梁與頂板接觸并漸漸支撐頂板，當(dāng)立柱內(nèi)腔壓力達(dá)到泵站工作壓力時(shí)，立柱液控單向閥閉鎖，停止供液，此時(shí)，液壓支架對(duì)頂板產(chǎn)生的支撐力稱為初撐力[21-23]。而初撐后的承壓效果是指液壓支架在初次撐起后，對(duì)液壓支架控制范圍內(nèi)頂板主動(dòng)施加的作用力效果。初撐后的承壓效果分為有效承壓和失效承壓，其中有效承壓指能夠較好地控制頂板離層，減少煤壁片幫概率，而失效承壓指不能充分發(fā)揮支架性能，導(dǎo)致頂板早期離層及破碎。

為了能夠在較短時(shí)間內(nèi)掌握支架初撐后的變化趨勢(shì)并滿足即時(shí)預(yù)測(cè)要求，選取支架初撐后3 min 內(nèi)的立柱壓力對(duì)初撐后的承壓效果進(jìn)行分析。以山西呂梁某煤礦薄煤層3404 工作面實(shí)際生產(chǎn)中采集的液壓支架立柱支護(hù)數(shù)據(jù)為例。該工作面共布置130 臺(tái)液壓支架，其額定初撐力均為24 MPa。將支架初撐后3 min 內(nèi)的立柱壓力狀況分為6 種典型工況，如圖1 所示。其中圖1（a）和圖1（b）的初撐力均大于額定初撐力。圖1（a）在初撐后3 min 內(nèi)的立柱壓力基本保持不變，故為初撐力達(dá)標(biāo)靜態(tài)承壓，一般存在于頂板運(yùn)動(dòng)相對(duì)穩(wěn)定或軟弱頂板條件下，支架的初撐力和頂板壓力達(dá)到相對(duì)穩(wěn)定的平衡狀態(tài)，能夠維護(hù)頂板的緩慢彎曲下沉。而圖1（b）在初撐后3 min內(nèi)立柱壓力持續(xù)上升，出現(xiàn)微增阻趨勢(shì)，把這種情況稱為初撐力達(dá)標(biāo)動(dòng)態(tài)承壓，初撐力與頂板壓力接近，一般存在于頂板緩慢運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下，能夠維持良好的承載效果。圖1（c）—圖1（e）的初撐力小于額定初撐力。圖1（c）在初撐后3 min 內(nèi)的立柱壓力曲線出現(xiàn)急增阻趨勢(shì)，這種情況稱為初撐力不達(dá)標(biāo)動(dòng)態(tài)承壓，這是由于前期頂板的下沉量較大，支架的立柱壓力迅速上升并維持在額定工作阻力附近，從而達(dá)到良好的承載效果，所以不需要再次升柱補(bǔ)壓。圖1（d）在初撐后3 min 內(nèi)的立柱壓力曲線變化平穩(wěn)，立柱壓力在8.9 MPa 持續(xù)了128 s，這種情況稱為初撐力不達(dá)標(biāo)靜態(tài)承壓，這是由于頂板下沉、破碎導(dǎo)致支架與頂板之間出現(xiàn)空隙，失去有效支撐，需及時(shí)檢查支架的姿態(tài)，防止事故發(fā)生。圖1（e）在初撐后3 min 內(nèi)的立柱壓力曲線緩慢上升，增阻較為平緩，這種情況稱為初撐力不達(dá)標(biāo)動(dòng)態(tài)承壓不足，容易出現(xiàn)煤壁片幫、架間冒漏現(xiàn)象，導(dǎo)致支架發(fā)生前傾、倒架等問(wèn)題。圖1（f）的初撐力雖然大于額定初撐力，但初撐后3 min內(nèi)立柱壓力曲線持續(xù)下降，這種情況稱為初撐力達(dá)標(biāo)動(dòng)態(tài)承壓不足，一般存在于頂板極其軟弱、頂梁與頂板巖層之間及底座下部存在部分矸石的情況下，在頂板巖層或矸石破碎后壓力迅速下降，或支架立柱出現(xiàn)漏液、不保壓等液壓系統(tǒng)故障，易發(fā)生工作面事故。

根據(jù)上述分析可得出，圖1（a）、圖1（b）及圖1（c）工況屬于有效承壓，圖1（d）、圖1（e）及圖1（f）工況屬于失效承壓。在進(jìn)行人工標(biāo)注時(shí)，需要繪出液壓支架初撐后3 min 內(nèi)的立柱壓力變化趨勢(shì)并判斷屬于哪一類(lèi)典型工況，再將該段變化趨勢(shì)范圍內(nèi)的樣本標(biāo)注為有效承壓或失效承壓。

1.2 液壓支架初撐后承壓效果統(tǒng)計(jì)

對(duì)2021 年12 月16 日至2022 年1 月3 日期間工作面中部液壓支架（第20 架—第110 架）的立柱壓力數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，得到1 054 組液壓支架初撐后3 min 內(nèi)的立柱壓力數(shù)據(jù)。把每組數(shù)據(jù)作為一個(gè)樣本，根據(jù)每組立柱壓力數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)，判斷屬于哪一類(lèi)典型工況，再將該組數(shù)據(jù)標(biāo)注為有效承壓或失效承壓，得到1 054 個(gè)標(biāo)注好的樣本。標(biāo)注后的液壓支架初撐后承壓效果樣本數(shù)量統(tǒng)計(jì)見(jiàn)表1，其中液壓支架在初撐后為失效承壓狀態(tài)的樣本共有196 個(gè)，占總樣本的18.60%，可看出液壓支架在初撐后失效承壓占比較高，需要人工升柱補(bǔ)壓并持續(xù)關(guān)注。

2 液壓支架初撐后承載效果即時(shí)預(yù)測(cè)模型

基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的液壓支架初撐后承載效果即時(shí)預(yù)測(cè)模型包括數(shù)據(jù)采集與準(zhǔn)備、特征提取、模型建立等部分，如圖2 所示。

2.1 數(shù)據(jù)采集與準(zhǔn)備

建立液壓支架初撐后承壓效果即時(shí)預(yù)測(cè)模型需首先采集智能綜采工作面的數(shù)據(jù)。液壓支架立柱安裝的壓力傳感器將實(shí)時(shí)采集的壓力數(shù)據(jù)通過(guò)井下交換機(jī)及以太環(huán)網(wǎng)上傳到地面服務(wù)器的數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行存儲(chǔ)，采樣頻率為2 Hz/次。由于井下環(huán)境的復(fù)雜性及不確定性，傳感器在受到干擾時(shí)會(huì)產(chǎn)生部分異常數(shù)據(jù)，在傳感器發(fā)生故障損壞或工作面斷電時(shí)，會(huì)導(dǎo)致部分?jǐn)?shù)據(jù)缺失，所以實(shí)時(shí)采集的壓力數(shù)據(jù)需經(jīng)過(guò)異常值處理和缺失值填補(bǔ)。對(duì)于異常值數(shù)量較少的情況，可直接刪除異常值或用本臺(tái)液壓支架相鄰時(shí)域正常數(shù)據(jù)的平均值進(jìn)行替換；對(duì)于數(shù)據(jù)丟失數(shù)量較少的情況，可用本臺(tái)液壓支架時(shí)域相鄰值填補(bǔ)。對(duì)于異常值或缺失值數(shù)量較多的情況，則去除當(dāng)日數(shù)據(jù)。處理后的壓力數(shù)據(jù)按照時(shí)間順序排序，然后篩選出每臺(tái)支架初撐后3 min 內(nèi)的立柱壓力數(shù)據(jù)，共包含360 多個(gè)立柱壓力數(shù)據(jù)。根據(jù)承壓效果人工標(biāo)注原則，將每臺(tái)支架初撐后3 min 內(nèi)的立柱壓力數(shù)據(jù)樣本人工標(biāo)注為有效承壓或失效承壓，作為后續(xù)訓(xùn)練模型的樣本。

2.2 特征提取

在構(gòu)建模型時(shí)，需對(duì)人工標(biāo)注的樣本進(jìn)行特征提取，以便模型能夠從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并進(jìn)行預(yù)測(cè)。液壓支架的初撐力能夠較好地反映液壓支架的初始受力狀態(tài)。此外，初撐力與初撐后3 min 內(nèi)最小立柱壓力之差、初撐后3 min 內(nèi)立柱末壓力與最小立柱壓力之差、立柱壓力在最小值初撐后預(yù)設(shè)時(shí)長(zhǎng)內(nèi)的最小立柱壓力之后的修正壓力增加次數(shù)和立柱恒壓持續(xù)總時(shí)長(zhǎng)這4 個(gè)特征能夠有效體現(xiàn)液壓支架在初撐后3 min 內(nèi)的立柱壓力變化趨勢(shì)。因此，將初撐力和上述4 個(gè)特征作為模型的特征值，并進(jìn)行相關(guān)性分析，結(jié)果顯示這5 個(gè)特征值之間相關(guān)性較低，可有效提高模型訓(xùn)練率。將影響液壓支架初撐后承壓效果的5 個(gè)特征值以數(shù)組的形式與人工標(biāo)注的承壓效果標(biāo)簽存儲(chǔ)到本地CSV 庫(kù)中。模型在訓(xùn)練時(shí)通過(guò)直接讀取本地CSV 庫(kù)中制作好的訓(xùn)練樣本進(jìn)行訓(xùn)練。這種方法可有效地將特征工程和模型訓(xùn)練分離，提高模型開(kāi)發(fā)效率。

提取液壓支架初撐力特征時(shí)，需先確定液壓支架的工作循環(huán)起點(diǎn)。該起點(diǎn)是指液壓支架降柱完成后立柱壓力數(shù)據(jù)中的最小值。再?gòu)墓ぷ餮h(huán)起點(diǎn)到初撐完成這30 s 內(nèi)，篩選出立柱壓力數(shù)據(jù)的最大值作為液壓支架初撐力。

計(jì)算目標(biāo)液壓支架初撐力與初撐后3 min 內(nèi)最小立柱壓力之間的差值ΔX1：

ΔX1 = xchu - xmin （1）

式中： xchu為支架初撐力； xmin為支架初撐后 3 min 內(nèi)的最小壓力。

計(jì)算目標(biāo)液壓支架初撐后3 min 內(nèi)最小立柱壓力與立柱末壓力之間的差值ΔX2：

ΔX2 = xend - xmin （2）

式中xend為支架初撐后 3 min 內(nèi)的立柱末壓力。

計(jì)算目標(biāo)液壓支架初撐后的立柱壓力在最小值之后的修正壓力增加次數(shù)ΔN：

ΔN = nsum -n （3）

式中：nsum為立柱壓力在最小值之后的累計(jì)增加次數(shù)；n為立柱壓力出現(xiàn)增加后立即減少且增加的立柱壓力值與減少的立柱壓力值相等的情況次數(shù)。nsum的初始值為0，如果將目標(biāo)立柱壓力數(shù)據(jù)中立柱壓力最小值之后的立柱壓力數(shù)據(jù)記作y0，y1，…，ym，若y1> y0，則nsum加1，依次比較y1和y2，y2和y3，…，ym?1和ym的大小，若后者大于前者，則nsum加1，比較至最后2 個(gè)壓力數(shù)據(jù)后得到的值即為nsum。

在確定時(shí)，以54 號(hào)液壓支架初撐后某時(shí)間段的立柱壓力數(shù)據(jù)為例（圖3），①?②、③?④均為立柱壓力先增大后減小的過(guò)程，且①，③的壓力增大值等于②，④的壓力減小值。每出現(xiàn)1 次①，②這種情況，則對(duì)加1。

在對(duì)液壓支架的立柱恒壓持續(xù)總時(shí)長(zhǎng)進(jìn)行特征提取時(shí)，首先在立柱壓力數(shù)據(jù)中找出立柱恒壓持續(xù)時(shí)長(zhǎng)；然后將持續(xù)時(shí)長(zhǎng)累加，得到總時(shí)長(zhǎng)；最后比較各立柱壓力的持續(xù)總時(shí)長(zhǎng)，用持續(xù)總時(shí)長(zhǎng)的最大值作為立柱恒壓持續(xù)總時(shí)長(zhǎng)。

2.3 模型建立

2.3.1 模型選擇

由于信息增益的計(jì)算與特征值的量綱無(wú)關(guān)，不論是規(guī)范化還是正態(tài)化，特征對(duì)模型的影響及重要程度都不會(huì)發(fā)生改變，所以不需要對(duì)特征進(jìn)行規(guī)范化或正態(tài)化，可直接使用特征值處理后的樣本作為模型的訓(xùn)練樣本。

讀取本地CSV 庫(kù)中制作好的樣本并將其分成2 個(gè)部分，其中70% 作為模型的訓(xùn)練集，30% 作為模型的測(cè)試集，使用不同的分類(lèi)算法建立模型。常見(jiàn)的分類(lèi)模型有決策樹(shù)、隨機(jī)森林、支持向量機(jī)、K 最近鄰（k-Nearest Neighbor，KNN）等。其中支持向量機(jī)和KNN 都需要大量的計(jì)算資源，且支持向量機(jī)對(duì)缺失值比較敏感；決策樹(shù)容易出現(xiàn)過(guò)擬合問(wèn)題；隨機(jī)森林能夠處理高維數(shù)據(jù)和非線性數(shù)據(jù)，其核心思想是通過(guò)構(gòu)建多個(gè)決策樹(shù)來(lái)減小過(guò)擬合，使用投票或平均等方式得到分類(lèi)結(jié)果。使用決策樹(shù)、隨機(jī)森林、支持向量機(jī)、KNN 等分別構(gòu)建分類(lèi)模型，準(zhǔn)確率對(duì)比見(jiàn)表2?？煽闯鰶Q策樹(shù)模型的訓(xùn)練集準(zhǔn)確率過(guò)高，存在過(guò)擬合現(xiàn)象，隨機(jī)森林分類(lèi)模型的訓(xùn)練集和測(cè)試集準(zhǔn)確率均比KNN 與支持向量機(jī)高，泛化能力較好，故選擇隨機(jī)森林建立液壓支架初撐后承載效果即時(shí)預(yù)測(cè)模型。

2.3.2 模型優(yōu)化

建立好的隨機(jī)森林分類(lèi)模型需不斷地調(diào)參優(yōu)化，以達(dá)到最好的效果。其核心參數(shù)主要包括生成單棵決策樹(shù)時(shí)的特征數(shù)max_features、決策樹(shù)的棵數(shù)n_estimators、決策樹(shù)最大深度max_depth。經(jīng)過(guò)調(diào)參優(yōu)化后，模型的max_features 為0.8，提高了單棵決策樹(shù)模型的性能，并保持了樹(shù)和樹(shù)之間的差異性，提高了算法運(yùn)算速度；n_estimators 為50，能夠讓模型有更好的穩(wěn)定性和泛化能力；max_depth 為6，避免了模型的過(guò)擬合問(wèn)題，同時(shí)提高了模型的泛化能力。

3 液壓支架初撐后承壓效果即時(shí)預(yù)測(cè)系統(tǒng)

3.1 系統(tǒng)開(kāi)發(fā)

液壓支架初撐后承壓效果即時(shí)預(yù)測(cè)系統(tǒng)如圖4所示。工作面液壓支架的電液控制器將收集的立柱壓力數(shù)據(jù)傳輸至OPC 網(wǎng)關(guān)，隨后存儲(chǔ)到InfluxDB 時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)中。利用Pandas 庫(kù)對(duì)原始立柱壓力數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和特征提取，再通過(guò)Joblib 調(diào)用已訓(xùn)練好的即時(shí)預(yù)測(cè)模型，對(duì)液壓支架初撐后的承壓效果進(jìn)行預(yù)測(cè)。將計(jì)算得到的特征值、預(yù)測(cè)結(jié)果及操作策略存儲(chǔ)到MySQL 數(shù)據(jù)庫(kù)中。界面采用Gunicorn 作為Python Web 應(yīng)用程序的后端服務(wù)器，并利用Ajax 實(shí)現(xiàn)前后端的數(shù)據(jù)交換。使用Vue 作為前端框架，實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的雙向綁定，用來(lái)構(gòu)建應(yīng)用程序的交互性界面，使用Html 和Css 構(gòu)建靜態(tài)界面。Web 端應(yīng)用界面主要包括4 個(gè)區(qū)域，分別為該支架初撐后的壓力曲線、分類(lèi)后的工況類(lèi)型和承壓效果、5 個(gè)關(guān)鍵特征值、支架的操作策略（見(jiàn)表3）。

3.2 系統(tǒng)應(yīng)用

將開(kāi)發(fā)好的系統(tǒng)部署到山西潞安礦業(yè)（集團(tuán)）有限責(zé)任公司高河煤礦現(xiàn)場(chǎng)服務(wù)器，連接數(shù)據(jù)庫(kù)，使用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)來(lái)檢驗(yàn)預(yù)測(cè)模型的準(zhǔn)確性及預(yù)測(cè)系統(tǒng)的穩(wěn)定性。系統(tǒng)在現(xiàn)場(chǎng)運(yùn)行時(shí)，每當(dāng)檢測(cè)到液壓支架初撐動(dòng)作后，會(huì)對(duì)初撐后3 min 內(nèi)的立柱壓力數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取并輸入到預(yù)測(cè)模型中，該模型在5 s 內(nèi)輸出預(yù)測(cè)結(jié)果，并根據(jù)不同的預(yù)測(cè)結(jié)果，及時(shí)反饋操作策略。針對(duì)有效承壓支架，如果支架初撐后3 min 內(nèi)的立柱末壓力接近額定工作阻力，為防止高壓對(duì)支架造成損害，影響工作性能和壽命，應(yīng)對(duì)其先進(jìn)行調(diào)控操作1，再進(jìn)行調(diào)控操作2；針對(duì)失效承壓中初撐力不達(dá)標(biāo)靜態(tài)承壓及初撐力不達(dá)標(biāo)動(dòng)態(tài)承壓不足這2 種工況，需對(duì)液壓支架進(jìn)行再次升柱補(bǔ)壓操作，使其達(dá)到額定初撐力，即進(jìn)行調(diào)控操作2；針對(duì)初撐力達(dá)標(biāo)動(dòng)態(tài)承壓不足這一工況，需及時(shí)報(bào)警，提醒工作面人員檢查液壓支架姿態(tài)及液壓系統(tǒng)狀態(tài)，找出壓力減少的原因并處理；針對(duì)其余工況，則無(wú)需干預(yù)，保持狀態(tài)即可。

經(jīng)過(guò)現(xiàn)場(chǎng)連續(xù)25 d 的運(yùn)行， 系統(tǒng)共檢測(cè)到5 372 次液壓支架的初撐操作，除去丟失及異常數(shù)據(jù)，得到4 644 個(gè)預(yù)測(cè)結(jié)果，承壓效果預(yù)測(cè)結(jié)果統(tǒng)計(jì)見(jiàn)表4，決策建議類(lèi)型統(tǒng)計(jì)見(jiàn)表5。

分析系統(tǒng)在運(yùn)行期間的液壓支架降升柱動(dòng)作數(shù)據(jù)后發(fā)現(xiàn)，在即時(shí)預(yù)測(cè)系統(tǒng)輸出升柱操作建議的1 827 個(gè)樣本中，實(shí)際進(jìn)行升柱操作的樣本有1 507 個(gè)，預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)82.48%。該預(yù)測(cè)系統(tǒng)在實(shí)際生產(chǎn)中能夠準(zhǔn)確即時(shí)預(yù)測(cè)初撐后失效承壓的支架，并提供決策建議及策略結(jié)論，相比于依賴人工識(shí)別失效承壓支架再進(jìn)行調(diào)整，不僅降低了人工勞動(dòng)強(qiáng)度、減短了再次調(diào)整周期，還有效降低了發(fā)生煤壁片幫的概率，具有較強(qiáng)的實(shí)用性。

4 結(jié)論

1） 結(jié)合支架?圍巖的耦合作用，支架初撐后的立柱壓力承壓效果分為有效承壓和失效承壓，其中有效承壓包括初撐力達(dá)標(biāo)靜態(tài)承壓、初撐力達(dá)標(biāo)動(dòng)態(tài)承壓、初撐力不達(dá)標(biāo)動(dòng)態(tài)承壓3 種工況；失效承壓包括初撐力不達(dá)標(biāo)靜態(tài)承壓、初撐力達(dá)標(biāo)動(dòng)態(tài)承壓不足、初撐力不達(dá)標(biāo)動(dòng)態(tài)承壓不足3 種工況。

2） 對(duì)標(biāo)注好的歷史壓力數(shù)據(jù)特征進(jìn)行處理后，輸入到隨機(jī)森林算法進(jìn)行訓(xùn)練，經(jīng)過(guò)調(diào)參優(yōu)化后，構(gòu)建液壓支架初撐后承壓效果即時(shí)預(yù)測(cè)模型。與決策樹(shù)、支持向量機(jī)、KNN 分類(lèi)算法相比，隨機(jī)森林算法建立的模型預(yù)測(cè)效果更好，泛化能力強(qiáng)，且可以避免過(guò)擬合。

3） 開(kāi)發(fā)出液壓支架初撐后承壓效果即時(shí)預(yù)測(cè)系統(tǒng)，可實(shí)現(xiàn)對(duì)液壓支架初撐后承壓效果的即時(shí)預(yù)測(cè)并給出相應(yīng)的決策建議?，F(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用驗(yàn)證了系統(tǒng)的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性，可幫助工作人員高效、快捷地掌握支架初撐后的承壓狀態(tài)，確保工作面安全開(kāi)采。

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