0 引言

随着互联网技术的迅猛发展，工业化和信息化深度融合，第四次工业革命智能化时代已经到来，尤其自2015年以来，由于计算机技术的迅速发展，使得并行计算变得更快、更便宜、更有效。无限拓展的存储能力和骤然爆发的数据洪流(大数据)的组合，使得图像数据、文本数据、生产数据、映射数据全面爆发，智能机器人技术研究不断向新的领域拓展。近年来,智能机器人在工业生产中发挥的作用越来越大，机器人应用于煤矿无人化开采，可将煤矿工人从煤矿恶劣的环境中解脱出来，这在煤矿救援、工况检测、巡检巡视等方面具有很好的应用前景，智能机器人将会创造更大的社会价值。

1 综采工作面智能化控制技术现状

我国对工业机器人的研究始于20世纪70年代，通过“七五”的起步，“八五”、“九五”的科技攻关，已经基本上掌握了工业机器人的设计制造技术、控制系统和驱动系统的设计以及机器人的编程技术[1]，并在机器人基础理论和应用技术研究方面积累了很多的经验，并在工业机器人、特种机器人和智能机器人等方面取得了一定的成就。但我国现有的机器人只能称作单一的机器单元，还未能充分体现出智能化、系统化、可重构化、网络化的要求。我国煤炭行业机器人技术应用还处于初级阶段，仅用于煤矿抢险救灾、输送带巡检机、凿岩、喷浆作业等[2-4]，在煤矿最恶劣的采掘工作面生产场所机器人技术的应用还处于空白，可参考的机器人技术相关文献也较少。

Step 2.Construct the matrixand root the polynomial to obtain the frequency parameter estimatesNote that the roots are inside the unit circle and are closest to the unit circle.

自我国在“十二五”期间大力发展煤机装备的自动化、智能化技术研究与产品开发以来，通过科技攻关，已研制了煤炭综采成套装备的智能化系统，实现了综采工作面“以工作面自动控制为主，监控中心远程干预控制为辅”的单机自动化和工作面设备的综合协调控制。该项技术成果在地质条件较好的矿区已得到了很好的应用，但在煤矿矿压显性、顶底板条件差、地质构造复杂的条件下应用还存在很多问题。因此，综采工作面的智能化应用是局部的、初级的，开采装备的智能化水平还处于初级阶段。

2 综采工作面智能化存在的问题

1)执行机构的控制精度不够。例如，液压支架执行机构控制精度不够，不能满足系统要求。标准《煤矿安全规程》要求：液压支架移架后要求支架齐直，其偏差不大于±50 mm。液压支架执行机构的电液阀采用开关方式，执行元件电磁先导阀存在滞时效应，即在打开电磁先导阀电磁铁上电时需要建立起磁场后，才能推动电磁铁顶杆运动控制电磁阀动作；在关闭电磁先导阀电磁铁掉电时，由于磁滞效应，也造成了液压支架动作滞时，使液压支架动作控制精度下降。

2)组成综采成套装备整体的部件之间缺乏协同作业的能力。当工作面采煤机高速截割时，需要多台液压支架协同作业才能完成工作面的跟机移架和推溜控制。

SPF级SD大鼠，体质量180～220 g，购自广东省医学实验动物中心，实验动物质量合格证号：No. 44007200026770，实验动物生产许可证号：SCXK（粤）2013-0002。

3)控制程序对工作面环境条件的适应性不足。现有控制系统的程序和参数都是静态的，无法适应不断变化的工作面地质条件(矿压显性、顶板破碎、底板松软、大倾角)。

职业技术师范院校教师教育课程体系的构建体现了德育为先、学生为本、实践导向的教学理念，在课程目标上体现了对学生教育理念与师德修养、教育教学知识与能力以及实践教学能力的培养和锻炼，在课程设置上体现了课程教学与实践教学的合理配置，符合国家的相关要求。

好一个“我心有主”！试想一下，一个在摘吃一个野外的梨子问题上都如此坚定自律的人，怎么会在手机游戏和自己的孩子之间，分不清轻重和不知道取舍？

智能机器人一般由执行机构(手部、腕部、臂部、腰部、机座相当于人的肢体)、驱动装置(电驱动装置、液压驱动装置、启动驱动装置相当于人机肌肉、筋络)、控制系统(处理器、关节伺服控制器相当于人的大脑、小脑)、感知系统(内部传感器、外部传感器相当于人的感官、神经)组成[8-9]，如图1所示。智能机器人不仅具有感知功能，还具有一定决策和规划的能力，能根据人的命令或按照所处的环境自行作出决策、规划动作，即按任务编程。凭人赋予的智能决定行为的工业机器人，其智能包括认识能力、识别能力、学习能力、思维推理能力和适应环境能力等。

以本实验室所保存的茄子种质资源为植物材料(表1),试验材料均种植于上海航育种子基地,于5月份盛花期后对试验材料进行套袋(兆丰双层遮光袋)。每个品种同株尽量选择同侧套取3个果实,并留同株同侧未套袋果实作为对照。待茄子进入果实成熟期时对套袋茄子进行取样和果皮果色性状统计。

以上存在的问题的主要原因是因为综采工作面是由多个单机构成的，而每个单机都是由各自独立的厂家生产，没有把整个综采成套装备作为一个整机来设计，缺乏设备和设备之间的协作、协同设计，缺乏设备对目标的柔性耦合。因此，为不断提升煤矿安全，提高煤炭生产效率，改善煤炭生产环境，运用智能机器人开采是势在必行。

6)没有突破工作面装备的姿态控制的核心技术。主要是工作面的直线度控制技术没有突破，这成为实现综采工作面无人化开采的瓶颈。

3 综采工作面设备智能机器人化设计

3.1 智能机器人技术

3.1.3 机器人技术

智能机器人是集机械、电子、计算机、传感器、控制、人工智能、系统工程等多学科先进技术于一体的现代制造业重要的自动化装备，工业机器人是一种在自动控制下，能够重复编程完成某些操作或移动作业的多功能、多自由度的机械装置。美国机器人协会给“机器人”下的定义：“一种可编程和多功能的操作机；或是为了执行不同的任务而具有可用电脑改变和可编程动作的专门系统”[7]。智能机器人应该具备三方面的能力：感知环境的能力、执行某种任务而对环境施加影响的能力和把感知与行动联系起来的能力。广义上来说具有自动割煤的采煤机、具有电液控制系统自动跟机作业的液压支架等自动化装置都可以理解为是机器人的一种。

3.1.2 模型结构

5)人机耦合界面做的不好。机器与人的职责定位不明，在设备机器人化[5]的过程中，未能建立友好的人与机器人的交互界面[6]，实现机器与人的有效融合。

4)状态感知传感器可靠性低、精度不足。多数传感器的可靠性和使用寿命还不能满足工作面无人化的要求，传感器精度不足，不能满足机器人精细化控制需求。

  

图1 机器人控制模型结构体系图

3.1.1 具备的能力

1) 操作臂技术。包括高速操作臂(伺服驱动、动态控制方法)、柔性操作臂、冗余自由臂、高精度、多自由度力控制(精密组装)、微型操作臂等。

而正常情况下，液压支架的移架速度程序控制以0.5 s为单位控制，移架动一下则行走84 mm，推溜117 mm，远远大于工作面直线度50 mm的要求。因此，无法满足工作面直线度控制的精度要求。

3) 感知技术。包括视觉、图像识别与处理、手眼协调、接触视觉小型化、多信息融合。

4) 自主控制技术。主要为分布式计算机控制技术、人工智能技术。

机器人技术具有较好的针对性，能把完成目标的每一环节的控制与目标紧紧关联，机器人整个控制过程流程是：局部关节控制器输出控制信号，驱动装置输出，通过减速机构控制执行元件完成工作，通过全局坐标系确定机器人整机的位置坐标，通过局部关节坐标系确定每个关节机械部件的具体位置坐标，以便完成每个机械臂的局部目标。通过内部传感器检测，可以实现机械臂的闭环控制；通过外部传感器检测，可以实现机器人对外部环境的感知；并通过处理器将机器人、机械臂的感知、控制与运行数据进行汇集、分析、决策，用最优的控制方案并达到其最优的实施效果。

3.2 综采工作面智能机器人化设计

3.2.1 综采工作面的设备机器人

综采工作面设备主要由采煤机、多台液压支架和刮板输送机组成，他们都是具有计算机程序的机器。按照机器人的定义，这些设备都可以看作是工业机器人，他们分配以不同的角色及能力约束并进行任务分解[10]，是一个为共同完成出煤任务的协同作业机器人群组，以实现多机器人的局部精确控制和全局坐标定位。即液压支架推移、采煤机滚筒摇臂调高位置的精确控制，工作面设备位姿坐标定位和采场形状精准控制。图2为综采工作面智能机器人控制模型结构体系图，它对工作面综采装备进行了机器人化设计。采煤机、液压支架、刮板输送机可以作为机器人的机械臂，共同完成整个工作面的破煤、落煤、装煤、运煤和采场迁移等工作。可以把采煤机作为采煤机器人，负责破煤、落煤和装煤，通过控制摇臂的高度，控制工作面割顶、割底，开拓出新的采煤空间。可以把工作面的液压支架作为多个支护机器人，它们共同协作完成工作面支护、设备迁移的任务；刮板输送机负责运煤，可以作为运输机器人。

作业中，液压支架负责工作面的支护、迁移和装煤，通过升柱使液压支架对工作面顶板实现主动支撑，液压支架通过护帮板对煤壁实现支撑，防止煤壁片帮垮落到液压支架中，通过群组支架的协同操作实现工作面的迁移；采煤机割煤前需要通过液压支架收回护帮板，把液压支架保护的煤壁打开，并防止采煤机滚筒与液压支架护帮板发生碰撞，通过与刮板输送机的销耳连接，通过降移升动作实现液压支架的迁移控制，通过推溜动作实现对刮板输送机进行迁移控制，同时还负责把机道上的浮煤装载到刮板输送机上去，完成运煤装载。

  

图2 综采工作面智能机器人的控制模型结构体系图

3.2.2 工作面综采成套装备作为综采智能机器人

其顺槽监控中心计算机汇集了工作面设备信息并具有深度学习能力，是机器人的“大脑”；工作面的视频、语音系统是机器人的“耳朵”和“眼睛”；采煤机摇臂是机器人的“臂膀”，通过挥动“臂膀”转动滚筒破煤；液压支架是机器人的“腿脚”，通过“连拉带拽”将工作面液压支架和刮板输送机迁移到一个新的开采空间，必要时需要多台液压支架联合动作才能完成此项任务，如液压支架推溜时需要多台支架同时推溜，以形成刮板输送机的弯曲段，也就是通过多机器人协同作业多点定位[11-12]实现液压支架的推溜控制。综采机器人的控制模型结构可以看作是具有群组机器人协同作业并行控制的结构体系，每台机器都是为了共同的目标“把工作面的煤炭截割下来运送出去”。每台机器又有不同的分工，工作对象也不同，因此所采取的控制器、驱动装置和执行机构也有所不同。每台机器通过感知对机器执行情况进行反馈，判断局部目标是否达成，同时整个综采机器人通过感知工作面的顶板矿压、液压支架和刮板输送机的直线度、工作面瓦斯浓度、粉尘等全局参数，从安全、煤炭生产质量等维度来分析评价综采机器人的工作质量。将这些全局参数、各机器的运行参数等报送到顺槽监控中心计算机上进行汇集、分析、判断，构建多机器人神经网络系统，并通过该系统输出工作面各机器人的控制模型，调节各机器人动作，最终达成工作面生产全局最优的需求。

4.基本农田保护区。全市基本农田保护区面积为63204公顷，约占全市国土面积的29.27%。分布于10个镇（办事处）。

3.2.3 液压支架作为支护机器人

一方面要支撑采场，实现对工作面顶板和煤壁的支撑管理，通过大数据分析，构建矿压分析模型，进行周期来压的预测预报，来确定液压支架支撑顶板工作压力的策略与参数，提供最佳的应对周期来压策略，实现工作面的围岩智能耦合;另一方面支护机器人还要实现采场设备的迁移，液压支架在实现工作面设备迁移过程中，其主要的任务是对其“抓举件”刮板输送机和自身的位姿定位控制，即实现工作面的液压支架和刮板输送机的直线度控制。要考虑推移过程中对底板、刮板输送机的装煤效果等方面因素，对液压支架推移刮板输送机和液压支架进行受力分析，避免啃底与漂底现象的发生。

支护机器人执行推移动作位移行程的精准控制。液压支架在移架过程中既要快又要准，液压支架的移架速度与推移油缸缸径、泵站流量、进回液管路、阀芯直径等因素有关[13]，在进行工作面自动化配套时应充分考虑以上多种因素对液压支架移架速度的影响，见表1。在工作面生产运行过程中，油缸、管路等因素已固化，无法改变，故通过改变泵站流量和压力及液压阀通径是提高移架速度的有效途径。移架过程一方面要实现高速，另一方面还要实现精准定位，因此,液压系统执行机构存在快速移架和精细定位问题。采用双速阀可以较好地解决这一问题。在液压支架推移行程的前3/4区间采用快速阀，快速阀移架速度可达168 mm/s，推溜速度达234 mm/s;在最后1/4区段采用慢速阀，慢速阀推移速度可以小于50 mm/s。电磁先导阀开启动作后建立电压需要一个过程，动作将滞后大约90 ms，如图3(a)所示，当支架控制器发出停止命令后，电磁先导阀在断电后，在线圈电感的作用下，存在反电势,产生磁滞效应，导致动作滞后120 ms，如图3(b)所示。

 

表1 不同流量下移架工序时间和移架速度

  

额定流量/(L·min-1)移架时间/s移架速度/(mm·s-1)2004.222173002.783264002.13433

  

(a)开启(b)关闭

图3 电磁先导阀启闭动态特性曲线图

2) 移动技术。包括新型移动机构(适合非结构环境的移动机构)、运动控制(制膜、制导、导航、路径规划)。

采用液压阀节流的方法可以大大降低液压支架的推移速度。慢速阀动一次行走25 mm[14]，从而将液压系统执行机构的控制精度由84 mm提高到25 mm;如果将控制单元时间片改为0.1 s，则控制进度可以提高到5 mm。因此，通过改进后液压系统执行机构能够满足液压支架自动找直控制精度的要求。

影响液压支架推移质量的另外一个因素是液压支架与刮板输送机销耳间隙引入的推移行程误差问题。图4为液压支架在进行自动移架时由于液压支架与刮板输送机连接的“销耳”间隙产生控制误差原理图。图4(a)为移架前销耳状态图，此时，移架的一侧支架已完成液压支架的移架动作，支架处于拉回状态，动作支架处于完成推溜后的状态。图4(b)为开始移架销耳状态图，动作支架拉回空行程，吃掉销耳间隙，但液压支架并未移动，消耗掉了有效的目标行程，导致支架按照行程传感器设定目标值动作产生了销耳间隙误差。图4(c)为移架动作过程中的液压支架与刮板输送机连接状态图，此时，液压支架以刮板输送机连接销为支点，在收回推移千斤顶的同时，把液压支架拉了回来，同时,相邻的已完成移架的液压支架由于其处于支撑状态，液压支架不会被拉动，而该支架对应的刮板输送机却被拉了回来，从而还吃掉了“销耳”间隙，并将对应的刮板输送机溜槽拉了回来，从而影响了刮板输送机的直线度控制。另外在支架推溜动作是在液压支架完成移架后才进行的，在推溜初期，液压支架推移杆处于收回状态，如图4(c)所示，在液压支架进行推溜时，初期所走的行程将消除销耳间隙，并不能推动刮板输送机，也造成了推溜动作的行程误差。

  

(a)(b)(c)

图4 液压支架移架时销耳间隙影响原理图

针对液压支架拉架时存在的销耳间隙问题，在液压支架拉架前，已完成拉架的液压支架，这时应把推移杆伸出，如图5(b)所示，使其对刮板输送机处于支撑状态，防止在执行拉架动作的液压支架在拉架时把相邻液压支架对应的刮板输送机拉回来。该方案可以避免液压支架在拉架时把溜子拉回来。在支架推移杆同时记忆推移杆的空行程，同时根据销耳间隙和行走的行程可以确定其是否超调，超调量是多少，以便在下次推溜或拉架动作时依据记忆的推移杆位置，必要时剔除其空行程，保证其推移动作行程的有效控制，使液压支架推移行程所处的每一状态及其位置得到精确检测与有效的控制，从而实现综采工作面多机器人协同作业的液压支架、刮板输送机的位姿精确控制。高精度的行程传感器的检测精度为1 mm，加上慢速阀控制精度5 m，液压支架工作面直线度控制系统精度可达到±6 mm。

  

(a)(b)(c)

图5 液压支架移架时销耳间隙消除方案图

按照机器人的思维理念来看，液压支架控制系统缺乏伺服驱动与动态控制，液压油缸的控制是模糊的，没有数字化、量化，移动过程即没有全局坐标也没有局部坐标。因此，采用机器人方法来设计液压支架的推移系统，应将全工作面液压支架作为整体来设计，将其视为由多个并联机械臂组成的多机器人组合，建立液压支架局部坐标系，并在支架控制系统设置减速机构和导向机构[15-16]，使其控制精度和检测精度与控制目标相匹配;同时配备相应的工作面直线度检测装置(如工作面激光对位传感器)，把工作面的局部最优与全局最优相结合，实现对工作面设备姿态高精度控制。

采煤机按照机器人技术设计，应该按照要求控制工作面割煤高度。液压支架实现工作面直线度控制，为采煤机提供了良好的运行轨道，采煤机可以使用惯性导航技术检测运行轨迹[14-15]，并报送给液压支架控制系统进行反馈控制，同时还应按照采煤机的局部坐标，判断在该坐标位置的液压支架护帮板是否收回，防止采煤机与液压支架发生碰撞，做好采煤机与液压支架的空间耦合，实现采煤机器人与支护机器人的群组协同作业。刮板输送机按照机器人技术设计，其任务是运煤，应该依据刮板输送机的负荷控制运煤量，自动控制刮板输送机链条的张紧度。

监控中心计算机是机器人的“大脑”，也是实现工作面智能化开采的核心部件，通过深度学习[17-18]使机器像人那样思考，一个直观的方法便是“记忆-回调”法。仿人机器人将其已获得的各项特定行为能力以某种方式记忆存储，当遇到特定任务或环境时，它会迅速地切换或回调出相应的应对行为与能力[19]，如我们现有的采煤机记忆割煤，液压支架记忆放煤等功能就是这种方法最简单的应用。然而对于复杂多变的甚至不能重现的场景，这种简单处理方法就不能胜任了，智能机器人需要人工智能技术，自主学习，抽取已有经验的知识，并研究解决问题。如采煤机速度、液压支架移架速度、泵站供液能力等多重因素相关联，通过建立采煤机、液压支架、泵站、顶底板条件等运行相关联的神经网络系统，提取与采煤机速度、液压支架推移速度和泵站相关参数进行分析，使用算法来解析数据，并从中学习，然后对现有条件下如何处理问题做出决策和预测，从而赋予综采工作面设备的智能化功能。使综采装备机器人化、智能化需要赋予其机器学习的能力，综采机器人的深度学习，需要建立工作面设备、采煤工艺、开采环境和开采条件等多层次的神经网络系统，构建综采知识库模型、专家决策分析系统，并以安全、生产、设备健康诊断等主线进行标引，自动推出关键特征下的设备智能化解决方案。

5 结论

本文提出以群组机器人协同作业的思维理念进行综采工作面装备智能化系统设计，即将机器人技术特征与综采工作面装备相结合，提出工作面设备机器人化的职责；按照机器人设计理念，提出工作面装备执行机构控制精度提高思路，将局部精确控制与全局坐标定位控制相结合；提出综采工作面设备机器人化的设计方案；同时，综采智能机器人还应将控制技术、采煤工艺、人机工程和心理学等多个学科协同工作，重点在于构建机器人的伺服系统，提高控制精度，使控制精度与控制目标相匹配，实现机器人的多机协同、多级协同和人机融合，局部目标服从整体目标。可以预想，智能机器人技术在综采工作面的成功应用，对提升我国煤炭综采智能化水平具有重大的促进作用。

相较于研究一般的人地关系，地理学的研究核心是“人地关系地域系统”[8]。从人地关系地域系统角度分析可将文化的存在和发展的自然和社会基础细分为“自然层”以及建构于其上的“生计层”、“制度层”、“意识形态层”[9]。从乡村空间和人的生存发展的角度，人在适应乡村自然环境的基础上生产出适宜自身生存发展的生计、制度和意识等层面的文化事物。乡村文化空间是一个能够进行自身再生产和不断进化发展的活的空间（图1）。

参考文献：

[1] 曹文祥，冯雪梅.工业机器人研究现状及发展趋势机械制造[J].2011,49(2):41-43.

[2] 王庆国,许红盛,王恺睿.煤矿机器人研究现状与发展趋势[J]. 煤炭科学技术,2014,42(2):73-77.

[3] 陆文涛,裴文良,张树生,等.矿用带式输送机巡检机器人研究与设计 [J].煤矿机械,2015,36(9):18-20.

[4] 裴文良,张树生,李军伟.矿用巡检机器人设计及其应用 [J].制造自动化,39(2):73-74,94.

[5] 林福严,张运旧,薛光辉.机器人化采煤设备系统及控制模式探讨[J].煤炭科学技术,2010,38(8):97-99,103.

[6] 郑卫刚.简述智能机器人及发展趋势展望[J].智能机器人,2016(2):41-42.

[7] 申耀武.智能机器人研究初探[J].机电工程技术,2015,44(6):47-51,132.

[8] 张军辉,李晓鹏.基于多传感器的煤矿探测机器人控制系统研究[J].煤炭科学技术,2012,40(7):89-92.

[9] 谭其勇,赖斌,林阳坡.智能机器人在电力设备故障诊断中的应用研究[J].中国新技术新产品,2016(22):15-16.

[10] 王友发.面向智能制造的多机器人系统任务分配研究[D]. 南京大学,2016:37-169.

[11] 吕冬冬,郑松.工业机器人开放式控制系统研究综述[J].电气自动化,2017,39(1):88-91.

[12] 梁爽,曹其新,王雯珊,等.基于强化学习的多定位组件自动选择方法[J].智能系统学报,2016,11(2):149-151.

[13] 刘宝龙.液压支架推移装置参数优化与移架速度研究[D].太原：太原理工大学,2010

[14] 王峰.液压支架精确推移控制方案研究与应用[J],工矿自动化,2017,43(5):6-9.

[15] 庄鑫财.移动机器人的引导方法与偏差预估研究[J].煤矿机械,2017,38(1):56-58.

[16] 宋涛,王乐炯,杨丽萍.四自由度串联机器人运动学仿真分析[J].煤矿机械,2017,38(1):43-45.

[17] 仲训杲,徐敏,仲训昱.基于多模特征深度学习的机器人抓取判别方法[J].自动化学报2016,42(7):1022-1029.

[18] 罗定生.仿人机器人的自主学习之路[J].机器人产业,2015(3):12-16.

[19] 常周林,袁婷.人工智能在智能机器人系统中的应用研究[J].科技创新导报,2016，13(23):10,12.

作者简介：牛剑峰(1961—)，男，研究员。目前从事煤矿自动化技术研究工作。