采煤機井下作業中高精度傳感器技術的應用分析

王燕飛

（山西焦煤華晉焦煤調度指揮中心，山西 呂梁 033000）

作為煤礦中最重要的開采設備之一，采煤機在井下作業中具有至關重要的作用[1]。然而，由于采煤機作業環境的復雜性和特殊性，以往的傳感器技術難以滿足采煤機對位置和狀態的高精度要求[2]。隨著傳感器技術不斷發展和創新，高精度傳感器技術在許多領域中得以廣泛應用，例如醫療器械、工業軍事和航空航天等，并取得了矚目成績[3]。高精度傳感器技術有多種類型，包括位移傳感器、加速度傳感器和壓力傳感器等?，F有的采煤機位置檢測技術多為單傳感器檢測，如利用紅外線傳感器或超聲波傳感器計算采煤機位置。長時間在復雜的井下作業環境中使用后，檢測精度會隨下降。因此本文結合高精度無線傳感器網絡（Wireless Sensor Network，WSN），改進了采煤機中的刮板運輸機結構，提出了一種新型采煤機定位感知模型，并分析了該模型的實際檢測性能。通過該高精度無線傳感器技術，可以準確測量采煤機位置，為后續采煤工作保駕護航。

1 采煤機高精度定位感知模型搭建

1.1 采煤機位置檢測方法

作為一種專用于煤礦開采的機械設備，采煤機具有高效、安全和節能的特點。傳統煤礦開采主要依靠人工開采或使用簡單的機械工具。這種方式效率低下、勞動強度大且存在安全隱患。隨著工業化和智能化的推進和對能源需求的不斷增長，保證煤礦開采效率并提高安全性十分重要?，F有的采煤機定位檢測方法主要分為有限位置檢測法和紅外無線位置檢測法，其中有限位置檢測法如圖1所示。通常將齒輪傳感器放置于采煤機的刮板運輸機牽引旋轉軸上，并內接磁性開關。通過計算采煤機運輸機齒輪旋轉一周所需位移量來確定當前采煤機的位置。以第一個液壓支架為起始點，采煤機位移距離和支架數量之間的關系如公式（1）所示。

圖1 采煤機有限位置檢測法示意圖

式中：Nw表示支架數量；c表示當前齒傳感器的數值；C表示傳感器旋轉一周的計數值；lc表示齒輪旋轉一周采煤機位移的距離；bz表示相鄰液壓支架之間的距離；k表示液壓支架中心距調節系數。

紅外無線傳感器檢測法則是在有限位置檢測法的基礎上，將齒輪傳感器替換為紅外傳感器，并在每個支架上添加一塊接收器。由紅外發射器發射特定的紅外線信號，接收器進行信號監測接收，從而達到實時監測采煤機位置的目的。位移計算如公式（2）所示。

式中：Nwl表示液壓支架的平均數；Dwl表示采煤機位移距離。

在紅外線信號中，接收的支架數量存在多個數值，因此需要通過取平均值來確定當前采煤機的位置。

在有限位置檢測中，由于常年機械磨損和物理碰撞等因素，相鄰兩處支架的距離會發生變化，因此會導致最終的定位檢測結果存在一定誤差。在紅外無線檢測中，地下信號接收環境影響存在一定偏差，如果該偏差大于融合閾值，則檢測結果同樣存在誤差。綜上所述，無論有線還是無線的采煤機位置定位方法，都會因某些物理或環境因素而受干擾。

1.2 基于高精度無線傳感器網絡的采煤機定位感知模型構建

無線傳感器（Wireless Sensor）是一種對無線通信技術的應用，用于感知和收集環境中的各種數據[4]。無線傳感器網絡是由大量分布式的無線傳感器節點組成的網絡系統[5]。每個傳感器節點都具有感知、處理、通信和能量供應等功能。為了進一步提高位置檢測精度，本文提出了一種利用無線傳感器網絡的采煤機位置定位模型，如圖2所示。

圖2 利用無線傳感器的采煤機感知模型場景圖

根據圖2 可知，整個采煤機的刮板運輸機分為工作方向和工作面切割方向，運輸機的動力系統由多個液壓支架共同構建。在每個液壓支架中安置著錨節點，便于標注區分。在采煤機的工作面中，結合無線傳感器網絡，將采煤機的實際位移軌跡構建成移動的鏈式拓撲結構。在正常工作中，進行第i次循環切割時，液壓支架上的錨點橫、縱坐標發生偏移，與初始規定位置出現誤差。此時錨節點三維坐標如公式（3）所示。

式中：bR表示相鄰液壓支架間的距離；j表示0～m的標號；exj表示沿著工作方向設置的錨節點基準差；i表示采煤機第i次切割循環；r表示錨節點與移動節點之間的距離；eYj表示沿著工作面方向設置的錨節點基準差；ezj表示沿著厚度方向設置的錨節點基準差；Z0表示底板與液壓支架上錨節點的距離。

液壓支架上分布移動節點。分別將錨節點和移動節點放置于運輸機底部和液壓支架的底部，以便固定位置。該模型下的采煤機定位如公式（4）所示。

式中：LQM表示布置在采煤機上的無線節點；LDRSS表示各節點信號強度；gEALG表示映射距離。

井下作業受環境因素影響，在信號采集過程中會存在一定的數據偏差。具體表現為臨近錨節點處移動目標信號強，反之則信號弱。因此本文通過信號強度指示（Received Signal Strength Indication，RSSI）給出了測距誤差分類，如公式（5）所示。

式中：μb表示無線射頻存在的誤差；μn表示短距離定位監測誤差；μ0表示長距離定位監測誤差；bj0表示錨節點j與移動節點之間的距離。

由公式（5）可知，將距離誤差分為0m、0m～5m、5m～30m 共3 個級別，通過誤差概率分布對某處錨節點進行單獨測量，其基準差如公式（6）所示。

式中：θ0表示一個移動節點；Wj0表示該點的信號強度；m表示錨點數；w表示路徑損耗。

通過克拉美羅下限（Cramer-RaoLowerBound，CRLB）對這些移動節點進行方差測算，如公式（7）所示。

式中：θ0表示任意一個移動節點；X、Y、Z和Q、M、N表示2 組以該節點建立的三維坐標測量值；FCRLB（θ0）表示一定范圍內的節點下限值。

2 基于高精度無線傳感器網絡的采煤機定位仿真測試

為了驗證結合高精度無線傳感器的采煤機定位模型的性能，本文建立了合適的試驗環境。采用TI 品牌的電子產品CC2530 硬件定位引擎的片上系統對RSSI 信號進行接收測量。信號頻率設置為2.85GHz，采煤機接定位時的接收功率為45dB，接收功率的方差設置為0.7dB，路徑損耗指數設置為5，其測量誤差如圖3所示。

圖3 30m 和5m 通信距離對應的測量誤差圖

圖3（a）為30m 通信距離對應的測量誤差圖，圖3（b）為5m 通信距離對應的測量誤差圖。根據圖3 觀察可知，在30m 的通信測量距離內，得到的測量誤差數據隨測量距離逐步攀升，尤其靠近30m 時，測量的誤差可接近0.8m，即RSSI 測量誤差較大。反之，在0m～5m 內的檢測誤差偏低，整體誤差不超過0.5m。說明要想提高采煤機的定位精度，對錨節點進行測量時可選擇的測量半徑為5m范圍內。

結合上述數據，本文將仿真試驗的測量環境范圍為半徑為5m，通信距離半徑為30m，參考距離為800m。信號產生的誤差系數為0.3。采用SIMULIA 仿真軟件進行仿真測試。將采煤機的位移速度設置為2m/s，額定電壓為1140V，功率為300W，相鄰2 個液壓支架間的距離設置為700m。將采煤機支架底座與錨節點之間的距離設置為150m，刮板運輸機底座與移動節點之間的距離設置為1000m。錨節點、移動節點距離與定位精度誤差、錨節點數量間的關系如圖4所示。

圖4 錨節點數目和節點距離的測量誤差圖

根據圖4 可知，隨著采煤機錨節點和移動節點間距離增加，測量誤差值會隨之增加，最大的誤差值接近30%。因此后續設計錨節點和移動節點時，應根據實際情況盡可能縮短兩者之間的距離，從而減少信號干擾，避免定位精度誤差增大。隨著采煤機中的錨節點數量增加，測量誤差隨之降低，最小誤差約10%，表明定位精度增加。因此說明在一定范圍內，當錨點數目增加時，該無線傳感器網絡的定位精度會隨之提升。將本文提出的高精度傳感器網絡技術與其他采煤機定位技術的定位精準度進行比較，結果見表1。

表1 不同采煤機定位技術對比結果

根據表1 可知，由于超聲波定位技術受傳播媒介的物理因素干擾影響較大，因此相對誤差值最大。而軌道里程定位技術和慣性裝置定位技術主要依靠結構測量和公式計算采煤機具體位置，因此定位精度稍差。對常見的定位技術進行比較后，本文無線傳感器網絡定位技術的定位精確度值可達0.2m，比其他技術最大提升50%，相對誤差值比軌道里程定位技術提高了25%。因此可以說明，本文提出的結合無線傳感器的井下作業采煤機定位精準度較高，具有一定可行性。

3 結論

煤礦行業開采機械化為該領域的智能技術推廣奠定了可靠基礎。面對復雜的井下作業環境，為了進一步提高采煤機定位檢測精度，本文在無線傳感器網絡的基礎上提出了一種結合高精度無線傳感器的采煤機定位感知模型。試驗結果表明，相鄰錨節點距離小于5m 的測量精度最高。測量誤差隨錨節點數目增加和節點距離縮短而降低。本文提出的高精度定位感知模型的測量相對誤差小于10%，定位精準度可達0.2m。綜上所述，本文提出的定位技術對采煤機井下作業的發展具有重要意義。后續會進一步研究采煤機轉速、溫度等影響因素。