煤炭开采过程中，综采工作面的高效稳定运行对煤炭资源的安全、规模化开采极为重要，超前支护是关键环节。在设备协同控制方面，转载机导向与自动化调节控制缺失，带式输送机自移机尾易偏离中心，人工校正效率低且不精准；端头支架与转载机相对位置监测与联动困难、协同性差。超前支架与转载机设计布置独立，推进方向控制精度低，挤架频发，端头与超前支架间距控制不准确，易出现推进偏移与设备干涉，严重影响开采稳定性。针对以上开采过程中的问题，开展了推移油缸位置精准控制系统、智能自动化协同控制系统研究，研发了超前支架位姿监测系统，并进行现场应用实践与成效评估等，为超前支护技术革新提供理论与实践支撑，助力煤炭开采行业迈向智能化、高效化。

综采工作面超前支护的关键技术难题

煤炭开采智能化发展需求，综采工作面超前支护的智能化升级成为趋势。但当前超前支护技术仍存在诸多不足，整体自动化协同作业水平较低。为了达成“精准位姿监测−智能协同控制−高效自动化作业”的目标，综采工作面超前支护技术亟待进行系统、全面且深入的创新与优化。主要技术难题涵盖设备协同性差、电液控制不完善等传统综采设备共性问题，也涉及转载机无导向、超前支架与转载机干涉、回风巷复杂环境下支架控制困难等超前支护特有的关键技术挑战。

（1） 转载机无导向和自动调节控制系统

带式输送机自移机尾推进时与带式输送机中心易发生偏离，需人工反复调整。带式输送机自移机尾的位置和姿态依赖人工观察、就地操作调整。端头支架和转载机相对位置缺乏有效监测手段，无法联动。

（2） 超前支架与转载机经常性相互干涉

超前支架和转载机独立设计和布置，推进方向难以实现精确导向和控制，挤架现象频繁发生，端头支架和超前支架间距离难以精确控制同时要避免推进方向的偏移和设备间的干涉。

（3） 回风巷环境复杂，超前支架难以自动定向及推移

回风巷粉尘大、巷道变形严重，超前支架难以实现精确定位、定姿感知；并且超前支架自动移架过程缺少统一的控制基准，各架组间相对独立，缺乏统一的定向控制方法，难以实现自动推移。

（4） 现有超前支架电液控制以时序控制为主，难以常态化运行

超前支架和自移机尾的电液控制系统，因超前支架和其他设备相对独立，设备间状态协同监测不完善，各设备缺乏统一的位姿监测基准，设备间协同性差；超前支架和自移机尾缺乏闭环控制功能，未实现常态化自动运行，两巷超前支护作业成为工作面安全高效快速推进的瓶颈。

综采工作面超前支架位姿监测系统

综采工作面超前支架位姿监测方法

工作面两巷道智能支护装备与协同控制系统，实现自移机尾和超前支架组的定向、定位和定姿功能，以及前方障碍物实时监测、超限报警等功能，为自动控制提供依据。

（1） 运输巷道传感器布置方案

在姿态监测方面，超前支架组内的油缸安装压力−位移一体式传感器，监测推移行程和运动过程中的压力异常；超前支架底座上安装毫米波测距传感器，可监测超前支架到煤壁距离，实现防碰撞预警，倾角传感器感知支架倾斜数；在压力监测方面，立柱安装压力传感器控制初撑力，并监测分析压力显现规律。运输巷道超前支架位姿监测系统如图1所示。

图1　运输巷道超前支架位姿监测系统

（2） 回风巷传感器布置方案

矿用本安型超声波测距传感器置于超前支架的底座前方，监测最前端超前支架左右两侧支架到前方障碍物的距离、到巷道侧帮距离。将矿用本安型双轴倾角传感器安装在左右两侧支架顶梁的下端，监测左右两侧支架姿态角度；超前支架组内油缸安装压力−位移一体式传感器，监测推移行程和运动过程中的压力异常；立柱内安装压力传感器，对初撑力进行控制、监测分析压力显现规律，回风巷传感器布置方式如图2所示。

图2　回风巷超前支架位姿监测系统

超前支架空间位姿特征提取与快速测量

超前支护区域设备运行缺乏空间上约束，常规传感器无法长时间运行。设计了基于视觉的超前支架位姿测量方法，构建了基于颜色校正的新视觉增强网络模型，建立了基于“主动增强−图像分割−去雾降噪”3 级简化的超前支架空间位姿视觉图像快速处理机制；建立井下图像库，训练、分析并提出适应井下复杂环境的视觉增强网络模型参数。基于超前支架空间位姿视觉特征集，构建井下超前支架图像视觉检测特征库，建立“残差网络骨架+反卷积”关键点检测网络模型；训练并优化检测网络参数，提出超前支架空间位姿视觉特征快速提取方法。

研究了毫米波雷达和视觉的信息融合目标识别算法，对比分析并选择适合的层级架构。在空间层面，在超前支架前端放置标靶，利用标靶标定视觉摄像头，实现视觉坐标系与世界坐标系转换；在时间层面，将毫米波雷达信号作为触发装置，通过寻找相邻时间戳的方法获取最近邻帧的相机数据，实现了传感器间的时间融合；在图像信息融合层面，设计了1 种多传感器融合目标识别的神经网络模型，在模型主干网络提取了毫米波雷达目标框信息和图像标定信息，在模型中间层融合传感器信息，并引融合模型损失函数。

综采工作面超前支护区域安全监测系统

设备监测主要通过倾角传感器、高度传感器、毫米波传感器，通过视觉分析技术，构建超前支架位姿监测体系。确保超前液压支架在运移过程处于动态稳定状态，为常态化自动运行提供基础。当出现异常时，发出声光警报或通过控制器实现闭锁。

回风巷超前支护装备群组电子围栏，回风巷采用矿用本安型热成像摄像头防止运动过程人员入侵，实现超前支护装备群组安全监测、前方障碍物实时监测等功能。电子围栏在煤矿人员定位系统中，实现误入提醒、滞留报警、超员报警等功能。

运输巷采用矿用本安型边缘计算视觉摄像仪，通过网络向控制系统提供障碍物数据、人员入侵报警数据等。当边缘计算摄像头检测到有障碍物、人员入侵时，触动声光报警装置及远程控制开关，避免设备对人员造成伤害。拥有管理权限的人员可根据现场实际情况，判断入侵人员及障碍物，在安全情况下解除警报，重新开机。

超前支架推移油缸位置精准控制方法

超前支架推移油缸是超前支架的关键执行部件，推移油缸控制精度对超前支架自动控制、纠偏等功能产生直接影响。为了研究影响超前支架推移油缸活塞位置超调量因素，使用AMEsim 软件，对现有推移液压缸实验平台的液压系统进行建模，仿真研究包括阀响应速度、载荷、摩擦力等在内的变量对液压缸活塞位置超调量的作用，研究各变量在超前支架推移油缸的运动机理。基于超调量变化规律，结合活塞位置传感器，提出了提高活塞位移控制精度的方法，减小超前支架推移油缸控制误差，为超前支架高精度控制提供理论支撑。

超前支架推移油缸运动仿真分析

依据超前支架推移油缸液压系统实际情况，在AMEsim 中绘制液压系统仿真模型如图3 所示。模型分为液压部分和控制部分，设定各段液压管的长度和内径，综合考虑摩擦力、重力和管壁弹性模量的影响，使用CFD-1D液压直管模型进行仿真。通过设置阀的响应速度的频率， 控制各阀口开闭速度。

图3　液压系统AMEsim仿真模型

油缸位置精准控制算法

通过专用超前控制器，采集超前支架推移油缸压力、速度等数据，计算每次推移起点、终点、误差距离、速度、运行时间。油缸往复运动过程中速度、压力、位置随时间变化特征如图4 所示。油缸在推出过程中，无杆腔提供的推力与有杆腔形成的背压以及负载平衡约为15 MPa。速度由油缸运动过程中每时刻的位置与时间求数值微分得到。推导出油缸推移过程中，运行速度与油压值均稳定，利用神经网络求取压力、速度与换向阀切换的提前量具备可行性。

图4　油缸运行过程中参数变化值

通过专用超前控制器采集超前支架推移油缸压力、速度等数据，并进行归一化处理。采用BP神经网络对所得数据进行处理，将液压系统中P 口乳化液压力以及油缸推移过程中推移平均速度作为输入，电液换向阀切换提前量作为输出，构建具有5 个隐含层、1 个输出层的BP神经网络，利用MATLAB内置的神经网络工具箱，对电液换向阀启动提前量进行训练。设定最大学习次数为1 000 次，经过10 次学习便达到了预期误差值，95%测试误差小于±2 mm，控制精度满足超前支架推移千斤顶以及其他大型装备的控制需求，BP 神经网络学习过程如图5 所示，BP网络学习结果如图6 所示。

图5　BP神经网络学习过程

图6　BP神经网络学习结果

超前支护智能自动化协同控制系统

超前支护智能控制系统

运输巷和回风巷监控数据通过光纤经交换机传输至井下集控中心主机，运输巷超前支护装备群组协同推进系统，在监测系统提供准确数据的基础上，实现超前支护装备群组自动运行。

控制系统由控制器、驱动器、电磁阀组、数字油缸、监测装置等部分组成。监测装置采集并处理视觉传感器、超声波传感器、行程传感器等数据，计算得到超前支架当前姿态以及与巷道相对位置孪生数据；控制器综合处理位置关系及超前支架结构尺寸等参数，得到支架间推拉油缸的推移参数，并发送至立柱和数字油缸，数字油缸得到每次推移的移动值，根据迭代控制算法，控制驱动器、电磁阀动作，完成相应的推移作业，自动控制系统硬件总体架构如图7所示。

图7　自动控制系统硬件总体架构

超前支架自动纠偏方法

超前支架推移过程中，因阻力分配不均匀、底板起鼓等问题，易出现偏移。提出了超前支护装备群组自动校直方法，通过位姿监测系统获取当前超前支架姿态，由控制器计算2 条推移油缸在单次推移作业中的推拉行程，由数字油缸执行推移动作。前架支架因外界因素影响产生偏移，则在推移动作完成时，位于上方的推移油缸进行补推，实现前架姿态调整。若当前推移油缸已经达到最大行程，则在推移油缸拉架的时候，2 条推移油缸进行差速拉架以实现姿态调整。

超前巷道自动控制软件

超前巷道一体化控制系统的上位机控制软件，可部署在超前巷道集控中心或地面调度中心，实时显示传感器及热成像摄像头数据，为远程控制人员提供参考依据。软件系统具备工艺调整功能，可根据矿井实际条件调整超前巷道设备动作时序。数据分析模块可查询超前支架立柱压力等关键数据，为分析超前支护区域支护效果及来压情况提供数据支撑。超前巷道一体化控制系统界面如图8 所示。

图8　超前巷道一体化控制界面

现场应用情况

目前综采工作面超前支护装备自动协同控制系统已在陕西陕煤黄陵矿业有限公司一号煤矿1012 工作面进行井下试验应用，并于2024 年4—10 月连续运行，实现了超前支护区域装备自动控制，超前支护装备自动协同控制系统提高了工作面装备群协同度。

（1） 超前支护应用前

传统超前巷支护方式采用迈步式超前支架，每班需约4 人，采用人工操作方式移动超前支架，每天2 个生产班需人员8 人，每年投入人工成本 30 万元/人。

（2） 超前支护应用后

每班人数由4 人减少为1 人，每班节约3 人，作业人员配置共减少6 人，每年可节约人工成本费用180万元。

总 结

（1） 煤矿综采工作面超前支护系统基于视觉位姿测量方法，构建的模型与机制可实现特征快速提取，利用AMEsim软件与BP神经网络提高了推移油缸控制精度，构建智能自动化协同控制系统，可实现装备群组自动校直与运行控制及具备工艺调整与数据分析功能。

（2） 煤矿综采工作面超前支护系统降低了人工安全风险，提高了经济效益与生产效率，破解了智能化开采面临的难题，综采工作面超前支护装备自动化协同控制技术成果可在工作面升级改造、新建智能化工作面全面应用，并可推广到煤机装备厂家，具有很强的适用性和推广性。

（3） 煤矿综采工作面超前支护实现了从传统人工操作向自动化协同控制转变，提升了装备群协同度与开采效率、智能化水平，未来将进一步优化位姿监测与智能控制算法、拓展应用范围、加强与其他智能化开采技术融合，以实现全智能化无人开采，并推动相关技术标准规范建立与成果广泛应用推广。

策划：李金松 编辑：刘雅清