煤矿智能化综采液压支架检测技术研究

引言：

在煤矿智能化开采技术快速发展的背景下，综采液压支架作为煤矿综采工作面的关键设备，其性能直接影响煤矿开采的安全性与效率。液压支架承担着支撑顶板、维护工作面空间的重要任务，在复杂地质条件下，支架的工作状态监测与故障预警成为智能化开采的核心环节。传统检测技术存在实时性差、多参数协同分析能力不足等问题，难以满足智能化开采需求。因此，研究先进的液压支架检测技术，对推动煤矿智能化发展、保障安全生产具有重要意义。

1 煤矿智能化综采液压支架检测系统组成分析

1.1 传感器层

传感器层作为检测系统的“感知器官”，其性能直接影响检测数据的准确性与可靠性。针对液压支架的监测需求，主要部署以下类型传感器：压力传感器：用于监测立柱、平衡千斤顶、推移千斤顶等关键部件的工作压力。采用高精度应变式或压阻式压力传感器，测量范围 0-80MPa ，精度可达 ±1%FS ，能够实时反映顶板压力变化及液压系统工作状态。位移传感器：包括支架高度位移传感器和推移位移传感器。支架高度位移传感器多采用磁致伸缩式或激光位移传感器，分辨率达 0.1mm ，可精确测量支架的升降高度；推移位移传感器用于监测支架的推移距离，为移架控制提供数据支持。倾角传感器：采用MEMS加速度计与陀螺仪组合的方式，测量支架的俯仰角、偏摆角等姿态参数，测量范围 ±90^∘ ，精度 ，确保支架在复杂顶板条件下的姿态稳定。温度传感器：用于监测液压系统油温、轴承温度等，采用PT100 热电阻或红外温度传感器，实时发现因摩擦、泄漏等原因导致的温度异常，预防设备过热故障。振动传感器：部署在液压支架的关键运动部件（如千斤顶、连接件等）上，采用压电式振动传感器，采集设备运行时的振动信号，通过分析振动特征参数，识别部件磨损、松动等早期故障。

1.2 数据采集与传输层

数据采集模块：采用高性能PLC或专用数据采集卡，对传感器输出的模拟信号进行滤波、放大、A/D转换等预处理，确保数据采集的准确性与稳定性。采样频率根据不同参数的监测需求设定，对于压力、振动等动态变化较快的参数，采样频率 ≥100Hz ，以捕捉细微的信号变化。数据传输网络：考虑到井下复杂的电磁环境与巷道结构，采用“有线 + 无线”混合传输方式。主干网络采用工业以太网，传输速率≥100Mbps，确保大量数据的高速稳定传输；分支网络或移动设备（如巡检机器人）采用ZigBee、5G等无线传输技术。其中，5G技术凭借其高带宽、低延迟（传输延迟可降低至20ms以内）的特点，在新型智能化煤矿中得到越来越广泛的应用，为实时控制提供了有力支撑。

1.3 数据处理与应用层

数据处理平台：基于工业计算机或云端服务器构建数据处理中心，对采集的多源异构数据进行存储、清洗、融合与分析。采用分布式存储技术（如Hadoop）处理海量检测数据，利用实时计算框架（如Spark Streaming）实现数据的实时分析，为故障预警与决策提供支持。智能分析算法：运用大数据分析、人工智能等技术，建立支架工作状态评估模型与故障诊断模型。例如，基于神经网络算法的支架故障诊断模型，通过对压力-位移-倾角等多参数曲线的特征提取与模式识别，实现对立柱窜液、阀组泄漏、连接部件松动等故障的智能诊断，故障识别准确率可达 92% 以上。可视化展示：通过三维可视化技术，构建液压支架虚拟模型，将实时检测数据与虚拟模型融合，直观展示支架的工作状态、参数变化趋势及故障预警信息，便于操作人员实时掌握设备运行情况。

2 煤矿智能化综采液压支架关键检测技术分析

2.1 多参数协同检测技术

液压支架的工作状态是多种因素综合作用的结果，单一参数的异常往往不能准确反映设备的真实状况，需要采用多参数协同检测技术，建立参数间的关联模型，实现对支架工况的全面评估。参数关联分析：通过相关性分析、因果分析等方法，研究顶板压力、支架姿态、液压系统压力、位移等参数之间的内在联系。例如，当顶板压力突然增大时，同步分析支架倾角、位移的变化情况，可判断是否存在顶板局部冒落或支架失稳的风险。综合评估模型：构建基于多参数的支架工作状态综合评估模型，设定不同参数的权重系数，通过加权计算得到支架的健康状态指数。当健康状态指数超过阈值时，及时发出预警信号。某煤矿应用该技术后，顶板事故预警提前量提升至15 分钟以上，为现场人员采取防范措施赢得了宝贵时间。

2.2 智能故障诊断技术

基于人工智能的智能故障诊断技术是当前液压支架检测领域的研究热点，主要包括以下两种方法：专家系统：通过收集整理液压支架领域专家的知识与经验，构建故障知识库，结合推理机实现对典型故障的快速诊断。该系统可对立柱窜液、千斤顶不动作、阀组泄漏等常见故障进行诊断，诊断准确率达 85% 以上。优点是可解释性强，缺点是知识库的构建与维护成本高，难以应对新型故障。机器学习算法：利用深度学习模型（如LSTM、CNN、Transformer等）对振动、压力、温度等时序数据进行分析，自动提取故障特征，实现对早期隐性故障的识别。某研究团队采用CNN-LSTM混合模型，对液压支架阀组故障进行诊断，通过CNN提取空间特征，LSTM捕捉时间序列特征，故障识别准确率达到 95.3% ，显著优于传统诊断方法。

2.3 动态实时监测技术

针对综采工作面快速推进（推进速度可达 10m/h 以上）的特点，动态实时监测技术通过高速数据采集与边缘计算，实现对支架状态的实时分析与控制：高速数据采集：对关键参数（如推移千斤顶压力、支架位移等）采用≥100Hz的采样频率，确保捕捉到支架动作过程中的细微变化。例如，在支架移架过程中，实时监测推移千斤顶的压力变化曲线，可及时发现推移阻力异常，避免刮板输送机卡顿事故的发生。边缘计算：在靠近设备的边缘节点部署计算单元，对采集的数据进行本地实时处理，仅将关键信息上传至云端，降低网络传输压力，提高响应速度。边缘计算节点可实现移架过程的实时控制优化，根据当前顶板条件与支架状态，自动调整移架速度、支撑力等参数，提高支架跟机效率。

结束语：

煤矿智能化综采液压支架检测技术是推动煤矿智能化开采的关键技术之一。当前检测技术已从单一参数监测向多参数协同、智能诊断方向发展，但在环境适应性、数据融合、模型泛化等方面仍存在不足。未来需进一步融合数字孪生、边缘计算等新技术，提升检测系统的智能化水平，为煤矿安全高效开采提供更强的技术支撑。

参考文献：

[1]煤矿综采液压支架常见质量故障分析.樊禹.中国石油和化工标准与质量,2021(23)

[2]煤矿综采液压支架常见故障研究.史佩玉.矿业装备,2020(01)

[3]试论煤矿综采液压支架常见故障.王学飞.石化技术,2020(04)