基于數(shù)據(jù)清洗算法的采煤機截割比能耗計算方法

寇元寶，汪崇建，贠瑞光，秦 翥，慕 杰

(1.煤炭科學研究總院，北京 100013；2.天地科技股份有限公司上海分公司，上海 200030；3.中國煤炭科工集團 上海有限公司，上海 200030)

隨著采煤機智能化的發(fā)展，設備在運行過程中產生了大量有價值的數(shù)據(jù)，但由于環(huán)境對采集設備的影響，數(shù)據(jù)往往包含錯誤或噪聲，無法使用。同時隨著采煤機精益化設計的發(fā)展，以往憑借直覺和經(jīng)驗，借助類比、模擬和試錯等方法進行設計改進，逐漸曝露出效率低、過設計等情況[1]。在采煤機精益化設計過程中，采煤機的功率參數(shù)至關重要，功率參數(shù)可由截割比能耗計算得出。以往計算截割比能耗的經(jīng)驗公式，是根據(jù)截割模擬煤壁獲得的實驗數(shù)據(jù)。實驗情況單一，無法反應采煤機截割過程中實際工況的復雜性。目前沒有針對特定地區(qū)的準確截割比能耗的計算方法。本文結合設備運行數(shù)據(jù)來進行截割比能耗的計算。

煤炭行業(yè)數(shù)據(jù)產出量及可被接入的設備數(shù)量遠遠超過移動互聯(lián)網(wǎng)等其他行業(yè)，其中數(shù)據(jù)的價值還有待挖掘[2]。采煤機在煤礦設備中智能化程度最高，產生的運行數(shù)據(jù)巨大，反應了截割過程中的工況變化，功率使用情況等，數(shù)據(jù)在進行使用之前必須要進行清洗。馬宏偉等人針對采煤設備運行狀態(tài)數(shù)據(jù)存在噪聲和缺失值等問題，建立了基于MapReduce的大數(shù)據(jù)清洗模型，采用雙MapReduce協(xié)同工作，實驗結果具有良好的數(shù)據(jù)清洗效果[3]。陳少龍通過建立基于 Hadoop平臺的煤礦設備數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，建立了對煤礦設備振動數(shù)據(jù)進行特征值提取和異常點清洗的整體架構[4]。數(shù)據(jù)清洗算法在很多行業(yè)都有應用。但通過對采煤機數(shù)據(jù)各類數(shù)據(jù)可視化發(fā)現(xiàn)，不同的數(shù)據(jù)需要不同的算法進行針對性清洗。才能滿足對于數(shù)據(jù)使用的要求[5，6]。

截割比能耗反應了采煤機截齒截割單位體積煤巖所消耗的能量。鄧廣哲等研究表明在煤機截割條件相同情況下，壓裂煤層比原始煤層的截割能耗減小 50%左右，截割阻力比原始煤層降低了 20%；壓裂損傷程度越大，煤層截割比能耗越小[7]。王想等研究了相關截割參數(shù)對截割比能耗的影響，發(fā)現(xiàn)截割比能耗隨截割厚度的增大呈冪函數(shù)減小[8，9，10]。劉春生通過分析滾筒半徑、最大切削厚度和截齒位置角三者間的數(shù)學關系，提出切削厚度和截割比能耗的準確算法[11]。郝志勇通過建立截割比能耗模型，研究發(fā)現(xiàn)在其他工況保持不變的情況下，直行截割的比能耗隨著牽引速度的增加而減少；斜切截割比直線截割的比能耗大[12]。

由于采煤機運行時產生的數(shù)據(jù)量巨大，受限于儲存介質的空間大小，以及大量數(shù)據(jù)帶來的計算時間較長。本文采集采煤機5d的運行數(shù)據(jù)進行研究，運用采煤機的實際運行數(shù)據(jù)計算可以得知某一地區(qū)的截割能耗比，此方法可用于各種不同工況和煤巖條件的地區(qū)。

1 截割比能耗模型

當采煤機沿工作面割煤時，需要采煤機自開缺口，本文所研究的機型使用端部進刀工藝。端部進刀工藝如下：①在液壓支架的推動下，運輸機在端部彎曲，左端向煤壁方向推進；②采煤機向左行駛，進入運輸機彎曲部分，開始斜切，運行至運輸機水平部分，完成進刀；③運輸機彎曲部分及右端部分全部移動至與左端平行處；④采煤機向右運行，割完整個工作面。完成工作面割一刀。端部進刀工藝，采煤機所割的三角形區(qū)域為斜切過程如圖1所示。

圖1 端部進刀

斜切過程只占采煤機截割過程中的10%，在斜切進割初始階段，滾筒未全部進入煤層中進行截割，導致部分滾筒在煤壁外側，所以截割電機對滾筒做的功并不能完全轉化為有用的煤巖截割，而是造成對未截入煤巖部分滾筒的無用功，所以在計算截割比能耗的過程中，應避免選用斜切時的數(shù)據(jù)。 截割比能耗是指截割單位體積的煤截割電機與牽引電機所做的總功。利用采煤機截割電機和牽引變頻器的電流數(shù)據(jù)可以計算出割煤所消耗的總能量[13，14]。采煤機所使用的截割電機和牽引電機為三相異步電機截割所消耗的總能量計算公式如下[15]：

P總=P截割+P牽引

(1)

式中，I1為截割電機電流；U1為截割電機電壓；I2為牽引電機電流；cosφ1為截割電機功率因素；cosφ2為牽引電機功率因素；U2為牽引電機器電壓。

截割體積計算公式如下：

式中，V為0到t時間段割煤體積；h(t)，H(t)為下采高和上采高隨時間的變化；Kb為煤破碎過程中的松散系數(shù)，取1.2；B為采煤機截深；v為隨時間變化的牽引速度，m3。

截割比能耗計算公式如下：

式中，HWz為截割比能耗，kW·h/m3；P總為采煤機截割能耗，kW·h。

2 數(shù)據(jù)清洗

2.1 采煤機運行數(shù)據(jù)采集方法

本文所使用的數(shù)據(jù)為MG900/2400-WD采煤機在陜蒙煤田涼水井礦區(qū)工作5d所記錄的數(shù)據(jù)。該型采煤機使用的是基于CAN總線的分布式嵌入式(DSP)控制系統(tǒng)，在電機三相輸入側安裝有三相電流互感器，實時監(jiān)控電機三相電流，滾筒截割高度傳感器采用旋轉角度傳感器，通過緊密伺服旋轉電位器，測量搖臂相對于機身的擺動角度，然后根據(jù)機器相應的幾何尺寸參數(shù)，計算當前截割高度[16]。采煤機在工作面的位置檢測與牽引速度傳感器，位于行走箱驅動輪轉軸處。該傳感器采用多圈絕對型編碼器檢測牽引行走輪的轉動圈數(shù)與角度，通過定時采樣計算出機器牽引行走的距離與速度。 所有傳感器數(shù)據(jù)通過CAN總線傳輸至控制系統(tǒng)，并保存到可移動存儲裝置中。

2.2 采煤機位置信號漂移處理。

架號數(shù)據(jù)代表著采煤機所處液壓支架的編號，反映出了采煤機的位置變化情況。對采集到的數(shù)據(jù)直接進行可視化，如圖2所示。根據(jù)實際情況可知，液壓支架不存在負編號?？梢姴杉降囊簤褐Ъ艿木幪柍霈F(xiàn)了偏差，需要對數(shù)據(jù)進行修正。首先根據(jù)圖2，可以判斷數(shù)據(jù)的漂移情況共分為三次，查看數(shù)據(jù)得到漂移發(fā)生的時間點，由此得到三個時間段。分別對三段數(shù)據(jù)求最小值，得到架號的最小值?？芍螖?shù)據(jù)的漂移量。分別修正三段數(shù)據(jù)，架號數(shù)據(jù)修正后數(shù)據(jù)如圖3所示。

圖2 架號數(shù)據(jù)漂移

圖3 架號數(shù)據(jù)修正后

2.3 速度修正算法

在對采煤機數(shù)據(jù)分析應用的過程中，根據(jù)速度可以推算出采煤機當前所處的位置，以及采煤機此時的工況，根據(jù)數(shù)據(jù)的變化情況可以判斷是處于斜切工況，還是正常截割。畫出了采煤機運行5d過程中的速度數(shù)據(jù)如圖4所示，橫坐標代表設備運行時間，縱坐標為速度大小。

圖4 速度數(shù)據(jù)

當展示所有的速度數(shù)據(jù)時，由于速度數(shù)據(jù)頻繁改變方向掩蓋了數(shù)據(jù)所蘊含的信息，以至于看不出速度數(shù)據(jù)的趨勢情況。故將時間縮短觀察數(shù)據(jù)在3000～4000s之間16min內的速度數(shù)據(jù)，如圖5所示。當通過采煤機運行數(shù)據(jù)直接進行分析時發(fā)現(xiàn)，采煤機的速度數(shù)據(jù)上下波動情況嚴重，但絕是其對值往往相差不大，并沒有出現(xiàn)數(shù)據(jù)的離群點?？梢娝俣葦?shù)據(jù)出現(xiàn)正負符號混亂的情況。根據(jù)實際運行情況，通過采煤機架號的變化來判斷采煤機速度的方向，來修正速度數(shù)據(jù)的正負值。根據(jù)當前時間點前后的架號來判斷速度方向，如果架號變化方向一致，則根據(jù)一致的速度方向修改速度方向，若速度方向不一致，根據(jù)時間前后架號改變近的時間點速度方向修改速度方向。檢測每個數(shù)據(jù)與前后數(shù)據(jù)的差值即前后時間段的加速度是否大于閾值，來檢測數(shù)據(jù)是否產生突變，閾值的大小由采煤機的最大加速度確定若數(shù)據(jù)產生突變則使用前后數(shù)據(jù)中的眾數(shù)來進行填充。修正后的速度數(shù)據(jù)如圖6所示?？梢娞鴦又档玫接行У奶鎿Q。

圖5 3000～4000s速度數(shù)據(jù)

圖6 3000～4000s修正后速度數(shù)據(jù)

2.4 采高數(shù)據(jù)清洗。

采高數(shù)據(jù)反應了采煤機截割煤體過程中左右滾筒的高度變化，間接反應截煤體積的變化。上方線條代表的是左滾筒采高高度，下方線條表示右滾筒采高高度，此段時間做左滾筒主要承擔截煤任務，右滾筒落底清理浮煤。所以左滾筒數(shù)據(jù)受振動影響較大數(shù)據(jù)出現(xiàn)了較大偏差。高端采煤機都配備有記憶截割功能，能根據(jù)每層的大致變化自動調高。但受限于調高的速度，采煤機不會產生短時的調高變化。通過對數(shù)據(jù)進行可視化可以看出采高數(shù)據(jù)產生的較大的偏差，如圖7所示。通過檢測每個數(shù)據(jù)與前后數(shù)據(jù)的差值是否大于閾值，來檢測數(shù)據(jù)是否產生突變，這里的閾值由采煤機的調高速度參數(shù)決定。若數(shù)據(jù)產生突變則使用前后數(shù)據(jù)中的眾數(shù)來進行填充。清洗后采高數(shù)據(jù)如圖8所示，清洗后采高數(shù)據(jù)與實際運行狀態(tài)相符。

圖7 采高數(shù)據(jù)

圖8 清洗后采高數(shù)據(jù)

3 正常截割工況數(shù)據(jù)選取

通過對速度數(shù)據(jù)可視化發(fā)現(xiàn)采煤機并非一直平穩(wěn)運行，在截割過程中出現(xiàn)割不動的情況，工作人員會遙控采煤機先后退，再重新向前截割，數(shù)據(jù)中也存在采煤機停機檢修的數(shù)據(jù)。這種工況下的數(shù)據(jù)波動大，不適用作為計算截割能耗比使用。通過對架號的變化情況可以判斷出采煤機屬于正常截割還是斜切工況。截割一刀過程中架號變化如圖9所示，由圖9可以看出采煤機在頭部進行斜切進刀，然后開始正常割煤，中間有短暫的停機，后繼續(xù)割煤，截割到達工作面尾部后，在尾部在進行斜切進刀。在選取計算截割能耗比數(shù)據(jù)的時候應當避免斜切數(shù)據(jù)和停機數(shù)據(jù)。根據(jù)架號和截割速度篩選出采煤機在不同速度下，采煤機處于正常截割工況下的運行數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)可以作為計算截割能耗比的準確數(shù)據(jù)使用。

圖9 截割一刀過程中架號變化

4 截割比能耗計算及結果分析

對數(shù)據(jù)完成清理篩選以后，通過左右采高，牽引速度和截深，可是算出一段時間內滾筒的割煤體積，通過四個電機的電流可以算出一段時間采煤機割煤所消耗的總能量。采煤機電機參數(shù)見表1。

表1 截割電機和牽引電機參數(shù)

本文一共選取了45組數(shù)據(jù)，分別包含了牽引速度從4～10m/min，通過計算得到了每組數(shù)據(jù)的割煤體積、平均牽引速度、消耗的總能量和截割比能耗。見表2，選取了7組數(shù)據(jù)展示。所有數(shù)據(jù)截割比能耗和速度的分布情況如圖10所示?？梢娊馗畋饶芎脑谕粋€速度下會隨著實際的工況產生波動，但是在一定的范圍內變化，變化范圍不超過30%。計算每個速度區(qū)間的截割比能耗平均值，通過擬合曲線發(fā)現(xiàn)，截割比能耗與速度的關系近似于指數(shù)函數(shù)。為了驗證擬合的指數(shù)曲線的規(guī)律關系是否合理，隨機選取了其他時間段在此地區(qū)使用過程中的數(shù)據(jù)5組，圖10中的指數(shù)函數(shù)利用圓點形數(shù)據(jù)進行擬合，三角形數(shù)據(jù)為驗證數(shù)據(jù)，可以看出三角形數(shù)據(jù)圍繞指數(shù)函數(shù)上下波動，證明了曲線的正確性。

表2 不同速度下的截割比能耗

圖10 45組截割比能耗數(shù)據(jù)分布情況

5 結 論

1)采煤機的運行數(shù)據(jù)存在大量誤差，不同的數(shù)據(jù)類型需要使用了不同的數(shù)據(jù)修正方法，本文使用的速度和采高修正算法能有效消除大部分在數(shù)據(jù)采集過程中造成的誤差。通過設備的運行數(shù)據(jù)，能夠計算出該地區(qū)的截割比能耗。

2)在相同速度下，采煤機的截割比能耗存在著上下波動，波動幅度為當前速度下，平均截割比能耗的30%以內。同時，截割比能耗會隨著速度的提高，呈現(xiàn)指數(shù)下降的趨勢。

3)通過運行數(shù)據(jù)能夠計算出某一地區(qū)的截割比能耗，為下一階段此地區(qū)采煤機的設計和改進提供指導數(shù)據(jù)。運用數(shù)據(jù)挖掘技術能為采煤機的精細化設計提供數(shù)據(jù)支撐。