煤矿井下机电系统智能感知与调度控制技术研究OA

针对煤矿井下机电运输系统存在的异构设备数据割裂、调度协同效率低、安全监测响应滞后等问题,以伊犁四号煤矿为案例,提出构建信息物理融合平台,设计覆盖主运输、辅助运输与动力系统的智能感知与调度控制技术体系。在感知层面提出一种融合激光扫描体积计算与YOLOv5视觉识别的煤流感知模型,相较于传统皮带秤,采用视觉识别与激光扫描实现煤流量与异物实时识别,融合UWB/IMU定位算法与任务优先级模型实现车辆智能调度,并构建基于IEC 61850与VOD逻辑的供电通风智能控制机制。系统运行三个月后,主运输带平均负载率由58%提升至79%,辅助运输车辆平均空驶里程降低56.3%。系统运行后,季度越级跳闸次数由2次降至0次,月度瓦斯超越次数由3次降至0次,吨煤电耗下降17.8%,岗位人员减少42.9%。研究实现了井下机电系统从局部自动化向整体智能化的跃升,为煤矿智能化升级提供了系统示范。