煤矿井下气体环境机器人检测评估及自主避险

发布时间：2020-05-07 17:43

【摘要】：煤矿机器人已成为煤矿安全基础设施的一部分。然而,煤矿井下气体环境中的有毒有害气体的状况是未知的,所采集的井下气体环境参数之间的关联程度和影响关系都没有表现出来,难以判断煤矿井下气体环境的安全状况。为满足煤矿机器人的动力需求,绝大多数煤矿机器人采用隔爆驱动,为了防止煤矿机器人出现故障或翻滚碰撞的情况下引起瓦斯煤尘爆炸,煤矿机器人不能进入高浓度瓦斯区域(称为危险气体区域),尤其是在0区环境(即连续出现或长期出现爆炸性气体混合物的环境)。因此,研究煤矿井下气体环境检测、安全评估和自主避险是煤矿机器人顺利进入矿井执行探测和救援任务的前提,具有重要的理论意义和实践意义。本文针对井下气体环境检测、安全评估和机器人自主避险进行展开研究,主要内容如下:(1)对煤矿井下气体环境进行了分析。研究井下气体特性,尤其是瓦斯状态,瓦斯来源,及运动形式。以实际煤矿为依据建立了直巷道、弯曲巷道、交叉巷道、倾斜巷道等多种巷道几何模型,用数值分析的方法模拟瓦斯和CO等多组分气体在不同涌出情况、不同巷道类型、不同风速等条件下的分布规律,并通过实测煤矿巷道中各个位置的瓦斯数据和模拟的情况对比,验证了井下气体环境数值模拟的可靠性。为下气体环境的检测系统的设计,布置在煤矿机器人上的瓦斯气体传感器位置及数量,煤矿机器人的巡检路径和运动决策等提供了依据和指导方向。(2)研究了井下气体环境的检测和数据处理。从硬件和软件两个方面设计了井下气体环境的检测系统,并对主要功能进行了效果测试。为提高传感器原始数据的准确性,用时间序列融合算法降低单个传感器的噪声干扰和测量误差造成的检测数据的不准确性;用模糊推理数据融合算法对多个瓦斯传感器进行数据融合获得机器人当前位置精确的瓦斯信息。仿真和试验结果均表明,多瓦斯传感器的模糊推理数据融合方法能对机器人当前位置的瓦斯状态做出相应的判断,这为煤矿机器人的自主避险提供了依据。(3)提出了基于FCE-ANP的煤矿井下气体环境的安全评估方法。结合三角模糊数,将ANP融入到FCE用于煤矿井下气体环境的安全评估。建立了煤矿气体环境安全评估指标体系,对安全评估的指标进行合理的量化,并给出指标因素之间的关联性。构建煤矿井下气体环境的安全评估模型,确定因素集、评语集,计算评估指标的隶属度、FCE-ANP的权重等。用从实际煤矿所测得的数据进行井下气体环境的安全评估实例验证,结果表明所提出的煤矿井下气体环境的安全评估方法和构建的安全评估模型是合理有效的,这对煤矿机器人的行进方向和路径规划具有重要的指导意义。(4)提出了基于速度分解法的机器人主动避险算法。为使得机器人自主避险时具有良好的运动响应,设计了机器人的SOA-PID速度控制器。将自主避险算法融入路径规划算法,调整机器人的局部路径。仿真实验结果表明,采用避险算法结合Dijkstra算法得到的机器人路径不仅能自主避险,还比用Dijkstra算法得到路径的总长要短11.66m,节约大量煤矿机器人的时间;当路径中出现环境信息突变时,通过调整机器人的局部路径,使得机器人能够可以快速完成当前路径的调整。(5)实验和应用。分别在实验室气体环境和相对封闭的模拟巷道气体环境进行机器人自主避险试验。通过机器人两侧气体传感器的输出电压随时间变化的曲线,了解和分析自主避险过程中危险气体的分布及浓度变化,气体传感器连续两次输出的信号变化范围很小,证实了SOA-PID速度控制方法的有效性。然后将气体环境检测、安全评估及自主避险应用到煤矿机器人上,在瓦斯煤尘爆炸试验场地进行煤矿探测机器人自主避险试验。结果表明,煤矿机器人能够实时检测当前位置的气体环境并给出数据融合结果和安全评估结果;煤矿探测机器人能够躲避障碍和危险气体区域,且当危险气体区域的变化时,所提出的自主避险算法能够实现局部路径调整并自主避险。本文的研究成果,将提高煤矿机器人的智能化,提高机器人的工作效率和安全性,可有效避免灾害事故的发生。
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图 2-1 顾桥煤矿 1124（3）区段的示意图Figure 2-1 Sketch map of 1124 (3) section of Gu Qiao coal mine文以巷道的模型进行数值模拟仿真，假设条件为：1）有前文的分析假定井下的气体为不可压缩气体，井下的风流为湍流状2）假定风流在巷道较低速度流动时，由于气体粘性导致的做功，损失的略不计。3）巷道内的气体运动及扩散过程忽略传热过程，巷道的壁面的温度及气生变化。4） 风流和井下气体（瓦斯）的混合而成的气体看作理想气体，且它们在运动中不发生化学作用。5）环境温度设为常温，不和外界进行热量交换。用三维软件 Creo 进行巷道的三维建模，完成几何模型的构建后，即要把为有限个微小网格，网格质量的好坏不仅影响到数值模拟的计算收敛，，还的精度有着直接的影响。本文采用和 FLUENT 配套的前处理软件 Gambi进行网格划分，根据各个巷道模型的特点采用正六面体网格单元（Hex）、

(e) 上倾斜巷道 (f) 下倾斜巷道图 2-2 巷道的几何模型Figure 2-2 Geometrical model of roadway2.3.3 模拟的过程及参数设置上一小节提到巷道模型的网格数量和质量将对数值模拟的效率和结果有不量的影响，此外，在 FLUENT 软件中，选择合适的求解器、选取合适的计算模确定和设置初始条件和边界条件等都将决定性的影响着模拟结果。故采用 FLU模拟前提是要有相应的气体动力学理论，还要结合一些实验研究，这样得到的模果才相对理想一些。本文应用最新版的 ANSYS 系统中的 FLUENT 软件进行巷体分布进行模拟和计算。（1）选择求解器求解器 Solver 的选择，一种是基于压力的 Pressure-Based Solver，另一个是密度的求解器 Density-Based Solver，这两种 Solver 的对象是一样的，均对各类流题的求解适用，求解的控制方程也相同，但各有侧重，选择合适的 Solver 还是有的，Density-Based Solver 侧重于高速可压流体，强耦合的流体运动，尤其是用比
【学位授予单位】：中国矿业大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TP242


本文编号：2653317