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钻孔机器人钻进工况智能感知与自适应控制机理研究

王清峰, 陈航, 陈玉涛

王清峰, 陈航, 陈玉涛. 钻孔机器人钻进工况智能感知与自适应控制机理研究[J]. 矿业安全与环保, 2021, 48(3): 1-5. DOI: 10.19835/j.issn.1008-4495.2021.03.001
引用本文: 王清峰, 陈航, 陈玉涛. 钻孔机器人钻进工况智能感知与自适应控制机理研究[J]. 矿业安全与环保, 2021, 48(3): 1-5. DOI: 10.19835/j.issn.1008-4495.2021.03.001
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WANG Qingfeng, CHEN Hang, CHEN Yutao. Research on the mechanism of intelligent sensing and adaptive control in drilling condition of drilling robot[J]. Mining Safety & Environmental Protection, 2021, 48(3): 1-5. DOI: 10.19835/j.issn.1008-4495.2021.03.001
Citation: WANG Qingfeng, CHEN Hang, CHEN Yutao. Research on the mechanism of intelligent sensing and adaptive control in drilling condition of drilling robot[J]. Mining Safety & Environmental Protection, 2021, 48(3): 1-5. DOI: 10.19835/j.issn.1008-4495.2021.03.001
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钻孔机器人钻进工况智能感知与自适应控制机理研究

  • 1. 瓦斯灾害监控与应急技术国家重点实验室, 重庆 400037;

  • 2. 中煤科工集团重庆研究院有限公司, 重庆 400039

基金项目: 

国家重点研发计划项目(2018YFC0808000)

详细信息
    作者简介:

    王清峰(1968-),男,山东郯城人,博士,研究员,中国煤炭科工集团首席科学家,主要从事煤矿安全装备及工艺研究工作。E-mail:wqf518@aliyun.com

  • 中图分类号: TD41

Research on the mechanism of intelligent sensing and adaptive control in drilling condition of drilling robot

  • 1. State Key Laboratory of the Gas Disaster Detecting, Preventing and Emergency Controlling, Chongqing 400037, China;

  • 2. CCTEG Chongqing Research Institute, Chongqing 400039, China

摘要

    摘要
  • 摘要: 为提高瓦斯抽采孔钻进过程中控制参数调节的智能化程度，揭示了钻孔机器人钻进工况智能感知与自适应控制机理，开发了钻进参数自适应控制技术。以最高钻进效率为控制目标，选择卡钻概率、排渣顺畅性和锚固稳定性为边界条件，并据此划分了钻进状态种类。通过分析边界条件对钻进过程的影响，建立了各边界条件的数学模型，构建了钻孔机器人钻进工况智能感知与自适应控制机理数学模型体系。根据钻进工况智能感知与自适应控制机理，开发了基于差分进化算法的自适应控制技术，实现了钻孔机器人控制向量的自动优化。地面钻进试验表明，钻进工况智能感知与自适应控制技术能控制钻孔机器人在钻进岩层突变时较快地实现对控制参数的自动调节，使钻孔机器人保持高效、稳定的钻进状态。
    Abstract: In order to improve the intelligent level of the control parameter adjustment in the drilling process of the gas extraction hole, the mechanism of intelligent sensing and adaptive control in drilling condition of drilling robot is revealed and the adaptive control technology of drilling parameters is developed. Taking the maximum drilling efficiency as the control objective, the boundary conditions including the probability of sticking, the smoothness of slag discharge and the stability of anchoring are selected, according to which the types of drilling states are classified. The mathematical model system of the mechanism of intelligent sensing and adaptive control in drilling condition is built on the base of the mathematical models of boundary conditions, which are established by analyzing the influence of boundary conditions to the drilling process. According to the mechanism of intelligent sensing and adaptive control, the adaptive control technology based on differential evolution algorithm is developed, which realizes the automatic optimization of the control vector of the drilling robot. The ground drilling experiments show that, when the drilling strata changes, the intelligent sensing and adaptive control technology can control the drilling robot to realize the automatic adjustment of control parameters quickly.
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出版历程
  • 收稿日期:  2021-01-17
  • 修回日期:  2021-01-17
  • 网络出版日期:  2022-09-16

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