摘要：
为明晰智能化综采装备系统可靠性的受控因素，根据其内涵和特征，从系统、装备、技术、环境等角度对智能化综采装备系统可靠性的影响因素进行分析。
关键词：智能化开采;智能化综采装备;可靠性;融合度;可靠性指标; 传统机械化综采装备系统可靠性多是集中于机械结构部件的可靠性，而智能化综采装备系统是多技术融合的多智能体系统，其系统复杂程度及智能程度均高于机械化综采装备系统，为确定智能化综采装备系统可靠性的影响因素和评价指标，笔者通过分析智能化综采装备系统的内涵及其特征，从子系统固有可靠性、子系统间融合度、装备系统与生产环境融合度等3个方面明确系统可靠性的影响因素和存在问题，并据此提出提升智能化综采装备系统可靠性的关键技术方向。
1 智能化综采装备系统概念便民充值
1.1 智能化综采装备的系统内涵
智能化综采装备系统是以智能化综采装备(以下简称“智采装备”)为核心，将感知系统、通信系统、控制系统等各类组成单元与机械化装备有机融合在一起，以信息为主导，进行煤矿生产大数据的采集、分析、决策一体化，形成从装备、通信、感知、控制到决策管理层级的精准协同作业系统。其基本目标是实现综采装备基于自身运行状况及环境的自感知、基于综采装备的嵌入式微型计算机及云端计算中心的自决策和基于决策信息对综采装备系统进行自动动态精准协同控制。
图1 智能化综采装备系统的内涵
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1.2 智能化综采装备的系统特征
智采装备系统的主要特征是以智能化单机综采装备为基础，通过对采煤工作面生产大数据的实时动态感知和分析决策，实现工作面生产系统内设备、环境、人的互联互通，进而通过分布式控制系统实现综采装备的分散控制和集中协同控制。
智能化单机综采装备是基础。智采装备不再是简单的机械结构组合，而是将感知元件、控制系统、通讯线路与机械结构组成的智能体，不但需要保证装备制造加工的可靠性而且要
保证各智能机构与机械结构的融合稳定性，从而保证作业环境精准感知、设备准确定位、装备运行姿态监测以及采煤机自主截割、液压支架自动跟机移架、输送机负载保护等智能化综采作业的顺利完成。可调式电热板
生产大数据是核心。生产数据是智能化开采阶段的核心内容，不但为智采装备系统的自适应、自控制、自决策提供基础，同时为人工智能模型提供历史数据学习样本，实现对作业环境的动态预测和综采装备系统的预警控制，而且为生产数据可视化及开采环境虚拟再现提供来源。
2 系统自适应和故障自诊断技术
目前智能化开采技术在智能感知、自主决策等智能化水平相对较低，无法在采煤过程中根据智能化综采工作面地质变化情况完成装备自适应调整，需在智能探测、智能分析和智能控制技术研究等方面进一步探索，提升设备的智能感知、自主适应和智能控制的能力。譬如，以往应对工作面输送机上窜下滑时，只能通过人工经验进行手动操作加减刀，现有智能化系统无法实现整个工作面加减刀控制;如果建立了自适应系统并开发了加减刀等特殊控制工艺程序，系统可以自行根据传感器监测数据实时监测刮板输送机与巷道煤壁相对位置，
十二水磷酸氢二钠当发生上窜下滑时，及时进行提示并根据相对位移量进行自适应加减刀调整，这样就解决了设备自适应的难题。
同时，由于智能化综采工作面设备数量庞大，且具有多个自动控制系统，系统维护量巨大。日常检修时，仅凭检修人员经验判断故障点，不仅难度大，而且效率低。因此未来需要对智能化开采设备及系统的故障从故障的类别、故障点、处理方式上进行探索，通过大数据分析处理，对现有采集设备的运行参数进行有效过滤及分析，利用算法实现设备乃至软件的故障自动分析、判断与处理，实现故障自诊断。
3 智能化综采装备系统可靠性
1)子系统固有可靠性。子系统固有可靠度是影响综采装备系统的本质属性，任何完善可靠的系统都是建立在各组成元件可靠的基础上。智采装备系统是集合了感知系统、计算决策系统、自动控制系统、通信系统和装备机械结构的多智能体系统，不但要保证智采装备各子系统本身的固有可靠性，还要实现智采装备的自感知、自决策、自控制、自适应的功能。
2)子系统间融合度。系统融合简单来讲是把多个系统融合为一个系统，通过内部各子系统间的配合运作，发挥单个系统难以实现的特定功能，就智采装备系统而言，其系统融合包括装备系统内部各子系统间融合和装备系统与生产环境的融合两方面内容。智采装备系统融合度用于衡量智采装备系统内部各生产要素之间的契合程度，根据智采装备系统融合特征可以分为子系统间融合度和装备系统与生产环境融合度。智能化开采条件下智采装备系统各子系统的互联、互通、互操作是实现整体系统连续稳定工作的基础特征，多源异构生产大数据的融合是基础中的核心。
3)装备系统与生产环境融合度。煤矿地质环境复杂多变、工作空间狭小、开采影响因素众多，智能化开采的目标是综采装备系统能实时感知开采环境的变化特征，建立装备运行策略与环境参数的耦合关系模型以及相应的控制逻辑，从而实现在开采环境和空间约束条件下的全局最优控制路径规划和自适应控制参数决策。
溶角蛋白酶4 智慧煤矿与智能化开采发展对策
煤层赋存条件的多样性和安全制约因素的复杂性是智能化开采面临的最大难题,要针对智能化开采关键核心技术短板和煤矿机器人,开展重点专项研发,产学研用协同攻关,突破复杂煤
层有限无人化开采难题。 (1)数据的获取和利用。两个重点:一是研发工作面煤层地质条件高精度探测技术和装备,构造工作面煤层地质数字模型;二是研发低成本、高可靠性的井下设备精确定位和导航系统。(2)智能决策。研究高效的机器学习算法使综采系统装备拥有自主学习能力,提高智能化水平与开采效率。(3)技术装备研发。攻克井下特殊条件下的装备关键元部件、设备网络化协同控制技术,研制井下复杂作业机器人和远程智能诊断及服务中心。
在攻克智能化开采技术难题的基础上,合理的政策措施、科学的生产管理亦是全面推进智能化开采的重要因素:
(1)加快完善煤炭资源管理与产能布局,将煤炭的安全高效绿开采作为我国煤炭资源开发的基本产业政策,淘汰落后开采方法与产能装备。
(2)改革传统煤矿的运行和生产组织模式,推行智慧煤矿和智能化开采系统一体化解决方案、系统维护云端服务、智能采掘专业化队伍、市场化服务,解决煤矿人才、管理运行水平不平衡问题。
(3)加快建立智慧煤矿和智能开采的技术标准体系和运行管理规范、安全规程体系,解决现有安全规程制约智能无人化开采的问题。鼓励智能无人化开采技术及装备的创新。
结论
1)在现有技术装备现状的基础上，结合目前智能化开采技术应用过程中存在的问题，对未来我国20年智能化开采技术研究和发展方向进行了展望。
2)重点对地理地质信息构建的透明工作面技术、大数据分析决策技术、工作面复杂环境条件下与智能化采煤的耦合应用技术、系统自适应和故障自诊断技术在智能化开采领域实施的可行性进行了分析、探讨和展望。
3)对装备可靠性及轻型高效监控平台建设方面提出未来科研攻关要求，为我国智能化开采技术科学健康发展给予了一些切实可行的实施规划和建议。
参考文献
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