- 孙继平;
露天矿无人驾驶运输系统建设，是减少作业人员、避免或减少事故发生、提高生产效率和设备利用率的有效措施。因此，需针对露天矿无人驾驶运输安全生产需求，提出露天矿无人驾驶运输技术要求，规范露天矿无人驾驶运输。(1)提出了无人驾驶卡车要求：应具有自动驾驶功能，根据调度管理平台的指令完成作业；应具有周围环境感知功能，感知可能影响车辆运行的物体，并预测该物体的轨迹；应具有组合导航定位功能；应具有自动避障功能，针对不同类型障碍物自动避障；应具有与其他设备通信功能；应具有无人驾驶卡车运行状态和故障信息存储功能；应具有安全监测与管理功能；应具有远程驾驶功能，支持一控多车；应具有车道线、交通标志、护栏等信息的高精地图，满足无人驾驶感知、定位、规划、决策与控制等需求；应能在矿区粉尘、雨、雪、雾、剧烈震动、极端温度等恶劣环境中工作等。(2)提出了作业任务处理和执行、环境感知、规划决策、定位导航、车辆控制、安全停车、紧急停车、车联网（V2X）、安全监测、数据存储、空中下载（OTA）升级等车载控制系统功能要求。(3)提出了驱动、转向、制动、举升、状态监控和行车警示等线控系统要求。(4)提出了运营环境、剥离区场地、排土场场地、巡航道路、停车场场地、加油区场地等无人驾驶作业环境要求。(5)提出了无人驾驶卡车智能化增量部件、仪表灯光电气、转向系统、动力系统、举升系统、车体部件等点检要求。
2026年02期 v.52;No.359 1-6页 [查看摘要][在线阅读][下载 540K] [下载次数：47 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：0 ] - 徐雪战;邹云龙;
现有矿井智能通风研究在关键参数精准感知、多源信息耦合解算及协同调控方面仍存在不足，尚未形成一体化技术体系，难以满足矿井通风系统精细化智能管控的需求。针对上述问题，采用“感知—传输—分析—决策—应用”的一体化体系架构，设计了一种矿井智能通风系统。该系统采用基于超声波时差法的风速监测方法和基于压阻式微机电系统（MEMS）的风压监测方法，实现通风参数高精度在线感知；通过风门与风窗结构优化、动力装备变频驱动、多参数感知与智能控制技术，实现通风构筑设施远程联控与动力装备协同调节；结合多源信息融合、通风网络解算、径向基函数（RBF）神经网络识别及模糊推理等方法，进行矿井通风网络异常诊断，实现通风异常识别、位置判定及灾变影响范围判断；利用反向传播（BP）神经网络及粒子群优化（PSO）算法，结合动态权重优化机制，实现矿井需风量动态预测与通风网络全局寻优调控。现场应用结果表明，该系统风量解算最大相对误差为8.38%，风阻解算平均相对误差为2.11%，能够准确反映矿井通风网络运行状态，并可依据灾变信息自动完成应急控风并引导人员逃生，有效提升了矿井通风智能化管控水平与本质安全能力。
2026年02期 v.52;No.359 7-15页 [查看摘要][在线阅读][下载 1378K] [下载次数：102 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：0 ] - 李小波;杨奉豪;高铭阳;黄昌鑫;刘奎;
同步定位与建图（SLAM）是实现矿用机器人自主导航的关键技术，受煤矿井下环境特征稀疏、重复度高等影响，存在定位误差累计显著、重定位耗时长等问题。针对该问题，提出了一种融合语义路标的煤矿井下多传感器建图与定位方法：通过系统融合视觉里程计、惯导里程计与激光里程计的观测信息，构建紧耦合的多传感器融合里程计系统，提升特征缺失环境下定位的鲁棒性；定义适用于井下环境的语义路标，通过建立巷道结构特征与路标编码信息的映射关系，构建包含空间几何特征和自定义语义标签的融合语义路标地图，以解决因巷道特征重复性高而导致的重定位效率低和特征误匹配问题；利用语义路标实时修正里程计累计误差，实现机器人位姿动态校正。基于冲尘机器人平台开展地面隧道环境下试验和井下工业性试验，结果表明：该方法在地面隧道中的建图误差平均值为0.020 m，静态定位误差最大值为0.035 m，动态定位绝对位姿误差最大值为0.153 m，平均重定位时间为3.3 s；在井下巷道中可构建2 400 m全局地图，百米地图平均误差为0.038 m，可实现机器人自主导航。
2026年02期 v.52;No.359 16-24页 [查看摘要][在线阅读][下载 2740K] [下载次数：73 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：0 ] - 李家豪;冀汶莉;张丁丁;马晨阳;
井下充填技术中长距离管道输送矸石浆体易发生沉降、堵塞等问题，目前大多采用点位采集和局部观测方式监测管道输送状态，难以对长距离管道实现连续覆盖与异常精确定位。针对该问题，提出了采用基于相敏光时域反射计的分布式声波传感（DAS）技术对矸石浆体输送管道堵塞状况进行全域连续监测；搭建了矸石浆体输送管道堵塞实验平台，模拟管道正常输送、堵塞20%、堵塞40%、堵塞60%工况，采用DAS光纤采集管道沿线振动信号；采用一维卷积神经网络（1DCNN）、长短期记忆网络（LSTM）、交叉注意力（CA）机制构建双分支识别模型，以DAS振动信号的能量和功率谱密度为特征，对管道堵塞工况进行分类识别。实验结果表明，该模型对输送管道正常状态的识别准确率、召回率、F_1分数分别为91.27%,93.10%,92.28%，对不同堵塞状态的平均识别准确率、召回率、F_1分数分别为92.72%,92.06%,92.39%，优于多尺度卷积结合隐马尔可夫组合模型等DAS振动信号识别模型。基于上述方法开发了矸石浆体输送管道堵塞DAS监测和智能识别系统，实现了振动信号特征分析可视化和管道堵塞识别的B/S网络服务应用。
2026年02期 v.52;No.359 25-33+116页 [查看摘要][在线阅读][下载 2866K] [下载次数：30 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：0 ] - 李欢;暴晓庆;刘舜;孔震;袁腾飞;边疆;蔡武;
震动波CT反演技术是冲击地压危险性预测和日常防冲监测、效果检验的重要手段，但在实际应用中，主动CT反演实施成本高，无法进行连续实时监测，且大范围探测受限，难以动态跟踪应力变化；被动CT反演的震源位置误差大，分辨率低，层析成像质量受限于自然微震的频率与能量。针对该问题，提出了一种适用于深部大巷煤柱冲击危险预测的主被动双源CT联合反演策略。首先实施主动CT探测，布置人工震源与接收阵列，采用走时层析成像方法，反演获得高精度三维初始波速模型；在主动探测基础上，联合下一相近时段由微震监测系统记录到的被动震源及其射线走时信息，构成联合反演数据；以主动CT反演获得的高精度三维初始波速模型作为联合反演初始模型，再次进行走时层析成像，并根据反演结果预测煤柱冲击危险区域。在赵楼煤矿7305工作面开展工程应用，对比分析了主动CT、被动CT及主被动双源联合CT的反演结果。结果表明，双源CT联合反演策略有效补充了单一方法的覆盖盲区，提高了高波速区识别精度。微震事件验证结果表明，超过80%的震源位于双源CT反演识别的高波速区内，说明该策略的可行性与准确性。
2026年02期 v.52;No.359 34-41页 [查看摘要][在线阅读][下载 2660K] [下载次数：21 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：0 ]
- 周坪;杨同光;闫晓东;侯天宇;李子润;李庆;江帆;周公博;
目前矿井提升系统健康监测存在以下问题：系统跨度大、部件分布离散，难以实现对关键部件的全域覆盖、连续在线与高性价比监测部署；关键部件故障早期劣化往往表现为弱特征，在多源扰动与强噪声背景下，微弱故障信息易被掩盖，导致特征提取难度显著增加；服役工况恶劣、可靠性要求高。介绍了矿井提升系统的结构组成及功能，重点分析了滚筒、主轴、钢丝绳、轴承等关键部件在长期服役过程中对健康状态监测的核心需求。在此基础上，详细阐述了当前矿井提升系统健康监测中的2类核心感知技术：一类是基于振动、声音、视觉、温度等多元监测信号的定点感知技术，阐明了各类信号的采集方式、感知原理及适用场景；另一类是基于移动机器人巡检、提升容器集成式巡检的移动感知技术，分析了各技术特点、运行流程及应用局限。同时，分析了健康状态评估方法在矿井提升系统各关键部件状态监测中的应用，探讨了基于信号处理、机器学习、深度学习的智能评估方法原理、效果及特点。总结了传统矿井提升系统监测平台与数字孪生平台的发展现状及技术特点。基于当前矿井提升系统健康监测技术存在的问题与挑战，指出矿井提升系统应从复杂工况感知优化、移动感知智能化、评估模型高效化、监测系统融合化等方面发展。
2026年02期 v.52;No.359 42-58+68页 [查看摘要][在线阅读][下载 2335K] [下载次数：173 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：0 ] - 党颖滢;曹现刚;张鑫媛;李翔宇;毛怡文;樊红卫;董明;万翔;段雍;
在井下复杂工况下，胶带摩擦与煤流冲击产生的机械噪声、风流扰动噪声及多设备耦合噪声相互叠加，导致托辊故障特征声纹极易被环境噪声掩盖；同时，托辊异常样本获取困难、标注成本高，使得基于传统监督学习的托辊异常状态检测方法难以有效推广。针对上述问题，提出一种基于多粒度声谱图与注意力自编码器（MG-AAE）的无监督托辊异常状态检测方法，该方法仅利用正常工况托辊声音训练模型，无需故障标签。构建由Mel声谱图与Mel频率倒谱系数（MFCCs）组成的多粒度复合声谱特征，兼顾能量轮廓与细粒度声纹；在编码器中引入高斯差分金字塔（GDP）与多头注意力机制（MHA），通过多尺度建模与自适应加权融合，抑制稳态背景噪声并突出关键故障频带；以多维重构均方误差作为异常判据，实现托辊异常状态的自动识别。实验结果表明，在仅使用正常样本训练的前提下，MG-AAE模型在跨设备与真实工况评估中均展现出优异性能。基于MIMII数据集4类典型设备的评估显示，在0 dB强噪声工况下，MG-AAE模型的平均特征曲线下的面积（AUC）与局部AUC(pAUC)分别达到84.2%和70.4%，较自编码器模型提升7.3%和5.6%。在真实托辊数据上，AUC达95.47%，异常样本重构误差约为正常样本的1.40倍。说明该方法具有良好的跨设备泛化与低误报率特性，可为煤矿带式输送机托辊状态异常检测提供有效技术支撑。
2026年02期 v.52;No.359 59-68页 [查看摘要][在线阅读][下载 2797K] [下载次数：83 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：0 ] - 汤汶聪;韩聪;寇子明;王彦栋;
滚筒、托辊是承受带式输送机主要载荷并持续进行旋转运动的核心部件，其健康状态直接决定了整个煤矿带式输送机系统的运行效率与可靠性。聚焦于煤矿带式输送机滚筒、托辊等旋转机械关键部件，系统阐述了在煤矿巷道恶劣工况下各部件易发生的典型故障类型及相应故障监测方法，分析了基于振动与声音信号的监测原理与技术路线。依次从面向煤矿带式输送机旋转部件的振动与声音信号预处理、特征提取及故障识别3个核心环节，对故障诊断研究进展进行了对比与梳理：振动与声音信号预处理方法研究呈现出固定参数自适应优化、多方法结合的发展趋势；特征提取方法呈现出从传统方法向自适应学习、从单一方法向多方法结合的发展趋势；故障识别方法呈现出从结构简单的传统机器学习模型向深度学习模型发展的趋势。总结了现有煤矿井下带式输送机在健康监测及故障诊断领域中遇到的主要挑战：恶劣环境下振动与声音信号预处理效果不佳、复杂工况下单一信号感知方式的特征提取能力不足、煤矿井下故障样本稀缺与故障诊断模型泛化能力不足。最后，展望了煤矿井下带式输送机故障诊断技术的研究与应用需要进一步关注的方向：面向煤矿井下恶劣环境的智能自适应预处理方法、深入故障机理发展信息多源监测与融合技术、探索小样本学习与泛化增强的智能故障识别新方法等。
2026年02期 v.52;No.359 69-80+162页 [查看摘要][在线阅读][下载 1383K] [下载次数：132 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：0 ] - 李忠飞;刘鹏飞;孙艳辉;王闯;谭胜虎;马双;张云鹤;
目前矿山带式输送机故障诊断研究主要集中在单一信号检测、传统算法建模、多特征融合3个方向。基于振动、电流等单一信号的诊断方法易出现特征提取偏差、诊断结果可靠性不足等问题；部分优化算法存在参数寻优效率低的问题，且对多故障类型的适配性较差；多特征融合研究缺乏针对性，无法实现多维度信号的互补验证。针对上述问题，提出了一种基于多源信号融合与蝙蝠算法（BA）优化序列最小优化（SMO）算法参数（BA-SMO）的矿山带式输送机故障智能诊断方法。构建了振动-温度-烟雾多源信号协同采集系机制，采用线性趋势去除法与改进卡尔曼滤波完成信号降噪预处理；提出了引入自适应惩罚因子与冗余分量剔除机制的改进变分模态分解（VMD）算法，结合多尺度样本熵实现故障特征的精准量化提取；基于提取的多维度特征向量，构建BA-SMO，通过BA的全局寻优能力优化SMO的核心参数，提升模型的分类精度与环境适应性。实验结果表明：(1)改进VMD算法的信噪比达27 dB，均方根误差（RMSE）及平均绝对误差（MAE）稳定在0.08以下，在信号分解精度、效率及故障特征频率匹配度上均有显著优势，能够精准分离矿山带式输送机多类型故障的特征频率。(2) BA-SMO对各类故障的识别准确率较高，轴承内圈故障的识别准确率接近100%，托辊打滑故障的识别准确率在90%以上。(3) BA-SMO在低、中、高干扰工况下的平均识别准确率依次为99.2%,97.6%,95.3%，漏判率均低于5%，平均识别耗时仅32.6 ms。现场应用结果表明：在为期3个月的现场应用中，所提方法成功识别轴承内圈点蚀、托辊打滑、滚动体磨损等各类故障，诊断准确率为97.8%，较传统人工巡检方法提升25.3%，有效降低了故障漏判率与误判率。
2026年02期 v.52;No.359 81-90页 [查看摘要][在线阅读][下载 1300K] [下载次数：70 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：0 ] - 程继明;李标;
煤矿带式输送机运行环境复杂，多源干扰导致振动信号噪声污染严重，故障特征不明显，仅依靠信号分解与频域特征重构进行基于机理分析的故障诊断，难以实现精准、稳定的故障识别；煤矿带式输送机故障诊断高度依赖煤矿井上下大量数据传输的稳定性，难以在边缘侧实现高实时性、高精度的故障诊断。针对上述问题，提出了一种煤矿带式输送机边缘侧故障诊断及模型轻量化方法。采用集合经验模态分解（EEMD）及去噪自编码器（DAE）相结合的信号预处理方法，实现振动信号的深度去噪，并基于相关系数对去噪后的信号进行特征重构；基于机理分析与数据驱动模型进行联合故障诊断，利用卷积神经网络实现局部特征提取与深层信息挖掘，有效弥补单一故障诊断方法适应性不足的缺陷；为满足井下边缘侧故障诊断模型的部署需求，对重要度小的卷积通道和全连接层神经元进行剪枝，有效剔除模型冗余结构。实验结果表明，机理分析与数据驱动模型联合的故障诊断方法平均准确率达98.54%；轻量化后模型的参数量、计算量、模型大小及内存占用量与轻量化前相比分别降低了24.5%,22.7%,22.8%与24.4%，而平均准确率、召回率及F_1分数降幅均小于1%，实现了诊断精度与算力资源消耗的平衡，提高了故障诊断模型在井下边缘侧部署的可能性。
2026年02期 v.52;No.359 91-98页 [查看摘要][在线阅读][下载 1317K] [下载次数：6 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：0 ] - 汪卫兵;李瑞航;赵栓峰;路正雄;马昊阳;母均毅;
大块煤拥堵是导致综采工作面刮板输送机机头转载口堵塞的主要原因之一，及时精准地破除大块煤对保证综采工作面煤流顺畅至关重要。针对大块煤因短时遮挡及姿态变化导致检测精度低，进而造成破碎机器人无法对其准确破除的问题，提出一种基于改进YOLO11n的刮板输送机大块煤跟踪检测模型-DAMPYOLO11n-BT。采用DCSNet模块替换YOLO11n原始模型的骨干网络，在保证模型检测精度的同时，降低模型的浮点运算量；采用AG-SPPF模块提升模型对刮板输送机煤流区域全局背景信息和块煤局部关键信息的关注和光照不均等环境抗干扰能力；引入Powerful-IoU(PIoU)，通过自适应惩罚与梯度调节优化边界框回归，强化对中等质量锚框的聚焦，增强对块煤密集场景下的大块煤检测能力；融合DAMP-YOLO11n模型与ByteTrack算法，提出DAMP-YOLO11n-BT模型，实现大块煤的跟踪检测。利用现场采集的刮板输送机大块煤检测数据集进行实验验证，结果表明：(1) DAMP-YOLO11n模型的准确率、m AP@0.5:0.95与召回率分别为86.3%,77.6%,85.5%，较原始模型YOLO11n分别提升2.4%,2.4%,3.2%；其参数量为1.95×10~6个，浮点运算量为4.8×10~9，模型大小为4.09 MiB，较原始模型YOLO11n分别下降24.4%,23.8%和23.6%；检测速度为351帧/s，满足检测实时性要求。(2) DAMP-YOLO11n-BT对大块煤跟踪识别的多目标跟踪准确率、多目标跟踪精度、ID调和均值分别为76.6%,74.5%和75.2%，均优于YOLO11n-BT，解决了被遮挡大块煤的漏检和ID跳变问题，满足破碎机器人精准作业的跟踪需求。
2026年02期 v.52;No.359 99-107页 [查看摘要][在线阅读][下载 2560K] [下载次数：409 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：0 ] - 吴磊;李军霞;寇子明;张梦宇;
针对目前基于深度学习的带式输送机煤量检测算法参数量大、难以部署于边缘计算设备及缺乏定量检测的问题，提出一种基于改进DeepLabv3+的带式输送机煤量检测方法。将轻量化网络MobileNetV2作为DeepLabv3+的骨干网络进行特征提取，在尽可能保证分割精度的同时提高计算速度；针对煤流与输送带的方向性特征及输送带像素边缘呈现细长条状结构特征，采用条状空洞空间金字塔池化（SASPP）进行加强，并将SASPP模块、1×1卷积与残差结构进行融合，得到CA-SASPP，加强深层次的特征提取；结合CBAM注意力机制实现对特征图中关键信息的加权聚焦。实验结果表明，改进DeepLabv3+模型在平均分割精度仅下降0.36%的情况下，参数量减少了85.58%，推理速度提升至113帧/s，较原方法提高了12帧/s，在保持与原模型相当的分割精度的同时，实现了显著的轻量化效果。基于语义分割结果，通过计算煤量与输送带区域的面积占比，实现了煤量的定量检测，为多级带式输送机的智能调速提供了理论依据。将改进DeepLabv3+模型通过TensorRT加速并部署至Jetson Orin Nano边缘计算设备，实现了煤流图像的实时处理与分析，降低了云端服务器的计算负担，满足了工业现场对实时性和准确性的需求。
2026年02期 v.52;No.359 108-116页 [查看摘要][在线阅读][下载 1433K] [下载次数：103 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：0 ] - 陈龙威;吴娟;
针对目前永磁外转子提升机依赖机械式位置传感器带来的系统可靠性低与维护成本高等问题，提出一种融合多体动力学建模的永磁外转子提升机时变负载无位置传感器控制策略。首先，构建永磁外转子提升机的数学模型，对脉振高频信号注入法进行理论分析。其次，采用锁相环位置观测器实现转子位置的动态观测，构建无位置传感器控制系统。然后，使用RecurDyn软件构建包含钢丝绳弹性变形和滚筒缠绕效应的提升机多体动力学模型，以精确表征系统负载的时变特性。最后，构建基于Matlab/Simulink与RecurDyn的机电耦合联合仿真模型，并结合实物验证平台，对所提无位置传感器控制系统进行实验验证。结果表明：在提升机负载转矩时变工况下，所提无位置传感器控制策略能够控制转速跟踪误差在±0.2 r/min以内，转子位置观测误差小于0.01 rad，在永磁外转子提升机全运行周期内表现出良好的转子位置观测精度与转速跟踪性能。
2026年02期 v.52;No.359 117-124+151页 [查看摘要][在线阅读][下载 4564K] [下载次数：73 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：0 ] - 张华恺;菅明健;徐怡然;丁北斗;王奇奇;宋杰;
针对矿用滚动轴承故障特征微弱、高质量样本稀缺及跨工况分布偏移导致传统深度学习模型泛化能力不足的问题，提出了一种基于低秩模态融合与对抗度量的轻量化故障诊断模型（MTSFCL）。利用超小波变换构建时序与时频图的双模态输入数据，实现滚动轴承故障表征的多维度增强。设计了轻量化双分支特征提取层，时序分支采用通道注意力机制（ECA）增强的双向门控循环单元（BiGRU），在捕获时序信号中长期依赖关系的同时，有效抑制冗余信息的干扰；空间分支基于改进的StarNet架构，使用多尺度卷积与选择性核融合机制提取时频图中的多尺度故障特征，并利用元素乘法在不增加网络深度的前提下实现高维空间特征的映射。设计了一种低秩多模态融合（LMF）模块，利用低秩因子将时序与空间特征投影至公共子空间，并通过逐元素乘法进行非线性融合，在低计算成本下实现双模态特征的深度交互。为提高模型泛化能力，结合条件域对抗（CDAN）与作为度量约束的局部最大均值差异（LMMD），构建了基于对抗度量的域适应模块，减少了源域与目标域之间的边缘与条件分布差异。实验结果表明：(1) MTSFCL参数量仅为0.322 1×10~6个，单样本推理时间为2.76 ms。(2)单一工况下的平均诊断准确率为99.94%；在每类仅有5个故障样本的小样本工况下，平均诊断准确率为94.12%，显著优于ViT与VGG16等高参数量模型。(3)跨工况下的平均诊断准确率为99.28%，相较于未引入LMMD度量约束的CDAN域适应方法提升了4.27%，且在强噪声干扰下同样保持高准确率，具有较高的泛化能力与鲁棒性。
2026年02期 v.52;No.359 125-136页 [查看摘要][在线阅读][下载 4535K] [下载次数：98 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：0 ]
- 周炜明;许娜;刘志刚;
现有机器人避障多依赖单一传感器，在非结构化、动态障碍物随机出现的复杂巷道环境中，存在障碍物标定误差较大、避障安全裕度不足等问题。针对上述问题，面向煤矿狭窄非结构化巷道，提出了一种基于多传感器感知与深度强化学习的履带式机器人动态避障方法。利用可见光波段的高分辨率成像与红外波段的热辐射敏感特性，感知巷道中低照度和高反光环境；引入Mean Shift算法对巷道中障碍物出现概率进行核密度估计，标定障碍物三维空间坐标，解决巷道狭窄导致的视角局限与遮挡问题；利用球体包络法构建障碍物三维空间坐标对应的安全势场边界，作为深度强化学习避障奖励值的约束条件，根据避障奖励值优化机器人避障行为，完成动态避障。实验结果表明：在高粉尘浓度、强光及弱光条件下，该方法感知结果中可见光图像和红外图像的跨模态结构相似性均值均高于55%，能精准感知巷道环境；对障碍物位置的标定结果与实际位置的最大误差仅为0.4 m；应用该方法的机器人在行进过程中与障碍物之间的最小距离大于安全阈值，无碰撞事件发生，具有足够的避障安全裕度。
2026年02期 v.52;No.359 137-142页 [查看摘要][在线阅读][下载 1273K] [下载次数：82 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：0 ] - 毛清华;王潘腾;秦颂;种世懋;薛旭升;王川伟;
在薄煤层综采工作面中，固定轨道式巡检机器人难以适应工作面轨道弯曲与底板起伏变化，吊缆悬挂式巡检机器人在顶板起伏较大的环境中运行稳定性不足，地面行走式机器人越障时速度较低且灵活性不足。针对上述问题，提出了一种适用于薄煤层综采工作面复杂环境的四足巡检机器人行走机构。该行走机构采用防爆伺服电动机驱动，并通过连杆腿机构与换挡机构实现高低抬腿模式切换，以兼顾行走效率与越障能力。以曲柄轴安装位置为设计变量、连杆腿抬腿高度和驱动转矩为优化目标，建立了多目标优化模型，并采用NSGA-Ⅱ算法对模型进行求解，得到高低抬腿模式下Pareto最优解集，显著提升了行走机构越障能力的同时兼顾了驱动需求与传力性能。在ADAMS仿真软件中搭建薄煤层综采工作面机器人仿真场景，开展了平地行走、坡面行走、平地越障及坡面越障4种工况下的动力学仿真，结果表明：机器人最大行走速度达15.8 m/min，可在10°坡面上稳定行走，并能跨越100 mm高障碍物；在4种工况下机器人姿态保持可控，未出现失稳情况，满足薄煤层综采工作面跟机巡检对运动性能与稳定性的需求。
2026年02期 v.52;No.359 143-151页 [查看摘要][在线阅读][下载 1333K] [下载次数：144 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：0 ] - 孟祥林;黄天龙;陈凯云;王妍玮;
煤矸石形态复杂、表面粗糙且尺寸差异显著，在动态输送场景下，易受反光、遮挡及运动不同步等因素影响，导致线激光条纹断裂或偏移，引发点云采样缺失与体积测量误差。针对该问题，提出一种基于改进投影积分法的煤矸石点云体积测量方法。采用随机采样一致性（RANSAC）算法拟合主平面，并结合空间过滤准则有效剔除输送带背景与噪声；基于法向与曲率约束开展区域生长初分割，并引入多因素聚类机制消除过分割干扰，实现粘连目标的精准实例分割；针对线激光相机的垂直扫描视角与煤矸石的不规则自然形态导致的底部区域存在严重的自遮挡现象，提出一种融合法向垂足投影与统一密度填充的底面补全策略，结合二维凹包或椭圆拟合重建闭合底面轮廓；在传统投影积分中引入凹包边界消除空网格冗余，利用中位数准则剔除高度离群点，并结合径向扇区并行策略提升整体计算效率与抗噪性能。实验结果表明：煤矸石体积计算的整体平均相对误差仅为8.92%，在20%的最大容许误差标准下达标率达95.89%；在同一矸石的多姿态翻转测试中，体积计算的平均相对误差仅为5.7%。
2026年02期 v.52;No.359 152-162页 [查看摘要][在线阅读][下载 3182K] [下载次数：73 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：0 ] - 王科平;姚凯濠;杨艺;钱伟;王田;
综采工作面复杂非平稳机械噪声严重干扰井下调度通信，现有基于时域音频分离网络（TasNet）架构（编码器-掩码网络-解码器）的语音分离方法生成的目标语音掩码易残留噪声与干扰语音成分，且抑制噪声时会损伤目标语音特征，导致语音分离精度下降。针对上述问题，提出一种基于掩码特征交叉预解网络的综采工作面语音分离方法。掩码特征交叉预解网络集成于TasNet的掩码网络之后，主要包含掩码特征提取模块与特征交叉预解模块：掩码特征提取模块通过拼接操作与卷积门控模块学习不同目标语音掩码中的噪声关联特征，生成噪声关联互补权重，利用该权重对目标语音掩码进行互补加权，实现噪声过滤；特征交叉预解模块对不同目标语音掩码特征进行交叉互补融合，挖掘目标语音掩码间的关联信息，再利用卷积门控与残差增强模块对掩码进行净化和补偿，避免微弱语音被掩盖，保护噪声抑制过程中可能被损伤的目标语音。实验结果表明，所提方法与卷积时域音频分离网络（Conv-TasNet）、双路径循环神经网络（DPRNN）、双路径Transformer网络（DPTNet）、全局注意力局部循环网络（GALR）等主流基于TasNet架构的语音分离方法相比，尺度不变信噪比改善值（SI-SNRi）分别提升了3.52,1.74,1.40,2.09 dB，信号失真比改善值（SDRi）分别提升了3.21,1.45,1.14,1.80 dB，且参数量较少；所提方法可基于内置神经网络处理单元（NPU）的嵌入式芯片部署，模块尺寸较小、算力消耗低，满足井下语音终端小型化、低功耗的工程应用需求。
2026年02期 v.52;No.359 163-168+176页 [查看摘要][在线阅读][下载 1256K] [下载次数：26 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：0 ] - 杨扬;高建;丁双杰;吴硕文;曹砚泽;刘依林;王玉昆;
煤矸识别是降低综放开采原煤含矸率的核心技术。受井下作业环境中粉尘浓度高、能见度低、作业空间狭小等影响，现有基于图像、多光谱及射线、声音、振动加速度等单一识别特征的方法难以实现煤矸精准识别。针对该问题，以振动与声音信号为联合识别特征，采用COMSOL Multiphysics多物理场仿真软件，构建了煤矸冲击液压支架尾梁的振动-声学耦合模型，研究不同煤矸形状与入射角下煤矸冲击尾梁的动力学行为和声压频谱特征，得出振动加速度与声压信号分布规律。结果表明：矸石冲击尾梁时产生的应力、振动加速度幅值和声压信号特征均大于煤；球体、正方体、圆柱体煤矸颗粒冲击尾梁时产生的最大von Mises应力、振动加速度幅值和声压主频依次减小；随着煤矸入射角增大，煤矸冲击尾梁时的接触力、振动加速度峰值、声压信号频谱质心均呈下降趋势，且矸石冲击时响应衰减速率高于煤。研究结果为构建基于振动-声压多特征信号融合的煤矸识别策略提供了理论依据。
2026年02期 v.52;No.359 169-176页 [查看摘要][在线阅读][下载 2210K] [下载次数：27 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：0 ] - 朱军;李嘉诚;赵国统;王晓东;杨明;韦祥远;
井下小电流接地供电系统中基于变分模态分解（VMD）的单相接地故障选线方法的分解性能高度依赖惩罚因子和分解模态数等参数的选取，不同信号下难以统一设定。针对该问题，提出一种基于优化VMD和随机森林（RF）的矿井小电流接地选线方法。利用冠豪猪优化算法（CPO）对VMD的关键参数（惩罚因子及分解模态数）进行自适应优化；在PSCAD/EMTDC平台搭建井下供电线路仿真模型，通过改变接地电阻、故障初相角、故障线路及故障位置获取不同故障工况下的零序电流数据；采用优化后的VMD对故障零序电流信号进行分解，提取各线路的模态分量，并计算其样本熵，构建能够反映信号复杂度和非线性特征的多维特征向量；将特征向量输入RF分类器进行训练与识别，实现故障线路的准确判别。仿真结果表明，RF分类器准确率为98.3%，高于卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）、极限学习机（ELM）。实验结果表明，所提方法的故障识别准确率达97.5%，不受过渡电阻、初相角、故障点位置等因素影响，具有较高的准确性和适用性。
2026年02期 v.52;No.359 177-184页 [查看摘要][在线阅读][下载 1931K] [下载次数：71 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：0 ] 下载本期数据