基于音频识别的采煤机滚筒载荷识别方法

庄德玉

(天地上海采掘装备科技有限公司， 上海 201401)

0 引言

为满足工作面智能化技术发展需求，研究人员针对采煤机装备在姿态感知、多工艺段自动控制、机载专用传感技术等方面开展了大量研究工作。各主机厂自主开发了基于分布式架构的采煤机专用控制系统，实现了基于采煤机基本状态参数感知及姿态感知的高级自动化割煤应用。但工作面工况极为严苛，采煤机割煤作业时的负载一直处于动态变化中，各类传感器采集的信息中背景噪声复杂多变，基于传感器信息的各类算法无法可靠实施，采煤机装备的自动化、智能化技术仍无法满足现阶段我国智能化工作面的推广应用需求，在采煤机采高闭环控制、滚筒防碰撞等方面仍无可靠、有效的工程应用方案[1]。

采煤机滚筒载荷识别是实现采高闭环控制的关键技术，是实现自动截割、滚筒负载预测性控制等工作面智能化控制的基础。杨健健[2]以截割电动机和牵引电动机基础参数、采煤机振动特性等参数为基础，实现了滚筒截割介质硬度识别。郝志勇等[3-4]利用销轴传感器和压力环传感器进行载荷谱分形关联维数计算，得出了载荷谱分形分布规律。郭会珍[5]基于振动基础理论搭建了采煤机截割系统振动模型，分析了采煤机摇臂在空载、恒定载荷及变载荷工况下的振动响应特性。蒋干[6]通过研究截割部声音和摇臂振动信号特征，建立了多传感信息融合的采煤机煤岩截割状态识别系统，初步实现了单一传感信号下的煤岩截割状态识别。刘译文[7]通过红外热成像技术实现了采煤机截割煤壁过程中的截割模式识别，并利用基于形态学和时空上下文的采煤机截割部跟踪算法，实现了采煤机截割部位置跟踪。总结现有的研究工作，在算法层面，研究重点是采煤机工作特性分析及分类算法，相关算法较为新颖，但实施难度大；在信号采集层面，涉及的销轴传感器、红外热成像仪等仪器在实际工况下的防护及可靠性问题暂无法解决，且工程实现方式复杂，应用难度高[8-9]。

采煤工作面音频信号中包含了大量有效的采煤机特征信息，熟练的操作人员可通过采煤机滚筒割煤时的声音判断滚筒负载情况及是否割岩或与支架支护板干涉。通过安装在采煤机摇臂处的音频拾取传感器，可较方便地采集到采煤机工作时的音频信号。因此，本文提出一种基于音频识别的采煤机滚筒载荷识别方法，采用动态能量归一化算法(Dynamic Energy Normalization Algorithm，DENA)对采煤机原始音频信号进行归一化处理，并将归一化后的信号与标准工况库中的信号进行对比分析，从而确定滚筒载荷特征，实现滚筒载荷识别判断。

1 采煤机工作时的音频信号特点

音频拾取传感器采集到的音频信号成分较复杂，包括采煤机滚筒及传动机构工作产生的音频、块状煤岩掉落时产生的音频及工作面其他机械设备运行时产生的音频等。这些音频信号具有不确定性及随机性，无法客观反映被分析对象在各个时刻的频谱特性。

采煤机工作时的音频信号特点如下：

(1) 由于工况特点及持续性噪声的存在，音频信号是连续的，没有特定的端点可供检测。在割煤岩状态下，音频信号中不存在常规音频识别中存在的静音段、过渡段、语音段的检测问题。

(2) 音频信号分析周期固定，即每个分析周期对应于摇臂滚筒旋转1周时间。

(3) 每个分析周期内包含的帧数固定，即每一帧为1个分析周期内平均每个截齿受力时间内的音频信号。

(4) 采煤机正常割煤时的音频信号随负载工况不同而差异明显。负载工况的不同主要体现在采煤机牵引速度、采煤机截割电流、截割对象及滚筒进刀深度等方面。

2 基于音频识别的采煤机滚筒载荷识别方法

2.1 方法步骤

基于音频识别的采煤机滚筒载荷识别方法包括信号预处理、特征提取、动态能量归一化、模板库建立、识别决策等步骤，如图1所示。

图1 基于音频识别的采煤机滚筒载荷识别方法Fig.1 Identification method of shearer drum load based on audio recognition

(1) 信号预处理。预处理阶段的关键在于信号分帧，即将时域信号分解为若干小段，每个小段为1个数据帧，需确保每个数据帧内包含音频信号的所有特征信息。

(2) 特征提取。音频信号的特征值包括时域的短时能量、峭度指标、短时过零率和频域的信号倒频谱距离、Mel尺度倒谱系数等。

(3) 动态能量归一化。由于音频信号的分析周期固定为滚筒旋转1周的时间，即不同时间点对应的音频模板长度相同，所以，可以用直接匹配方式对待测信号与模板库信号进行匹配。但因不同时刻的工况不同，采煤机工作时音频信号存在较大的音强差异、频谱偏移等，基于典型工况的音频模板难以直接匹配。为确保每个分析周期内的音频信号具有同一运行标准下的负载工况，采用DENA对音频信号特征值进行归一化处理。

(4) 模板库建立。将滚筒的工作状态简化为割煤和割岩2种典型工况，对典型工况的音频信号进行采集和学习，建立归一化处理后的模板库。

(5) 识别决策。计算待测信号特征向量与典型工况下音频信号状态向量的测度距离，并通过最大相异系数法计算1个周期内所有帧总的测度距离，根据最大相异系数的值判断实际工况与典型工况间的差异性。

2.2 DENA

DENA原理：将以采煤机滚筒破煤能量为基准的归一化标准分解为以截割电动机电流与牵引速度的乘积为基准，即采煤机不同工作状态下的音频信号特征集向量应以时间同步的动态能量(截割电动机电流与牵引速度的乘积)为参照进行归一化处理。

2.2.1 动态能量计算

采煤机破煤作业时滚筒受到来自三轴物理方向的截割阻力作用，设前滚筒和后滚筒受到的截割阻力合力分别为F2，F1，前后滚筒截割电动机电流分别为IBc，IAc，如图2所示。滚筒受到的截割阻力会直接体现在截割电动机电流的变化上，两者近似呈正比例变化，以前滚筒为例，即F2=kIBc，k为比例系数。

图2 采煤机滚筒受力分析Fig.2 Force analysis of shearer drum

设采煤机牵引距离为S时前滚筒做功为Wt，t为运行时间，则Wt=F2S，根据距离计算公式可知S=Vt，V为牵引速度，代入可得

Wt=F2S=kIBcVt

(1)

破煤功率Pt为

Pt=Wt/t=kIBcV

(2)

在实际应用中，传感器采样到的信号为时变的离散数据，每一帧时间内采煤机滚筒破煤总能量Wf为每个采样点的功率之和，即

(3)

式中：K为1帧内的总采样点数；Pj为采样点j对应的采煤机滚筒破煤功率。

根据每个采样点的截割电动机电流与牵引速度，可计算出该采样点的破煤功率，再通过式(3)可计算出一帧时间内的破煤总能量Wf。

2.2.2 算法流程

以音频信号中的短时能量特征值为例说明DENA流程，其他特征值的归一化计算与此相同，区别仅在于原始特征值计算方法不同。DENA的计算周期定义为滚筒旋转1周的时间，算法流程如图3所示。

图3 DENA流程Fig.3 Flow of DENA

针对每一帧原始音频数据计算其短时能量特征值Ef，假设每个计算周期内包含54帧数据，则每个计算周期可得到54个短时能量值，其中最大值记为Emax。根据同步采集到的截割电动机电流及牵引速度，采用相同的周期及帧数据划分方法，计算得到各帧破煤能量Wf及分析周期内的破煤能量最大值Wmax。在分析周期内，经过动态能量归一化计算后的音频信号短时能量特征值为

(4)

2.3 滚筒载荷识别方法

采煤机典型工作状态下，1个分析周期内的音频特征向量包含54帧的特征值，设为E,E={Eg(1)，Eg(2)，…，Eg(54)}，Eg(n)(n=1，2，…，54)为音频第n帧经动态能量归一化后的特征值。相同周期内待识别信号特征向量也包含54帧的特征值，设为G，G={G(1)，G(2)，…，G(54)}，G(n)为待识别音频第n帧经动态能量归一化后的特征值。计算E与G之间的欧氏距离或曼哈顿距离[10]，作为两向量之间的测度距离。以每一帧特征向量集为单位计算相对应帧的向量测度，每一帧测度计算完成后，以滚筒1个运行周期为单位，通过最大相异系数[10]计算54帧的总向量测度。最大相异系数取值范围为[0，+∞)，该值越小，表明两向量越接近；该值为0时，表明两向量完全相同；该值越大，表明两向量间的差距越大，即实际工况与对比的标准工况间的差异性越大，趋向于标准工况的概率越低[9-10]。

3 试验分析

试验地点位于华东地区某矿6303工作面，该工作面顶部为粉砂岩，下部泥质含量较高，致密较坚硬，泥质胶结，块状构造，节理较发育，坚固性系数f=4～5；底板为粉砂岩，深灰色，致密较坚硬，块状构造，f=4～5。煤层以暗煤为主，亮煤次之，层状结构，厚度稳定，f=3.9。总体来说，煤层与顶底板间分层较为明显，煤层与顶底板硬度差值不大，可以有效检验滚筒截割不同介质时的音频信号特征差异。

工作面作业采煤机滚筒为GT-2240×865型螺旋滚筒，滚筒齿座总数为54，采煤机最高割煤转速为32.16 r/min[11-13]。分析周期T为螺旋滚筒旋转1周的时间，即T=(60/32.16) s=1.866 s。平均每个截齿在滚筒1个分析周期内的工作时间为1帧时间，即T/54。每帧的采样点数N=wT/54(w为信号采样频率，44.1 kHz)，即每帧为1 524个采样点[14-15]。

分别采集割煤及割岩2种典型工况下的音频信号，并归一化计算各帧的峭度值、短时能量，得到负载分别为煤、岩的归一化特征值曲线，如图4所示。其中“割煤1”为割煤状态下的短时能量特征值曲线，“割煤2”为割煤状态下的峭度特征值曲线；“割岩1”为割岩状态下的短时能量特征值曲线，“割岩2”为割岩状态下的峭度特征值曲线。可看出采煤机在截割煤、岩时的音频信号特征参数界限明显，未出现交叉混叠现象。

以DENA为基础，对不同截割电流下25组载荷为岩石时的音频数据与15组载荷为煤时的音频数据进行混合交叉测试，得到最大相异系数在不同范围内、负载为岩石时的识别率，见表1。

图4 截割煤、岩时的音频特征参数曲线Fig.4 Audio characteristic parameter curves when cutting coal and rock

表1 最大相异系数与煤岩识别率的关系Table 1 Relationship between maximum dissimilarity coefficient and coal rock recognition rate

与载荷为岩石的目标样本库对比，当最大相异系数为0～0.015时，匹配的识别对象为6个，其中5个载荷为割岩石，识别率为83.3%；当最大相异系数为0.015～0.189时，匹配的识别对象为22个，其中17个载荷为割岩石，识别率为77.8%。在理想情况下，即最大相异系数小于0.189时，总的煤岩界面识别率(识别出的岩石样本数/总样本数量)可达到78.6%。

4 结论

(1) 采用DENA对采煤机原始音频信号进行归一化处理，将以采煤机滚筒破煤能量为基准的归一化标准分解为以截割电动机电流与牵引速度的乘积为基准，实现了不同工作状态下采煤机音频信号特征集向量与动态能量(截割电动机电流与牵引速度的乘积)的动态归一化处理。

(2) 以最大相异系数作为特征值对比参数，实现了对采煤机典型工作状态下的滚筒载荷识别。

(3) 试验结果表明：DENA可有效抑制音频信号中的噪声能量，提升音频信号中关键特征值的分辨率，采煤机在截割煤、岩时的音频信号特征参数界限明显，未出现交叉混叠现象；在理想情况下，即最大相异系数小于0.189时，总的煤岩界面识别率可达到78.6%。