来源：工矿自动化
编者按
年2月25日，国家八部委联合下发了《关于加快煤矿智能化发展的指导意见》，吹响了向煤矿智能化进军的冲锋号。煤矿智能化是煤炭工业高质量发展的核心技术支撑，将人工智能、工业物联网、云计算、大数据、机器人、智能装备等与现代煤炭开发利用深度融合，形成全面感知、实时互联、分析决策、自主学习、动态预测、协同控制的智能系统，实现煤矿开拓、采掘、运输、通风、安全保障等过程的智能化运行。煤矿智能化已成为世界煤炭科技发展的重要方向，更是我国煤炭科技研究的热点。为推动煤矿智能化技术与煤炭产业融合发展，提升煤矿智能化水平，促进煤炭行业高质量发展，本刊组织策划了“煤矿智能化技术及应用”专题，本专题报道的内容涉及煤矿机器人智能化、智能监测与预警、采煤机智能化、运输系统智能化、通风系统智能化、供电系统智能化等方面。在此特别感谢西安科技大学马宏伟教授对本专题组稿工作的支持！衷心感谢各位专家学者在百忙中为本专题撰稿。
专题
“煤矿智能化技术及应用”专题
煤矿巡检机器人巷道气体环境智能检测系统设计
聂珍，马宏伟
在目前智能化矿山建设和以人为本的大环境下，煤矿日常安全巡检工作是实现矿山“数字化、信息化、无人化”建设目标的薄弱环节。研发井下危险气体巡检机器人，使其具备复杂巷道自主行走、定位、气体浓度等环境感知、数据处理与预警及人机交互等功能，能替代人工巡检，是实现煤矿智能化的重要研究方向。但目前井下危险气体巡检机器人大多数采用升降机构或固定探头的形式进行气体环境感知，对机器人的行驶灵活性产生了影响，且受机器人本体结构的限制，大多数巡检机器人只能检测到传感器安装范围内的局部气体环境信息，缺乏针对巷道任意截面空间内的气体浓度检测。针对以上问题，本文设计了一种基于气体扩散模型的煤矿巡检机器人气体环境智能检测系统。该系统在保证机器人行驶灵活性、信号检测可靠性的前提下，以气体扩散理论为基础，结合煤矿巷道气体环境特点，引入巷道壁帮围岩、风速、气体扩散系数对气体扩散模型的影响，采用虚拟像源法和遗传算法优化BP神经网络智能算法建立气体扩散优化模型，机器人在行进过程中可检测到巷道任意截面任意点的气体浓度等环境信息，从而实现用煤矿巡检机器人逐步取代人工巡检作业，为煤矿井下气体智能检测提供了新思路与新方法。
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