基于人工智能的矿山钻机精准定位系统设计

陈 刚

（1.安徽煤矿安全监察局安全技术中心，安徽 合肥 230088；2.安徽矿安检测技术服务有限公司，安徽 合肥 230088）

0 引言

随着装备制造技术的进步，特别是人工智能技术在工业自动化和机械控制领域的突破，基于人工智能的矿山钻机精准定位系统受到了广泛的关注。该系统的设计不仅要求对现有矿山钻机的结构、功能和作业环境有深入了解，还需要将机器学习、数据分析、传感器技术和卫星导航系统等多学科知识融合应用。在矿山钻机的作业中，定位精度直接关系到钻探效果、资源利用率以及作业安全。利用人工智能技术，结合先进的传感器和卫星定位系统，可以实现钻机的实时、高精度定位，这对于矿山的高效作业和资源优化配置具有重大意义。

当前人工智能在矿业自动化与精准定位领域已成为核心技术驱动力，特别是深度学习、机器视觉和自然语言处理等AI 子领域，在矿山钻探设备的智能化改造与优化方面发挥着重要作用。国际上，一些研究机构和企业已在采矿机械自动化、传感器技术、地质数据分析等方面取得显著进展，比如通过机器学习算法优化钻头路径规划，利用卷积神经网络提高地质图像的解析度与准确性，进而实现钻机的精准定位。在国内，随着信息技术和物联网的高速发展，大数据分析、云计算和边缘计算等技术正逐渐融入矿山钻机的设计与实际生产中，使得作业效率和安全性大提高。

本研究聚焦于开发高效的数据处理和分析算法，比如利用深度学习技术来处理和分析钻探过程中收集的大量地质数据，以识别地质结构的复杂模式以及预测钻头的最佳路径。考虑到矿山环境的复杂性和多变性，还采用强化学习技术，使钻机在实际钻探过程中能够自动化调整，优化钻探效率和精度，创建模拟环境以训练和测试算法，确保其在真实条件下的稳健性和可靠性，利用地下导航技术和地面监测系统等集成技术，从而提高定位的精确度。

1 系统的架构与组成

为了实现矿山钻机操作的高精度控制和优化，在系统架构方面，采用了模块化思想，将整个系统划分为多个互联互通的功能模块，包括数据采集模块、数据处理，分析模块、实时定位和用户界面模块，如图1所示。

图1 系统架构与组成

数据采集模块是系统的基础，利用一系列高精度传感器，如惯性测量单元、全球定位系统接收器、地磁传感器等，实时采集钻机的空间位置、运动状态和环境信息。这些传感器的选型和布局对系统的整体性能有着决定性影响，需要精确计算和科学设计，以保证数据的准确性和一致性[1]。数据处理与分析模块是系统的核心，负责处理和分析来自各传感器的大量数据，借助人工智能的运用，可以分析大量的地质数据和历史钻探记录，帮助确定钻机的最佳工作位置，从而提高钻探的精确性和效率。该模块内置先进的数据融合算法，如卡尔曼滤波器，用于综合不同传感器的数据，以提高定位的准确度和可靠性。

2 系统的功能设计

2.1 定位与导航功能

精准定位系统的功能设计关键在于实现钻机的高精度定位和有效导航。为此，本部分将集中讨论定位与导航的关键技术及其实现方法，特别是通过引入一种算法、扩展卡尔曼滤波器来阐述其在实时监测中的应用。

扩展卡尔曼滤波器是一种优化的递推算法，用于处理非线性系统的状态估计。在矿山钻机定位系统中，由于地形复杂性和不确定因素，系统的动态模型往往呈现非线性特征。EKF 通过线性化非线性函数来估计钻机的状态，从而提供更为精确的定位信息。其基本公式如下：

状态预测：

其中，xk|k-1表示在时间k的状态估计，f是系统的非线性状态转移函数，xk-1|k-1是上一时刻的状态估计，uk是控制输入。

误差协方差预测：

Pk|k-1表示预测误差协方差，Fk是f函数对状态变量的雅可比矩阵，Qk是过程噪声协方差。

更新状态估计：

其中，Kk是卡尔曼增益，Hk是观测模型h对状态变量的雅可比矩阵，zk是在时间k的实际观测值，Rk是观测噪声协方差。

更新误差协方差：

在实际应用中，EKF 算法能够有效处理钻机定位系统中的非线性问题，如钻机的动态运动、不规则地形影响等[2]。通过收集钻机的实时数据如位置、速度、姿态等，并结合EKF 算法进行处理，可以实时更新钻机的状态估计，从而实现精准的定位和导航。

此外，EKF 算法的引入还有利于系统对于各类传感器数据的融合处理，包括但不限于惯性测量单元（IMU）、GPS 接收器、地磁传感器等，在人工智能的加持下钻机全自动进行部分或全部钻探操作，减少人工操作的需要，降低劳动强度和操作难度。

2.2 BDS 基本观测模型

在精准定位系统中的应用原理及其实现方式。BDS 作为一个关键组成部分，其观测模型对于整个定位系统的精度和可靠性具有决定性影响。伪距差分算法基于BDS 卫星和接收器之间的伪距测量，对钻机进行高精度定位。该算法的核心在于通过差分技术减少或消除误差源，提高定位的精度。算法的基本步骤如下：

伪距测量：

其中，Ri表示第i颗卫星到接收器的伪距，xi yi zi是第i颗卫星的坐标，xyz是接收器的坐标，c是光速，δt是卫星钟与接收器钟的差异。

伪距差分：

其中，Ri，ref是参考站的伪距测量，通过差分消除共同的误差影响。

位置求解：

为求解接收器的位置，建立方程组：

对于每颗卫星重复此过程，利用最小二乘法求解位置坐标xyz。

伪距差分算法有效地减少了大气延迟、卫星钟差等因素的影响，提高了定位的精度和可靠性。在矿山钻机定位系统中，该算法可以与其他传感器数据结合，如惯性测量单元数据，进一步优化定位结果[3]。

2.3 钻杆坐标的计算模型

钻杆坐标的精确计算对于钻探的准确性和效率至关重要，尤其是在复杂地质条件下，人工智能的应用可实时监测钻探过程中的各种参数。为此，基于牛顿-拉夫森迭代的坐标计算模型并通过相关公式来展示其在实时监测中的应用。考虑到钻杆在三维空间中的运动，可以建立以下方程组来描述其位置和方向：

钻杆的空间位置方程：

其中，f表示描述钻杆在三维空间中位置的函数，xyz是钻杆末端的坐标。

钻杆的方向方程：

其中，g表示描述钻杆方向的函数，θ，φ，ψ分别是钻杆的俯仰角、偏航角和滚转角。

通过迭代这个过程，可以逐渐逼近钻杆的真实坐标和方向。在实际应用中，该迭代过程需结合钻杆的动态数据和地质信息，以提高计算的精度和可靠性[4]。此外，牛顿-拉夫森迭代法在钻杆坐标计算中的应用，不仅展示了装备制造技术领域的数学计算能力，也体现了现代技术在实际工业应用中的高度融合，可以根据不同的地质环境和钻探目标进行自我调整，提高系统的适应性和灵活性。

3 系统测试

为了验证基于人工智能的矿山钻机精准定位系统的性能，通过设计综合实验的方式，选择高精度矿山钻机模型（图2），且配备高性能传感器系统及服务器对不同矿山环境进行模拟，为测试提供准确数据，识别不同地下结构，并根据实验要求明确温度、湿度及地磁数据要求，进一步提升系统测试的可靠性。

图2 高精度矿山钻机模型

经测试，设备能涉及位置测量或定位系统，如室内定位系统或某种传感器网络，表1 实验数据显示，距离误差为0.42 ～0.72 m，这可能表明了系统在不同实验中的定位准确性。实时性，即系统响应的速度，从16.39 ～93.3 mm 不等，反映了不同情况下的处理速度。系统稳定性的百分比从91.18%～99.79%，这可能表明系统在大多数情况下都能提供稳定的性能。数据处理时间从0.58 秒到3.98 秒不等，提供了处理相应数据所需时间的度量。在性能比较阶段，可以着重看哪种方法在距离误差最小、实时性最佳、系统稳定性最高以及数据处理时间最短等方面表现得更好。通过这样的实验数据，可以对系统的功能和性能进行全面的测试和评估，这些测试结果为系统的性能提供了全面的评估，指示了系统在实际应用中可能的表现。

表1 系统测试数据

4 结语

人工智能算法能够对大量数据进行快速处理和分析，这对于矿山环境中复杂、多变的地质信息尤为重要。通过实时分析地质数据，人工智能系统能够提供更为精准的钻探建议，降低误差率，提高资源开采率。此外，智能化的钻机定位系统还可以自动调整钻探参数，如角度、深度和速度，以适应复杂多变的地质条件，从而提高钻探效率和安全性。因此，这一领域的研究不仅具有重要的实用价值，还对装备制造技术的未来发展趋势提供了参考。随着人工智能技术在工业领域的深入应用，其在矿业装备中的应用将成为推动行业发展的重要力量。而基于人工智能的矿山钻机精准定位系统的研究和开发，正是这一趋势下的重要成果，对于推动装备制造技术的创新发展具有深远影响。