煤海深处的智能革命——山东科技大学团队持续深耕矿山智能设备

在陕西榆林大海则煤矿，带式输送机沿着巷道绵延数公里，上万根托辊日夜承托着皮带运转。沿着输送机，一台托辊更换机器人正在自主行走，在皮带与横梁间狭窄的空间里精准完成托辊的巡检与更换作业。

这款将矿工从高危繁重岗位中解放出来的智能机器人，出自山东科技大学机械电子工程学院张强教授团队。近年来，该团队以多技术融合破解矿山特殊场景作业难题，让新质生产力在煤海深处“生根”。

一根托辊“牵出”的机器人

托辊是输送机的“关节”，在潮湿、粉尘和重载工况下极易磨损卡滞，若不及时更换，轻则造成皮带跑偏，重则酿成安全事故。过去，更换托辊是一项繁重且危险的作业：矿工需携带数十斤重的工具，沿巷道逐段巡检，发现故障后先停机，再钻入皮带与横梁的狭窄夹缝中，凭借人力完成拆卸与安装。

为改变这一局面，大海则煤矿向山东科技大学提出需求——能否研制一款机器人，替代人工完成托辊的检查与更换?张强随即带领团队赶赴榆林，跟随矿工下井，徒步走完整条输送线路，对巷道宽度、皮带离地高度、托辊支架间距等关键尺寸进行逐一测绘。

“在实验室里，机械臂抓取标准工件并不困难，可一到空间狭窄、光线昏暗的井下，难度便急剧上升。”张强说，巷道逼仄的空间与大量悬浮的煤尘使机器视觉的识别率大打折扣。更为棘手的是，托辊支架因长期承重与腐蚀普遍变形，机器人若按图纸上的标准尺寸定位夹取，常常难以对准。

为突破瓶颈，张强团队在矿区连续驻守数月，反复修正多传感器融合算法和控制参数，历经数十次井下实测迭代，终于使机器人能够在狭长巷道中沿输送机自主行走，借助多传感器融合技术精准识别故障托辊，在狭窄空间内完成托辊拆卸、抓取和安装的全流程作业。

“机器人能否在井下真正发挥作用，关键在于不依赖卫星导航也能精准定位。”张强介绍，井下无卫星信号，粉尘、黑暗、振动、冲击和设备遮挡相互叠加，机器人不仅要“能动”，更必须“看得懂、找得准、会判断”。

围绕这一目标，张强团队持续开展煤岩界面智能感知、装备状态实时监测等技术研究，构建了多源融合定位系统，让矿山机器人能“看懂”井下环境，在极端环境下实现厘米级定位。

从单机智能迈向系统智能

矿山生产不是一台机器能独立完成的，从单机智能迈向系统智能，是张强团队攻克的又一道关口。

“现代综采工作面由采煤机、液压支架和刮板输送机共同组成，一台设备状态波动会沿整个系统传播。”张强说。团队的关注点由此从“一台机器人能否完成一个动作”，拓展至“多台装备能否构成连续作业系统”。为掌握真实工况，团队“泡”在煤海里开展科研攻关，他们在井下成套装备上安装了上百个传感器，采集压力、载荷、振动、位移、温度等海量数据。

经过艰苦攻关，张强团队研发出“千万吨级工作面高可靠性安全开采保障技术及装备”，支撑年产千万吨煤炭的综采工作面实现成套装备无故障运行。该成果累计获授权发明专利37项、实用新型专利29项，推动生产效率提高20%、作业人员减少70%。

不久前，张强团队牵头拿下国家级重点课题的重点专项项目，正全力攻克硬岩矩形断面巷道的智能掘进这一行业“硬骨头”，为我国战略性矿产资源开发与重大地下工程建设提供核心装备支撑。

“行业的难题就是我们攻关的课题。”张强表示，团队将重点突破硬岩高效截割、矩形断面自适应支护及掘支运多工序协同控制等关键技术，研制掘进、支护、运输一体化协同作业的机器人系统，以持续自主创新培育壮大新质生产力，精准回应国家战略与行业需求。