CTD4.5型单段排矸跳汰机

介绍CTD4.5单段排矸跳汰机的技术特征及机体、风阀、排料装置的特点,实践证明,该机具有结构简单、操作方便、工作可靠的优点。

智能采煤机器人关键技术

采煤机是综采工作面的核心装备,研发智能采煤机器人是实现综采工作面智能化的关键。综合分析当前采煤机机器人化研究进程中的传感检测、位姿控制、速度控制、截割轨迹规划与跟踪控制等技术的研究现状,提出研发智能采煤机器人必须破解的“智能感知、位姿控制、速度控制、截割轨迹规划与跟踪控制、位-姿-速协同控制”五大关键技术,并给出解决方案。针对智能感知问题,提出了构建智能感知系统思路,给出了智能采煤机器人智能感知系统的架构,实现对运行状态、位姿、环境等全面感知,为智能采煤机器人安全、可靠运行提供保障;针对位姿控制问题,提出了智能PID位姿控制思路,给出了改进遗传算法的PID位姿控制方法,实现了智能采煤机器人位姿精准控制;针对速度控制问题,提出了融合“力-电”异构数据的截割载荷测量思路,给出了基于神经网络算法的截割载荷测量方法,实现了截割载荷的精准测量;提出牵引与截割速度自适应控制思路,给出了人工智能算法牵引与截割速度决策方法和滑模自抗扰控制的牵引与截割速度控制方法,实现了智能采煤机器人速度精准自适应控制;针对截割轨迹规划与跟踪控制问题,提出了截割轨迹精准规划思路,给出了融合地质数据和历史截割数据的截割轨迹规划模型,实现了截割轨迹的精准规划;提出了截割轨迹精准跟踪控制思路,给出了智能插补算法的截割轨迹跟踪控制方法,实现了智能采煤机器人截割轨迹高精度规划与精准跟踪控制;针对“位-姿-速”协同控制问题,提出了“位-姿-速”协同控制参数智能优化思路,给出了基于多系统互约束的改进粒子群“位-姿-速”协同控制参数优化方法,实现了智能采煤机器人智能高效作业。深入研究五大关键技术破解思路,有利于加快推动研发高性能、高效率、高可靠的智能采煤机器人。

基于IMU-LiDAR紧耦合的煤矿防冲钻孔机器人定位导航方法

防冲钻孔机器人是冲击地压矿井卸压的关键设备,其在复杂卸压巷道的精确地图构建和的稳定导航是实现钻孔作业智能化的基础和前提。在分析激光雷达点云畸变成因和同步定位与地图构建(SLAM)算法缺陷的基础上,设计了基于惯性测量单元(IMU)连续时间轨迹的点云畸变矫正方法,建立了激光雷达和IMU的数据融合模型,提出了基于IMU-LiDAR紧耦合的防冲钻孔机器人定位建图方法。根据煤矿卸压巷道特点建立了密闭坡道模型,开展了建图效果仿真分析,结果表明,所提算法在定位精度、轨迹误差方面均优于现有常用算法。在此基础上,设计了基于改进人工势场法和快速扩展随机树的动态路径规划方法,建立了适用于防冲钻孔机器人的路径规划与导航融合方案,并设计了2种仿真运动场景,结果表明,所提路径规划方法在全局路径规划和动态路径规划的平均路径长度、平均运行时间、平均生成节点数等方面均具有较好的综合性能。为了进一步验证防冲钻孔机器人定位导航方法的实用性,在校内模拟巷道、地面实验基地和井下卸压巷道等场景下开展了多组对比实验,结果表明:将IMU数据与LiDAR数据紧耦合后,所提方法的定位建图精度明显提高,在特征退化场景中具有优越的定位建图性能,且规划路径的运算效率和路径代价方面均具有良好的表现,验证了所提定位导航方法在多种场景中的可行性和优越性。

深部煤炭流态化开采装备自主行走机构多缸推进同步控制

我国浅部煤炭正逐渐开采殆尽,向地球深部开发资源已成为必然趋势和国家需求。针对2000 m以深的深部煤炭开采难题,设计了一种适用于深部煤炭流态化开采装备的自主行走机构,并重点对自主行走机构中液压推进系统的多缸同步控制难题进行了研究。首先,基于流态化开采工艺原理及装备组成,设计了一种增阻迈步式自主行走机构,可实现采掘、转化和输出等多舱体的分段式自主行走;其次,针对液压推进系统的多缸同步控制要求,分析对比了主从控制、相邻交叉耦合控制、偏差耦合控制、均值耦合控制4种控制策略以及比例、积分、微分控制(PID)算法、自抗扰控制器(ADRC)的优缺点,分别开展了在均匀负载、突变负载、时变负载3种工况下的控制性能仿真试验;再次,采用雷达图测评法对不同控制策略下的同步控制性能进行综合评价,最终选定基于ADRC的均值耦合控制方法为最佳同步控制策略;最后,研制自主行走机构试验台并开展了多液压缸同步控制试验,试验结果表明:当采用基于ADRC的均值耦合同步控制策略时,4个液压缸在不同工况下的最大同步误差均能保持在±5 mm以内,且具有优异的鲁棒性,可满足流态化开采装备自主行走机构的多缸同步推进要求。

基于AESL-GA的BN球磨机滚动轴承故障诊断方法

针对基于知识的贝叶斯网络(BN)构建方法存在不完全和不精确的缺点,提出一种基于知识引导和数据挖掘的BN结构构建方法。针对单一信号故障诊断结果不精确的问题和故障信息中存在的不确定性问题,将电流信号与振动信号融合建立BN的特征节点,分别提取2种信号的故障特征参数,利用区分度指标法进行特征筛选,将其作为BN结构特征层的节点。将专家知识构建的初始BN结构结合自适应精英结构遗传算法(AESL-GA)进行结构优化,通过自适应限制进化过程中的搜索空间,减少自由参数的数量,提高其全局搜索能力,得到最优BN结构。通过MQY5585溢流型球磨机滚动轴承实测数据和Paderborn University轴承数据集对所提方法进行验证,结果证明了所提方法的有效性。

煤矿井下掘进机器人路径规划方法研究

针对煤矿非全断面巷道条件下掘进机器人移机难度大、效率低下等问题,分析了煤矿井下非结构化环境特征及掘进机器人运动特性,提出了基于深度强化学习的掘进机器人机身路径规划方法。利用深度相机将巷道环境实时重建,在虚拟环境中建立掘进机器人与巷道环境的碰撞检测模型,并使用层次包围盒法进行虚拟环境碰撞检测,形成巷道边界受限下的避障策略。考虑到掘进机器人形体大小且路径规划过程目标单一,在传统SAC算法的基础上引入后见经验回放技术,提出HER-SAC算法,该算法通过环境初始目标得到的轨迹扩展目标子集,以增加训练样本、提高训练速度。在此基础上,基于奖惩机制建立智能体,根据掘进机器人运动特性定义其状态空间与动作空间,在同一场景下分别使用3种算法对智能体进行训练,综合平均奖励值、最高奖励值、达到最高奖励值的步数以及鲁棒性4项性能指标进行对比分析。为进一步验证所提方法的可靠性,采用虚实结合的方式,通过调整目标位置设置2种实验场景进行掘进机器人的路径规划,并将传统SAC算法和HER-SAC算法的路径结果进行对比。结果表明:相较于PPO算法和SAC算法,HER-SAC算法收敛速度更快、综合性能达到最优;在2种实验场景下,HER-SAC算法相比传统SAC算法规划出的路径更加平滑、路径长度更短、路径终点与目标位置的误差在3.53 cm以内,能够有效地完成移机路径规划任务。该方法为煤矿掘进机器人的自主移机控制奠定了理论基础,为煤矿掘进设备自动化提供了新方法。

基于改进门控循环神经网络的采煤机滚筒调高量预测

采煤机自适应截割技术是实现综采工作面智能化开采的关键技术。针对采煤机在复杂煤层下自动截割精度较低的问题,提出了一种基于改进门控循环神经网络(GRU)的采煤机滚筒调高量预测方法。鉴于截割轨迹纵向及横向相邻数据之间的相关性,采用定长滑动时间窗法对获取的采煤机滚筒高度数据进行预处理,将输入数据划分为连续、大小可调的子序列,同时处理横向、纵向的特征信息。为提高模型预测效率,满足循环截割的实时性要求,提出了一种用因果卷积改进的门控循环神经网络(CC-GRU),对输入数据进行双重特征提取和双重数据过滤。CC-GRU利用因果卷积提前聚焦序列纵向的局部时间特征,以减少计算成本,提高运算速度;利用门控机制对卷积得到的特征进行序列化建模,以捕捉元素之间的长期依赖关系。实验结果表明,采用CC-GRU模型对采煤机滚筒调高量进行预测,平均绝对误差(MAE)为43.80 mm,平均绝对百分比误差(MAPE)为1.90%,均方根误差(RMSE)为50.35 mm,决定系数为0.65,预测时间仅为0.17 s;相比于长短时记忆(LSTM)神经网络、GRU、时域卷积网络(TCN),CC-GRU模型的预测速度较快且预测精度较高,能够更准确地对采煤机调高轨迹进行实时预测,为工作面煤层模型的建立和采煤机调高轨迹的预测提供了依据。

数字孪生驱动的掘锚设备跟踪定位与碰撞检测方法研究

掘锚自动化作业是煤矿巷道智能掘进的关键,针对当前掘锚设备交替作业过程中相对位姿测量和碰撞检测难题,提出一种数字孪生驱动的煤矿井下掘锚设备跟踪定位与碰撞检测方法。首先,为克服井下掘进工作面低照度、高粉尘、复杂背景干扰的影响,以多点红外LED标靶作为信息源,通过工业相机采集红外LED特征点图像,利用Hough轮廓检测与质心法提取光斑中心并通过二进制编码识别标靶ID,采用改进稀疏光流算法对光斑进行跟踪,同时建立基于PNP的掘锚设备位姿解算模型,采用对偶四元数获得设备间相对位姿。其次,利用数字孪生技术,基于Unity3D平台建立对应实际尺寸的掘锚设备及工作面数字孪生模型,利用Socket通信方式实现虚拟空间与物理实体之间的实时数据传输与交互,在虚拟空间中实现掘锚设备实时位姿的三维可视化,结合任意多边形OBB(orientedboundingbox)碰撞检测算法,实现掘锚设备虚拟碰撞检测。最后,搭建实验平台进行掘锚设备位姿测量试验,同时对虚实运动轨迹和碰撞检测效果进行验证。实验结果表明:掘锚设备跟踪定位实验的位置误差不超过20mm,角度误差不超过0.30°;虚实位置坐标对比中X轴方向最大误差不超过1.14mm;Y轴方向最大误差不超过1.10mm,能够保证系统虚实一致性和同步性,满足掘进工作面作业过程中掘锚设备实时跟踪定位及碰撞检测的要求。

基于单激光束信息的掘锚装备视觉定位方法研究

煤矿井下掘锚装备智能化是改善行业采掘失衡问题的关键,而掘锚装备的精确定位是实现其智能化的前提。与其他传统定位方法相比,基于视觉的位姿测量方法以其无接触、无累计误差的优势在煤矿井下得到了初步的应用。针对目前煤矿井下掘进工作面掘锚装备视觉定位方法存在的合作标靶结构复杂、标定繁琐的问题,结合掘进工作面原有激光指向仪特征,提出一种基于单激光束信息的掘锚装备视觉定位方法。该方法通过分析激光指向仪光斑及光束图像特征,提出了一种基于二维反正切函数拟合的激光光斑中心提取方法和基于Hough直线检测的激光束中心线提取方法,构建了基于点线特征的双目视觉位姿解算模型,得出了掘锚装备在巷道中的实时位姿。最后,为了验证提出的特征提取方法和视觉定位方法的可行性和准确性,在实验室模拟掘进工作面工况环境搭建平台进行了试验。结果表明:基于矿用激光指向仪信息的掘锚装备视觉定位方法具有较高的位姿测量精度。在50 m的测试范围内,机身位置在巷道坐标系下沿X轴、Y轴和Z轴的平均测量误差分别为25.44、58.64、31.08 mm,其最大误差分别为55.16、127.39、63.57 mm;机身姿态在巷道坐标系下的俯仰角、偏航角和横滚角的平均测量误差分别为0.22°、0.22°、0.41°,其最大误差分别为0.29°、0.37°、0.58°。满足煤矿井下巷道施工的定位精度要求。

基于数字孪生的交叉筛智能控制技术研究现状

交叉式细粒滚轴筛是一种适用于湿黏细粒煤的干法深度筛分设备。总结了普通滚轴筛和交叉筛的研究现状和局限性,提出了推进交叉筛智能控制技术研究的观点。综述了数字孪生技术在煤矿行业的应用案例,分析了数字孪生技术在煤矿无人化生产、远程控制和安全高效运行方面具备的潜力和价值。基于此,提出了开展基于数字孪生的交叉筛智能控制技术的研究,实现对交叉筛运行过程控制、状态监测等功能,提高交叉筛的智能化发展水平。

水力分级旋流器工艺参数匹配优化研究

针对选煤厂煤泥水处理中的水力分级旋流器存在工艺参数匹配不合理所导致设备分离性能偏低的问题。本文以选煤厂常用的YD350-14水力分级旋流器为研究对象,以分离效率和压力降作为旋流器分离性能的评价指标,基于响应面法与快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)模型开展对旋流器工艺参数(入料浓度、入料流量、安装角度)间的匹配关系研究。最终根据Perato前沿确定旋流器最佳工艺参数如下:在旋流器入料浓度12 g/L,安装角度80°,入料流量80 m^(3)/h时,可达到分离效率86.07%,压力降1155.62 Pa。对分离效率匹配模型进行现场验证,得出经过匹配后分离效率提高了5.07%,验证了该匹配模型能够有效提高旋流器的分离效率。本文研究为选煤厂中旋流器工艺参数的合理匹配提供理论依据,并为提高旋流器的分离效率开拓一个新的方向。

基于改进YOLOv5的螺旋选矿机矿物分带图像分割算法研究

螺旋选矿机是一种流膜类重力选矿设备,目前其精矿的截取是通过工人观察矿物分带,根据经验确定精矿与中矿或尾矿的边界分割位置,并相应调节截取器的分矿块的分割点到精矿边界分割线位置,从而实现对精矿的准确截取和精矿品位的控制。由于每个工人的经验和技术水平不一样,难以保证每次获取的矿带分割线位置信息和调节操作的准确性,而容易造成选矿指标的波动。螺旋选矿机分选流体存在流速快、矿带边界模糊的问题,采用常规的图像识别算法和原始YOLOv5算法都难以得到满意的结果,针对此问题,提出了一种能够识别模糊小目标矿带分割点的改进YOLOv5算法,利用本算法对从工业中采集的螺旋选矿机生产矿带图像样本进行了矿带边界分割识别试验和测试。结果表明,改进的YOLOv5算法比原始YOLOv5算法准确度提高了14.3%,其识别的精度可以满足生产中对螺旋选矿机矿物分带自动识别的要求。

基于滤膜称重法的自动化粉尘质量浓度检测装置的研究

传统滤膜称重法操作过程繁琐、检测周期长,且自动化程度低,虽精度高但无法满足粉尘质量浓度实时检测需求。设计了粉尘质量浓度自动检测装置,通过建立温湿度补偿模型,替代手工称重法中采样后滤膜烘干的步骤,进一步缩减粉尘质量浓度检测时间以及粉尘质量浓度检测装置体积。搭建试验样机并调试实验,结果表明,煤矿井下常用的CCZ-20A型粉尘采样器与本装置检测得到的粉尘质量折算浓度经过计算其标准偏差在5%以内,一元线性回归拟合分析下的实验数据拟合相关性较好。为进一步提升装置的检测精度,研究基于傅里叶级数、线性拟合以及周期拟合相结合的误差补偿方法,设计出装置浓度计算流程并代入原始数据中,将该装置检测浓度误差由原始的(-7.20%,-1.26%)集中至(-3.64%,3.65%)。引入装置浓度计算流程后进行多次对比实验,实验结果显示装置浓度检测误差均在此区间内,验证了装置浓度计算流程的可靠性。该装置缩短了粉尘质量浓度检测所需时间,同时检测误差控制在合理的范围内,进而为滤膜称重法在粉尘质量浓度在线监测方面的研究提供一定的参考。

采煤机滚筒工作性能优化研究

在实际生产中,截割破碎过程是多作用耦合的结果,离散元法(DEM)与多体动力学(MBD)双向耦合技术可实现煤机设备与煤壁的信息交互,符合实际生产情况,具有较大的优越性。为提高采煤机滚筒的工作性能,基于DEM−MBD双向耦合机理,结合力学性能试验和模拟试验得到实际工况参数,采用仿真软件EDEM和RecurDyn建立了采煤机滚筒截割煤壁的双向耦合模型,对仿真过程中滚筒所受的转矩和截割力进行分析,证明耦合效果和截割效果较好。设计了单因素试验和正交试验,分析了滚筒运行参数对工作性能的影响规律,并利用SPSS软件得到滚筒转速、截割深度、牵引速度对截割比能耗、装煤率、载荷波动系数的影响程度,通过现场试验验证了模型的可行性。构建了以滚筒转速、截割深度、牵引速度为决策变量,以截割比能耗、装煤率和载荷波动系数为目标的多目标优化模型,利用改进多目标灰狼(MOGWO)算法和优劣解距离法(TOPSIS)对模型进行求解,得出当滚筒转速为31.12 r/min、截割深度为639.4 mm、牵引速度为5.58 m/min时,采煤机滚筒的工作性能最优,此时截割比能耗为0.4677 kW·h/^(3),装煤率为43.01%,载荷波动系数为0.3278。

铲运机遥控系统智能技术应用研究

矿山条件复杂、风险点多,需要矿山装备向自动化、机械化、智能化转变,国内铲运机遥控系统目前整体呈现视距遥控为主、远程遥控为辅,向智能化加快迭代的趋势,需要加大在物联网、5G+、云计算、人工智能、融合感知技术、虚拟现实等方面投入,突破关键技术难题,早日实现“机械化换人、自动化减人、智能化无人”的目标。

冻结立井井筒机械化掘进现状及发展趋势

针对我国“富煤贫油少气”的能源赋存结构及煤炭未来一段时间将长期占据能源消耗主导地位的特点,回顾了我国煤炭井工开采领域冻结立井井筒机械化掘进发展历程。钻爆法凿井作为我国立井井筒施工的主要工法,炸药的应用大幅提高了冻结井筒的掘进效率,配套的伞钻打孔、抓岩机装岩、大型井架及设备提升、大模板砌壁等大型机械化设备的应用,大幅提高了井筒成井速度;竖井钻机、反井钻机及竖井掘进机作为特殊地层条件下立井井筒特殊凿井方式,也有各自应用范围。面对我国西部富水弱胶结地层特点及智慧矿山发展趋势,采用冻结+钻爆法施工难以满足千米级弱胶结岩层立井井筒智能化无人化的建设需求,而采用冻结+竖井掘进机钻井是未来超深立井井筒技术发展方向之一。结合国外冻结+竖井掘进机凿井工程案例,针对我国西部富水弱胶结岩层立井井筒建设,提出了冻结+竖井掘进机凿井在冻结壁厚度和强度设计理论、双层钢筋混凝土井壁永久支护、低温环境下竖井掘进机掘进破岩形式以及分级上排渣方式等冻-掘-支-运协同作业方面提出了合理化建议;明确了井壁结构与弱胶结围岩相互作用机理,优化双层井壁结构方法,构建竖井掘进机掘-支-运同步作业模式等,提升井筒建设综合效率,提高信息化水平,推动立井井筒向机械化、绿色化和智能化发展。

孕镶金刚石钻头磨损机理研究

孕镶金刚石钻头通过钻头胎体的持续磨损实现金刚石的自锐和高效破岩。因此,研究金刚石钻头磨损的影响因素及其影响程度和影响机理,对孕镶金刚石钻头的设计和使用非常重要。本次研究探讨了岩石物理力学性质、钻头胎体性能和钻进工艺参数等因素对孕镶金刚石钻头磨损过程和磨损机理的影响。分析表明,对钻头磨损最为显著的影响因素是岩石中的硬质颗粒导致的磨粒磨损,其次是钻头胎体与岩粉之间的粘着磨损,以及冲洗液中岩粉颗粒导致的冲蚀磨损。在此基础上,以不同硬度的钻头胎体摩擦磨损试验结果为例,探讨了钻头胎体性能及其内部硬质点对钻头磨损的影响机理。该研究成果可为科学设计与合理使用孕镶金刚石钻头提供依据。

短横轴截割机器人直墙拱形巷道自动成形控制方法

针对掘进机在直墙拱形巷道掘进过程中存在定位难、截割效率低、成形质量差等问题,提出一种短横轴截割机器人及其自动成形控制方法。首先设计了串联式短横轴截割机器人结构,构建了短横轴截割机器人运动学模型,建立了截割臂升降油缸、滑移油缸及回转油缸伸缩量与截割头末端位姿的数学关系,提出了短横轴截割机器人直墙拱形巷道自动成形控制方法;其次研究分析了短横轴截割机器人截割头包络空间与直墙半圆拱形巷道空间耦合关系,确定了截割过程中截割轨迹关键点位置,提出了基于截割轨迹关键点的“弓”型截割轨迹规划方法;然后根据建立的短横轴截割机器人运动学模型,求解截割头在跟踪截割轨迹的过程中运动控制量和截割、修帮、扫底3个任务各个关节控制时序;最后以模糊PID为例,建立了短横轴截割机器人自动成形控制方法,利用Adams软件对短横轴截割机器人进行截割运动仿真试验。结果表明:利用“弓”型截割轨迹规划方法能够完成直墙拱形巷道的截割轨迹规划,控制截割头对截割轨道进行跟踪控制,实现了直墙拱形巷道断面的自动成形截割,截割成形的巷道最大欠挖量为48 mm,最大超挖量为21 mm,满足煤矿巷道成形质量要求。研究得出短横轴截割机器人可在沿巷道中线不左右移机的情况下,高效率、高质量地完成直墙拱形巷道断面自动成形截割任务。

惯导与视觉信息融合的掘进机精确定位方法

针对煤矿巷道复杂环境下掘进机精确定位难题,提出了一种惯导与视觉融合的掘进机精确定位方法,该方法采用惯导与“视觉+激光标靶”的定位方案。该方案将设计的四特征点大尺寸激光标靶固定于巷道顶板,相机固定于掘进机机身采集激光标靶图像,并运用圆拟合法定位光斑中心和基于四特征点的EPnP算法解算掘进机位置。为了验证“视觉+激光标靶”方法对掘进机位置检测效果,在模拟掘进工作面环境下开展了“视觉+激光标靶”位置检测试验,结果表明:在30 m内沿巷道宽度方向、掘进方向、高度方向最大误差不超过28.549 mm、78.868 mm、44.459 mm,实现了掘进机位置精确检测。针对惯导测量掘进机位姿误差随时间累积和掘进机振动对组合定位系统产生干扰导致位姿检测不准问题,提出改进Sage-Husa自适应滤波的惯导与视觉信息融合方法,该方法通过检测新息方差值修正量测误差来提高定位准确性。在模拟掘进工作面环境下开展了惯导与“视觉+激光标靶”组合定位实验,采用改进前后Sage-Husa自适应滤波算法融合惯导与视觉信息进行对比分析,结果表明:改进后Sage-Husa自适应滤波算法融合得到的定位误差更小,俯仰角、横滚角、航向角最大误差分别为0.029°、0.051°、0.0113°,在距离激光标靶30 m内巷道宽度位置误差在0.033 m范围内,巷道掘进方向位置误差在0.062 m范围内。所提出的惯导与视觉融合定位方法能够满足巷道掘进定位精度要求。

预切缝位置及深度对SBM滚刀破岩的影响

利用水射流对岩体进行预切缝是提高竖井全断面掘进机破岩效率、实现深部资源机械化开发的关键技术。针对预切缝位置及深度合理参数选取的难题,首先指出了锥面刀盘带动下滚刀破岩的工况特征,进而基于Cohesive单元方法,建立了预切缝条件下的滚刀破岩离散-连续耦合数值模型。以完整岩体为对照组,对比分析了不同预切缝距离和深度对滚刀破岩的受力特征和岩石破碎特征的影响规律。阐述了预切缝条件下,滚刀破岩时密实核形成、块状岩渣形成、Hertz裂纹扩展3个阶段性特征,指出了岩体的非对称破碎特性和不同区域岩渣的形成机制。最终从滚刀受力、破岩面积、破岩比能耗、岩渣破碎程度4个方面综合分析,确定了预切缝的最佳距离和深度取值范围。研究结果表明:预切缝可以显著减小竖井全断面掘进机滚刀破岩过程中的贯入力和侧向力。与完整岩体相比,贯入力峰值降低了44.0%~10.3%。侧向力峰值降低了35.2%~6.5%。预切缝间距及深度较小时,会限制滚刀破岩范围,同时使得破碎岩体块度更小,导致破岩比能耗增高。随着预切缝深度的增大,破岩体积先增大后趋于稳定,比能耗先减小后保持不变。最终,确定了切缝距离为70~90 mm,深度为60~80 mm时破岩效果最佳,破岩体积较无切缝时提高约1倍,破岩比能耗降低69.2%。研究结果为刀盘辅助破岩装备的设计及参数确定提供了参考。