输煤机械运转过程中的能耗分析与优化

输煤机械在煤炭运输过程中扮演着重要的角色,但其运转过程中的能耗问题一直是一个关注的焦点。能源的高消耗不仅增加了生产成本,还对环境造成了不可忽视的影响。因此,对输煤机械运转过程中的能耗进行分析与优化,不仅可以提高能源利用效率,降低生产成本,还可以减少对环境的负面影响。本文将对输煤机械运转过程中的能耗进行详细分析,并提出相应的优化策略,以期为相关行业提供参考和指导。 。

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。

基于截割顶底板高度预测模型的采煤机自动调高技术

传统的煤层截割路径规划通过几何控制、规划计算等方式对采煤机滚筒高度进行预测,但存在预测的数据误差较大、无法适应地质条件变化的问题。针对上述问题,提出了一种基于截割顶底板高度预测模型的采煤机自动调高技术。首先,分析了影响截割顶底板高度的因素,指出影响顶底板高度的主要因素包括煤层的起伏变化数据、历史截割数据、刮板输送机的高程数据及人工操作记录,将上述4类数据融合处理,建立以长短期记忆(LSTM)模型和灰色马尔可夫模型为基础的截割顶底板高度预测模型,通过算法模型预测出截割顶底板的高度。然后,以截割顶底板的高度数据为基础,结合采煤机位姿和空间坐标,建立计算滚筒高度的几何模型,同时依据刮板输送机上窜下滑量及是否执行加减刀工艺等因素进行修正,最终将顶底板高度序列转换为滚筒高度序列,即将截割顶底板高度转换为采煤机滚筒的目标高度,由采煤机执行到目标高度,实现滚筒自动调高工业性试验结果表明:(1)在自动调高技术的控制下,顶滚筒和底滚筒的预测高度与实际高度偏差值有90%的数据量均在10 cm以内,滚筒的预测高度和实际高度具有明显的一致性。(2)与传统手动控制方式相比,中部截割一刀煤的人工干预调高次数由49次下降为21次,说明截割顶底板的高度预测模型和计算滚筒高度的几何模型是准确合理的,采煤机滚筒的自动调高技术是可行的。

基于改进GWO-LightGBM的磨煤机故障预警方法研究

为提高燃煤电厂磨煤机运维效率、降低运维成本,对磨煤机故障预警进行了研究。创新性地提出一种基于改进灰狼优化(GWO)算法的轻量级梯度提升机(LightGBM)故障预警方法。通过建立LightGBM轴承温度预测模型获取磨煤机轴承温度阈值,并引入改进GWO算法优化模型超参数,以提高算法效率和性能。试验结果表明,改进GWO-LightGBM算法相比支持向量机(SVM)等传统算法具有更高的精度和更优的泛化能力。通过实际故障案例证明,该方法能够提前2 h对磨煤机进行早期故障预警。该方法对燃煤电厂磨煤机安全运维具有指导意义。

MPS型磨煤机制粉系统动态模型与瞬态运行优化控制研究

为提升MPS型磨煤机制粉系统变出力过程关键参数的控制精度,该文建立并验证制粉系统动态模型,开展控制策略优化研究。在原逻辑基础上,提出考虑煤质水分信息的前馈磨煤机入口一次风温控制回路,以优化控制策略。开展煤质水分增加、给煤速率增加、磨煤机变出力等瞬态过程模拟研究,获得制粉系统关键参数瞬态特征和能耗特性,验证所提出策略的优越性。结果表明:采用优化的控制逻辑后,系统在应对煤质水分突变、煤量突变等扰动时的响应速率增加、磨煤机出口风粉温度波动范围减小50%以上、瞬态能耗下降2.4%。磨煤机在变出力过程中,稳态能耗可降低100 kW以上,制粉过程能耗降低6.82%,瞬态过程中磨煤机出口风温的波动幅度下降50%、响应时间缩短10%以上、可实现瞬态节能5.43%,保障制粉系统的运行安全并降低能耗。在燃煤发电机组中应用提出的制粉系统优化控制逻辑,可降低燃煤发电机组变负荷瞬态过程中负荷率、主汽压力等关键参数的运行偏差,提高机组的运行灵活性。

改进YOLOv5s的采煤机滚筒与支架护帮板干涉状态智能识别

针对综采工作面液压支架护帮板处于未收回异常状态导致采煤机滚筒与护帮板干涉问题,提出一种改进YOLOv5s的采煤机滚筒与液压支架护帮板干涉状态智能识别方法。运用课题组前期提出的基于边界约束和非线性上下文正则化的去雾去尘方法对视频图像进行清晰化处理,提高综采工作面监控视频图像质量;对YOLOv5s模型进行改进,通过将YOLOv5s主干网络中的普通卷积Conv替换为分类效果更佳的Ghost卷积,减少了模型的参数数量,提高了模型识别速度,同时引入坐标注意力机制,提高了模型对护帮板和滚筒特征提取能力,从而提高模型识别精确率。运用软非极大值抑制算法(Soft-NMS)的锚框筛选方法,减少因护帮板重叠而发生漏检问题。针对采煤机滚筒与液压支架护帮板干涉状态判定问题,提出液压支架护帮板与采煤机滚筒锚框重合度的判定方法。运用本文改进YOLOv5s模型与YOLOv5s、YOLOv3-tiny模型进行对比分析,结果表明:本文方法与原模型相比的识别精确率提高了约8.1%,GFLOPs降低1.86倍;mAP@.5达到97.2%、平均识别速度为检测时间为5.9 ms。运用本文方法对煤矿实际综采工作面采煤机滚筒与液压支架护帮板视频图像进行干涉状态识别试验验证,结果表明:对采煤机滚筒与液压支架护帮板干涉状态识别准确率为96%。

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。

采煤机截割部低照度图像的边缘检测技术

针对井下低照度环境下采煤机截割部边缘检测任务中存在的边缘缺失、细节模糊等问题,提出一种基于分数阶微分的边缘检测Lif算法。首先采用更大的检测模板尺寸,根据Grünwald-Let-nikov分数阶定义构造最初的分数阶掩膜算子;然后根据Pascal三角形理论确定掩膜算子上各位置的权重系数,并将掩膜算子扩展到4个不同方向;最后将得到的掩膜算子与图像进行卷积,利用图像的局部特征信息对每个方向的微分结果进行后处理。结果表明:(1)在进行多个不同场景的井下低照度图像上的实验时,Lif算法可以更全面地获取图像中不同方向上的边缘信息,在处理低照度图像时具备更强的抗噪性能,并且提取的边缘线条比其余边缘检测算法更加清晰、完整,保留了更多的纹理细节信息。(2)在客观指标评价的对比上,与基于分数阶灰色系统模型的边缘检测算法以及改进的分数阶Sobel边缘检测算法相比,Lif算法在Entropy指标上分别提高了43%、11%,AG指标上分别提高了23%、23%,SSIM指标上分别提高了152%、6%。表明Lif算法在进行采煤机截割部的边缘检测任务时更具优势,研究对井下设备工作运行时的安全性和可靠性提升具有重要意义。

面向火电运行灵活性的钢球磨煤机制粉系统控制优化研究

针对双进双出钢球磨煤机制粉系统变出力过程风粉温度波动幅度大、瞬时磨煤出力偏差大等问题,提出考虑热一次风风温前馈和变出力过程料位差压设定值优化的控制策略。以BBD4360型钢球磨煤机为对象开展机理建模和瞬态扰动试验研究,建立并验证钢球磨煤机内料位差压、出口风粉温度等关键参数计算模型。基于磨煤机动态模型研究获得原有及优化后的控制策略对磨煤机出口风粉温度、磨煤出力和制粉单耗的影响规律。研究结果表明:在制粉系统变出力过程中,优化后的控制策略可降低磨煤机出口风粉温度偏差2℃以上,制粉系统磨煤出力累积偏差降低50%以上,制粉单耗降低5%以上,综合提升了制粉系统的关键参数控制效果。钢球磨煤机制粉系统优化控制策略有利于缓解机组调峰过程中由于燃料量供给偏差引起的气温、气压偏差大等问题,保障了燃煤发电机组的运行灵活性和高效性。

基于IWOA-Transformer的磨煤机故障预警

提出了一种基于改进鲸鱼算法优化Transformer网络超参数(IWOA-Transformer)的故障预警方法。该方法利用非线性收敛系数和高斯变异对鲸鱼算法(WOA)进行改进,以提高WOA的收敛速度和避免其陷入局部最优;再采用改进鲸鱼算法(IWOA)优化Transformer的超参数,建立磨煤机故障预警模型;然后,通过预测值和实际值的相似度函数确定自适应阈值,结合专家系统判断故障类型并提出解决方案,实现磨煤机故障预警;最后,以某350 MW热电机组中速磨煤机为例进行故障预警试验。结果表明:所提IWOA-Transformer模型可显著提高预警速度和准确率,具有工程实用价值。

基于K-GRU神经网络的采煤机记忆截割及优化

目的针对采煤机记忆截割不准确、自动化程度不高的问题,方法本文提出一种基于KGRU神经网络的采煤机记忆截割算法,此算法具有更适合处理长时序数据的特点,将算法与采煤机记忆截割结合起来,可以减少采煤过程中滚筒的损坏同时保护工人生命安全。该算法在深层门控循环单元(GRU)的输入端引入比例因子K,用比例因子K表现不同时刻数据的重要程度,以加强模型对长时序数据的记忆性,进而提高记忆截割精度。在模型训练阶段利用随机搜索算法(RS)对深层K-GRU神经网络的超参数选择进行优化,加快模型训练速度。结果实验中使用Python完成K-GRU模型构建与超参数优化,使用随机搜索算法可以在更短时间内得到超参数最优解,得到超参数epochs为317、batch_size为70的最优解共花费154 s,在最优解情况下计算模型对真实采煤数据预测的误差,得到K-GRU的loss值为0.0467、R2为0.9578、EVS为0.9656、ME为0.0833。结论最终表明,优化后的深层K-GRU模型在解释方差得分、最大误差和可决系数方面均优于SVM、KNN、LSTM、RNN和普通GRU模型,显著提高了采煤机记忆截割的适用性和准确性。

区块链赋能下的煤机装备供应链协同管理

随着我国煤炭开采工业技术的发展,煤机装备制造产业的诸多问题也暴露出来。针对传统模式下的煤机装备制造供应链各参与方所存在的信息孤岛、信息不对称与业务流转效率低等问题,提出了一种基于区块链技术的主从多链结构的煤机装备供应链信息管理平台,将供应链中的供应商、制造与再制造商、煤炭开采企业以及监管机构与金融机构相连接起来。设计了适用于煤机装备供应链的平台技术架构,搭建了模拟煤机装备供应链场景下的主从多链网络结构并测试了吞吐量与存储性能,探讨了区块链技术在煤机装备制造领域的实用优势,为煤机制造业与新一代信息技术的融合提供了新方向。

截割参数对采煤机截齿受力影响研究

分析了采煤机截割实际情况,确定了截割半径、牵引速度、滚筒转速、煤层介质等截割影响参数;运用仿真和试验的方法研究了采煤机截齿在实际工况下作业时受力情况。仿真和试验结果表明:不同截割参数下,采煤机截齿截割力均呈现先增加后减小的趋势;不同截割参数下,截齿截割力峰值不同;采煤机截齿截割力试验值与仿真值基本一致,且最大相对误差为5%,试验验证仿真分析准确性,该研究为采煤机截齿受力特性的改善和疲劳寿命的提高提供借鉴。

采煤机数字孪生导航截割运动规划理论与方法

为进一步提高采煤工作面的智能化水平,实现采煤机导航截割的自主推演、自主学习和自主优化,基于采煤机自主导航截割技术和数字孪生智采工作面的概念,提出了采煤机数字孪生导航截割运动规划的理论与方法,包括数字孪生理论及基于该理论的采煤机数字孪生导航截割运动规划系统的构建方法。围绕数字孪生理论,探索了智采工作面的物理场景、数字孪生模型的构建及数字孪生驱动、交互和演化机制。为满足不同应用需求,将数字孪生模型分为物理实体、孪生模型和孪生数据模型,详细分析了这3类模型的特点。介绍了由模型驱动、数据驱动和服务驱动组成的3种运行机制,这3种机制通过虚实交互逻辑实现了从感知智能到认知智能的转变。构建了采煤机数字孪生导航截割运动规划系统,该系统通过物理感知层、综合数据层、数据融合分析层及数字孪生服务层,支撑采煤机截割状态数字孪生、动态导航地图数字孪生、数字孪生强化学习环境和强化学习运动规划的服务功能;通过数字化手段将现实中的采煤机导航截割过程复制到数字孪生操作环境中,通过系统内各模块的调用实现数据的自适应融合、智能分析和最优规划。最后,在构建的数字孪生环境中比较深度Q网络−归一化优势函数(DQN−NAF)算法与深度确定性策略梯度(DDPG)算法在采煤机运动规划任务中的效果,结果表明DQN−NAF算法在解决采煤机数字孪生运动规划任务时展现出更优的效果和稳定性。

新型螺旋钻采煤机的设计及试验

针对旧式螺旋钻采煤机工作过程存在机组体积庞大笨重、拆装钻杆难度大、效率低等问题,设计出一种适合400~500 mm厚极薄煤层开采的新型螺旋钻采煤机。采用四钻头结构,通过左右钻杆传递动力给前端传动齿轮箱,带动四个钻头同时钻进。该采煤机在试验过程中取得了良好的效果,提高了工作效率,降低了工人的劳动强度。

我国井工煤机装备企业国际化进程及展望

为助力我国井工煤机装备企业尽快成为世界一流企业,综述了新中国成立以来我国煤机发展历程,特别是近十年来我国煤机装备企业通过强化装备研发和提升自主创新能力,基本实现了采掘重大技术装备全部国产化,为煤矿安全高效开采提供了保障,为煤矿向高端化、智能化、绿色化方向发展提供了重要支撑。分析了一些产品已达世界领先或先进水平的企业“走出去”意愿不强烈的原因;提出了通过加强构建国际风险防范体系、建立属地化管理平台、对接国际标准互认等途径助力国际化进程,真正将我国煤机装备企业建成世界一流企业。

滚筒采煤机发展历程及关键技术探讨

在全球能源转型与“双碳”目标背景下,采煤行业正经历从传统机械化、自动化向智能化升级的关键阶段。文章详细阐述了国内外滚筒采煤机及其智能化发展历程:国外,以英国安德森公司、德国艾柯夫公司、美国久益公司为代表在采煤机及智能化方面取得了显著突破,尤其是在记忆截割和远程监控等技术领域;我国滚筒采煤机发展相对较晚,但近年来通过自主创新,在采煤机高端装备和智能化技术方面取得了一定的成果。文章从采煤机智能感知技术、智能控制技术、智能通讯技术以及智能诊断运维技术4个方面介绍了采煤机智能化关键技术,指出高效智能采煤机可靠性保障技术、智能化综采工作面高压供电技术、多源信息融合感知与交互技术、采煤机强人工智能技术、采煤工作面数字孪生技术以及采煤机组机器人化技术是未来采煤机的重要趋势,对我国煤矿智能化建设起到指导作用。

采煤机滚筒齿座焊接定位机器人系统的设计

针对目前采煤机螺旋滚筒齿座焊接定位精度和工作效率较低等问题,提出采用机器人系统进行齿座焊接定位,该系统主要由四台机器人、一台变位机和一套智能控制系统等组成,利用PQArt仿真软件编写齿座焊接定位工作程序,使机器人和变位机协同工作,从而完成齿座焊接定位的智能化作业,并进行了工业性试验,试验结果表明:该系统提高了齿座焊接定位的智能化程度,提高了齿座焊接定位的精度和工作效率,经济和社会效益显著。

基于多传感器融合的模糊PID采煤机截割路径自适应控制方法

截割路径自适应控制是提高采煤机生产效率和质量的重要手段,但现行方法控制精度较低,在实际中,截割路径RMSE、MAE均比较高。针对现行方法存在的不足和缺陷,提出基于多传感器融合的模糊PID采煤机截割路径自适应控制方法。采用多传感器融合技术感知采煤机截割运动学模型中位置及状态信息,并对多传感器数据融合处理,根据采煤机截割运动学规律得到采煤机截割路径,模糊化截割路径偏差,利用PID控制器调控比例、积分、微分3个参数,修正采煤机截割路径偏差,实现基于多传感器融合的模糊PID采煤机截割路径自适应控制。实验证明,设计方法应用下的采煤机截割路径RMSE和MAE得到了明显降低,为采煤机截割路径自适应控制提供了一定参考。

基于稀疏傅里叶变换的采煤机机载式变频器谐波干扰自动抑制方法

为增强采煤机变频器谐波干扰抑制效果,提出基于稀疏傅里叶变换的采煤机机载式变频器谐波干扰自动抑制方法。该方法先通过稀疏傅里叶变换分析采煤机机载式变频器输出的电流信号,检测谐波干扰成分,后设计一个自适应形态学滤波器实现谐波干扰自动抑制。结果表明,设计方法能够有效抑制变频器输出电流中的谐波干扰成分,抑制效果良好。