煤矿防冲钻孔机器人全自主钻进系统关键技术

针对高地应力矿井钻孔卸压作业智能化程度低的技术难题,总结分析了国内外钻孔卸压技术和装备的研究现状,指出研发高性能、高可靠、高效率的防冲钻孔机器人全自主钻进系统是破解冲击地压防治难题的重要发展方向。为此,凝练了影响钻进系统性能的“孔位精准识别、钻具姿态精确感知、无线电磁随钻智能检测、钻具运行状态智能识别和钻进系统精确控制”五大关键技术,并给出了解决思路和方法。针对在复杂恶劣环境下卸压孔的精确识别问题,设计了融合图像尺寸调节和多阶段训练模式的卸压孔图像样本扩充SinGAN模型,引入多层特征融合优化的FasterRCNN,构建了基于改进SqueezeNet轻量级网络架构的孔位识别模型,以实现卸压孔位的准确快速识别;针对钻具姿态精确感知问题,提出了基于改进梯度下降法算法优化无迹卡尔曼滤波的惯性测量单元(Inertial Measurement Unit,IMU)初始对准方法,设计了多个IMU的空间阵列布局方式,研究了基于BP神经网络的钻具姿态误差补偿方法,旨在提高钻具姿态的解算精度,实现精准钻孔卸压;针对复杂地质环境下钻进工况的精确检测问题,搭建了煤矿井下随钻测量无线电磁传输系统架构,探讨了微弱电磁波信号自适应调制和随钻高速双向电磁传输技术原理,研究了孔底地质参数、几何参数和工程参数的测量原理和实现过程;针对钻进系统运行状态识别问题,构建了钻进信号时域、频域、时频域的多域特征和深度网络高级特征提取架构,提出了钻进系统关键零部件健康状态评估和故障诊断技术,构建了基于改进蝙蝠优化长短期记忆网络的卡钻风险因子预测模型,实现对卸压钻具卡钻状态的准确预测;针对钻进系统的精确控制问题,分析了钻进系统的液压系统工作原理,构建了考虑煤岩性状的钻进系统精确控制方案,探讨了基于转矩和位置的钻进系统最优控制参数求解原理,旨在实现钻进回转系统和给进系统的智能协同控制和并行作业。

基于协议匹配和数据压缩的采煤机数据管理技术研究

采煤机作为综采工作面的关键装备,其智能化水平的提升对提高矿山智能化体系建设具有重要作用。当前,复合传感与精细化监控技术日益成为智能化采煤机研制的主流方向,导致所需监控的数据量明显提升,对采煤机数据管理系统提出了更高的要求。采煤机远程监控系统的应用效果受协议适配度与监控数据传输及储存能力影响严重。为了提高采煤机远程管控系统的适配性和数据管理的时效性,降低采煤机远程监控系统开发及部署难度,开展了通讯协议匹配解析和实时数据压缩存储相关研究。首先构建采煤机通讯协议树模型,提出基于子树匹配的采煤机通讯协议相似度计算方法,设计了采煤机通讯协议匹配算法,实现了不同型号采煤机通讯协议点表自适应匹配与解析;其次设计了基于相同状态字的开关传感量压缩算法和基于变长编码的模拟传感量压缩算法,提高了采煤机实时数据的压缩比,降低了数据存储子系统开销;最后,构建了基于协议匹配和数据压缩的采煤机远程监控系统,并进行实验测试。测试结果表明:本次实验中,所提出的基于子树匹配的采煤机通讯协议相似度计算方法与专家参考值一致,协议匹配吻合度可达100%;所提出的面向采煤机的数据压缩算法对开关量和模拟量的压缩率分别达到了99.16%和91.80%。

基于无线电磁传输的防冲钻孔机器人钻进轨迹随钻测量方法

防冲钻孔机器人是高地应力矿井实现无人化卸压的必要装备,研发可靠的钻进轨迹随钻测量系统是保障钻孔卸压效果的重要措施。为此,在分析钻进轨迹算随钻测量基本原理的基础上,研制了基于无线电磁传输技术的钻进轨迹随钻测量钻杆;分析了不同电磁信号调制方式的频谱效益和抗噪声性能,设计了钻杆姿态信号的频移键控(FSK)调制和解调流程,进而开发了先放大后滤波的微弱信号调理系统,设计了相应的功能电路,并基于Multisim软件对其进行了测试,各电路模块满足设计要求。对比分析了5种轨迹解算算法的精度和执行效率,选择了均角全距法进行钻进轨迹解算,研究了基于小波滤波的惯性测量单元测量数据振动误差处理方法,验证了小波滤波算法对于提高姿态角解算精度的有效性。提出了基于拉线位移传感器与机器人动作标志位的钻进深度测量方法,并开展了地面试验与井下试验。试验结果表明:所设计的微弱信号调理系统可以实现煤矿井下微弱信号的接收与处理,基于拉线位移传感器与机器人动作标志位的钻进深度测量方法可以提高钻进轨迹的拟合精度。

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。

基于激光雷达的自主移动机器人实验教学平台设计

为培养高素质复合型的“新工科”人才,满足相关课程的实验教学需求,设计了基于激光雷达的自主移动机器人实验教学平台。平台涉及机械设计、机器人操作系统开发、同时定位与地图构建(SLAM)、路径规划等相关理论知识。利用平台开发了Rviz可视化界面、SLAM仿真、室外建图、路径规划等实验项目。实验结果表明,自主移动机器人软硬件系统的基本性能良好,相关SLAM算法、路径规划方法具有可行性。通过该平台开展实验教学,可以显著提升学生解决工程实际问题能力和创新实践能力。

基于电磁波的煤岩识别技术研究进展

将电磁波应用于煤岩识别中,可有效提高煤岩界面分辨能力。结合煤岩界面模型,阐述了运用电磁波技术进行煤岩识别的原理;介绍了γ射线法、雷达探测法、太赫兹信号法、电子共振法、X射线法和红外热成像法6种具体的煤岩识别方法,分析了各方法的原理,对各方法的优缺点及煤矿井下适用性进行了对比,并结合实际工业应用分析了各方法的研究现状。γ射线法在探测距离上具有显著优势,但存在放射性问题,基本被淘汰;雷达探测法具有识别准确的优点,但由于其信号衰减严重,探测距离短,目前一般应用于薄煤层测厚;太赫兹信号法探测距离短,只有在井下环境组成稳定时才能应用;电子共振法信号衰减严重,探测距离较短且难度较大,所以目前矿井基本摒弃;X射线法穿透性强,成像较清晰,但危害性极大;红外热成像法中,主动红外激励法需耗费大量时间对煤岩进行激励,且在处于高瓦斯的矿井环境中,存在极大的安全隐患;截割闪温法虽耗时较短,但对于截齿多、排布复杂的情况很难实现有效的煤岩识别。指出电磁波回波信息决定着电磁波煤岩识别的准确性,后续应对其进行深层次挖掘。

综放工作面煤矸识别技术及其应用

综放工作面煤矸识别技术作为智能放煤开采的关键技术,已经成为煤炭智能开采领域的技术难题。首先介绍了综放工作面煤矸识别技术的重要性及其对生产安全和经济效益的影响。随后,指出了该技术目前存在的问题和挑战,如难以识别不同形状、颜色和深度的煤块和岩层;识别过程中噪声和复杂背景的影响等。详细阐述了综放工作面煤矸识别技术的主要方法如射线法、视觉法和振动与声音信号法。通过对煤矸识别方法的原理、技术特点和优缺点等方面进行分析,全面评估了当前综放工作面煤矸识别技术的应用现状以及各种方法的适用条件和存在的问题。最后,探讨了该技术的未来发展趋势,强调了多传感器融合、深度学习和智能决策与实时监测作为当前技术发展的主要方向。

煤矿井下钻进速度影响因素及其智能预测方法研究

在煤矿井下钻探领域,钻进速度(DR)是评估钻探作业最有效的指标之一,钻速预测是实现煤矿钻进智能化的前提条件,对于优化钻机钻进参数、降低作业成本、实现安全高效钻探具有重要意义。为此,提出煤矿井下钻进速度影响因素及其智能预测方法研究,探索基于钻压、转速、扭矩以及钻进深度等少量钻机参数采用机器学习算法实现钻进速度精准预测。首先通过实验室微钻试验,深入分析煤岩力学性能、钻压、转速和钻进深度对扭矩、钻进速度影响规律。研究结果显示,在煤矿井下钻进过程中,随着钻进压力增大,钻进速度呈逐渐升高趋势,在较高的转速条件下钻进压力对钻进速度影响更加明显,转速增加有利于提高钻进速度,但转速对硬度较低的煤层钻进速度影响更为显著;然后,根据煤矿井下防冲钻孔现场数据,采用K–近邻(KNN)、支持向量回归(SVR)和随机森林回归(RFR)3种不同的机器学习算法建立钻进速度预测模型,并结合粒子群算法(PSO)对3种模型超参数进行优化,最后对比分析PSO–KNN,PSO–SVR和PSO–RFR三种钻进速度预测模型预测结果。研究结果表明,PSO–RFR模型准确性最好,决定系数R2高达0.963,均方误差MSE仅有29.742,而PSO–SVR模型鲁棒性最好,在对抗攻击后评价指标变化率最小。本文研究有助于实现煤矿井下钻进速度的精准预测,为煤矿井下智能钻进参数优化提供理论支撑。

软硬交错倾斜煤层下煤矿钻孔机器人钻杆系统振动特性研究

煤矿钻孔机器人钻杆系统振动特性的研究是钻进轨迹预测及控制的重要前提。考虑水平钻进过程中钻杆系统与煤层交互约束的复杂机制,搭建煤矿钻孔机器人钻进实验平台及振动监测系统,开展不同软硬煤层及煤层倾斜角度下的水平钻进实验;采用经验模态分解方法对采集数据进行分解、滤波和重构处理,以消除噪声干扰,进而研究软硬交错倾斜煤层下钻孔机器人钻杆系统振动特性。研究结果表明:钻孔机器人无论是在硬→中硬→软煤层还是软→中硬→硬煤层中钻进,钻杆系统的纵向、横向、扭转振动幅度均随煤层倾斜角度的增大而增大;同一煤层倾斜角度下,钻孔机器人在软→中硬→硬煤层中钻进较在硬→中硬→软煤层中钻进时,钻杆系统的纵向、横向及扭转振动幅度更大;煤层倾斜角度较小时,软硬交错煤层对钻杆系统振动特性的影响较大,煤层倾斜角度较大时,煤层倾斜角度对振动特性的影响大于软硬交错煤层的影响;较大的砂石对钻杆系统振动产生一定影响。

基于时频融合深度网络的矿用钻机轴承故障诊断

针对矿用钻机低速重载工作特性导致其轴承故障特征微弱、噪声大的问题,考虑单一模态下故障诊断的局限性,提出了一种基于时频融合深度网络的矿用钻机轴承故障诊断方法,对时域和时频域两种模态特征进行联合提取与分析。所设计的诊断网络在不同模块中区分性地嵌入不同注意力机制,实现多维度关键故障特征提取。最后通过钻机实验台数据集和凯斯西储大学轴承数据集进行验证。结果表明:所提方法能自动提取丰富的钻机轴承故障特征,比仅在时域或时频域分析具有更高的准确率和抗噪能力。

智能化采煤机总线电磁干扰模型建立及布线工艺优化

智能化采煤机是煤矿综采工作面的关键装备。受智能化采煤机隔爆电控箱内部空间限制,其内部电子电气器件、变频器动力电缆和总线存在混合布线情况,所形成的电磁干扰严重影响了采煤机总线通讯的稳定性和可靠性。随着装机功率持续增加和采煤机智能化需求越来越高,智能化采煤机电气及控制系统总线面临的电磁干扰愈发严峻。目前采煤机电控箱内布线工艺主要以经验为主,缺乏针对智能化采煤机电控箱内电磁环境的有效仿真手段和电控箱内线场传输耦合模型的研究,尚不能为智能化采煤机控制系统总线抗干扰能力提升提供技术支撑。因此,如何有效抑制电磁干扰并优化布线工艺,提升总线通信的稳定性,已经成为智能化采煤机亟待解决的重要问题。针对智能化采煤机总线抗干扰技术的需求,建立了智能化采煤机电控箱内动力线缆辐射干扰模型,提出了输出动力线缆电磁辐射快速估计方法,分析了变频器输出动力线缆所产生的电磁辐射受开关频率、输出电压及启动状态的影响;建立了基于双导体传输线的采煤机CAN总线串扰特性分析模型,提出了基于串扰影响因子的采煤机CAN总线串扰估计方法,研究了总线受串扰影响程度与布线距离、线缆类型及距地高度等的关系。基于上述理论分析设计了智能化采煤机电控箱总线抗干扰优化布线工艺,研发了采煤机总线抗干扰测试可视系统。为了验证所提采煤机布线工艺优化方法的可行性,设计并开展了电控箱布线优化前后的总线干扰测试实验,结果表明:优化前后CAN总线数据帧波形的偏差程度分别为0.1493和0.0305,受扰率分别为56.07%和35.33%。

基于信号分解深度网络的轴承剩余寿命预测

工况波动、噪声干扰等因素造成滚动轴承高频振动信号信息冗杂,使退化过程建模结果难以准确反映实际退化趋势,导致轴承剩余寿命预测准确性不高。为此,本文提出一种基于信号分解网络的轴承剩余寿命长程时序相关预测方法。运用时间序列分解算法将振动信号分解为趋势、周期及余项3种分量,去除冗杂信息;针对快速退化到失效阶段,建立基于长短期记忆网络的自编码器特征提取模型,获得单调性和趋势性强的健康指标;最后,建立深度时序自回归神经网络模型对健康指标进行趋势预测,输出剩余寿命预测值的概率分布。实验结果表明,本文所构建的健康指标具有良好的趋势性和单调性,相比其他相关方法,所提剩余寿命预测方法具有更高准确率。

基于人工免疫和记忆切割的采煤机滚筒自适应调高

为实现采煤机截割滚筒的自动调高,利用记忆切割实现采煤机工作路径的记忆,采煤机利用记忆的相应位置的切割参数自动工作;当煤层地质条件发生变化,采煤机记忆的相应参数与实际参数不一致时,利用人工免疫理论进行数据处理和工作状态判断,实现采煤机截割滚筒的自适应调高.试验表明:基于人工免疫和记忆切割的方法,可以使采煤机适应煤层顶板条件的变化,能够实现采煤机截割滚筒的自适应调高.

支撑掩护式液压支架的优化设计

为了提高液压支架顶板管理以及承受较大载荷的能力,必须使液压支架顶梁前端的运动轨迹为水平摆幅最小的近似双扭线。通过对液压支架四连杆机构的运动特性分析,建立了四连杆机构的优化设计数学模型,基于遗传算法求出了使顶梁前端运动轨迹为近似双扭线,且双扭线水平摆幅e最小时的各杆长度及相应参数,并以ZY35型液压支架的设计为例进行了验证。结果表明:利用遗传算法对液压支架四连杆机构进行优化设计可以得到理想的设计参数,生产的液压支架工作状态平稳,支护效果良好。

基于空间阵列式惯性单元的防冲钻孔机器人位姿解算方法

防冲钻孔机器人是冲击地压矿井卸压的关键设备,其准确定位和定姿是实现卸压作业无人化的基础和前提。通过分析国内外移动机器人及煤矿井下移动设备定位技术的特点,提出了一种基于空间阵列式惯性单元的防冲钻孔机器人位姿解算方法。在分析常规惯性传感单元定位误差类型及来源的基础上,建立了空间阵列式惯性单元数据融合模型,推导出角速度和比例加速度的融合方程,设计了空间阵列式惯性单元位姿解算流程。通过分析防冲钻孔机器人的实际运行工况,模拟了防冲钻孔机器人的曲线运动轨迹,并对钻孔机器人的位姿解算方法进行了仿真分析,仿真结果表明,在曲线运动时,空间阵列式位姿解算方法的位移和姿态角解算精度均优于原始位姿解算方法和差分式位姿解算方法。为了验证所提方法的可行性,根据现场实际情况搭建了移动载体运动工况模拟实验台,根据设定的真实轨迹曲线进行轨迹跟随及监测实验,结果表明:空间阵列式惯性单元的位姿解算精度较高,在x,y,z三轴方向的位移平均误差分别为5.83,8.76和0.84 cm,俯仰角、航偏角和横滚角的平均误差分别为0.07°,0.15°和0.06°。为了进一步验证所提方法的实用性,搭建了防冲钻孔机器人惯性单元位姿监测实验平台,进行了防冲钻孔机器人的直线行走实验,实验结果表明:基于空间阵列式惯性单元解算的钻孔机器人俯仰角、航偏角和横滚角平均误差均小于0.5°,在x,y,z三轴方向的位移平均误差均小于2.00 cm,位姿解算误差均满足实际要求,验证了所提防冲钻孔机器人位姿解算方法的可行性和有效性。

一种支持MCM的产品族信息模型的研究

大规模定制生产 ( Mass customization manufacturing,MCM)是制造业的发展趋势 ,基于产品族的开发和管理被认为是一种支持大规模定制生产的有效方法。文中分析了目前企业在产品数据管理方面存在的问题 ,提出根据对产品族多个视图的描述 ,利用面向对象的方法构建一个通用的产品族结构 ,形成一种支持 MCM的产品族信息模型 ,简化了产品变异体的数据管理。基于产品族信息模型 ,可以方便地进行产品配置管理 。

智能CAPP系统及其加工资源动态决策

为了提高计算机辅助工艺规划(CAPP)系统的柔性、可扩展性、可重用性和动态适应性,基于并行工程理念,采用多代理技术,提出了一种智能CAPP系统体系结构.在研究了智能CAPP系统的工作机理基础上,利用BP神经网络和相关算法实现了车间加工资源的动态决策.结果表明:基于多代理的智能CAPP系统由若干代理构成,每个代理具有独立的功能、结构、推理机和知识库,它们通过协作完成对整个工艺计划问题的求解,在系统结构上具有可重构、可扩展的能力;企业的应用表明,通过CAPP和车间生产计划的集成,基于BP神经网络实现制造资源的动态决策,使得工艺计划的可执行性提高了近1/3.

不同时期生姜加工品质及姜油树脂成分分析

为确定原料生姜的加工特性,研究分析了其根茎在不同生育期及贮藏期的主要成分变化。结果表明,生姜根茎干物质、可溶性糖、可溶性淀粉、粗纤维和姜油树脂等含量均随生育期和贮藏期的延长而增加,而可溶性蛋白和游离氨基酸含量则在生姜生长前期较高,生长后期及贮藏期较低且无显著变化。生姜生长过程中,姜油树脂化学成分增加,而生姜贮藏过程中,虽有新的化合物生成,但随着贮藏期的延长,姜油树脂中的β-萜品醇、橙花醛、乙酸龙脑酯等14种痕量挥发性成分消失,但不同时期生姜根茎姜油树脂的主要成分基本相同。生姜播后4～5个月,根茎产量达较高水平,且干物质及姜油树脂含量较低,辛辣味较淡,粗纤维较少,适于腌渍加工;而生姜贮藏60d后,根茎干物质、可溶性淀粉及姜油树脂含量已基本稳定,适于生姜脱水、淀粉加工及姜油提取。