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。

掘进机截割部齿轮传动系统振动特性研究

掘进机截割部齿轮传动系统性能的好坏直接决定掘进机的使用寿命和传动效率。以某型掘进机截割部齿轮传动系统为研究对象,分析了掘进机截割部组成及齿轮传动系统,运用MATLAB对减速机齿轮传动系统振动特性进行研究和分析。研究结果表明:掘进机截割减速机输入一级中心齿轮和一级行星齿轮X向振动位移呈现单周期稳定波动,2个X向振动位移共振频率均在180 Hz左右;输入一级中心齿轮X、Y向振动位移小于一级行星齿轮X、Y向振动位移。该研究为掘进机截割部齿轮传动系统振动噪声的改善提供理论依据。

采煤机截割部齿轮故障预测模型设计及试验

井下采煤机结构复杂、工况环境差,容易出现各类故障,且处置难度较大。针对MG1000/2500-WD型采煤机截割部齿轮故障诊断需求,结合卷积神经网络的故障特征提取原理,设计了DCNN故障预测模型,并实施了数据训练及模型测试。测试结果表明:预测模型的故障甄别准确率达到98.17%,故障训练值与标准值的准确率达到99.13%,故障预测具有较高的可靠性,实现了预期的研究目的。

采煤机截割部一级行星架疲劳寿命分析与优化研究

针对采煤机截割部一级行星架经常出现断裂的问题,以MG1000/2500-WD型大采高采煤机截割部一级行星架为研究对象,借助ANSYS有限元仿真分析方法,开展了疲劳寿命分析工作.结果表明,一级行星架工作时承载的静载荷较小,输出轴与太阳轮处位置载荷循环次数最小,属于疲劳危险区域.通过增大输出轴轴肩圆角半径尺寸的优化方法完成一级行星架优化,仿真结果表明,优化之后的一级行星架静强度微量增大,疲劳强度得到了较大幅度的提升.

采煤机截割部齿轮受力及疲劳寿命分析

为了解决采煤机截割部截割过程截齿发生疲劳损耗的问题,以MG300/700-WD型采煤机截割部为研究对象,利用数值模拟软件对齿轮受力进行分析,发现齿轮截齿接触位置出现应力接触的最大值,最大应力值为241.69 MPa,对齿轮应变云图进行分析,发现最大的应变值出现在啮合截齿的齿根部位,最大弹性应变值为1.22×10-3,所以在此位置最容易出现损坏,同时对不同夹矸性质及位置齿轮疲劳寿命进行分析,发现寿命的平均天数为184 d,为后续事前管理提供一定的参考.

采煤机截割部齿轮受力分析与疲劳寿命研究

基于采煤机截割部截割煤岩过程与齿轮动力学特性,介绍一种采煤机截割部齿轮受力与疲劳寿命仿真分析方法。此仿真分析方法需先构建采煤机截割部齿轮仿真模型,由此可分别实现采煤机截割部齿轮受力仿真分析和疲劳寿命仿真分析,获取截割部齿轮受力情况和疲劳寿命情况。为验证此种方法的应用价值,将仿真分析方法应用于某煤矿采煤机生产工程实践。

采煤机截割部齿轮结构瞬态动力学性能与疲劳寿命分析

以MG300/700WD型采煤机为研究对象,分析该采煤机截割部传动系统中的两个关键齿轮,通过有限元分析方法对其进行瞬态动力学分析,确定两个齿轮啮合部位的应力和应变较为集中;同时进一步应用n Code Design Life软件对齿轮疲劳寿命进行分析,确定齿轮啮合部位疲劳寿命最低,约为175 d,与实际情况基本相符,因此初步印证了本次研究的有效性,可为后续的同类型采煤机预防性检修工作提供参考。

基于有限元分析的采煤机截割部行星架疲劳寿命预测

以MG300/730-WD型采煤机为例,在概述其截割部行星机构工作原理的基础上,应用ANSYS有限元软件构建其行星架仿真模型,在软件中导入应力结果文件及载荷谱后自动生成材料S-N曲线;在此基础上展开截割部行星架疲劳寿命预测。最后从调节侧壁厚度、连接板直径等方面对其结构刚度的增强思路展开分析,对行星架工作形变起到较好遏制。分析结果可为此型号采煤机截割部行星机构的良好运行提供借鉴参考。

采煤机截割部的扭矩轴强度和优化

以MG900/2210GWD型采煤机为例,介绍一种采煤机截割部扭矩轴优化设计,基于ABAQUS有限元分析软件,结合扭矩轴基本结构,构建扭矩轴有限元仿真模型,并以此为基础,从静力学仿真和模态仿真两个角度实施扭矩轴强度仿真分析。根据分析结果确认扭矩轴受力薄弱点后,介绍三种扭矩轴优化设计,再通过有限元仿真分析获取最佳设计,将最佳设计应用于工程实践,确认可有效提高扭矩轴综合性能。

基于ANSYS的截割部行星架疲劳寿命分析

为进一步探究采煤机截割部行星架的性能优化路径,以MG1000/2500-WD型采煤机截割部两级行星架为研究对象,并应用ANSYS有限元分析软件对其进行建模分析,明确其在应力和疲劳寿命等方面的薄弱环节。而后根据分析结果,对其进行了针对性的优化设计。从仿真结果来看,本次优化设计取得了相对较优的效果,预计该优化方案在今后的相关工作中具有潜在应用价值。

采煤机截割部减速器壳体仿真分析与轻量化设计

以MG250/600-WD型电牵引采煤机为对象,基于有限元法对壳体结构开展轻量化设计。利用PRO/E构建三维模型,利用ANSYS软件建立模拟仿真模型。结果发现,壳体的应力和变形呈现出明显的不均匀性,且最大等效应力和变形量均较小,刚度和强度上存在冗余问题。以应力和变形均较小的圆周外壳以及凸台结构为优化对象,以整体质量和变形量为优化目标,开展轻量化设计工作,使得减速器壳体整体质量降低了8.12%。通过实践应用有效验证了轻量化设计方案的可行性,能为企业创造良好的经济效益和绿色效益。

采煤机截割部行星机构关键零件疲劳寿命仿真分析

基于采煤机截割部行星机构关键零件结构特征,介绍一种可实现行星机构关键零件疲劳寿命分析的仿真分析方法。此方法需先构建采煤机截割部行星机构关键零件刚柔耦合模型,并由此开展行星机构关键零件动力学分析和疲劳寿命分析。将仿真分析方法应用于工程实践后确认,此种仿真分析方法具有较高的疲劳寿命分析精度。

采煤机截割部二级行星架断裂问题分析与改进设计

针对某煤炭企业MG1000/2500-WD型滚筒采煤机截割部传动系统中的二级行星架断裂失效问题,开展其断裂问题分析,结果表明,出现断裂问题的原因是疲劳破坏而不是过载。采用增大二级行星架退刀槽圆角半径方法完成了改进设计,分析结果表明,静强度得到了一定提升,而疲劳强度得到了大幅度改进,疲劳循环次数提升了21.8%。

采煤机截割部动力学性能优化分析

基于采煤机截割部多级齿轮传动-箱体耦合动力学模型及仿真,介绍一种采煤机截割部动力学性能优化设计。具体设计中需要先构建耦合模型,再通过耦合模型从固有振动特性、动态响应特性以及多级齿轮传动-箱体耦合动力学特性三个角度实施仿真分析,根据仿真结果实施采煤机截割时动力学性能优化设计,最后将优化设计应用于工程实践,确认优化设计具有较强的应用成效。

MG300/720-AWD型采煤机截割部性能退化案例分析

针对采煤机截割部易出现性能退化的问题,以MG300/720-AWD型采煤机为研究对象,介绍一种采煤机截割部性能退化检测方法。该方法主要通过对采煤机电气、温度、效率、速度、压力、振动等方面指标数据的采集与预处理后,利用基准高斯混合模型进行计算与分析,以推导出衡量截割部性能退化程度的熵值,进而确定出设备的性能退化发展趋势,为截割部维护维修提供支持,确认该方法具有一定实践应用价值。

采煤机截割部齿轮传动系统的齿轮疲劳寿命分析

以MG132/320-WD型采煤机为研究对象,介绍一种基于有限元分析的采煤机截割部齿轮传动系统的齿轮疲劳寿命分析方法。以采煤机规格尺寸、材料特性等参数为基础,构建出齿轮的有限元模型,之后分别对齿轮有限元模型的瞬态动力学特性与疲劳寿命特性进行分析,以此判断齿轮的薄弱点,从而为采煤机截割部齿轮传动系统的优化设计提供支持,确保齿轮传动系统在采煤机运行过程中发挥出最大的作用。

采煤机截割部行星架结构有限元分析及优化

以MG1000/2500-WD型采煤机为对象,利用ug和Ansys软件建立了截割部一级行星架的有限元模型,对结构的应力和疲劳寿命进行分析。结果发现,行星架的最大应力为146.1 MPa,最小疲劳寿命为1.329×10^(7)次。以行星架的6个结构参数为优化对象,以质量为优化目标,以应力和疲劳寿命为约束条件,在ANSYS软件中对行星架进行结构优化改进。优化后的行星架最大应力降低了5.98%,疲劳寿命延长了16%,质量降低了3.96%。通过6个月时间的现场应用,验证了优化设计方案的可行性,经济效益显著。

掘进机截割部结构动态特性仿真分析研究

以EBH300A型掘进机为研究对象,通过仿真分析方法,从掘进机整机装配结构模态分析、截割臂内外伸缩套结构振动特性两个角度对掘进机截割部结构动态特性进行有限元仿真分析,进而指出现有截割部技术参数方案存在的不足,提出一种新型技术参数优化方案,并将此方案应用于工程实践,检验优化方案的可行性。

基于PSO-BP复合网络的掘进机截割部故障智能诊断

针对井下掘进机故障诊断频发,传统诊断方法和BP神经网络诊断周期长的情况,以常村煤矿矿用EBZ-160TY型掘进机为背景,提出基于PSO-BP神经网络模型的掘进机截割部智能诊断模型。该模型能够弥补BP神经网络模型收敛周期长、局部最优搜索差的缺点,实现模型的快速收敛和故障准确预测。通过设置PSO-BP神经网络模型参数、样本数据训练,同时经过数据测试,确定PSO-BP神经网络模型预测结果故障预测率为100%,而BP神经网络的预测精度为80%,且在同时间下,PSO-BP神经网络较BP神经网络预测精度更高。在同精度下,PSO-BP神经网络模型收敛速度更快,在精度为1×10^(-5)时,PSO-BP神经网络模型仅需7步,BP神经网络平均需要198.5步。综合测试结果说明,PSO-BP神经网络模型能够较快实现掘进机故障的预测,且达到较高的预测精度,为掘进机故障诊断提供依据。

滚筒采煤机截割部刚柔耦合动力学及扭矩轴模态分析

基于滚筒采煤机截割部的基本结构,结合刚柔耦合理论,提出一种适用于滚筒式采煤机截割部仿真分析的刚柔耦合动力学及扭矩轴模态分析方法,此种方法主要包括刚柔耦合动力学分析和扭矩轴模态分析两部分内容,可实现截割部刚柔耦合动力学分析以及扭矩轴模态分析,进而为截割部结构优化设计提供相应的参考支持。此外,研究中还会提出一种截割部优化方案,并将此方案应用于工程实践,以检验方案的有效性。