径向柱塞马达受力分析与试验研究

锚杆支护水平制约着巷道掘进速度和安全性。钻架是用于锚杆支护的核心部件,锚护动作是由安装在钻架上的钻箱和锚箱来完成的。要达到井下使用要求,马达性能的好坏对于钻箱和锚箱的影响很大。锚杆支护工况需要钻箱具有低速运转平稳、传递扭矩大等特点,基于实际使用需求对马达做重点研究。重点对径向柱塞马达进行受力分析,推导了马达各个性能参数,并进行了仿真分析。最后对钻箱马达进行性能测试,评价在不同转速的情况下马达所能达到的扭矩和流量。

煤矿掘进机自定位截割控制方法及试验研究

开展了掘进机自定位截割控制方法及试验研究,提出了掘进机自定位截割控制策略,使用基于单目视觉与深度学习的掘进机机体六自由度位姿检测方法,以及具有规定性能的双层模糊自适应反步控制方法实现了掘进机自定位截割,并将其用于机体任意位姿下的截割头循迹跟踪控制。在掘进机两种不同的机体位姿下进行了截割头循迹跟踪控制试验,试验结果显示最大轮廓误差分别在48 mm和52 mm(约2.14%与2.32%)以内,验证了提出的掘进机自定位截割控制方法的有效性。

矿用自动液压锚杆钻机可靠性分配研究

针对自动液压锚杆钻机可靠性数据缺乏、结构复杂、工作环境恶劣的问题,优选了代数分配法作为其可靠性分配方法。通过结构功能分析,将钻机划分为8个组元并建立了可靠性分析模型。依据MT/T 688-1997《煤矿用锚杆钻机通用技术条件》计算了钻机故障率。运用代数分配法完成了钻机可靠性分配,研究结果表明控制系统等4个组元为薄弱环节。从提升关键部件可靠性和钻机加载试验两方面提出了钻机可靠性提升建议,对于自动液压锚杆钻机研发具有参考价值。

SLAM技术及其在矿山无人驾驶领域的研究现状与发展趋势

无人驾驶是矿山智能化关键技术之一,其中即时定位与地图构建(SLAM)技术是实现无人驾驶的关键环节。为推动SLAM技术在矿山无人驾驶领域的发展,对SLAM技术原理、成熟地面SLAM方案、现阶段矿山SLAM研究现状、未来矿山SLAM发展趋势进行了探讨。根据SLAM技术所使用的传感器,从视觉、激光及多传感器融合3个方面分析了各自的技术原理及相应框架,指出视觉和激光SLAM技术通过单一相机或激光雷达实现,存在易受环境干扰、无法适应复杂环境等缺点,多传感器融合SLAM是目前最佳的解决方法。探究了目前矿山SLAM技术的研究现状,分析了视觉、激光、多传感器融合3种SLAM技术在井工煤矿、露天矿山的适用性与研究价值,指出多传感器融合SLAM是井工煤矿领域的最佳方案,SLAM技术在露天矿山领域研究价值不高。基于现阶段井下SLAM技术存在的难点(随时间及活动范围积累误差、各类场景引起的不良影响、各类传感器无法满足高精度SLAM算法的硬件要求),提出矿山无人驾驶领域SLAM技术未来应向多传感器融合、固态化、智能化方向发展。

神东矿区煤矿掘进工艺及装备智能化技术研究

为了实现神东煤炭集团煤矿巷道掘进由人控到数控、由自动到智能的全面提速,分析了神东矿区煤矿单巷掘进、双巷掘进、大断面切眼贯通的工艺及设备配套技术现状,研究了智能化掘锚一体机、智能化连续采煤机、智能掘锚一体机惯性导航技术、成套智能化掘进技术、近端AI识别和远程云控制技术等掘进设备智能化技术,同时研究了预埋孔钻进机器人、智能化管路抓举设备、智能化防爆柴油开槽机、电缆自动收放车辆、智能清仓机器人等掘进辅助作业设备及技术。在此基础上给出神东煤炭集团煤矿掘进智能化发展建议,即:加快推广掘锚一体化生产工艺、发展5G无线网络技术、完善透明地质保障系统等,从根源上解决智能设备自主可控、智能互联、安全可信等关键问题。

基于多目标分析的F-T柴油机SOOT和NO_(X)排放物优化研究

为充分发挥F-T煤制油的优良理化特性,改善柴油机SOOT和NO_(X)之间的“Trade-off”关系,以一台四缸柴油机为研究对象,将SOOT和NO_(X)作为优化目标。通过台架试验获得柴油机燃用F-T煤制油时SOOT和NO_(X)随喷油参数变化的性能试验数据,采用支持向量机SVM建立喷油参数与SOOT、NO_(X)间的预测模型,并将其作为带精英策略的非支配排序遗传算法的适应度评价模型,在样本空间内获得SOOT和NO_(X)的Pareto前沿。赋予SOOT和NO_(X)不同的权重,通过Topsis对Pareto前沿进行决策分析,与原机工况点相比,SOOT下降幅度为3.7%~7.1%,NO_(X)下降幅度为1.2%~2.6%。经试验验证,SOOT的Pareto前沿与试验验证值之间的相对误差不超过8%,NO_(X)不超过5%,各工况下的R2均大于0.95。该方法改善了柴油机SOOT和NO_(X)之间的“Trade-off”关系,使柴油机排放性能得到提高。

履带行驶结构的内置式无线应变采集卡设计研究

针对煤矿履带掘进机器人在行驶过程中难以获取履带载荷的问题,基于电阻应变片的应变效应和测量电路,设计了一套适用于采集履带行驶结构动态特性的四通道无线应变采集卡。首先,分析了应变采集卡的电路和工作原理。然后,将2对应变片对称布置在试样板中,以DH5902N坚固型数据采集分析系统所采集的应变数据作为标准,通过仿真与试验相结合的方法对应变采集卡4个通道的灵敏度分别进行了标定。最后,将应变采集卡集成封装后内置于履带行驶结构中,并探讨了应变采集卡在封装环境下连续工作时的温度变化规律。结果表明,所设计的应变采集卡可同时采集4个通道的应变信号,其最高采样频率为1000 Hz,发射功率为4.5 dBm,应变采集误差不超过5×10^(-6)。该应变采集卡在封装环境下连续工作34.7 h后的温度稳定在34.58℃左右,可实现履带行驶结构的多自由度应变信号检测。研究结果为履带行驶结构动态载荷的实时采集以及掘进机器人的可靠性分析和故障预测提供了技术支撑。

煤炭企业计算机网络应用平台研究

现如今,随着我国社会的不断发展,信息化俨然成为当前我国不可或缺的重要技术以及未来发展趋势。本文以煤炭企业为例,提出煤炭企业中信息化应用平台该如何进行总体规划以及相应的框架改造。

掘进机截割机构联接座有限元分析与优化

针对掘进机联接座焊接耳架焊缝处出现裂纹问题,通过对截割机构进行建模和有限元仿真分析,提出合理化的优化方案,并对优化后的结构再进行建模和相同条件下的有限元仿真分析,进行优化效果验证。验证结果表明,通过结构优化改造,降低了联接座焊接耳架焊缝的剪切应力,可以有效地改善掘进机联接座焊接耳架焊缝裂纹问题。

基于FDD模型的掘进机截割减速器油液状态评估研究

掘进机截割减速器的可靠运行与润滑油状态息息相关,为合理评估油液状态,依据粘度、水分、颗粒数三种油液指标,提出了一种基于模糊深度学习模型(FDD)的油液状态评估方法。首先,按照单个指标将油液状态划分为四个等级,根据模糊综合评估法进行模糊评估;其次,将各指标数据进行归一化处理,作为深度神经网络的输入,再运用ReLU激活函数对网络进行激活,得到一个过拟合的神经网络;然后利用Dropout层特性,降低网络拟合程度,同时使用遗传算法对模型中的超参进行优化。最后,使用仿真数据对模型进行训练,并利用实际数据对模型进行验证。结果表明,该方法对油液状态的平均预测精度达到97%,数据损失0.0018,解决了由于多指标信息不一致导致油液状态表征困难及数据较少情况下神经网络训练困难的问题。

带式输送机纠偏控制系统的应用研究

针对带式输送机输送带易跑偏问题,基于CAN总线纠偏控制设计思路,设计了一种可以实时监测和纠偏动作的控制系统。首先针对系统在煤矿井下的应用场景选取合适的传感器,实时检测输送带的偏离状态,并将信号传输给控制系统;然后针对控制系统搭建CAN总线网络,将系统中各模块数据交互连接并对网络中各模块功能进行分析,利用纠偏控制策略控制信号运算和输出;最后执行系统根据接收到的信号调整输送带的位置,使其回到正确轨道。该系统能够监测输送带的位置并实现纠偏控制,纠偏效果良好。

井下四驱电动运料车最优滑转率控制研究

针对井下矿用四驱电动运料车续航里程不足的情况,对影响因子滑转率进行研究,通过对驱动电机的电压、电流、编码器等参数进行计算,实时识别出四驱电动运料车的最优滑转率,然后根据实际道路情况,通过模糊控制器将车辆的滑转率控制在最优滑转率附近,最后通过软件进行了仿真。结果表明,该模糊控制器能够将实际滑转率控制在最优滑转率附近,降低不必要的轮胎摩擦损耗,实现节能目的,为解决井下四驱电动运料车续航里程不足问题提供了新的解决方案。

矿用蓄电池特种车辆用变频牵引电机的研究与设计

传统交流变频调速系统只有恒转矩段和恒功率段,且恒转矩段约占整个调速范围的1/2,中频段特性比较硬,转矩不会跟随转速的变化而变化。为了让交流变频调速系统满足矿用蓄电池特种车辆的牵引工况,模拟直流调速系统的低速大扭矩“挖掘机”软特性,以DC 128 V的矿用铅酸蓄电池铲运车为例,通过对比直流电机特性参数,详细介绍了变频牵引电机多段速关键点、额定功率、额定电压、额定转速、启动电流、额定转差率和电机极对数等关键参数的设计方法,使得变频牵引电机转速与扭矩机械特性曲线与原直流电机相吻合,使其完全适用于矿用蓄电池特种车辆的行走,并在煤矿井下得到了验证。

基于非线性有限元分析的进口梭车快拆工艺的研究

梭车为短壁开采工艺重要配套设备之一,具有载重量大、机动灵活等特点,但遇到井下特殊巷道尺寸,存在车身过长致其无法顺畅转弯的弊端。以煤矿井下用进口梭车为例,通过对设备的车身、车头进行快速拆卸组装,有效解决此问题。通过有限元分析法对联接处进行强度校核,以保证下井运输及维护修理设备的方便性、安全性,提高产品的可靠性。

基于多种先进技术的巷道掘进截割钻进现状研究——评《定向钻进原理与应用》

近年来,基础设施建设不断推进,地下空间的利用越来越受到人们的重视。由于地下空间的特殊性,巷道掘进截割钻进等工艺在地铁、隧道等建设中扮演着至关重要的角色。传统的巷道掘进截割钻进方式存在一系列瓶颈和问题,如低效、危险、污染等,严重制约了巷道建设的质量。

基于横摆运动补偿的煤矿重载铰接车辆主动电液转向控制研究

煤矿重载铰接车辆采用折腰转向,横向刚度弱且所受扰动因素复杂,操控难度加大,极易引起安全事故。为改善煤矿重型铰接车辆在湿滑低附着路面环境中的安全驾驶操控性能、进一步提升煤矿辅助运输智能化水平,设计了一种具有横摆运动反馈补偿功能的泵控电液动力转向系统。建立了包含前车体纵向、侧向、横摆及后车体横摆运动在内的铰接车辆4自由度车体动力学模型以及泵控电液转向系统数学模型,在解耦动力学模型横摆角速度与横向加速度的基础上,设计了“转向操纵跟随−横摆稳定补偿”双通道铰接转向控制策略,其中,转向操纵跟随通道可实现前后车体铰接角对驾驶员的转向操控输入的实时跟踪,而横摆稳定补偿通道则通过主动调节车体铰接角以确保实际横摆角速度逼近理想横摆角速度。通过设置预滤波器和衰减积分器,设计了主动转向控制系统,该系统通过调整转向角度来提供纠正作用,以确保车辆能够遵循驾驶员意图保持路径跟随。基于dSPACE/DS1007半实物仿真平台,对铰接矿车低附着转向工况进行了仿真测试;模拟J型转弯工况,选择低摩擦因数路面条件中低速运行,验证了主动控制器对于铰接车辆跟踪期望路径的有效性。同时,基于冰雪覆盖路面等效低附着系数路面的实验条件,利用煤矿井下25 t级重型铰接式支架搬运车进行了实车转弯实验;结果表明:建立的铰接车辆车体动力学模型和泵控电液转向系统模型,通过横摆角速度与横向加速度进行解耦,能够比较真实的反应该类车辆的折腰运动状态;基于铰接车辆横摆稳定性控制分析,制定的“转向操纵跟随−横摆稳定补偿”双通道铰接转向控制策略,以及设计的主动控制系统,能够有效提高铰接车辆在低附着路面工况下的横摆稳定性,且该系统对于驾驶员的驾驶感觉没有改变,主动控制干预后能够及时、安全、平稳地将车辆的驾驶权交还给驾驶员。

煤矿无轨运输机器人多智能体控制系统关键技术研究

为了解决煤矿下井无轨辅助运输效率低、柴油机尾气污染较大、智能化、信息化水平较低等问题,提出了以锂离子电池为动力源的煤矿井下无轨运输机器人的设计方案。无轨运输机器人具备零排放、环境感知、多信息融合、自主路径规划、自导航、自主行走等功能,以及煤矿井下特定区域的物料自主转运功能。给出了无轨运输机器人的技术架构;详细介绍了无轨运输机器人的底盘结构与底盘电气系统设计、逻辑控制过程和无轨运输机器人无线通信与自主定位设计方案;介绍了环境感知与路径规划的方案设计。

基于脉冲耦合神经网络的红外图像分割算法研究

红外图像噪声多、结构复杂,传统的分割方法难以对红外图像实现完整的分割。脉冲耦合神经网络(PCNN)参数众多,而人工调整网络参数耗时耗力。为了避免人工调整网络参数、实现对红外图像较完整的分割,将粒子群优化(PSO)算法和改进的PCNN相结合,提出了一种新的红外图像分割算法。首先,对红外图像进行预处理。其次,为了减少网络参数,对PCNN进行了化简。然后,将预处理图像输入网络进行循环迭代,利用PSO算法计算每次迭代的分割结果的适应函数值,从而确定群体和个体最佳参数。最后,通过种群最佳参数得到分割结果。为了验证算法的分割性能,试验使用了不同的自然风景图像和红外图像。试验结果表明,所提算法可以对红外和自然风景图像实现较完整的分割;无论是分割效果还是定性分析,所提算法都要优于传统算法。

基于边缘计算和ST-YOLO的矿井智能监控技术研究

矿井视频监控在保障煤矿企业生产安全方面有着关键作用。目前矿井智能监控技术主要在云端进行监控数据处理,存在着网络拥塞,计算要求高等问题。针对该问题,研究了边云协同矿井视频监控总体架构,提出了基于任务卸载的自适应视频帧卸载策略,利用边缘端检测速度快、精度高、实时性强的优点,进行模型的优化更新,实现边云协同架构的不断完善。针对YOLOv5模型检测精度低,深层网络结构易发生梯度消失和过拟合的问题,Transformer应用到视觉领域面临同一种目标的多尺度无法识别和高分辨率图像构成的序列过长,计算量大,显存资源不足的问题,构建了基于Swin Transformer-YOLOv5的目标检测模型。实验结果表明,基于ST-YOLOv5的目标检测模型,提高了平均检测精度,适用于矿井智能工作面边缘端设备部署。

煤矿辅助运输防爆车辆电动化和数智化的应用研究

为提升煤矿辅助运输智能化建设水准,神东煤炭集团构建了辅助运输车辆管理系统。文章介绍了构成系统的主要模块,并基于井下人员和车辆的定位系统,利用井下4G/5G网络和巷道基站将信号传输到每个矿井地面调度室,然后通过光纤传输到大数据中心,实现了车辆监管数字化,让用车、派车更便捷。介绍了辅助运输车辆车载辅助安全驾驶系统、启动预警系统、智能感应自动停车装置、空挡启动保护装置、无线视距遥控等智能化技术。该系统利用激光雷达和相机对巷道扫描建模,为无人驾驶车辆提供“地图”,采用毫米波雷达技术和机器视觉技术实现辅助运输车辆在井下的精确定位,实现了无人驾驶的常态化运行能力。神东辅助运输车辆的电动化、监管数字化和智能化,极大的提高了辅助运输的安全和效率,提升了煤矿智能化建设水平。