基于PSO优化NP-FSVM的煤矸光电智能分选技术研究

为提高分选的稳定性和准确率,提出一种多特征融合的基于粒子群算法优化的法平面型隶属度函数模糊支持向量机(PSO-NP-FSVM)煤矸石分选方法。介绍了X射线探测识别煤矸石技术的基本原理与工作流程。对采集到的X射线图像经中值滤波去噪预处理后,分别提取灰度特征下的灰度均值、灰度方差,以及基于灰度共生矩阵的纹理特征下的能量、相关性、对比度和熵共计6个特征向量,并对选择的特征进行融合。利用法平面型隶属度函数能有效剔除孤立样本的优点,结合粒子群算法对模糊支持向量机分类器模型的主要参数进行优化,提出经优化改进后的PSO-NP-FSVM分类算法,采用相同的训练样本,与PSO-FSVM分类器模型进行仿真对比分析。最后,分别采用PSO-NPFSVM、PSO-FSVM算法与单一灰度或纹理特征进行识别的方法建立分类器模型,并通过交叉验证的方法进行对比试验。试验研究结果表明:PSO-NP-FSVM算法经56次的迭代,参数达到最优,PSOFSVM算法参数寻优需迭代63次; PSO-NP-FSVM算法的适应度函数值较小。通过多特征融合的PSO对NP-FSVM进行优化的分选方法,煤矸石的分选准确率达到93.8%,其准确率和稳定性较普通PSO-FSVM分类器模型与单一特征识别方法,均有所提高。X射线探测的光电智能分选技术是未来煤矸石分选发展的重要趋势,此方法可改善在分选过程中因煤矸厚度的影响,导致识别准确率降低的缺陷。

基于PLC的全断面矩形快速掘进机电气控制系统的设计

全断面矩形快速掘进机是集机械、电气控制、液压、陀螺仪测量等技术于一体的高度机械化和自动化的大型隧道设备。为了更好地控制该掘进机,其电气控制系统以西门子1200系列PLC为核心,在PLC逻辑控制的基础上,通过采集系统内各传感器的相关数据信息,以主从分站的通信方式,实现远程控制掘进机内的ABB变频器、电磁阀及液压泵站。现场应用表明,该电控系统运行稳定可靠,实现了井下巷道的自动化掘进,有效提高了掘进效率。

可调速盘式磁力耦合器散热盘结构改进与优化分析

针对影响散热盘散热的主要因素,对散热盘的结构进行改进与优化分析,利用有限元软件对散热盘进行稳态热分析,再对散热盘进行结构优化分析获得合理参数。研究结果表明,设置结构改进参数后,对散热盘进行稳态热分析,散热盘的最高温度为47.212℃,最低温度为37.691℃,相比结构未改进前最高温度下降7.6%、最低温度下降14.7%,质量增加3.56%。进行结构优化分析后,相比结构未优化前,最高温度下降2.6%,最低温度下降5.36%,质量增加6.8%。该分析对磁力耦合器的散热研究具有一定的参考意义。

煤矸光电分选系统及抗干扰技术研究

针对煤矸石井下分选的需求,介绍了一种基于X射线扫描下的煤矸光电分选系统及其抗干扰技术的研究。首先对物料进行破碎,更加有利于X射线扫描,然后通过X射线扫描得到不同的光谱,再利用微处理器S3C6410进行煤和矸石的识别,最后通过高速光耦合器HCPL0631分选控制系统驱动喷射装置分选出煤和矸石。由于所设计的系统多采用电子设备,存在电磁辐射干扰,其中主要是电源干扰,通过设计一种抗干扰电源电路来消除电源干扰。最后利用Multisim 12.0软件仿真验证光电分选驱动系统及抗干扰电源系统。验证结果表明,基本实现了光电在线分选煤矸,并降低了系统干扰,使系统更加高效稳定。