基于微型惯性传感器的井下人员跟踪定位系统

为了解决当前煤矿井下使用的WIFI人员定位系统在煤矿井下复杂环境中受到干扰,造成使用精度误差等问题,研究并提出使用微型惯性传感器制作足部轨迹测量传感器,通过惯性轨迹测量算法计算并跟踪井下人员的移动轨迹。使用基于固定阈值的零速检测技术和基于Kalman滤波的零速校正技术估计并校正由于系统长期工作造成的偏移误差。通过实验证明采用微型惯性传感器能够在不依赖于外部传感器的情况下对人员轨迹实现测量跟踪,Kalman滤波的应用能够减少惯性轨迹测量系统造成的长期漂移误差,可避免井下复杂工作环境对定位造成的干扰。

基于加速度计的顶煤运移时间测量系统

多轮顺序记忆放煤工艺能够改善综采工作面的顶煤采出率和含矸率,但在现场应用中需要对每一轮放煤时间进行精确测定与控制。基于顶煤运移跟踪仪的自动化放煤技术在实际应用中顶煤运移跟踪仪仅作为标志点安置于顶煤中,无法获得更多的顶煤运移信息。针对上述问题,基于顶煤运移跟踪仪,设计了一种基于加速度计的顶煤运移时间测量系统,该系统包括标签、采集器及中心计算机3个部分。标签放置于顶煤内部,放煤过程中跟随顶煤运动,通过内置的加速度计实时采集比力值数据,并调用时间测量算法,实现顶煤运移情况监测,进而确定不同放煤阶段,计算得出不同阶段的顶煤运移时间信息;当标签从放煤口放出后,与刮板输送带产生碰撞,通过射频信号将顶煤运移时间信息向外发送给采集器,通过现场总线进一步传输至中心计算机,指导综采工作面现场实现多轮顺序放煤。详细介绍了顶煤运移时间测量标签的软硬件设计,实现了比力值实时采集、无线信号传输、数据存储等功能;搭建了以3D转台为核心,Gauss-Newton方法为标定算法的标定平台,完成了加速度计的标定工作,标定后的加速度计能够准确采集顶煤运移时间测量标签的比力值;根据顶煤在放煤过程中的运移特点,提出了基于阈值的时间测量算法及基于长短期记忆(LSTM)的时间测量算法。基于阈值的时间测量算法通过引入静态阈值、最大阈值实现运动阶段的时间识别;基于LSTM的时间测量算法通过识别时域下比力值矢量和的动态变化,寻找突变点,实现运动阶段的时间识别。通过标签的自由落体实验完成了2种时间测量算法的性能测试,其中时间测量方差分别为0.000 6、0.000 2,时间测量误差分别为13.07%、5.22%,满足现场顶煤运移时间测量需求,基于LSTM的时间测量算法在顶煤运移时间测量具有明显的应用优势。