基于双激光雷达的带式输送机煤流量检测系统

带式输送机煤流运输过程中由于堆积角的存在,使得煤流形状呈近似三角形,易出现检测盲区。针对该问题,提出了一种基于双激光雷达的带式输送机煤流量检测系统。将2个单线激光雷达分别放置在带式输送机上方左右两侧,各测量半个区域内的煤流外轮廓特征点,通过融合算法对左右区域内的煤流外轮廓特征点进行融合,再通过最小二乘多项式拟合算法解算出整个区域内的煤流外轮廓,从而实现对煤流轮廓的无盲区测量。使用光电编码器实时检测输送带运行速度,采用梯形面积累计法计算煤流断面面积,采用面元积分法计算带式输送机的煤流量。现场试验结果表明:无煤料偏置时,单/双激光雷达扫描结果基本一致,系统测量误差为2%~3%,满足煤流量检测要求;有煤料偏置时,基于单激光雷达的系统误差较大,无法满足煤流量检测要求,而基于双激光雷达的系统测量误差依然能够保持在2%~3%。提出了单/双激光雷达选择判据,得出存在煤料偏置或大块煤料的工况下,基于双激光雷达的带式输送机煤流量检测系统更加适用。

煤炭快速定量装车站精准装料控制系统设计

为解决目前定量装车站存在的自动化和智能化程度不高、人工操作强度大、装车效果不精准等问题,设计了一种快速定量装车站的精准装车系统,该系统包括车厢编号获取的控制技术、定量仓阀门控制技术以及溜煤槽控制技术。通过可编程控制器PLC对不同设备进行信息采集与处理,实现设备的控制,完成快速定量装车站精准装车。并设计出一套车厢残余煤炭量检测方法,主要是通过二位激光雷达扫描待装车厢的内表面并生成点云数据,对点云数据处理得出车厢内煤炭的三维图像,图像进行滤波处理后得出车厢内残余煤炭质量,实现非接触称重。最后,在国家电投内蒙古白音华蒙东露天煤矿对快速定量装车站的关键技术进行验证。该研究内容可为露天矿火车快速定量装车系统研发提供依据。

基于模糊规则的数据异常检测系统

文章设计了一种基于模糊规则的机械故障快速检测模型,可以通过实际运行数据实现异常的快速检测和异常概率计算。异常快速检测是指通过优化循环神经网络(RNN)等深度学习模型,对产线数据进行特征提取和整合,然后结合随机森林及模糊规则,进行异常检测;异常概率计算是对数据进行数据清理后,使用决策树与模糊规则相结合,挖掘数据在真实异常发生前的特征趋势,在此基础上完成异常预警功能;最后在多个模拟数据集及真实运行数据下进行了实验。结果表明,提出的模型在异常数据检测及预警方面具有良好表现。