煤矿防冲钻孔机器人全自主钻进系统关键技术

针对高地应力矿井钻孔卸压作业智能化程度低的技术难题,总结分析了国内外钻孔卸压技术和装备的研究现状,指出研发高性能、高可靠、高效率的防冲钻孔机器人全自主钻进系统是破解冲击地压防治难题的重要发展方向。为此,凝练了影响钻进系统性能的“孔位精准识别、钻具姿态精确感知、无线电磁随钻智能检测、钻具运行状态智能识别和钻进系统精确控制”五大关键技术,并给出了解决思路和方法。针对在复杂恶劣环境下卸压孔的精确识别问题,设计了融合图像尺寸调节和多阶段训练模式的卸压孔图像样本扩充SinGAN模型,引入多层特征融合优化的FasterRCNN,构建了基于改进SqueezeNet轻量级网络架构的孔位识别模型,以实现卸压孔位的准确快速识别;针对钻具姿态精确感知问题,提出了基于改进梯度下降法算法优化无迹卡尔曼滤波的惯性测量单元(Inertial Measurement Unit,IMU)初始对准方法,设计了多个IMU的空间阵列布局方式,研究了基于BP神经网络的钻具姿态误差补偿方法,旨在提高钻具姿态的解算精度,实现精准钻孔卸压;针对复杂地质环境下钻进工况的精确检测问题,搭建了煤矿井下随钻测量无线电磁传输系统架构,探讨了微弱电磁波信号自适应调制和随钻高速双向电磁传输技术原理,研究了孔底地质参数、几何参数和工程参数的测量原理和实现过程;针对钻进系统运行状态识别问题,构建了钻进信号时域、频域、时频域的多域特征和深度网络高级特征提取架构,提出了钻进系统关键零部件健康状态评估和故障诊断技术,构建了基于改进蝙蝠优化长短期记忆网络的卡钻风险因子预测模型,实现对卸压钻具卡钻状态的准确预测;针对钻进系统的精确控制问题,分析了钻进系统的液压系统工作原理,构建了考虑煤岩性状的钻进系统精确控制方案,探讨了基于转矩和位置的钻进系统最优控制参数求解原理,旨在实现钻进回转系统和给进系统的智能协同控制和并行作业。

基于IMU-LiDAR紧耦合的煤矿防冲钻孔机器人定位导航方法

防冲钻孔机器人是冲击地压矿井卸压的关键设备,其在复杂卸压巷道的精确地图构建和的稳定导航是实现钻孔作业智能化的基础和前提。在分析激光雷达点云畸变成因和同步定位与地图构建(SLAM)算法缺陷的基础上,设计了基于惯性测量单元(IMU)连续时间轨迹的点云畸变矫正方法,建立了激光雷达和IMU的数据融合模型,提出了基于IMU-LiDAR紧耦合的防冲钻孔机器人定位建图方法。根据煤矿卸压巷道特点建立了密闭坡道模型,开展了建图效果仿真分析,结果表明,所提算法在定位精度、轨迹误差方面均优于现有常用算法。在此基础上,设计了基于改进人工势场法和快速扩展随机树的动态路径规划方法,建立了适用于防冲钻孔机器人的路径规划与导航融合方案,并设计了2种仿真运动场景,结果表明,所提路径规划方法在全局路径规划和动态路径规划的平均路径长度、平均运行时间、平均生成节点数等方面均具有较好的综合性能。为了进一步验证防冲钻孔机器人定位导航方法的实用性,在校内模拟巷道、地面实验基地和井下卸压巷道等场景下开展了多组对比实验,结果表明:将IMU数据与LiDAR数据紧耦合后,所提方法的定位建图精度明显提高,在特征退化场景中具有优越的定位建图性能,且规划路径的运算效率和路径代价方面均具有良好的表现,验证了所提定位导航方法在多种场景中的可行性和优越性。

深部煤炭流态化开采装备自主行走机构多缸推进同步控制

我国浅部煤炭正逐渐开采殆尽,向地球深部开发资源已成为必然趋势和国家需求。针对2000 m以深的深部煤炭开采难题,设计了一种适用于深部煤炭流态化开采装备的自主行走机构,并重点对自主行走机构中液压推进系统的多缸同步控制难题进行了研究。首先,基于流态化开采工艺原理及装备组成,设计了一种增阻迈步式自主行走机构,可实现采掘、转化和输出等多舱体的分段式自主行走;其次,针对液压推进系统的多缸同步控制要求,分析对比了主从控制、相邻交叉耦合控制、偏差耦合控制、均值耦合控制4种控制策略以及比例、积分、微分控制(PID)算法、自抗扰控制器(ADRC)的优缺点,分别开展了在均匀负载、突变负载、时变负载3种工况下的控制性能仿真试验;再次,采用雷达图测评法对不同控制策略下的同步控制性能进行综合评价,最终选定基于ADRC的均值耦合控制方法为最佳同步控制策略;最后,研制自主行走机构试验台并开展了多液压缸同步控制试验,试验结果表明:当采用基于ADRC的均值耦合同步控制策略时,4个液压缸在不同工况下的最大同步误差均能保持在±5 mm以内,且具有优异的鲁棒性,可满足流态化开采装备自主行走机构的多缸同步推进要求。

基于激光雷达的自主移动机器人实验教学平台设计

为培养高素质复合型的“新工科”人才,满足相关课程的实验教学需求,设计了基于激光雷达的自主移动机器人实验教学平台。平台涉及机械设计、机器人操作系统开发、同时定位与地图构建(SLAM)、路径规划等相关理论知识。利用平台开发了Rviz可视化界面、SLAM仿真、室外建图、路径规划等实验项目。实验结果表明,自主移动机器人软硬件系统的基本性能良好,相关SLAM算法、路径规划方法具有可行性。通过该平台开展实验教学,可以显著提升学生解决工程实际问题能力和创新实践能力。

基于数字孪生的交叉筛智能控制技术研究现状

交叉式细粒滚轴筛是一种适用于湿黏细粒煤的干法深度筛分设备。总结了普通滚轴筛和交叉筛的研究现状和局限性,提出了推进交叉筛智能控制技术研究的观点。综述了数字孪生技术在煤矿行业的应用案例,分析了数字孪生技术在煤矿无人化生产、远程控制和安全高效运行方面具备的潜力和价值。基于此,提出了开展基于数字孪生的交叉筛智能控制技术的研究,实现对交叉筛运行过程控制、状态监测等功能,提高交叉筛的智能化发展水平。

基于电磁波的煤岩识别技术研究进展

将电磁波应用于煤岩识别中,可有效提高煤岩界面分辨能力。结合煤岩界面模型,阐述了运用电磁波技术进行煤岩识别的原理;介绍了γ射线法、雷达探测法、太赫兹信号法、电子共振法、X射线法和红外热成像法6种具体的煤岩识别方法,分析了各方法的原理,对各方法的优缺点及煤矿井下适用性进行了对比,并结合实际工业应用分析了各方法的研究现状。γ射线法在探测距离上具有显著优势,但存在放射性问题,基本被淘汰;雷达探测法具有识别准确的优点,但由于其信号衰减严重,探测距离短,目前一般应用于薄煤层测厚;太赫兹信号法探测距离短,只有在井下环境组成稳定时才能应用;电子共振法信号衰减严重,探测距离较短且难度较大,所以目前矿井基本摒弃;X射线法穿透性强,成像较清晰,但危害性极大;红外热成像法中,主动红外激励法需耗费大量时间对煤岩进行激励,且在处于高瓦斯的矿井环境中,存在极大的安全隐患;截割闪温法虽耗时较短,但对于截齿多、排布复杂的情况很难实现有效的煤岩识别。指出电磁波回波信息决定着电磁波煤岩识别的准确性,后续应对其进行深层次挖掘。

综放工作面煤矸识别技术及其应用

综放工作面煤矸识别技术作为智能放煤开采的关键技术,已经成为煤炭智能开采领域的技术难题。首先介绍了综放工作面煤矸识别技术的重要性及其对生产安全和经济效益的影响。随后,指出了该技术目前存在的问题和挑战,如难以识别不同形状、颜色和深度的煤块和岩层;识别过程中噪声和复杂背景的影响等。详细阐述了综放工作面煤矸识别技术的主要方法如射线法、视觉法和振动与声音信号法。通过对煤矸识别方法的原理、技术特点和优缺点等方面进行分析,全面评估了当前综放工作面煤矸识别技术的应用现状以及各种方法的适用条件和存在的问题。最后,探讨了该技术的未来发展趋势,强调了多传感器融合、深度学习和智能决策与实时监测作为当前技术发展的主要方向。

矿用刮板输送机垂直冲击下负载电流特性研究

矿用刮板输送机在运行过程中易受液压支架推移不齐、采煤机截割底板不平的影响,承受着多种类型冲击,其中垂直方向的冲击作用最为明显,造成刮板输送机传动系统磨损严重、驱动电机功率不平衡等问题。笔者通过分析刮板输送机垂直冲击的形成原因,计算了不同垂直冲击作用下刮板输送机的运行阻力,建立了刮板输送机传动系统的垂直冲击仿真模型,并对刮板输送机在中部槽间隙、中部槽凸起弯曲、中部槽凹陷弯曲等工况下的冲击负载电流情况进行了仿真分析,结果表明:中部槽间隙越大,中部槽与中板发生的撞击就会越强烈,对刮板输送机传动系统的冲击越明显;垂直冲击产生的负载电流峰值与中部槽凹陷或凸起弯曲程度呈正相关;相邻中部槽最大弯曲角是决定刮板输送机冲击负载电流突变峰值及冲击稳定后负载增量的主要因素;中部槽凸起和凹陷弯曲产生的冲击对系统运行阻力的影响程度最大约为12%,是影响驱动系统电机功率不平衡的主要因素。在煤矿井下搭建了刮板输送机冲击负载监测平台,开展了不同垂直弯曲角度下的冲击负载电流监测试验,结果表明:不同程度的垂直冲击均使刮板输送机传动系统电机负载电流产生明显波动,且在短时间内,冲击电流峰值最高可达正常工作电流的1.5倍,对刮板输送机的链条、电机等零部件造成严重损害;现场采集的刮板输送机受到冲击后的电机电流曲线与仿真曲线变化趋势基本保持一致,平均绝对误差范围为0.435~1.342 A,验证了刮板输送机垂直冲击仿真模型的正确性与合理性。研究成果为提升刮板输送机的智能控制水平、保障煤矿运输装备的负载稳定和功率平衡提供了理论依据,进而降低综采工作面的运输成本,延长运输装备的使用寿命。

基于图像和激光点云融合的智能采面煤岩识别

为了提高采煤工作面的智能化水平,提出了基于图像和激光点云融合的煤岩识别方法。首先,利用三维重建构建了蕴含煤岩颜色信息及截割纹理特征的图像点云;其次,提出了基于改进迭代最近点(iterative closest point,简称ICP)算法的煤岩点云配准方法,提高了点对间的搜索速度和配准精度;然后,设计了基于改进区域生长算法的煤岩识别方法,通过仿真分析验证了改进措施的有效性;最后,搭建了采煤机煤岩截割实验系统,并对相关改进算法进行了实验对比分析。结果表明,所提方法的点云数据分割效果最好,煤岩识别准确率达92.95%。在煤矿井下采煤工作面进行了现场测试,进一步证明了所提煤岩识别方法的可行性和实用性。

不同煤矸混合物的微波传播特性试验研究

煤矸识别问题是煤炭行业内长期未能有效解决的技术难题之一。通过分析现有煤矸识别方法的特点及局限性,探讨基于微波探测技术进行煤矸识别的可行性。首先,开展了对不同煤种和矸石的电磁参数测量分析,为后续的样本测试结果分析提供依据。然后,为探讨煤矸尺寸参数对微波传播的影响,开展了不同厚度、不同截面积的煤矸介质样本对不同频段电磁波的传播规律研究。由于煤矸混合物是由煤、矸石和空气组成的多尺度介质,其体积不等、形状各异,且空间分布及混合形式复杂多变,在微波照射区域内的散射效应非常复杂,导致电磁波在不同煤矸混合物中的传播特性具有明显的差异性。最后,为探究煤矸不同介质混合状态流的微波传播特性变化规律,开展了不同微波频段、不同煤矸粒度、不同含矸率工况下的煤矸混合物微波探测试验。结果表明:煤矸介质的电磁参数、厚度和截面积对微波在介质中的传播规律有明显影响;不同的粒度和含矸率对微波在煤矸混合物的传播规律有一定的影响。当频率大于4 GHz的微波照射在煤矸混合物时,粒度的增大会使回波损耗S11、插入损耗S_(21)强度值和时域透射波O_(21)信号幅值逐渐增大。当混合介质中煤和矸石的电磁参数差异较大时,在频率大于3.5 GHz后,粒度的增大使S_(21)强度由−35.3 dB降低至−38.2 dB,O_(21)信号幅值由1.6 mV减小至1.26 mV,且具有一定的时延特性。通过试验分析可以掌握敏感频点下透射波信号强度值、时域透射波信号幅值或透射波信号时延等特征的差异性,为放顶煤开采的煤矸精准识别提供一种新的思路和方法。

基于惯性测量单元的刮板输送机形态监测

刮板输送机作为综采工作面的核心运输装备,准确感知其形态是提升其带载能力、缓解传动冲击、改善综采工作面直线度的重要前提。目前常用的刮板输送机形态间接测量方法难以准确表征其形态,导致测量模型误差较大。针对该问题,采用惯性测量单元直接测量刮板输送机中部槽原始位姿信息,实现刮板输送机形态数据的准确获取。采用融合Heursure阈值规则和新阈值函数的小波阈值去噪方法滤除中部槽运动加速度信号中的噪声干扰,在此基础上分析了中部槽运动特征,设计了基于随机森林的中部槽运动状态识别模型,根据运动状态识别结果采用不同的策略更新中部槽位置,减小了随时间累计的IMU数据误差,提升了IMU位置解算精度。设计了改进哈里斯鹰优化(HHO)算法优化无迹卡尔曼滤波(UKF)进行中部槽姿态解算,通过实验验证了该方法解算的姿态角满足中部槽姿态测量要求。搭建了刮板输送机形态监测实验平台,对基于运动状态识别和改进HHO优化UKF的刮板输送机形态解算方法进行实验验证,结果表明:刮板输送机进行单次推溜且步距为250 mm时,由10节中部槽组成的刮板输送机在底板水平工况下,X,Y轴方向上位移的最大累计误差分别为6.4,8.4 mm,Z轴方向上位移始终保持不变,俯仰角、横滚角和航向角的最大累计误差分别为-0.148,-0.035,0.457°;在底板起伏工况下,X,Y,Z轴方向上位移的最大累计误差分别为6.6,11.5,6.9 mm,俯仰角、横滚角和航向角的最大累计误差分别为-0.540,-0.157,0.817°。该方法可有效抑制累计误差,降低测量误差,实现刮板输送机形态的准确感知。

基于改进双向峰-谷搜索算法的煤矸模型电磁波正演模拟

实现放顶煤过程煤矸含量自动识别是综采自动化的重要目标,现有煤矸含量自动识别方法存在准确性、实时性较低等问题。放顶煤过程产生的煤矸混合物是由煤、矸石和空气形成的三相介质,各相介质的电性参数不同,在不同组分的混合三相介质中,电磁波的传播特性也不同。煤和矸石相对介电常数差异明显,通过研究不同含矸率煤矸混合物的电性参数,可为放顶煤工作面含矸率自动识别提供新的思路和方法。为了探究不同含矸率煤矸混合物的电性差异,提出了一种基于分治策略的双向峰-谷搜索算法,基于该算法建立了煤矸多相离散随机介质模型,基于麦克斯韦方程组及其本构关系方程,利用时域有限差分法对所建立的模型进行电磁波正演模拟。分析表明,基于分治策略改进双向峰-谷搜索算法后,煤矸多相离散随机介质模型中的煤、矸石、空气三相之间不仅存在明显的相界面,且各相离散程度更大,不存在聚集现象,因此局部介质也能体现整体的电性参数,能够满足电磁波正演的介质模型需求。正演模拟结果表明:(1)激励信号的频率会影响透射波的幅值,在12 GHz范围内,激励信号频率越高,透射波幅值越大;频率过低会降低信号的鲁棒性,激励频率应高于2 GHz。(2)煤矸混合物的含矸率与介质整体的等效介电常数呈正相关。含矸率越高,电磁波信号的传播损耗越多,接收平面接收到的信号幅值越小,电磁波信号穿透介质所用的时间越长。不同含矸率之间呈现明显的差异性,可以用作综采放顶煤含矸率识别的依据。

基于人工免疫和记忆切割的采煤机滚筒自适应调高

为实现采煤机截割滚筒的自动调高,利用记忆切割实现采煤机工作路径的记忆,采煤机利用记忆的相应位置的切割参数自动工作;当煤层地质条件发生变化,采煤机记忆的相应参数与实际参数不一致时,利用人工免疫理论进行数据处理和工作状态判断,实现采煤机截割滚筒的自适应调高.试验表明:基于人工免疫和记忆切割的方法,可以使采煤机适应煤层顶板条件的变化,能够实现采煤机截割滚筒的自适应调高.

支撑掩护式液压支架的优化设计

为了提高液压支架顶板管理以及承受较大载荷的能力,必须使液压支架顶梁前端的运动轨迹为水平摆幅最小的近似双扭线。通过对液压支架四连杆机构的运动特性分析,建立了四连杆机构的优化设计数学模型,基于遗传算法求出了使顶梁前端运动轨迹为近似双扭线,且双扭线水平摆幅e最小时的各杆长度及相应参数,并以ZY35型液压支架的设计为例进行了验证。结果表明:利用遗传算法对液压支架四连杆机构进行优化设计可以得到理想的设计参数,生产的液压支架工作状态平稳,支护效果良好。

一种支持MCM的产品族信息模型的研究

大规模定制生产 ( Mass customization manufacturing,MCM)是制造业的发展趋势 ,基于产品族的开发和管理被认为是一种支持大规模定制生产的有效方法。文中分析了目前企业在产品数据管理方面存在的问题 ,提出根据对产品族多个视图的描述 ,利用面向对象的方法构建一个通用的产品族结构 ,形成一种支持 MCM的产品族信息模型 ,简化了产品变异体的数据管理。基于产品族信息模型 ,可以方便地进行产品配置管理 。

智能CAPP系统及其加工资源动态决策

为了提高计算机辅助工艺规划(CAPP)系统的柔性、可扩展性、可重用性和动态适应性,基于并行工程理念,采用多代理技术,提出了一种智能CAPP系统体系结构.在研究了智能CAPP系统的工作机理基础上,利用BP神经网络和相关算法实现了车间加工资源的动态决策.结果表明:基于多代理的智能CAPP系统由若干代理构成,每个代理具有独立的功能、结构、推理机和知识库,它们通过协作完成对整个工艺计划问题的求解,在系统结构上具有可重构、可扩展的能力;企业的应用表明,通过CAPP和车间生产计划的集成,基于BP神经网络实现制造资源的动态决策,使得工艺计划的可执行性提高了近1/3.

不同时期生姜加工品质及姜油树脂成分分析

为确定原料生姜的加工特性,研究分析了其根茎在不同生育期及贮藏期的主要成分变化。结果表明,生姜根茎干物质、可溶性糖、可溶性淀粉、粗纤维和姜油树脂等含量均随生育期和贮藏期的延长而增加,而可溶性蛋白和游离氨基酸含量则在生姜生长前期较高,生长后期及贮藏期较低且无显著变化。生姜生长过程中,姜油树脂化学成分增加,而生姜贮藏过程中,虽有新的化合物生成,但随着贮藏期的延长,姜油树脂中的β-萜品醇、橙花醛、乙酸龙脑酯等14种痕量挥发性成分消失,但不同时期生姜根茎姜油树脂的主要成分基本相同。生姜播后4～5个月,根茎产量达较高水平,且干物质及姜油树脂含量较低,辛辣味较淡,粗纤维较少,适于腌渍加工;而生姜贮藏60d后,根茎干物质、可溶性淀粉及姜油树脂含量已基本稳定,适于生姜脱水、淀粉加工及姜油提取。

基于空间阵列式惯性单元的防冲钻孔机器人位姿解算方法

防冲钻孔机器人是冲击地压矿井卸压的关键设备,其准确定位和定姿是实现卸压作业无人化的基础和前提。通过分析国内外移动机器人及煤矿井下移动设备定位技术的特点,提出了一种基于空间阵列式惯性单元的防冲钻孔机器人位姿解算方法。在分析常规惯性传感单元定位误差类型及来源的基础上,建立了空间阵列式惯性单元数据融合模型,推导出角速度和比例加速度的融合方程,设计了空间阵列式惯性单元位姿解算流程。通过分析防冲钻孔机器人的实际运行工况,模拟了防冲钻孔机器人的曲线运动轨迹,并对钻孔机器人的位姿解算方法进行了仿真分析,仿真结果表明,在曲线运动时,空间阵列式位姿解算方法的位移和姿态角解算精度均优于原始位姿解算方法和差分式位姿解算方法。为了验证所提方法的可行性,根据现场实际情况搭建了移动载体运动工况模拟实验台,根据设定的真实轨迹曲线进行轨迹跟随及监测实验,结果表明:空间阵列式惯性单元的位姿解算精度较高,在x,y,z三轴方向的位移平均误差分别为5.83,8.76和0.84 cm,俯仰角、航偏角和横滚角的平均误差分别为0.07°,0.15°和0.06°。为了进一步验证所提方法的实用性,搭建了防冲钻孔机器人惯性单元位姿监测实验平台,进行了防冲钻孔机器人的直线行走实验,实验结果表明:基于空间阵列式惯性单元解算的钻孔机器人俯仰角、航偏角和横滚角平均误差均小于0.5°,在x,y,z三轴方向的位移平均误差均小于2.00 cm,位姿解算误差均满足实际要求,验证了所提防冲钻孔机器人位姿解算方法的可行性和有效性。

工艺规划和生产计划与控制集成过程中的资源决策

为了得到合理的工艺计划和车间生产计划调度结果,分析了计算机辅助工艺规划和生产计划与控制系统基于非线性工艺规划的并行集成原理,研究了二者集成过程中出现的资源选择问题。在资源决策过程中,首先确定加工某类零件需要的机床加工能力,然后根据车间计划系统反馈的加工资源实际情况确定车间中满足加工能力的机床,最后根据机床实时状态,计算车间每一个可用机床的优先指标。应用BP神经网络以及相关算法实现了二者集成过程中的资源决策。结果表明:利用BP神经网络以及相关算法可以有效地进行CAPP/PPC并行集成过程中的资源决策。

动态CAPP系统及其加工资源决策方法的研究

为提高工艺计划的可执行性 ,提出一种动态CAPP系统集成模型。在工艺计划产生过程中 ,考虑车间加工资源的状态以及能力 ,实现加工资源的合理选择 ,产生具有良好生产指导能力的工艺计划信息。在资源决策过程中 ,基于BP神经网络进行车间加工资源决策 ,利用相关算法计算对应于每一加工特征的加工资源的优先指标 ,按照优先指标排序。结果表明 ,利用该方法产生的工艺计划符合车间资源能力 。