基于层次分析法的智能钻机运行工序判识

煤矿钻机智能施工过程中自动判识当前工序的难度较大,针对该问题提出了一种包含钻机运行过程层次建模、工序执行概率推理的工序判识方法。首先,以层次分析法对钻机运行过程中不同粒度对象间耦合过程进行描述和建模,揭示了钻机各工序执行过程中设备、功能与系统间的交互特征。其次,在上述研究基础上引入贝叶斯概率推理方法,建立工序执行概率推理模型,分析了钻机运行过程中不同粒度对象属性与各工序状态间的因果关系。随后,将采集到的传感数据进行处理并作为实时证据提供给工序判识模型,推理获得各工序的当前执行概率。最后,以ZDY23000LDK钻机运行过程中液压压力值、动力头转速及移动速度作为输入信息,利用提出的工序判识方法,推理出当前执行工序编号,实验结果显示针对上扣工序、钻进工序和起拔工序的识别准确率分别达到85.3%、81.2%和87.1%,从而证明所提工序判识方法是切实可行的。上述研究工作提供了钻机运行过程的层次解耦方法及钻机不同粒度对象间交互过程的分析方法,为后续钻机智能控制方法研究及先进智能地质装备研发提供了技术支撑。

基于模糊粒子群算法的钻杆运移装置控制系统研究

在大直径救援井施工起下钻作业中,钻杆运移装置用于大直径钻具输送及钻柱接续。针对钻杆运移装置定位过程中钻杆易产生振动,难以快速、准确地将钻杆举升至动力头翘起角度进行对扣的问题。首先分析了钻杆运移装置的结构特点和工作原理,利用结构关系推导了钻杆举升时的运动学模型,得出钻杆末端接头与举升油缸和运移小车运动规律的映射关系,并采用有限元方法建立了钻杆举升时的动载受力模型,得出了钻杆末端接头的振动加速度主要由举升油缸和运移小车的工作速度所决定,且各部件的工作速度主要由各自的输入流量所确定;其次引入了基于模糊粒子群优化算法的综合误差评价函数,将钻杆末端接头的转角误差和位姿误差作为输入信号,采用加权法进行计算出综合误差和加速度误差,利用梯形隶属度函数构造了模糊控制规则,得出综合误差、加速度误差与比例参数、积分参数、微分参数之间关系,完成PID的控制参数调节,实现了对钻杆末端接头的主动抑振控制;最后利用MATLAB软件搭建了数值仿真模型,以某次钻杆运移装置工作时测量数据信号为例进行仿真研究,系统综合误差只需0.9 s可将振幅衰减至峰值的10%以下,同时加速度误差仅为0.05 mm/s^(2),并通过现场应用试验进行了验证。试验结果表明:该钻杆运移装置的控制方法可以实现钻杆举升过程的主动抑振,定位过程中钻杆末端接头能够在短时间内进入稳态,采用模糊控制器时平均加卸单根钻杆时间约192.8 s,节约时间约60 s,整体加卸钻杆效率提高24%。研究结果为提高钻杆运移装置的整体施工作业安全性和施工效率提供了理论基础。

基于电信号融合的煤矿井下坑道钻机故障预警

针对煤矿井下全液压坑道钻机主要依靠人工经验进行故障诊断,其对司钻人员专业技能要求较高,且无法实现早期故障预警的现状,提出了利用钻机中电机定子侧电信号融合的方法实现钻机的故障预警。分别对电机匝间短路以及转子不对中两种故障进行了试验研究。实验结果表明,利用钻机中电机定子侧电信号融合进行全液压坑道钻机的故障预警方法有效、可靠,该方法对电信号的采集便捷,避免了对信号采集器和传感器的特殊设计。利用这一方法为煤矿井下全液压坑道钻机提供了一种新型、可靠的故障预警方法。

煤矿井下自动化钻机研发关键技术

针对煤矿井下钻机以液压传动、功能实现为主的不足,结合未来钻孔施工"机械化换人,自动化减人"的需求,提出了采用整体式履带布局的自动化井下坑道钻机的设计思路,制定了钻机总体结构与方案,研制了主动钻杆式无卡盘回转器、夹持卸扣装置、自动调角和可控钻进的给进装置、自动加杆装置等关键执行机构,开发了参数监测系统和多功能电液控制系统。在地面进行了实钻试验,单根钻杆从自动加杆到钻进完成耗时约55 s,单根钻杆自动卸杆耗时约50 s,验证了钻机的技术性能,试验结果表明:自动化钻机性能可靠、功能完善、自动化程度高、工人劳动强度低。

基于双PLC协同作用的煤层气车载钻机控制系统设计

针对煤层气车载钻机传统液压控制不能满足市场需求,考虑钻机结构复杂、外形尺寸大、布线困难、控制I/O多等问题,设计研发一种基于双PLC协同作用的煤层气车载钻机控制系统,系统采用双PLC控制,主控PLC负责指令输入,副控PLC负责指令输出和检测反馈,解决I/O控制端口不够问题;设备钻杆拧卸扣和平台调平功能采用一键自动完成,避免人为单动操作衔接不畅和误操作危险;利用CAN总线进行通信,实现设备之间的数据共享,解决物理布线难、信息实时性差问题。工业性试验结果表明,该控制系统可靠性高、可操控性强、保护机制完善。

基于小波和EMD的时频矩阵DEM降噪方法

针对强噪声背景下振动信号容易被非平稳强噪声干扰问题,提出了一种小波和EMD结合的时频矩阵DEM降噪方法,该方法拟解决小波变换对信号局部自适应性差的问题,同时增强EMD本征模态函数的选取和重构。通过该方法对仿真信号和实测振动信号降噪,结果表明:该方法能够有效提取强噪声背景下有效的振动信号,提高信噪比。这一方法为旋转机械在强噪声干扰运行环境下提取有效故障信息提供支持。

基于α-β轴电流融合的液压系统状态监测与故障识别

针对由三相异步电动机拖动的液压系统提出了一种基于静止坐标系下α轴、β轴电流信号融合的图形化状态监测方法。通过测量三相异步电动机定子侧三相电流信号,经Clark坐标变换将三相电流转换到静止坐标系下,由静止坐标系下α、β轴的电流信号融合形成二维图形,根据所得二维图形特征实现液压系统运行状态及故障状况的实时在线监测。实验结果表明该方法简单、直观、可行。相对液压系统常用的油压、振动信号检测及其信号分析方法而言,文中提出的方法在设备运行状态、故障类型识别以及节能控制方面更简单、实用。