隧道环境内无人驾驶车辆目标决策两级信息融合感知策略

基于隧道内的特殊行驶环境和无人驾驶感知需求,选择合适的传感器及硬件搭建试验车辆,构建了毫米波雷达与摄像头多传感器融合的感知系统;基于YOLOv4目标级信息融合算法和改进D-S证据理论决策级信息融合算法,提出了一种“目标决策”两级信息融合策略;最后,在城市道路隧道环境内开展了感知信息两级融合验证试验,试验结果表明:相比单一的摄像头或毫米波雷达感知效果,基于摄像头与毫米波雷达传感器感知ROI区域关联实现的目标级融合结果可以提高9.51%的识别准确率,弥补了单一传感器在隧道环境内感知技术的不足;基于目标级融合感知结果,利用改进后的D-S证据理论算法再进行决策级融合,相比于单一的目标级融合结果,误检率降低了3.61%,显著提高了检测精度。采取多传感器感知信息目标决策两级融合策略能够满足隧道特殊环境内无人驾驶车辆可靠感知需求,为推动无人驾驶技术落地应用提供了理论与技术支撑。

带式输送机承载托辊旋转阻力特性试验研究

承载托辊是带式输送机的重要组成部分,带式输送机中承载托辊的性能高低关乎整个运输过程的效率和成本,而评价承载托辊性能优劣的重要指标之一是旋转阻力。现有研究尚未明确承载托辊旋转阻力影响因素的作用规律。利用自制承载托辊旋转阻力试验台开展托辊旋转阻力试验,该试验台符合国家标准《带式输送机(GB/T 10595—2009)》相关技术要求,且测量原理简单可靠;通过待测承载托辊轴两端安装的静态扭矩传感器,测出的扭矩为承载托辊旋转阻力引起的扭矩,按照后续的公式计算可求出承载托辊的旋转阻力。调研分析各因素对承载托辊旋转阻力的影响程度,制定正交试验方案,确定载荷和带式输送机带速是对承载托辊旋转阻力影响较大的两个因素,设计单一变量的定载荷和定带速试验,对载荷和带速两个因素分别进行试验分析。试验结果表明,在带速一定的条件下,承载托辊的旋转阻力随着载荷的增大逐渐增大,但并未表现出明显的线性关系;在载荷一定的条件下,承载托辊的旋转阻力随带速的增加逐渐增大,但变化率逐渐减小。基于试验结果数据,对承载托辊旋转阻力进行拟合,给出了采用6204轴承的φ89 mm承载托辊在不同带速及载荷下的旋转阻力经验计算公式。本文可为带式输送机承载托辊的设计、使用及性能判别提供理论借鉴和试验依据。由于试验条件和时间限制,后续研究工作将围绕试验台改造升级与更高带速测试分析展开。

矿用带式输送机承载托辊的磁性液体润滑与密封性能

托辊密封不可靠会引发轴承润滑失效,进而导致托辊旋转阻力急剧增加直至完全卡阻,已成为煤矿井下带式输送机的主要故障原因之一,提高托辊密封与润滑性能对于提升带式输送机工作效率具有重要现实意义。基于纳米磁性液体密封与润滑理论设计了新型托辊样机,利用可模拟井下环境的托辊旋转阻力试验台在不同试验条件下与普通托辊进行了性能对比试验。结果表明,常规环境定载荷试验中,磁性液体密封润滑托辊的旋转阻力较普通托辊最大降低45%,平均降低17%;常规环境定带速试验中,磁性液体密封润滑托辊的旋转阻力较普通托辊最大降低73%,平均降低54%;模拟井下煤尘环境试验中,磁性液体密封润滑托辊的旋转阻力较普通托辊平均降低26%;煤泥水淋水24 h试验后,普通托辊的旋转阻力增大至原来的7倍,而磁性液体密封润滑托辊的旋转阻力基本无变化。采用磁性液体密封润滑的托辊在不同试验条件下具有低旋转阻力、高抗水淋性等优异性能,可为井下带式输送机向低能耗、高可靠、长寿命方向发展提供有力技术支撑。