煤矿井下巷道行驶车辆车前障碍物检测方法研究

为了解决巷道内运输车辆在行驶过程中对障碍物的检测易受到光照条件影响的问题,提出了一种基于图像增强的障碍物检测方法。该方法先利用VOC数据集格式制作井下车辆行驶过程中的障碍物数据集,然后利用MSR(Multi Scale Retinex)算法对井下采集到的低照度图像进行增强;通过改进CenterNet网络,设计了ResNetBN-18轻量级网络,再基于改进后的CenterNet目标检测算法训练数据集,最后实现对井下运输车辆车前障碍物的准确检测。实验结果表明,改进后的检测模型保持了原网络的高实时性,检测精度比原网络提高了10.1%,帧率提高了6.7%。

机器视觉技术在输送带跑偏检测中应用分析

为提高带式输送机运行可靠性及故障早期预警能力,提出将非接触式的机器视觉技术应用到带式输送机跑偏检测中。对跑偏检测整体架构以及图像处理、分析以及跑偏量识别过程等进行分析,并通过对比现场实测与机器视觉检测获取的输送带跑偏量。构建的跑偏检测系统运行平稳,可在一定程度提升带式输送机跑偏故障预警能力。

基于PLC技术的皮带机自动控制系统优化设计研究

本文针对基于PLC技术的皮带机自动控制系统进行优化设计展开深入研究。对该系统的特点、存在问题进行分析,发现其在高负荷运转、突发事件应对、能耗等方面存在缺陷,通过提出系统性能优化、人机交互与操作简便性提升、成本效益分析与管理等策略,对系统进行全方位优化,通过引入智能控制算法、改善人机交互界面、进行全生命周期的成本效益分析,提出的策略旨在提高系统的适应性、可操作性以及经济效益。

一种工业传送带上石块大小自动判别系统的研究与应用

当今中国工矿业发展速度与产量都处于世界领先水平,但是存在生产工艺落后、科技水平不高、自动化和智能化程度较低、人员工作强度大、生产效能低、资源利用率低、故障发现不及时、员工数量大、成本高等许多待转型的情况,针对工业生产的源头问题,对工业传送带上矿石颗粒的自动判别系统进行研究,设计有关数学模型,实现了矿石大小的自动判定,不仅解放了部分生产力,降低工人的劳动强度,还实现了全天不间断监测,程序还可针对不合格情况实现自动报警功能,为实现矿山行业智能化、无人化改造奠定了一定基础。

东峰煤矿四采区回采设备选型设计思路

近年来,随着我国社会经济的飞速发展和工业建设的持续推进,各领域对能源的需求量不断增加,这为煤炭行业提供了更多的发展机遇。在开展开采作业前期,煤矿企业需要做好对工作面设备的选型和配套处理,从而保障后续作业得到有序推进,由于这一环节工作直接影响到整体作业的安全性和规范性,因此得到有关部门的高度重视。围绕东峰煤矿四采区具体情况,了解其回采设备选型设计思路,由此来提高对相关计算公式及设计模式的应用能力。

煤矿机电运输系统中自动化技术的应用分析

随着自动化技术的发展与革新,自动化技术对煤矿运输的作用更为重要。在工业自动化高度发展的今天,煤矿企业也要充分提高煤矿运输的自动化水平,紧跟工业自动化的时代潮流。首先,本文从生产质量、生产效率、安全性以及生产成本四个方面对煤矿机电运输系统中自动化技术的应用价值进行诠释。其次,简要概述煤矿机电运输系统中常见的自动化技术。最后,详细分析煤矿机电系统中的自动化技术应用实例,为相关领域研究提供有效借鉴。

自动化皮带输送机调速系统的设计及节能效益

探讨了自动化皮带输送机调速系统的设计及其节能效益。讨论了设计自动化皮带输送机调速系统的准则;进行了节能效益的分析,强调了其在能源消耗和成本降低方面的潜在益处;详细介绍了自动化皮带输送机调速系统的设计,包括硬件和软件方面的考虑。提出了一些加强设计和提高节能效益的有效策略。通过研究,希望能够促进自动化皮带输送机调速系统的可持续发展,为工业生产提供更加高效和环保的解决方案。

基于刚散耦合的大型矿用自卸车联合仿真分析

矿用自卸车在行驶过程中承受各类复杂的静态与动态载荷,为更真实模拟散料对自卸车的载荷影响,采用多体动力学与颗粒动力学联合仿真的方法,获得各种工况下自卸车的受力变化,提高了仿真分析的置信度,为矿用自卸车的设计提供了理论指导。

浅析井下机电运输及监控系统的应用

随着煤炭行业的发展,井下机电运输和监控系统的应用也越来越广泛。通过分析井下机电运输和监控系统的应用,总结出其在提高煤炭生产效率、保障作业人员安全、降低生产成本等方面具有较大的优势。同时,也指出了该系统在使用过程中需要注意的一些问题,制定了相应的解决措施。

滤筒除尘技术在煤矿储装运洗系统研究与应用

文章分别从国内外除尘技术发展现状分析、滤筒除尘技术在储装运洗系统主要研究和应用效果论证3个方面阐述滤筒除尘技术的可行性和效果。希望文章的研究能够为煤矿储装运洗系统除尘技术的应用提供一些建议和参考。

正通煤业公司煤炭地销智能化发运建设方案的研究

为有效提高正通煤业公司煤炭发运效率,达到减人提效的目标,解决现有地销发运系统自动化程度不高、煤炭发运效率低、人员工作强度大等问题,本着先进性、实用性、可靠性、扩展性、兼容性、经济性和整体性的原则,根据现场实际情况以及智能化功能需求,利用云计算、大数据、AI人工智能、工业物联网等先进技术解决传统技术难以应对的业务场景和数据智能分析需求,通过应用煤炭运输车辆智能管理系统、无人值守磅房系统、无人值守智能装车系统、大数据可视化系统等4个子系统,进行有效的信息化监管、数据自动分析等工作,实现煤炭高效发运。

矿用自卸卡车电动轮马达有载试验台设计

设计了一种有载试验台可对多种型号的自卸卡车电动轮马达进行多种试验,详细地介绍了该实验台的结构,并对其主要部件进行了有限元分析,结果显示其强度和刚度满足设计要求。简述了其试验过程及原理,并通过对MT5500自卸卡车电动轮马达进行有载试验,得到了相关参数和曲线图,验证了该试验台的有效性。

主煤流运输系统可靠性分析研究

结合现代可靠性理论及分层递进分析方法,将主煤流运输系统分解为5个运输子系统,根据设备的运行状态以及不同子系统设备间的连接方式,应用随机Petri网建立各个子系统可靠性模型,通过马尔可夫链方法分析求解得到其系统可靠度。结果表明,主煤流运输系统的薄弱环节为大巷运输子系统,其可靠度为0.778 09,可基于此结果针对大巷运输子系统进行优化,从而提升整体运输系统的可靠性。

胶带输送机自动巡检监控系统的研究

为有效解决对矿井皮带输送机运行状态监控效率低、成本投入高的问题,元丰矿业通过改进自动巡检监控系统并投入运行,利用在皮带运行区域上方安装固定路线的轨道,结合各类型传感器、搭载平台、充电电池组、光纤电缆等辅助设施,实现了对皮带运行故障监控的减员增效效果,每月减少检修人员480人,降低人工成本13.73万元,取得了显著的经济效益。

井下带式输送机安全感知与智能控制技术的应用

枣庄矿业集团公司下属煤矿共有带式输送机300余部,为提高带式输送机安全管理能力,对带式输送机的安全感知与智能控制进行研究,构建了软硬件深度融合的智能传感与分析技术,提出载荷在线计算和工况自动识别技术框架,实现了带式输送机的全工况、自适应智能运行控制。

数字孪生智能矿山管控平台及智能洗选管控平台建设

煤矿智能化的技术革新催动着煤矿安全管理迈入智能化,以安全风险智能管控为方向的煤矿智能化安全是智能煤矿建设的安全前提和安全保障。数字化转型和数字经济的发展成为产业变革的主基调,国内外众多矿山企业相继实施了数字矿山或者智能矿山的建设,因每个矿山的工艺特点和基础条件存在不同,导致建设成效差异较大。围绕智能矿山建设的内涵和目标,综合运用计算机、网络、集成、智能控制等先进技术,全面构建集调度管理、安全监测、视频监视、通信指挥为一体的中煤建筑安装工程集团有限公司生产调度信息化管控信息化平台,以求达到各类安全生产信息的高度集中,矿井各生产环节的有效信息实时掌握,做到“管、控、营”的一体化调度。为“中国智造”奠定了技术基础。

基于YOLOv5s-SDE的带式输送机煤矸目标检测

传统的煤矸图像检测方法需要人工提取图像特征,准确率不高,实用性不强。现有基于改进YOLO的煤矸目标检测方法在速度和精度方面有所提升,但仍不能很好地满足选煤厂带式输送机实时智能煤矸分选需求。针对该问题,在YOLOv5s模型基础上进行改进,构建了YOLOv5s-SDE模型,提出了基于YOLOv5s-SDE的带式输送机煤矸目标检测方法。YOLOv5s-SDE模型通过在主干网络中添加压缩和激励(SE)模块,以增强有用特征,抑制无用特征,改善小目标煤矸检测效果;利用深度可分离卷积替换普通卷积,以减少参数量和计算量;将边界框回归损失函数CIoU替换为EIoU,提高了模型的收敛速度和检测精度。消融实验结果表明:YOLOv5sSDE模型对煤矸图像的检测准确率达87.9%,平均精度均值(mAP)达92.5%,检测速度达59.9帧/s,可有效检测煤和矸石,满足实时检测需求;与YOLOv5s模型相比,YOLOv5s-SDE模型的准确率下降2.3%,mAP提升1.3%,参数量减少22.2%,计算量下降24.1%,检测速度提升6.4%。同类改进模型对比实验结果表明,YOLOv5s-STA与YOLOv5s-Ghost模型的检测精度明显偏低,YOLOv5s-SDE模型与YOLOv5s模型及YOLOv5s-CBAM模型的检测效果整体相近,但在运动模糊和低照度情况下,YOLOv5s-SDE模型整体检测效果更优。

煤矿智能单轨吊研究进展与关键技术

分析了目前常用的5种矿用单轨吊(即防爆柴油机单轨吊、防爆蓄电池单轨吊、气动单轨吊、绳牵引单轨吊和电缆拖挂单轨吊)的优缺点,指出防爆柴油机单轨吊和防爆蓄电池单轨吊因运输能力强,已广泛应用于煤矿井下设备及物料运输,防爆蓄电池单轨吊因其绿色清洁的特点,逐渐成为煤矿井下辅助运输的重点研发装备。从电池驱动、定位、测控、信息传输4个方面分析了矿用单轨吊系统的研究现状,指出目前的矿用单轨吊系统存在自动化、智能化水平低等问题,要实现单轨吊智能化运输,需研究单轨吊锂电池防爆及电池管理、全局与局部融合精确定位、多传感器信息融合智能测控、边缘计算信息传输等关键技术。针对锂电池防爆及电池管理技术,提出了基于变密度法的防爆大容量锂电池结构拓扑优化设计方法,及基于改进麻雀搜索算法/遗传算法的均衡管理方案;针对精确定位技术,提出了惯导+里程计融合的全局定位方法,及基于视觉+UWB组合的局部定位方法;针对智能测控技术,提出了基于递推最小二乘算法/二阶近似扩展卡尔曼滤波的智能检测方法、随动电子围栏实时构建方法和基于模糊规则的矢量控制方法;针对信息传输技术,提出了基于融合5G网络的“本地-近程-地面”通信系统架构,及基于边缘计算的分布式数据计算及传输方法。煤矿智能单轨吊关键技术问题和解决方案的提出,为加快煤矿智能单轨吊发展提供了一种新思路。

基于超声阵列的输送带动态煤量检测系统

输送带动态煤量检测是实现顺煤流启动和自动调速等多级带式输送机能耗优化措施的基础和关键。针对现有基于超声波的煤量检测方法精度较低、多超声波传感器之间易受干扰等问题,设计了基于超声阵列的输送带动态煤量检测系统。利用超声波测距原理,通过超声阵列实时检测各超声波传感器阵元对应检测点的煤料高度,采用横截面切片法计算单位时间内输送带上通过煤料的总体积,结合煤料堆积密度计算输送带实时煤流量及总煤量。为降低同频声波串扰及超声波在井下恶劣环境中衰减带来的误差,选用10路中心频率不同的超声波传感器阵元,布置为2×5线性阵列形式,通过多行超声波传感器对采集的煤高数据进行补偿,以提高煤高数据检测准确性。实时性分析结果表明,超声阵列检测速度在理论上满足带速为5 m/s的带式输送机煤量检测要求。实验结果表明:在0.125,0.170 m/s带速下,规则物料体积检测的平均相对误差分别为4.99%,5.16%;模拟实际工况条件下,煤量检测的平均相对误差为5.56%。在低带速状态下,该系统对规则物料和煤料的测量准确度达94%以上,基本实现了输送带动态煤量实时准确检测,满足带式输送机煤量检测需求。

基于MCGS的刮板链螺栓自动紧固速度控制系统研究

针对刮板链螺栓紧固的局限性,设计了一种刮板链螺栓自动紧固设备,根据刮板链螺栓紧固的工艺流程,采用SolidWorks对刮板链螺栓自动紧固设备进行几何建模。在紧固过程中,由于步进电机转速太快时力矩不足,转速太慢时,紧固时间较长,效率太差。因此设计了一种基于MCGS的刮板链螺栓自动紧固速度控制系统,通过对步进电机矩频特性和螺栓拧紧曲线进行分析,得到了步进电机转速与旋转角度的关系,从而推出步进电机速度当量与紧固时间的关系。通过对螺栓紧固时间内速度当量值进行离散,采用MCGS设计硬件和编写软件脚本,同时对人机交互界面进行组态,将设计的控制系统进行联机调试。结果表明:该速度控制系统在15 s的紧固时间内,将速度当量值从3000离散至1000,达到了螺栓紧固的力矩要求,在简化紧固过程的同时,缩短了紧固时间,实现了刮板链螺栓的自动紧固,保证了设备运行的可靠性与稳定性,提高了工作效率。