带式输送机不停机托辊更换车结构设计及特性分析

为提高煤矿带式输送机在更换损坏托辊时的维护效率,减小人工更换产生的安全风险,文中设计了一种可在带式输送机不停机状态下进行托辊更换的更换车。针对不停机更换托辊的工作要求,确定更换车的更换方案,并建立三维模型。采用D-H参数法建立更换车机械手的连杆坐标系,通过MATLAB软件机器人工具箱建立机械手模型,并用蒙特卡洛法确定机械手的工作空间,结果表明,其运动范围满足槽型托辊组3个托辊的更换。采用ADAMS软件对机械手拆卸和安装托辊过程进行仿真,得到损坏托辊和备用托辊的位移曲线,结合夹取结构的运动曲线和运行轨迹,结果表明,机械手的工作过程平稳流畅。采用ANSYS软件对更换车工作中关键受力部件支撑臂和支撑托辊架进行有限元分析,结果表明:两部件强度满足工作要求,保证更换车工作的可靠性。

基于语义分割的带式输送机煤料运输区域检测算法

针对煤炭运输过程中,经常无法保持煤炭在带式输送机上的运量均匀,使得带式输送机长时间全速运转而造成电能浪费和设备无效磨损的问题,提出一种基于语义分割的带式输送机煤料运输区域检测算法。该算法在DeeplabV3+的基础上,根据特征通道之间的相互依赖关系,引入注意力机制,使用不同扩张率的卷积核获得多种尺度的语义信息,来精确分割出煤炭在带式输送机的运输区域。实验结果表明,该算法平均交并比(Mean Intersection over Union,MIoU)相比于DeeplabV3+算法提高1.24百分点,能够有效精准地分割出煤料的运输区域,为煤量估计工作提供有效的保障。

井下带式输送机智能巡检机器人结构的设计

为解决带式输送机采用传统人工检测故障效率低等问题,针对问题设计出一种适用于井下输送机故障自动巡检机器人系统,区别于其他带式输送机巡检机器人。该巡检机器人可以实现大坡度和大转弯半径的运动,首先利用ADAMS分析现在主流的巡检机器人模型,分析其优劣性;利用SOLIDWORKS软件建立巡检机器人的三维模型,提出了摩擦驱动与齿轮齿条驱动的两用机器人模型;再利用ANSYS软件对轨道和机架进行了有限元分析,仿真结果表明巡检轨道与机器人本体的应力小于许用应力,能够平稳地检测输送机的故障;最后再利用ADAMS软件对巡检机器人进行动力学分析,得出巡检机器人可以进行无障碍的水平和爬坡运动。

矿井带式输送机火灾烟流特性及其预警防控综述

为有效防控煤矿井下带式输送机火灾事故,保障煤矿工作人员的生命财产安全,系统分析矿井带式输送机火灾的起火原因、燃烧特性、烟流特性、监测预警技术及防治措施,并基于当前研究现状提出展望。结果表明:引发带式输送机火灾的主要原因是摩擦温升、电气设备故障及明火;研究带式输送机火灾燃烧和烟流特性采用的巷道火灾模型及数值模拟相关参数具有一定局限性,需综合考虑运输巷道实际工况及环境等参数;国内虽有针对带式输送机火灾的监测预警系统,但其尚有不足,需引入5G、大数据及人工智能等新兴技术予以完善,并结合硬件探测及人员管理等方面,健全煤矿带式输送机火灾防治体系,进而全面推动煤矿安全智能化建设。

带式输送机不停机更换托辊机器人研究与应用

针对带式输送机托辊更换频繁、人工更换工具笨重、作业劳动强度大、停机更换效率低等问题,以王家岭煤矿主平硐带式输送机为研究对象,根据巷道参数和更换托辊流程,研究不停机更换托辊机器人,制定机器人总体研究方案。基于功能分析法与不停机更换托辊理论研究,利用SolidWorks软件建立机器人三维实体模型,并对行走机构、姿态调整平台、伸缩支撑平台、拆装机械手参数进行优化。通过ANSYS Workbench软件对支撑平台和皮带举升机构进行有限元分析,伸缩支撑平台采用滑轨式结构,滑轨在悬臂和举升额定载荷下应力分别为15.647 MPa和66.395 MPa,最大变形位移出现在额定载荷条件下,位移为1.0742 mm。皮带举升机构选用剪叉式结构,额定举升时最大应力为152.82 MPa,最大位移为0.7331 mm。依据设计参数加工机器人样机,以功率为64 kW的柴油发动机为动力,通过液压马达驱动履带行走,速度范围在3~8 km/h,姿态调整平台可实现升降高度0~357 mm、俯仰角度±15°、侧倾角度-4°~7°、旋转角度-10°~20°、横移范围0~400 mm、纵移范围0~350 mm,多级伸缩机构采用组合滑轨方式实现平台0~2.1 m伸缩,采用五自由度机械手可实现对不同位置托辊进行拆装。通过地面及井下试验测试对机器人样机的行走、姿态调整、举升皮带、拆装托辊功能进行试验验证,结果表明:机器人在主平硐狭窄巷道行驶通过性良好,伸缩支撑平台在输送机不停机状态下举升皮带最大高度为241 mm,为机械手拆装不同位置托辊提供足够操作空间以达到设计性能要求,研究带式输送机不停机更换托辊机器人可为煤矿带式输送机维修提供新途径。

基于改进YOLOv8的煤矿输送带异物检测

现有基于深度学习的输送带异物检测模型较大,难以在边缘设备部署,且对不同尺寸异物和小目标异物存在错检、漏检情况。针对上述问题,提出一种基于改进YOLOv8的煤矿输送带异物检测方法。采用深度可分离卷积、压缩和激励(SE)网络将YOLOv8主干网络中C2f模块的Bottleneck重新构建为DSBlock,在保持模型轻量化的同时提升检测性能;为增强对不同尺寸目标物体信息的获取能力,引入高效通道注意力(ECA)机制,并对ECA的输入层进行自适应平均池化和自适应最大池化操作,得到跨通道交互MECA模块,以增强模块的全局视觉信息,进一步提升异物识别精度;将YOLOv8的3个检测头修改为4个轻量化小目标检测头,以增强对小目标的敏感性,有效降低小目标异物的漏检率和错检率。实验结果表明:改进YOLOv8的精确度达91.69%,mAP@50达92.27%,较YOLOv8分别提升了3.09%和4.07%;改进YOLOv8的检测速度达73.92帧/s,可充分满足煤矿输送带异物实时检测的需求;改进YOLOv8的精确度、mAP@50、参数量、权重大小和每秒浮点运算数均优于SSD,Faster-RCNN,YOLOv5,YOLOv7-tiny等主流目标检测算法。

带式焙烧机均匀布料研究与应用

为适应绿色低碳钢铁冶炼目标,球团大型化生产成为必然需求。由于带式焙烧机料层较厚,且焙烧过程球团处于静态,为保证成品球质量,生球的均匀布料就显得尤为重要。本文通过研究带式焙烧机布料原理和布料工艺设备参数,确定其合理的布料方式。研究结果表明:梭车和摆头皮带机布料均存在生球落下次数多、布料不均匀等问题;往复式布料器布料能够减少生球落下次数,且能够实现单向布料,快速换向,从而保证均匀布料。通过参数计算,得出504 m^(2)带式焙烧机合理的布料方式为往复式布料器+宽皮带机布料,卸料小车移动速度和皮带运行速度均应控制在0.65 m/s,宽皮带机运行速度应控制在0.12 m/s。生产实践表明在该布料方式下,布料轨迹整齐,台车料面平整,成品球强度均匀,达到了预期的研究目标。

带式输送机水平转弯段的自动纠偏系统设计

长距离带式输送机在自然转弯过程中容易出现输送带跑偏等问题,主要纠偏方法是对转弯段托辊架的角度进行调整,但目前调整多为人工调整。文中通过设计一种可调整托辊架槽角和抬高角的自动纠偏系统,对机械结构设计、控制系统设计和传感器选型进行研究。机械结构设计方面进行了托辊架支撑体、推进装置与起升装置的结构设计和计算,控制系统设计方面进行了控制流程设计、驱动设计和传感器的设计与选型,最后进行了关键零部件的有限元分析和强度校核,分析了关键零部件在不同抬高角和不同槽角下的等效应力变化情况,为转弯段纠偏装置的设计提供了理论参考。

基于视频的托辊异常检测方法研究

针对托辊卡死、阻塞、轴承故障等托辊异常现象检测准确率低及人工检测耗时长的问题,提出基于视频的托辊异常检测方法,对运动托辊进行实时异常检测和报警。分析异常托辊产生的原因,提出基于视频的异常托辊检测方案并设计托辊异常检测网络;实验测得异常托辊检测准确率89.53%,检测速度103帧每秒;使用五个评价标准分析了方案的优劣。相比与基于声音信号的托辊异常检测方案,基于视频的检测方法降低了传感器安装和维护难度,将卡死托辊检测准确率提高至94.57%,确定异常托辊的位置,降低了工人维修时二次定位异常托辊的难度和工作量。

不同物料流对皮带机转载点的振动冲击分析与研究

选煤厂带式输送机转载点处两皮带有一定高度差,受上端面煤块大小、含水量等因素影响,会对皮带机造成不同程度的振动冲击,从而影响皮带机带身及托辊的使用寿命。为探究物料流对转载点振动冲击的影响,结合现场调研及相关理论,推出落料冲击的影响因素主要为物料流粒度级别和含水量。然后利用光纤振动传感器、数据采集卡等器材和Labview测试系统进行现场试验,将落料口下方带式输送机在不同物料流冲击下的振动信号进行采集和处理,试验结果表明,不同粒度物料流对转载点振动冲击不同,小粒度物料流对转载点的振动波形峰值为大粒度物料流的20%,自功率谱波形峰值为0.625%;不同含水量对转载点振动冲击不同,含水量少的物料流对转载点的振动波形峰值为含水量多物料流的60%,自功率谱波形峰值降低为45%。研究结果可为降低皮带机转载点振动冲击提供合理的方法。

基于多注意融合网络的输煤皮带异物识别方法

为改善现有输煤皮带异物识别算法网络参数量大、识别精度不高的问题,及时避免大块煤和矸石、锚杆等带来的安全隐患,提出了一种基于多注意融合网络的输煤皮带异物识别方法,使用低照度图像处理算法对数据集进行预处理,采用融合局部注意力残差块作为基本特征提取单元,在残差块中融入带有额外偏移量的可变形卷积以增加对不规则特征的描述,用注意力机制对全局特征图做期望最大化处理。结果表明:在Cifar 10数据集和矿用皮带传输异物识别数据集的识别准确率分别为93.7%和84.8%;与ShufflenetV2、MobileNetV2、ResNet 50、ResNet 110、Darknet 53算法相比,识别准确率分别提升了4.7%、3.9%、0.4%、0.5%、1.7%;与识别准确率相近的ResNet 50、ResNet 110算法相比,网络参数量和计算复杂度大大减小。识别方法能够快速识别输煤皮带异物,且具有较高的识别准确率,对保障煤矿运输系统的安全运行具有参考意义。

基于多源域迁移学习的带式输送机剩余寿命预测方法

煤矿开采过程中,带式输送机运行环境恶劣、工况复杂,致使获得的传感监测数据量有限且存在大量噪声干扰,严重限制了其剩余寿命预测的准确度。针对该问题,提出了一种多源域迁移学习剩余寿命预测方法,充分利用煤矿运输过程中积累的带式输送机多工况数据,以达到准确预测其关键零部件托辊轴承剩余寿命的目的。首先构建集成多尺度卷积神经网络和双向门控循环单元(MCNN-BiGRU)的设备退化特征提取模型,对单工况数据进行特征提取挖掘,并使用PSO算法确定模型超参数。在此基础上,加入多源域迁移学习(MDT)方法,利用多个工况数据进行剩余寿命预测,通过最大均值差异(MMD)与相互关系对齐(CORAL)联合损失拉近各源域数据分布差异,解决因数据量少导致的模型训练精度不高的问题。最后以煤矿实际生产数据集为例进行实验,结果表明:MDT-MCNN-BiGRU模型的预测效果较好,Savitzky-Golay滤波去噪后模型性能得以进一步提升;使用IMS数据集与现有方法进行比较,发现所提方法预测准确度较高,对煤矿运输设备健康管理具有一定的指导意义。

智能化气垫带式输送机性能测试平台设计

该文设计了一种智能化气垫带式输送机性能测试平台,通过调节气室入口的风压、风速,气孔排布方式、孔径及孔间距,可探究气室气压、气膜边缘风速及气膜厚度的变化规律。平台基于可控文丘里装置的反馈系统控制气垫带式输送机的气流,实验平台可以反映输入气流参数与形成气膜参数之间的耦合关系,将抽象的相关知识具象化,加深学生对气垫式输送装备的理解。

圆管带式输送机桁架结构轻量化设计

为了解决圆管带式输送机桁架结构设计常参照经验而使用钢量浪费的问题,提出基于实验设计(DoE)的优化设计方法。分析圆管带式输送机桁架承受的荷载组合情况,在Ansys workbench中按照桁架的最不利荷载组合施加荷载,找出危险杆件;对杆件截面设计尺寸进行参数相关性分析,选取敏感度较高的控制参数,通过拉丁超立方抽样和非参数回归方法建立响应面模型,采用多目标遗传算法(MOGA)进行多目标优化。结果表明:优化后的桁架结构整体质量减轻32.8%,实现了结构轻量化;同时,杆件应力比均有所增加但满足强度和刚度要求,杆件截面利用更加充分。

基于光纤传感的带式输送机张力检测技术

针对目前带式输送机张力检测存在易损坏及准确性和可靠性差的问题,提出了一种基于光纤传感的带式输送机的张力检测方法。将法珀腔传感头置于带式输送机张紧装置的液压回路中,液压回路的压力使法珀腔传感头的硅膜片产生形变,引起法珀腔传感头反射光变化;光电解调器光路接收法珀腔传感头的反射光后,经光路解调后得到反射光谱,通过光电解调器电路的光电转换、处理、分析后,得到反射光光谱的自由光谱范围,再根据油缸内部面积计算出带式输送机张力,实现了带式输送机张力检测。根据双干涉效应原理设计了法珀腔传感头,采用Jetson Nano嵌入式系统开发板设计了光电解调器硬件,采用Python语言设计了光电解调器软件,并进行了实验研究。实验结果表明:该方法能够实现带式输送机张力检测,压力测量范围为0~25 MPa,灵敏度为0.148 nm/MPa,测量精度为0.1%,不易损坏,抗干扰性好,准确性和可靠性高。

基于多特征融合时差网络的带式输送机区域违规行为识别

现有的煤矿井下带式输送机区域违规行为(如攀爬、跨越、倚靠带式输送机等)识别方法对特征提取不充分、难以考虑到行为时间差异,导致违规行为识别准确率不高。针对该问题,基于ResNet50模型,提出了一种基于多特征融合时差网络(MFFTDN)的带式输送机区域违规行为识别方法,将多特征融合和时间差分进行结合,对不同时间段的行为进行多特征融合。首先在原始模型ResNet50的第2和第3阶段引入短期多特征融合(STMFF)模块,将来自多个连续帧的时间和特征拼接在一起,再对融合后的特征进行时间差分计算,即相邻帧的特征差值,以在短期内捕捉局部动作变化。然后在原始模型ResNet50的第4阶段引入长期多特征融合(LTMFF)模块,将来自连续帧的短期多特征拼接在一起,再对相邻时间点的特征进行时间差分计算,以获取行为的长期多特征。最后将融合后的特征进行分类,输出识别结果。实验结果表明:①该方法的平均精度和准确率较原始模型ResNet50分别提高了8.18%和8.47%,说明同时引入STMFF和LTMFF模块能够有效提取到不同时间段的多特征信息。②该方法在自建煤矿井下带式输送机区域违规行为数据集上的准确率为89.62%,平均精度为89.30%,模型的参数量为197.2×10^(6)。③Grad−CAM热力图显示,该方法能够更有效地关注到违规行为的关键区域,精确捕捉到井下带式输送机区域的违规行为。

载荷对带式输送机压陷滚动阻力影响的研究

在长距离水平及微倾斜运行过程中,压陷滚动阻力是带式输送机能耗的主要来源。了解压陷滚动阻力的形成机理和影响因素,对减小压陷滚动阻力,提高带式输送机的效率具有重要意义。文中基于三元件Maxwell固体模型对压陷滚动阻力展开了理论分析,借助AnsysWorkbench有限元软件,对不同载荷下的压陷滚动阻力进行了仿真分析,并搭建了一套可以测试压陷滚动阻力的试验台,深入研究了载荷对带式输送机压陷滚动阻力的影响规律。结果表明:随着载荷增加,当载荷值小于某一限定值时,压陷滚动阻力增加的幅度较小,当载荷超过这一限定值时,压陷阻力增加的幅度显著增大;相比低带速,高带速的压陷滚动阻力增加趋势更为明显。

基于改进DDNet的皮带输送机位移故障诊断研究

针对煤矿带式输送机皮带位移故障诊断中存在局限性大、耗时长的问题,将故障数据进行多源异构处理,并在数据处理的基础上将边缘检测算法与深度细节网络,构建了一种结合边缘检测算法与改进深度细节网络的多源异构数据故障诊断模型;首先利用边缘检测算法提取输送机图像中的边缘特征,然后结合多源异构数据,并通过改进后的深度细节网络进行故障识别,并构建故障诊断模型;结果表明检测模型在皮带边缘图像数据处理的检测准确率平均值为95.27%,比目标检测算法和K最邻近分类算法的准确率高出了5.34%和10.21%;同时检测模型的图像数据查全率平均值为93.46%,比目标检测算法和K最邻近分类算法的查全率高出了4.09%和7.18%;这说明研究构建的多源异构数据故障诊断模型能够显著提升皮带位移检测的可靠性和鲁棒性,具有重要的研究价值和实际应用前景。

大规模矿山的长距离胶带输送系统设计探讨

国外某大型矿山,生产规模达6 000万t/a,且地处内陆地区,矿体狭长,距离选矿工业场地较远、地势起伏陡峭、地形自然坡度大。该项目矿石运输兼具运量大、运距长、运输难度大等特点。对于大规模矿山而言,带式输送机因其具有运输量大、可长距离运输、自动化程度高、并能实现连续运输的优势,在矿山生产过程中发挥着极其重要的作用。与此同时,由于需要输送的距离越来越长,单段带式输送机很难满足矿山整体的散料输送要求,大运量、大角度接力运输的带式输送机系统得到普遍应用。本文借鉴现有矿山带式输送机接力系统的生产数据,以该大型矿山为背景,对带式输送机系统的可靠性和能耗情况进行分析计算,为类似项目提供参考。

商用洗碗机传送带控制优化设计

为了解决当前商用洗碗机传送带系统调速成本高、稳定性差、调速复杂等问题,提出对商用洗碗机传送带控制系统进行优化设计的方法。该设计包括洗碗机传送带链排结构、减速电机装置、变频器选型和接线设计,并对变频器调速控制部分进行详细设计。该设计的优点是变频器调速易于实现、成本低、稳定性高且传送带不打滑准确性高。该设计在安庆三维电器有限公司生产的商用FTC-IPAD2洗碗机中进行应用实验,结果表明:提出的优化设计科学合理、系统运行稳定,能实现电动机软启动,对机械设备的冲击力较小,调速方便,已经应用于安庆三维电器有限公司生产的商用洗碗机上,洗碗机已经生产销售到全国舰船、大型食堂等场所。