Optimal Driving of Large Belt Conveyor with Multi-roller Variable-Frequency Drive

in this paper, an electromechanically coupled mathematic model of multi-roller driving system for belt conveyor is set up, and the computing equations for dynamic displacement and dynamic tension of the conveyor are also formulated when the hoister is used for straining. Based on the belt conveyor of main inclined shaft in Chengzhuang coal mine, the driving torque, driving power and starting-speed characteristic of each electric motor are studied and measured when multi-roller variable-frequency drive (power distribution 2∶1) is used. The optimal control and the optimal starting-acceleration of the multi-roller variable-frequency drive are determined by a large number of industrial experiments and theoretical calculations.

基于数据驱动的桁架优化设计方法

针对目前圆管带式输送机桁架有限元分析和优化方法中存在的过程繁琐以及仿真速度、目标性差等问题,提出了利用数据驱动方法来优化改进圆管带式输送机桁架的方法,从而简化有限元分析和优化过程,减少分析和优化时间。首先明确桁架的加载方式及荷载值,运用控制变量法、数值模拟法及工程经验选取桁架最终构型并进行有限元分析。其次以实际仿真值作为输入值,建立基于数据驱动的优化网络模型。最终在不超过最大应力的条件下,利用优化网络模型获得桁架质量的寻优结果。结果表明,基于数据驱动的优化方法在圆管带式输送机桁架优化上具有快速性和准确性的优势,能够满足工程需要。

基于边缘特征提取的带式输送机跑偏检测技术研究

针对带式输送机跑偏视觉检测问题,提出了一种基于边缘检测技术的输送带跑偏检测方法。采用卷积神经网络(CNN)分类检测模型自动检测输送带边缘,同时通过异常边缘处理,排除干扰偏移判断的异常输送带边缘,从而计算出输送带跑偏距离。实验结果表明:在煤矿带式输送机实际场景中,该算法边缘检测识别准确率达83%以上,输送带跑偏检出率为100%。该方法解决了输送带检测中图像信噪比低、检测鲁棒性差、检测效率不足的问题,能够实现矿用带式输送机跑偏的高效可靠检测。

带式输送机节能智能控制与仿真

为解决带式输送机在实际生产中能源浪费的问题,设计了节能智能控制方案。先对带式输送机带速和运量之间的关系进行了研究,提出了节能方案,对节能智能控制进行了总体设计和硬件选择。基于AMESim软件和实际生产需求,搭建了节能智能控制模型,使用模型在不同运行工况下进行了仿真分析,为将来节能智能控制实际生产提供了理论依据。

基于冲击脉冲传感器监测技术的矿用胶带机自动化机械监测研究

针对传统矿用胶带机轴承故障监测存在的数据偏差、数据误差、故障诊断准确性低等问题,构建了一种基于冲击脉冲传感器的胶带机轴承故障监测模型,然后利用模型方法验证实际应用效果。结果表明:迭代至100次时,与长短期记忆网络、时间卷积神经网络相比,模型方法的准确度分别高出0.08和0.13,且模型方法的收敛速度更快,损失函数降低更小,说明模型方法在矿用胶带机轴承故障监测过程中,具有较高的准确性和可行性;将模型方法应用于煤矿胶带机的实时监测中,可准确获取早期故障信号。

关于煤矿带式输送机传动滚筒的受力分析及结构优化研究

以DTL80型带式输送机为研究对象,基于Pro/E和Ansys软件建立了传动滚筒的有限元模型,经过静力学分析发现滚筒中主要结构件,如轴、筒壳、辐板轮毂的安全系数过高,分别达到了2.5、5.137和5.77,不符合实际情况,有优化改进空间。以幅板厚度、筒壳厚度和轴直径为优化对象开展优化改进工作,优化后的传动滚筒安全系数能满足要求,总体质量降低了20%。将优化后的传动滚筒应用到工程实践中,经过10个月的现场使用,发现达到了预期效果。

煤矿皮带机换向滚筒的优化设计研究

换向滚筒是皮带机中比较重要的结构部件,基于响应面优化方法并利用ANSYS建立数值模型,对结构开展优化设计工作,优化目标是保证滚筒性能满足要求的情况下降低整体的重量。通过结构优化换向滚筒的最大变形、最大应力分别增加了19.65%和0.46%,但在模型设置的约束条件范围内,能满足使用要求。滚筒整体质量由1 290 kg降低至1 116.11 kg,降低幅度为13.41%,其加工制作成本可降低8%左右。对新的换向滚筒进行工程实践验证,发现整体运行良好,达到了预期效果,此次结构优化为企业创造了良好的经济效益。

基于BWM-云模型的矿山带式运输装置可靠性评估

为准确评估矿山带式运输装置运行的可靠性,保障矿山安全生产。通过查阅相关文献构建了以人、机、环、管4类因素为一级指标,人员三违率、万吨事故率等17个因素为二级指标的评估指标体系;利用最优最劣法(BWM)确定各级指标权重,并结合云理论建立评估模型;以东古城煤矿为例,运用所建模型对该矿带式运输装置可靠性进行评估。东古城煤矿带式运输装置可靠性良好,评估结果与实际相符,所建模型可快速准确地评估矿山带式运输机可靠性,为东古城煤矿带式运输装置可靠性评估工作提供理论依据。

带式输送机超大型传动滚筒轴结构优化设计

针对传动滚筒轴长期运行发生疲劳失效的问题,以某超大型带式输送机传动滚筒轴为例,从滚筒轴材料选择,再建立滚筒轴的有限元模型,分析了滚筒轴的应力,得到滚筒轴的最大应力主要分布在安装轴承的轴肩过渡位置,基于滚筒轴的应力载荷谱,结合疲劳分析理论,研究计算得到滚筒轴的安全系数。对于滚筒轴轴肩过渡圆角处损伤最为严重的问题,提出了以滚筒轴质量最小为目标,通过优化迭代,增大了滚筒轴的安全系数。对于滚筒轴两端均安装联轴器的工况,特别加大设计安全系数。该研究对超大型滚筒轴的设计具有一定的指导意义,避免了设计缺陷引起的疲劳破坏。

基于广义回归神经网络的煤矿带式输送机模型预测控制

针对煤矿井下运输系统能耗大、生产成本高等问题,提出基于广义回归神经网络(GRNN)的带式输送机模型预测控制(MPC)策略。引入动态自适应权重和莱维飞行策略改进天牛须算法(BAS),并采用改进的天牛须算法对广义回归神经网络进行超参数寻优。建立了带式运输机模型,采用模型预测控制策略对带式输送机的运行进行优化与控制;优化过程采用了基于分时电价的控制策略。实验结果表明:与带式输送机传统的运行方式相比,所提出的控制策略不仅可以减少能源消耗,而且可以有效降低运行成本。

基于热红外图像的带式输送机托辊故障检测研究

针对目前带式输送机巡检机器人搭载红外采集设备移动受限,存在不能实时进行数据采集、数据处理并上传至监控终端,无法完成远程故障检测,续航能力不足等问题,提出了一种基于热红外图像的带式输送机托辊故障检测方法。带式输送机巡检机器人搭载托辊故障检测器及红外热像仪,红外热像仪将采集的托辊热红外图像序列与温度数据传输给托辊故障检测器进行托辊故障检测,检测结果由托辊故障检测器内置的WH-L101无线传输模块发送给上位机。提出了一种带式输送机托辊故障检测算法:利用YOLOv5s目标检测算法提取托辊热红外图像的感兴趣区域(ROI),采用维纳滤波和自适应中值滤波算法对ROI图像进行滤波,利用自适应直方图均衡化和图像锐化算法对滤波后的ROI图像进行增强,采用基于形态学的Otsu图像分割算法对增强后的ROI图像进行图像分割,得到待检测的托辊图像,利用Harris角点检测算法提取托辊图像特征,获得托辊位置信息,提取相应位置的温度信息,并采用基于相对温差法的托辊故障检测算法判定托辊故障。实验结果表明:①YOLOv5s网络模型提取托辊ROI的目标检测结果平均准确率为99.12%。②提出的托辊故障检测算法对托辊故障(无故障、轴承锈蚀、托辊卡转、筒体磨穿)检测的平均准确率为97.625%,帧率为16帧/s。③将检测结果通过无线传输模块传送至上位机,可显示故障类型及关键区域温度,并进行报警。

矿用带式输送机模糊调速控制方法研究

为改善带式输送机调速控制系统中静态模型过于理想化及被控制对象存在局限性等问题,提出一种基于动态运输模型的矿用带式输送机调速控制方法。结果表明:采用折衷型模糊决策算法得出运输区段内受干扰皮带的可调系数,判定调速优先级并确定被控目标皮带;根据目标皮带的动态运输特性建立与其对应的状态空间模型,确定模型的输入输出量和系统被控变量,根据实际总煤量值与设定值的偏差,采用模糊控制方法调节带速,使模型的总煤量输出保持理想设定值附近,从而保证运输节能;仿真试验以某实际煤矿运输系统为背景,根据可调系数大小判定被控皮带并实施调速。皮带输出总煤量在设定值附近波动,最大误差率为11.1%,证明了所提调速控制方法的有效性。

煤矿井下带式输送机变量喷雾除尘系统设计

喷雾除尘是煤炭开采、运输过程中的重要环保措施,常规喷雾设施在总尘和呼吸性粉尘的去除率上往往难以兼顾,尤其在带式输送机输煤过程中,单纯依靠增大喷雾量往往难以取得理想效果。设计了一种双雾滴复合喷雾系统,可以同时兼顾总尘和呼尘的去除效率。建立了一种变量喷雾控制模型,根据带式输送机煤炭输送量动态调节喷雾量。实际运行表明,该系统可以有效提高带式输送机转载点和巷道内总尘及呼尘的去除效率,同时能够较好地控制喷雾量,使煤炭含水率保持在预定指标以内。

联合3D建模与改进CycleGAN的故障数据集扩增方法

基于深度学习的设备故障检测系统性能很大程度上依赖于样本集的规模及类别多样性。由于工业生产中难以全面采集各类故障样本,由此就有样本集扩增需求。本文提出联合3D模型和改进CycleGAN的故障数据集扩增方法。首先,提出利用3D建模软件模拟生成各类故障图片,将其作为CycleGAN迁移网络输入,约束引导生成真实故障图像,以解决样本不足及分布不均衡问题;其次,对CycleGAN网络生成器进行改进,提出U-ResNet生成器,用以解决数据集扩增过程中的边缘模糊和梯度消失问题。将该方法应用于带式输送机跑偏检测任务,结果表明相较于其他扩增方法,该方法训练过程中轮廓结构收敛快,时效性好,应用于目标检测网络准确率达到98.1%,较原真实数据集提升4.5%。说明该数据集扩增方法可以满足故障数据集类别分布均衡,图像质量高的要求。

铁路棚车成件包装货物装卸机作业稳定性分析

我国铁路装卸劳动力不足与货运需求之间的矛盾日益突出,急需研发能够适应成件包装货物装卸工况的自动化装卸设备,满足铁路棚车成件包装货物快装快卸要求。采用现代机械设计方法及计算机仿真技术,设计一种结构简单、操作方便、输送货物顺畅安全、具有灵活移动性能的铁路棚车成件包装货物装卸机。该装卸机具有旋转、伸缩、高度可调功能,既能将皮带机伸长到铁路棚车两端尽头,又能在车厢内灵活换向,能够适应不同工况下铁路成件包装货物装卸作业。针对装载机在不同姿态下装卸作业的稳定性问题,建立倾覆力学模型,并对倾覆力矩进行仿真计算。结果表明,不考虑货物下落冲击时,装载机所有位姿的倾覆力矩为0;考虑货物下落冲击力时,会出现倾覆力矩M>0的情况,需要加装配重增加装卸机作业稳定性。

基于线性模型划分的煤流体积测量

针对基于线激光条纹的带式输送机煤量测量精度和计算效率较低、胶带运行过程中存在拖尾现象及跑偏、飘带造成的数据不对齐问题,提出了一种基于线性模型划分的煤流体积测量方法。首先,利用高速线激光相机进行煤流数据采集;然后,通过基于线性模型划分的点云配准算法将胶带底部点云数据与煤流表面数据融合,形成完整的三维煤流数据;最后,通过煤流体积测量模型实现对煤流体积的测量。试验结果表明,基于线性模型划分的煤流体积测量方法在高粉尘环境、煤流表面洒水环境、昏暗环境及正常光照环境下测量粗糙表面铁块、光滑表面铁块及实物(煤和矸石)所得结果精度均在95%以上;且光滑表面铁块较粗糙表面铁块在4种模拟环境下的测量精度高,说明物体表面平整度越好测量精度越高,环境对测量精度影响不大。实际测试结果表明,基于线性模型划分的煤流体积测量方法的测量精度均在97%以上,对应平均耗时均在80 ms以内;与基于KD树的测量方法相比,整体精度提高了6%以上,处理时效性提高了1倍。

大型带式输送机ADAMS建模与性能研究

介绍一种适用于大型带式输送机的ADAMS模型仿真分析方法,此方法采用SolidWorks软件进行三维模型构建,再通过ADAMS软件生成刚柔耦合模型,并以此为基础对大型带式输送机进行模型仿真分析。将实际分析结果与理论分析结果进行匹配对比,初步检验方法有效性后,将方法应用于工程实践,确认模型仿真分析方法的应用价值。

带式输送机快速换带系统的设计及应用

为了解决传统手动换带方式存在的换带时间长、效率低等问题,设计了一种带式输送机快速换带系统。利用SolidWorks工具对设计的换带装置进行了建模,并使用ANSYS软件进行了有限元分析,并在煤矿中开展了工业性试验。结果表明,设计的带式输送机快速换带系统的优越性与高效性较强,在一定程度上节省了换带作业时间、降低了工人的劳动强度。

圆管带式输送机转运站内部粉尘流动模拟研究

基于Fluent流体仿真软件中的离散相模型,对圆管带式输送机落料管至下游胶带和转运站内部粉尘进行流体仿真,探究粉尘在转运站内部受自身和外部气流影响下的分布情况,提出过渡段布置防尘罩可以减小转运站内部的粉尘浓度,减少无组织排放。

基于多模态的输送带撕裂大模型算法设计

AI矿山大模型是一种基于人工智能的矿山智能化解决方案,利用大数据、深度学习、机器学习等技术,可以帮助矿山企业提高生产效率和安全性。在输送带撕裂检测方面,基于AI矿山大模型设计了基于Transformer处理多模态数据的一种网络结构,提出了DETR-Audio模型,将视频和音频的多模态数据拼接、融合,采用DERT模型对视频进行编码,利用短时傅里叶变换对音频信号进行时频谱分析,再对两者的特征向量进行拼接、融合,最后传入解码器进行融合解码。该模型经过3 000张煤矿矿井下输送带的图片以及相应的音频数据训练和测试后,表现良好,比单独使用视频或音频信息的模型具有更高的检测准确度和鲁棒性。