基于机器视觉的刚性罐道接头缝隙宽度测量算法

针对罐道结构复杂、空间狭小、传统检测系统不便于安装,容易导致接头缝隙测量困难问题,提出一种基于机器视觉的非接触式测量接头缝隙宽度的方法。使用高斯滤波和CLAHE算法,去除噪声并提高图像对比度,经过阈值分割、图像形态学操作提取接头缝隙边缘特征;通过孤立点消除和透视变换去除图像畸变,使用SKE-骨架提取算法减少接头缝隙特征像素宽度,通过霍夫变换和最小二乘法计算接头缝隙宽度。测量了4~12mm接头缝隙宽度,结果表明:该方法测量误差控制在0.8 mm以内,为立井提升系统安全稳定运行提供保障。

基于无线传输的刚性罐道在线监测系统设计

刚性罐道是矿井提升容器的导向装置,能够保证提升容器安全可靠的运行。但是由于矿井环境条件恶劣,常年运行不可避免地导致刚性罐道出现故障,如倾斜、突出等。为了保证提升容器的安全、可靠运行,对刚性罐道采取了各种不同的监测方法,但是由于各种监测方法、设备具有某些局限性,不能够满足煤矿的实际要求,因此,文章提出一种基于无线传输的刚性罐道在线监测系统,通过布置位置、加速度、摄像头等传感器,采集关键信息数据进行处理并进行故障警示,为刚性罐道的稳定运行提供支撑。

基于小波包和BP神经网络的刚性罐道故障诊断

针对现有刚性罐道故障诊断方法不能消除环境因素影响、接头故障识别率较低等问题,以提高罐道故障种类识别精度为目标,提出了基于小波包和BP神经网络的刚性罐道故障诊断方法。搭建了立井提升系统实验台,模拟台阶突起故障和罐道接头故障这2种典型的罐道故障,采集提升容器振动加速度信号;运用小波包分解对采集的信号进行能量分析并提取故障特征参数,将故障特征参数作为BP神经网络的输入,并选取新的测试样本检测神经网络的诊断效果。测试结果表明,基于小波包分析和BP神经网络的刚性罐道故障诊断方法具有较高的故障识别精度,置信度达到了0.91。

刚性罐道动态多参数测试系统设计

刚性罐道的动态测试是对其运行安全状态最为直接有效的评估方式,提出的测试系统通过在低速空载和高速重载2种工况下,测量提升容器的振动加速度、倾角和位移等动态参数,分析罐道的故障信息。系统硬件选型合理,软件功能完备,对刚性罐道检测维护有重要指导作用。

基于AT89S52刚性罐道检测仪设计

论述了运用振动和倾角相结合的方式对罐道实施动态检测的正确性与合理性。在此基础上以AT89S52为核心,设计了刚性罐道检测仪系统。同时对硬件系统设计中的一些关键技术进行了阐述,特别是系统中存储问题的解决方法。

基于机器视觉与激光融合的刚性罐道故障定位技术

提出了一种基于机器视觉与激光融合的多方向矿井刚性罐道变形诊断及其定位方法。使用CCD相机、激光发射器、荧光屏、LabVIEW软件和PC组成变形诊断及其定位系统实时采集荧光屏上的光斑图像,对采集的光斑图像进行图像增强、阈值分割、图像匹配跟踪和像素质心计算等处理;在PC监控界面显示罐道情况及位置。本方法对台阶凸起高度的识别度达到88.43%,台阶凸起的长度识别度高达99.15%,深度识别率高达99.52%。试验证明该技术能实时准确地诊断矿井刚性罐道变形并快速地进行定位。

基于EMD-PNN网络的刚性罐道故障诊断方法

针对刚性罐道故障种类识别困难,提出了一种基于经验模态分解-概率神经网络(EMD-PNN)的刚性罐道故障诊断方法。首先,搭建立井提升实验平台,使用北京东方振动和噪声技术研究所的INV3062T0设备采集罐道的振动信号,然后对含噪的振动信号进行EMD降噪;其次,提取降噪后振动信号的能量参数、偏度参数、峰度参数、波形参数、峰值参数、峭度参数、脉冲参数、裕度参数构成特征向量,作为PNN网络输入层的训练样本和测试样本;最后,利用训练样本建立PNN网络模型,选取测试样本检测概率神经网络的模式识别效果。实验证明,本方法对台阶凸起故障、接头错位故障和正常状态3种模式的识别率达到100%,为立井提升等非线性非平稳复杂系统的故障诊断提供一种通用可行的解决方案。

刚性罐道动态测试信号分析中的小波应用研究

在刚性罐道动态测试信号分析中,综合运用多种类型小波和运算分析方法并取得较好的效果。应用小波对容器冲击信号进行定位分析,采用Laplace小波相关滤波法求解分析冲击信号的特性参数,通过小波包分解提取倾角信号中代表罐道弯曲和倾斜的缓慢变化分量。

基于小波变换和改进卷积神经网络的刚性罐道故障诊断

现有刚性罐道故障诊断方法有的仅适用于小样本数据集,有的虽适用于大样本数据集,但忽略了实际工作环境中的多工况背景。基于卷积神经网络的刚性罐道故障诊断方法存在数据和运算量庞大,易产生过拟合等问题。针对上述问题,提出了一种基于小波变换和改进卷积神经网络的刚性罐道故障诊断方法。首先,在刚性罐道设置错位与间隙2种缺陷,采集多工况下提升容器振动加速度信号。其次,利用小波变换将采集的振动加速度信号转换为二维时频图像,采用试凑法最终确定经Complex Morlet小波基函数处理后的二维时频图像的时间和频率分辨率最佳。然后,通过改进卷积神经网络模型结构,即保留第1层和第5层池化层,将第2,3,4层池化层替换为小尺度卷积层,以防止过拟合现象。最后,将二维时频图像输入改进后的卷积神经网络模型。实验结果表明:①改进模型经过训练后,在训练集上的平均准确率为99%左右,在测试集上的平均准确率为99.5%。②当数据训练至200步后,改进模型的准确率达99%以上,改进模型的损失函数值趋近于0,说明改进模型收敛性能较好,模型的泛化能力得到了增强,在学习过程中对于过拟合的抑制效果明显。③在验证集混淆矩阵上,间隙缺陷和错位缺陷识别准确率为100%,无缺陷识别准确率为92%。④与EMD-SVD-SVM、小波包-SVM、EMD-SVD-BP神经网络、小波包-BP神经网络相比,基于小波变换和改进卷积神经网络的刚性罐道故障诊断方法准确率达99%。

基于GA-SVM的刚性罐道故障诊断

针对刚性罐道故障类型识别精度低这一难题,提出了一种基于遗传算法(genetic algorithm,GA)和支持向量机(support vector machine,SVM)的刚性罐道故障诊断方法。搭建了立井提升系统实验台,模拟2种典型的罐道故障,并采集提升容器振动加速度信号。运用经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)方法对振动加速度信号进行分解,选取前4个固有模态函数(intrinsic mode function,IMF),然后运用奇异值分解(singular value decomposition,SVD)方法计算出每个IMF的奇异值作为故障特征参数,将得到的故障特征参数作为SVM的训练集,通过GA参数寻优方法得到SVM关键参数c和g的最优值,并选取新的测试样本检测SVM的诊断效果。实验结果表明:基于GASVM的刚性罐道故障诊断方法的平均分类准确率达到93%。研究结果表明该方法能精确地识别刚性罐道的典型故障类型,为立井提升系统等非线性非平稳复杂系统的故障诊断提供一种通用可行的解决方法。

基于EMD-SVM的刚性罐道故障诊断研究

探讨了基于经验模态分解(EMD)和支持向量机(SVM)的提升机刚性罐道故障诊断方法。首先利用EMD对采集的振动信号进行分解以获得内蕴模态函数(IMF),并结合小波降噪对其高频分量进行降噪。然后,提取降噪后IMF分量中的典型信息作为故障特征向量,使用SVM进行故障模式识别。

深立井、大荷载、高速度提升刚性罐道与罐道梁设计选型探讨

文章结合高河矿井主井箕斗提升罐道与罐道梁的设计选型,对深立井、大荷载、高速度条件下的刚性罐道与罐道梁受力分析、设计选型等现状进行了分析总结,得出一些有益结论,对相似条件下的罐道与罐道梁设计选型具有一定的参考意义。

基于虚拟仪器技术的刚性罐道动态测试系统设计

提出基于虚拟仪器技术构建的矿井刚性罐道动态测试系统,以先进的罐道测试理论和方法为指导,通过测量提升过程中容器-罐道系统的振动加速度、倾角和位移等动态参数,分析罐道的故障信息。系统硬件选型和设计合理,软件功能完备,适合现场检测维护应用。

刚性罐道振动检测中的信号处理问题

对提升容器在刚性罐道中运行产生的振动信号进行测试、分析有助于了解提升容器-井筒装备系统的运行状态,因此,本文对罐道振动检测中的信号处理与分析问题作了研究。在阐明一般处理过程的同时,提出时域分析中将概率密度函数与峰值法接合判断容器总体运行质量的判别思想。

矿山立井刚性罐道井筒装备的安装

矿山立井刚性罐道井筒装备安装技术复杂、施工难度较大 ,施工中需数次改造、变动辅助设备 ,增加施工成本 ,延长施工周期。通过方案对比分析 ,对施工工艺进行改进 ,采用了从上至下一次安装罐道梁、罐道、梯子间的工艺 。

深竖井刚性罐道设计的改进

本文简述了竖井罐道发展情况，并以安庆月山铜矿龙门山主井罐道改进为例，研究整体轧制罐道在深竖井装备中的实用效果和经济效果。

基于深度自编码网络的刚性罐道故障诊断

为解决提升机刚性罐道故障诊断中故障特征提取困难的问题,结合深度自编码网络的特征提取能力优势,提出了一种基于深度自编码网络的刚性罐道故障诊断方法。以重构误差作为深度自编码网络的评价准则,在各层自编码网络之间采用反向传播的方式,逐层对网络的权值和偏置进行优化。利用得到的最优权值和偏置组成特征提取网络模型,基于该网络模型提取刚性罐道的故障特征。以SVM作为分类器实现刚性罐道的故障分类。实验结果表明,该方法提取的故障特征可识别性较好,识别率较高。

基于ANSYS的刚性罐道结构挠度研究

为了直观的体现罐耳与罐道发生相对运动时刚性罐道的挠度变化规律,针对罐道、罐道梁结构的简支梁模型,三跨连续梁模型以及空间网格结构模型,使用ANSYS进行瞬态动力学仿真。模拟了水平力匀速经过一根罐道的状态,做出了各模型随移动载荷作用位置变化的挠度曲线,并进行对比。发现简支梁模型挠度最大,空间网格模型的挠度峰值略小于三跨连续梁模型,在移动载荷作用点处的挠度值变化的幅度明显小于三跨连续梁模型,但是挠度值的波动较大。

矿井刚性罐道提升减振设计方法

刚性罐道与提升容器间的水平冲击力大小受提升装备动力和结构参数的影响,为减小冲击振动,提高容器运行的平稳性和安全性,从罐道、提升容器及滚动罐耳的设计及应用角度,讨论了各因素的影响原理及作用效果,为罐道装备的设计和现场维护提供相应的经验借签。

立井刚性罐道故障诊断及系统实现

刚性罐道是立井提升系统中提升容器的导向设施,具有保持容器运行平稳、导向及防坠的重要作用。随着大型矿井提升能力的升高以及采煤深度的增加,罐道的定期检查变得越来越重要。罐道使用年限的增加。