基于AUKF的刮板输送机直线度检测技术研究

针对刮板输送机直线度检测技术在使用中稳定性差、精度较低问题,提出了自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)算法。首先理论分析得到误差模型,结合实际作业情况,利用惯导、忽略杆臂误差的AUKF和补偿杆臂误差的AUKF进行了轨迹解算。实验结果显示,带有杆臂误差补偿的方法提升稳定性27.8%,提升精度60.5%。

刮板输送机直线度检测方法研究

针对刮板输送机在工作过程中易出现偏移现象,严重影响运输效率的问题,基于刮板输送机的主要结构与具体形态表征方法,研究了刮板输送机直线度的检测方法与控制方法,并进行了工程应用分析,应用这些方法,能准确检测刮板输送机的姿态,有效控制刮板输送机的直线度,更好地保障刮板输送机的稳定高效运行。

综采工作面刮板输送机直线度检测及调直技术研究

在综采工作面推进期间,刮板输送机受开采设备和开采条件的影响,其直线度容易出现偏差,从而给煤炭的高效回采造成了一定的影响。因此,对217综采工作面刮板输送机的姿态进行了分析,构建了刮板输送机直线度检测及调直系统,具体通过FBG曲率传感器实现了对刮板输送机直线度的实时监测,并基于检测结果进行动态调直。现场应用后,证明了该系统可以实现刮板输送机的直线度检测和动态调直,确保刮板输送机直线度始终在允许范围内,从而为采面煤炭的高效回采创造了良好的条件。

综采工作面刮板输送机直线度检测技术研究

为给采面综采设备自动调直提供基础并实现刮板输送机直线度检测,提出了融合惯导、里程计以及激光雷达的刮板输送机直线度检测技术。通过里程计、惯导信息融合可获取刮板输送机在采面倾向范围内的直线度,同时在采煤机割煤前通过激光雷达确定刮板输送机机头、机尾两端坐标信息,便于解决里程计、惯导长时间、长距离运行后累计误差偏大问题。将所提技术方法在3506综采工作面进行工程试验,结果表明:布置的刮板输送机机头、机尾位置的激光雷达检测误差在0.05 m以内;直线度检测技术在采面倾向150 m范围内刮板输送机直线度偏差在0.07 m以内,可为采面液压支架后续自动调直提供较好基础。

基于组合惯导的综采工作面刮板输送机直线度检测方法

针对综采工作面刮板输送机直线度检测问题,提出了1种组合惯导的综采工作面刮板输送机直线度检测方法,该组合惯导系统由捷联惯导、里程计与激光雷达构成;系统采用卡尔曼滤波方法对惯导与里程计信息进行融合获得刮板输送机直线度,在每刀煤割开始前,利用激光雷达技术测量刮板输送机两端分别与综采工作面运输巷、回风巷标识板的位置关系来对捷联惯导与里程计融合系统进行初始位置校准,并运用激光雷达探测的刮板输送机直线度检测信息修正捷联惯导与里程计组合定位方法在长时间运行后位姿检测累积误差;通过对检测的采煤机位置信息进行拟合,获得刮板输送机的直线度。运用提出的刮板输送机直线度检测方法在黄陵矿业综采工作面进行了试验,结果表明:通过对捷联惯导、里程计与激光雷达信息融合,实现了激光雷达在工作面推进方向的检测误差小于0.05 m和150 m综采工作面的刮板输送机直线度检测误差小于7 cm,为综采工作面液压支架自动调直奠定了良好基础。

采煤工作面刮板输送机直线度检测技术研究

在生产过程中,刮板输送机直线度难以避免会出现偏差,随着采面综合自动化、智能化的提升,对刮板输送机直线度有了更高的要求。为了提高刮板输送机直线度检测精度及检测效率,文章提出将视觉检测技术应用到刮板输送机直线度检测中,并进行工程应用。结果表明,视觉检测技术、手动方式获取到的刮板输送机直线度变化趋势基本一致,检测数据偏差在29 mm以内,视觉检测技术检测结果具有较高的可信度。

煤矿刮板输送机直线度检测方法的应用研究

利用捷联惯导装置和加速度传感器,并配合使用相关的算法,对刮板输送机的直线度进行检测。利用基于模糊算法的PID闭环控制技术,对机身的直线度进行矫直控制。将设计的直线度检测方法应用到工程实践中进行对比研究,发现可以对刮板输送机的姿态进行准确检测,并对其直线度进行有效控制。

基于模糊自适应PID的煤矿井下刮板输送机直线度自动控制

直线度自动控制是避免煤矿井下刮板输送机输送形态变形的重要手段,针对现行方法控制效果不佳、实际控制中因直线度较小导致刮板输送机电机能耗较高、直线度较低的问题,提出基于模糊自适应PID的煤矿井下刮板输送机直线度自动控制方法。建立测量坐标系,利用四元数实时更新惯性传感器测量坐标系中的姿态旋转矩阵,采集刮板输送机中部槽的形态信息,通过对形态信息融合表征中部槽形态,识别中部槽运动状态,利用模糊自适应PID算法预测直线度误差,确定直线度控制量,调控刮板输送机形态,以实现基于模糊自适应PID的煤矿井下刮板输送机直线度自动控制。实验证明,在设计方法应用下,单位时间内刮板输送机电机能耗在120 k W以内,直线度在0.95以上,设计方法在煤矿井下刮板输送机直线度控制方面具有良好的应用前景。

基于深度学习的刮板输送机异物检测方法研究

刮板输送机在实际运行过程中会混入锚杆、托盘等金属异物,针对传统图像识别方法处理效率低、检测实时性无法适用于运动中的异物检测等问题,研究了基于深度学习技术的刮板输送机异物检测方法,同时对检测算法进行了研究。首先进行异物入侵区域划定和图像预处理,之后使用YOLOv4模型搭建异物目标检测模型,最后在现场采集大量图像样本用于标定和模型训练。测试结果表明,在煤矿井下复杂环境中,该刮板输送机异物检测方法可以对刮板输送机中锚杆和托盘等异物进行精确识别并发出报警。刮板输送机异物入侵检测方法通过扩展数据集可以帮助作业人员及时发现入侵刮板输送机中的多种异物,减少运输过程中刮板输送机、破碎机以及带式输送机损坏的风险。

矿用刮板输送机断链故障检测系统设计应用

基于长春兴煤矿综采工作面刮板输送机在运输物料过程中频繁出现断链、跳链等现象,分析了刮板输送机断链原因,研究了刮板输送机故障检测方法,并对刮板输送机安装了一套断链故障检测装置,通过实际应用效果来看,该装置结构简单、成本费用低、检测精度高,因刮板输送机断链造成设备故障率由原来的17.2%降低至4.7%,设备维修费用减少了12.8万元,取得了显著应用成效。

基于光纤光栅的刮板输送机中部槽中板磨损检测系统设计

针对目前缺少刮板输送机中部槽中板磨损在线检测装置导致无法获得中板磨损的连续有效数据及无法对中板过度磨损实时预警等问题,设计了基于光纤光栅的刮板输送机中部槽中板在线检测系统。该系统包含用于数据采集的光纤探头、用于安装光纤探头的插板及用于信号处理的光纤光栅信号分析仪,可实现刮板输送机中部槽中板磨损数据的实时在线检测。

煤矿井下刮板输送机链条张紧力检测系统研究

构建一种刮板输送机刮板链张紧力检测系统,该系统采用应变片实现刮板链张紧力持续检测、通过无线方式通信,同时通过压电俘能装置为张紧力检测、通信设备提供稳定供电,解决传统电池供电面临的使用时间短、适应性不强等问题。对链条张紧力检测系统整体结构、应变片布置以及压电俘能装置结构等进行详细分析。以31301综采工作面SGZ1000/1710刮板输送机为研究对象,对张紧力检测系统布置以及应用效果进行探讨,现场应用后,该张紧力检测系统可实现刮板链张紧力实时检测,检测结构与应力计检测结果相近,可满足刮板链张紧力高效检测需要。

基于PLC技术的刮板输送机直线度控制方法

针对刮板输送机在井下综采工作中,其直线度虽可以通过捷联惯导系统等装置对其检测和调整,但由于其与液压支架的销耳连接方式以及其自身各中部槽联动结构,产生的误差无法得到补偿,直线度仍易出现偏差,导致能耗高,设备使用寿命缩短的问题。提出了基于以PLC技术为核心的直线度控制方案,采集位移和流量的数据,根据销耳结构及各中部槽联动误差值,运用模糊推理,对PID控制器参数进行控制调整,计算刮板输送机直线度的调整,计算并控制乳化液累计流量,推动中部槽位移,达到对刮板输送机直线度精准控制。并通过实验进一步验证了此方法准确性和稳定性。

融合注意力机制和先验知识的刮板输送机异常煤块检测

刮板输送机作为综采工作面的主要运输设备,运行状态直接影响生产效率。在其工作过程中,由于采煤过程产生的较大煤块,易造成板刮输送机运输过程的拥堵。然而,煤矿工作环境的恶劣、煤的颜色属性等造成大块煤的检测异常困难,为此本文提出一种融合注意力机制和先验知识的煤矿刮板输送机异常煤块检测模型。为兼顾异常煤检测的准确性与实时性,采用YOLO v4端到端检测模型同时检测出异常煤块的类别信息;考虑到刮板输送机中包含与异常煤块无关的信息,以神经科学和空间抑制思想为基础,构建一种以能量函数为载体的注意力机制检测刮板输送机中不同区域异常煤块,提高异常煤块的检测精度;针对基于深度神经网络的异常煤块检测过多依赖数据且泛化能力较低,受人们经验学习影响的问题,提出具备特征提取的先验知识来降低模型对数据的依赖和提高模型的检测效率;构建了煤矿实际生产场景中异常煤块检测数据集。结果表明:与其他模型相比,所提出模型在测试集上的检测精度可达90.28%,相比YOLO v3和YOLO v4分别提高了5.82%和5.17%,明显优于其他模型;检测速度每秒可达28帧,满足实时检测的需求,同时验证了本文所提出注意力机制和先验知识模型的有效性。

刮板输送机直线度控制技术研究

为提高采面刮板输送机直线度控制效果,将视觉检测技术应用到刮板输送机直线度检测中,并通过电液控制系统提高刮板输送机直线度。结合61103综采工作面现场情况,分析视觉检测技术应用面临问题并给出解决策略。在61103综采工作面现场应用后,对比视觉检测技术获取直线度与人工检测直线度数据,发现两者偏差在27 mm以内,且数据变化趋势一致,表明视觉检测技术可代替人工检测,为刮板输送机直线度控制创造良好条件。

刮板输送机直线度影响因素分析及控制技术研究

刮板输送机直线度控制效果会直接影响采煤机割煤及刮板输送机运煤效果。为将刮板输送机直线度控制在允许范围内,提出采用模糊自适应PID控制方式实现直线度调节控制。模拟分析及试验均表明,采用的直线度控制方式可较好地对刮板输送机中部槽进行调整,取得较好的调直效果,避免刮板输送机直线度偏差过大对煤炭生产造成影响。

煤矿综掘工作面刮板输送机的自适应控制研究与应用

针对目前某矿面临的刮板输送机自动化控制程度低、直线度精度差的问题,提出了一种基于模糊自适应PID控制的刮板输送机直线度控制方法,深入分析了误差产生原因,针对性地设计了模糊自适应PID控制器,并采用Matlab软件对刮板输送机的直线度控制方法的性能进行了仿真验证,在实际的工作面进行工业验证,最终的结果表明,设计的刮板输送机直线度控制方法完成了中部槽的位置预测和调整工作,且其整体直线度保持提升近15%,反映位置误差处于±1.2cm范围内,为工作面设备智能化改革提供借鉴。

刮板输送机智能调直控制方案

针对刮板输送机运行过程中存在的直线度保持能力差、可能发生采煤机脱轨的问题,提出了刮板输送机智能调直控制方案。以刮板输送机中部槽为基准,设计位于采煤机机身的中部槽位置检测装置,实现刮板输送机中部槽位置数据感知和解算;设计内嵌于液压支架控制器的校直模块,完成刮板输送机中部槽位移精确控制;位置检测装置与校直模块二者之间以红外通讯方式完成数据传输。实验验证结果表明:提出的刮板输送机智能调直方案能够降低刮板输送机的直线度误差,达到智能调直的目的。

基于小波分析的刮板输送机断链故障检测系统

为切实掌握刮板输送机运行状态,降低刮板输送机断链事故概率,设计一种基于小波分析的断链故障检测系统。系统硬件选择电磁屏蔽性能良好的XS1 N30PA349电感式传感器,运用S7-1200可编程控制器完成系统信号收发,利用Tpc7062K触摸屏显示故障检测输出结果;系统软件包含控制器程序与监控页面,在软件主程序中通过动态时间规整法调节故障检测周期,使用小波分析法划分信号频率分量,在Elman神经网络中引入小波函数,根据可信度概念完成刮板输送机设备故障检测。仿真结果表明:所建系统故障检测精度较高,检测时间较短,可为煤矿开采的顺利进行提供参考借鉴。

基于光纤光栅的刮板输送机直线度感知关键技术研究

为了解决煤炭智能化开采进程中刮板输送机直线度感知手段缺失的关键技术问题,在研究光纤光栅曲率传感原理的基础上,设计并研发了光纤光栅三维曲率传感器。然后基于光纤光栅三维曲率传感器传感获得的正交方向上的离散点曲率信息,采用拟合递推的方法进行了三维算法推导,实现了刮板输送机三维弯曲形态拟合感知与重建。通过搭建刮板输送机三维弯曲测试试验平台,分别对刮板输送机三维直线状态及三维弯曲状态下感知形态与实际形态的测量效果进行了验证。试验结果表明:在刮板输送机三维弯曲形态布置情况下,实测曲线与感知曲线基本一致,各坐标轴方向误差不大于±15 mm,能够满足智能工作面对直线度的检测精度要求。