基于粒子滤波的采煤机截割负载特性分析

针对以往采煤机截割负载测量方法所存在的通用性不强,易受振动和冲击干扰等问题,建立了截割负载与截割电机电流间的理论模型,提出了基于粒子滤波的采煤机截割负载分析方法。在西安煤矿机械有限公司电气分厂的电机负载模拟试验台上针对MG900/2210-WD型电牵引采煤机进行了模拟加载试验,并运用粒子滤波方法对试验结果进行了处理和分析。分析结果表明:截割电机电流信号是一个滞后于截割负载23 ms的时延信号,两者的互相关系数为0.71;电流信号主要集中在10 Hz以内的低频带,不易受到电网波动以及煤块冲击的干扰,对于MG900/2210-WD型采煤机而言有用频率为1.63 Hz;粒子滤波能够有效的滤除电流信号中的高频干扰,且当粒子数达到170之后滤波效果趋于稳定。

基于振动信号的采矿机截割负载分类

针对人为判断采矿机截割负载类型的方式具有一定误差和滞后性的问题,提出了一种基于小波包分解和麻雀搜索算法优化BP神经网络(SSA−BPNN)的采矿机截割负载分类方法。该方法包括信号特征提取和模式分类2个部分:在信号特征提取部分,对采集的采矿机摇臂振动信号进行小波包分解,得到各子频带能量及信号总能量,经归一化处理后得到表征不同负载类型的特征向量,并利用主成分分析法对特征向量进行降维处理;在模式分类部分,通过SSA优化BPNN的初始权值和阈值,将特征向量作为SSA−BPNN的输入,从而实现负载分类识别。以MG500/1170−AWD1采矿机为对象,将磁吸式加速度传感器吸附于采矿机摇臂一轴靠近支架侧的壳体处,采集采矿机滚筒空载、截割铝土和岩石3种工况下的振动信号进行试验。试验结果表明:不同截割负载下振动信号在各子频带能量上表现出一定的差异性,表明经小波包分解后得到的能量特征可以作为区分不同负载类型的特征向量;与BPNN相比,SSA−BPNN收敛速度更快、识别准确率更高,负载分类识别准确率达95.3%。

采煤机截割部齿轮传动系统可靠性研究

针对采煤机截割负载易引起齿轮传动系统失效的问题,首先,充分考虑煤层中矸石参数的不确定性,建立末端负载不确定性模型,模拟截割负载;其次,基于集中质量法,构建负载影响下永磁电机驱动的采煤机截割部齿轮传动系统动力学模型,探究其在服役过程中的动态行为;最后,基于应力-强度干涉理论,建立系统模型,确定齿轮服役周期。研究结果表明:齿轮传动系统中主动齿轮可靠服役时间更短,相同条件下,按失效相关原则分析的可靠性则更加合理,该研究可以为采煤机截割部的进一步优化设计提供参考。

采煤机模拟实验装置截割动力系统设计

针对采煤机模拟实验装置,对截割负载进行了分析与计算;采用通用变频器-普通三相异步电机的调速动力组合,结合截割负载及滚筒转速调速要求,进行了截割电机选型,该电机选型方法对于类似动力系统电机选型具有较高的参考价值;结合减速比要求,设计了二级齿轮减速装置;利用Solidworks软件,完成了截割动力系统三维建模,为采煤机模拟实验装置整机设计奠定了基础。

纵轴式截割头横摆工况载荷模拟研究

为模拟纵轴式截割头工作载荷的特性,基于单截齿破岩试验的相关结论,介绍了定相关和欠相关状态下单齿破岩切向力和法向力的计算方法,并提出了截割头与岩石相互作用过程中沿X、Y、Z方向作用在截割头上的分力和合力,以及截割功率和截割头负载扭矩的计算方法。对横向摆动截割过程的模拟结果显示,截割头从开始接触岩体到稳定工作状态可分为截割载荷线性增大阶段、截割状态转换阶段和截割载荷稳定阶段,其中截割载荷稳定阶段的截割性能曲线周期性变化规律明显。频域分析进一步发现,受截割头转速、截齿配置形式和螺旋线数量的影响,优势频率主要集中在0-10 Hz。掘进机截割载荷模拟分析结果可为掘进机系统改进以及动态特性分析提供有效参考数据;