柔索驱动拣矸机器人抓取轨迹规划研究

依据矸石分拣过程和特点,提出一种柔索驱动拣矸机器人的抓取轨迹规划方案。建立柔索驱动拣矸机器人运动学模型,仿真分析验证了模型的正确性,为末端抓斗的运动轨迹是否符合索长变化规律提供判定依据。根据矸石与皮带运输机同步运动的特性、矸石仓位置及拣矸机器人工作空间几何中心受力最佳等条件,将末端抓斗的抓取轨迹规划为启动段、准备段、抓矸段和置矸段;并针对各段不同的运动特点,采用S型速度曲线和五次多项式组合的轨迹规化方法,对末端抓斗的四段运动进行规划。对规划的轨迹方案进行仿真,结果表明,末端抓斗的运动轨迹、速度和加速度连续,索长变化光滑连续,且轨迹参数能适应矸石在皮带运输机上的不同分布情况。

基于故障树的柔索驱动拣矸机器人系统分拣可靠性研究

拣矸机器人的分拣可靠性与煤的品质及分拣效率息息相关,对拣矸机器人系统分拣可靠性进行研究十分必要。现有机器人系统可靠性研究主要是针对其结构可靠性进行研究,而没有对其工作任务可靠性即分拣可靠性进行研究。针对该问题,以柔索驱动拣矸机器人系统为研究对象,采用故障树分析法对其分拣可靠性进行研究。首先,从拣矸机器人系统的结构出发,分析了拣矸机器人系统分拣故障的原因,采用演绎法构建拣矸机器人系统的分拣故障树;然后,将故障树底事件发生概率考虑为区间变量,根据区间性质、运算法则和顶事件的概率表达式得到分拣故障树顶事件概率区间参数,结合设计要求计算出反映拣矸机器人系统分拣可靠性的非概率可靠性指标;最后,基于非概率可靠性指标公式及模糊重要度定义,提出了一种区间重要度指标,对分拣故障树底事件的区间重要度进行求解并排序,结果表明分拣可靠性满足拣矸机器人可靠分拣要求,煤矸石流瞬时含矸率增大和工业相机故障是影响其分拣可靠性的重要因素。根据非概率可靠性指标计算结果和区间重要度排序找出了拣矸机器人系统的薄弱环节,并针对薄弱环节提出了3个改进措施:在分拣前对煤矸石流振荡混合;根据识别的矸石信息,智能控制带式输送机带速;在拣矸机器人系统中增加备用工业相机。

柔索驱动拣矸机器人最小索拉力等值曲面研究

中国煤炭赋存条件复杂,由于煤层夹矸、开采导致夹矸等原因,直接影响商品煤的质量,若直接燃烧会造成严重的环境污染,因此从原煤中分拣矸石任务艰巨,势在必行。但目前煤与矸石的分离工作主要依靠人工完成,存在生产环境恶劣,工人劳动强度大等问题,为了解决目前煤矸石分拣难题,提出柔索驱动拣矸机器人方案,实现煤矸石的“快、准、稳”分拣。首先,以索拉力最小方差为目标研究拣矸机器人冗余柔索拉力优化求解方法,提出以最小索拉力为基础的3个索拉力性能指标,研究最小索拉力在机器人工作空间竖直中线、水平切面以及整个工作空间的分布规律,进而对拣矸机器人的稳定性进行定性评价。其次,基于最小索拉力,定义并求解最小索拉力工作空间。拣矸机器人末端抓斗处于最小索拉力工作空间等值曲面内部,满足预定的稳定性要求。最后,仿真分析最小索拉力等值曲面的分布特征与规律,拣矸机器人末端抓斗处于最小柔索拉力所形成的等值曲面内部,满足预定的稳定性要求。研究结果为柔索驱动拣矸机器人的进一步应用奠定理论基础。

捡矸机器人在大柳塔选煤厂的应用

为减少原煤中矸石含量,提高商品煤产率,降低工人作业强度,选煤厂在原煤段手选带增加一套智能拣矸机器人进行试验,根据煤和矸石识别准确率及矸石抓取捡出率等指标进行综合评估。煤、矸石识别准确率分别为95.23%、95.78%,可抓取50~400 mm大块矸石,单套机械臂每次循环平均处理速率3.2 s、最大抓取质量为30 kg。当输送带上方同一水平线同时存在6块以上矸石时,该套机械臂能力略显不足,存在漏检现象,抓取捡出率平均56.68%。该套设备从根本上解决了拣矸作业人员作业效率低下、分拣精度差等问题,同时可在原有基础上增加机械臂数量,控制多机械臂,增加备用机械臂,将智能机器人图像识别系统融入智能识别、分析、学习、算法、有害物监测、高温监测、报警等其他功能,进一步优化完善该类型机器人,可推广应用于各行业。

智能机器人拣矸系统的设计研究

为解决原煤湿法排矸水资源消耗量大、人工拣矸劳动强度大、效率低等问题,设计了一种基于双能X射线识别和三维机械抓手抓取目标矸石的在线智能拣矸系统;论述了该拣矸系统的工作原理、设计原理和系统构成;实验表明,对于粒度300~50 mm的原煤,带式输送机带速为0. 5~0. 8 m/s时,从煤矸识别至抓取动作完成,最多只需耗时3 s,矸石拣出率超过90%,矸石误拣率低于5%,单机系统处理能力达到100 t/h左右。

石圪台选煤厂手选带人工拣矸改造

为提高入选原煤质量,减少大块矸石对主选系统的影响,需对原煤进行拣矸作业,目前拣矸作业均由人工完成,存在人工成本高、工作环境差、职业危害重、安全风险高、劳动强度大、拣选效率低等问题。因此,结合智能技术和选煤厂手选拣矸实际情况,利用智能拣矸替换人工拣矸意义重大。基于石圪台选煤厂原煤中>200 mm物料占比4.6%,其中约30%的矸石需要人工拣出,采取现场统计和数值模拟的测算方式,得出实际生产中石圪台选煤厂手选带上矸石粒径约300 mm较多,出现频次约5 s/块,质量约30 kg的物料状态,根据手选带上物料平铺均匀、粒度较大且形状基本规则等特点,充分考虑现场设备空间布置紧凑情况,提出利用图像识别与手选带中部架设拣矸机器人相结合的智能排矸技术替换人工拣矸的可行性方案,实现手选带智能拣矸,进一步推进煤炭分选行业的高质量发展。