基于集成神经网络和改进极限学习机的矿井移动机器人故障检测

矿井移动机器人作为一种自主运动的智能设备,广泛应用于采矿、输送和装载等工作中。然而,由于其在恶劣环境下运行,往往长时间无法得到检修维护,导致故障频发,影响了井下安全高效生产。如何及时准确地对机器人进行故障检测,提高其可靠性和生产效率成为一个亟待解决的问题。提出了一种基于集成神经网络和改进极限学习机的矿井移动机器人故障检测方法。该方法融合了多个神经网络模型,并通过改进极限学习机算法来提高检测精度和效率。首先,基于集成学习思想将传统卷积神经网络、递归神经网络和自编码器等多个预训练模型集成为一个更强大的检测模型。其次,在极限学习机的基础上引入了自适应权重调整策略,提高了算法的自适应能力和准确性。将所提出的方法在某矿山数据集上进行了试验,结果表明:该方法在检测区分度较低或异常数据较多的情况下性能优异,有助于实现高精度和高效率的故障检测。

矿井移动机器人的超声波避障系统设计

以矿井移动机器人为实验平台,应用超声测距原理,以AT89S52单片机为核心设计硬件电路,利用超声波传感器探测障碍物信息,并对所测得的障碍物信息进行处理,最终实现移动机器人的实时自主避障,并通过实验调试验证。

薄煤层综采工作面移动机器人的磁迹导航研究

为了获悉薄煤层综采工作面的工况信息,考虑到采高的限制,以矿井移动机器人为实验平台,提出了应用磁迹导航的方法控制机器人的移动。将由强磁磁条组成的磁迹轨道铺设在液压支架底板适合位置,机器人通过磁传感器探测磁信号进而完成相应的动作,在综采工作面特定位置完成相应的任务。通过机器人在地面和薄煤层液压支架模型上进行实验,验证了磁迹导航的可行性。