智能采煤机器人关键技术

采煤机是综采工作面的核心装备,研发智能采煤机器人是实现综采工作面智能化的关键。综合分析当前采煤机机器人化研究进程中的传感检测、位姿控制、速度控制、截割轨迹规划与跟踪控制等技术的研究现状,提出研发智能采煤机器人必须破解的“智能感知、位姿控制、速度控制、截割轨迹规划与跟踪控制、位-姿-速协同控制”五大关键技术,并给出解决方案。针对智能感知问题,提出了构建智能感知系统思路,给出了智能采煤机器人智能感知系统的架构,实现对运行状态、位姿、环境等全面感知,为智能采煤机器人安全、可靠运行提供保障;针对位姿控制问题,提出了智能PID位姿控制思路,给出了改进遗传算法的PID位姿控制方法,实现了智能采煤机器人位姿精准控制;针对速度控制问题,提出了融合“力-电”异构数据的截割载荷测量思路,给出了基于神经网络算法的截割载荷测量方法,实现了截割载荷的精准测量;提出牵引与截割速度自适应控制思路,给出了人工智能算法牵引与截割速度决策方法和滑模自抗扰控制的牵引与截割速度控制方法,实现了智能采煤机器人速度精准自适应控制;针对截割轨迹规划与跟踪控制问题,提出了截割轨迹精准规划思路,给出了融合地质数据和历史截割数据的截割轨迹规划模型,实现了截割轨迹的精准规划;提出了截割轨迹精准跟踪控制思路,给出了智能插补算法的截割轨迹跟踪控制方法,实现了智能采煤机器人截割轨迹高精度规划与精准跟踪控制;针对“位-姿-速”协同控制问题,提出了“位-姿-速”协同控制参数智能优化思路,给出了基于多系统互约束的改进粒子群“位-姿-速”协同控制参数优化方法,实现了智能采煤机器人智能高效作业。深入研究五大关键技术破解思路,有利于加快推动研发高性能、高效率、高可靠的智能采煤机器人。

远程控制采煤机器人采煤机构的研究

以EBZ-30/45小型煤巷掘进采煤机为基础,对远程控制采煤机器人进行了研究.建立了远程控制采煤机器人的三维模型,并分析了其主要组成部分.将采煤机构简化成了混合驱动可控七杆机构模型,利用CO SM O SM otion对远程控制采煤机器人的采煤机构模型进行了仿真与分析,结果表明:通过混合驱动可控机构可以使较小的输入进行足够的放大,这样可以节省能源,体现了混合驱动可控机构的优越性.而且在一个运动周期内有多次冲击,这一特点非常适用于采煤机器人的工作特性,可以减少反作用力,有利于整台设备的运转.

采煤技术发展与采煤自动化技术分析

为更好地应对煤矿生产中的挑战,应持续发展采煤自动化技术。基于此,在介绍传统采煤技术发展历程的基础上,对采煤自动化技术及其发展趋势进行研究,得出采煤自动化技术在提高生产效率、保障从业人员安全和降低环境影响方面有积极作用,采煤自动化技术的发展将为煤炭行业带来更多可能性。

国内外采煤机工况检测、故障诊断技术现状

主要介绍国内外采煤机工况检测、故障诊断技术现状。首先,介绍了国外采煤机为操作者提供截割部及牵引部等具体的工况检测信息及故障原因显示功能。其次,简述了国内采煤机工况检测、故障诊断现状,最后介绍了国内采煤机在信息量、直观程度、服务功能等方面与国外采煤机相比存在一定的差距。

机器人技术在煤矿中的应用及发展趋势

煤矿机器人作为煤矿运营管理体系的重要组成部分,在生产作业、矿难事故、安全救援等方面发挥着关键性作用,探讨了国内煤矿掘进机器人、采煤机器人和救援机器人的发展和研究现状,最后针对存在的问题展望了其发展趋势,为煤矿机器人技术发展提供参考。

国家能源集团智能化采煤关键技术研究

分析了国家能源集团智能化采煤建设现状,提出5种智能化采煤核心技术:薄煤层等高无人化智能开采技术、中厚偏薄煤层透明自主智能开采技术、厚煤层采煤机器人智能开采技术、大倾角厚煤层单向智能开采技术、直立煤层综放智能开采技术,指出这5种智能化采煤核心技术基本实现了不同煤层赋存条件智能化采煤,为薄煤层、中厚煤层、厚煤层、大倾角厚煤层、直立煤层智能化建设发展指明了方向,但距离完全无人化采煤还有一段距离。指出智能化采煤要攻关的关键技术:单机智能化、多机物联化、与新一代网络通信技术的融合创新等。本文为井工智能采煤实现常态化、无人化提出了建设路径。

The theoretical research on localization using improved particle filter for mine rescue robot in unknown underground space

The localization for mine rescue robot in unknown space of coal mine emer- gency was researched,basing on the requirement of mine rescue robot localization which enters the scene of the coal mine accident,unknown circumstance,the unstructured, non-Gaussian and nonlinear work-space for robot works.The localization using particle filter was proposed to which is applied in mine rescue robot in unknown under-ground space.Meanwhile,focusing on severe particle sample degeneracy in the primary particle filter,an improved particle filter was proposed to reinforce the stability of particle filter.Be- ing compared with localization using extended Kalman filter through simulation experiment the localization using particle filter is proved to have more locating accuracy in unknown underground space and better computational real-time ability,which solves the pre-local- ization problem of robot underground.