基于Matlab的8R机械臂运动学分析与仿真

为了使凿岩机械臂快速精确到达预定姿态,文章以8R机械臂为研究对象,基于改进D-H方法建立其关节坐标系并推导出凿岩机械臂的运动学方程,在Matlab中利用工具箱函数通过编程建立其运动学模型,通过代入位姿角度验证求解的正逆运动学的准确性。利用蒙特卡洛算法模拟机械臂实际工作空间并对机械臂不同位形间的关节角度进行轨迹规划仿真,仿真出的工作空间图形和路径点位形处的关节位置、速度、加速度曲线结果都能满足机械臂进行凿岩的工作需求,为后面机械臂的孔序规划和动力学分析奠定了基础。

基于MATLAB煤液钻空心传动轴的优化设计

以空心传动轴的体积最小为目标函数,以传动轴为设计变量,建立数学模型。结合具体的煤液钻空心传动轴实例,应用MATLAB优化工具箱对其主参数进行运算,使得在满足约束条件下轴的体积最小,优化后的传动轴在实际生产中已经应用。

基于MATLAB和ABAQUS的螺旋钻杆参数优化与数值模拟

以螺旋钻杆输煤生产率为目标函数,利用MATLAB软件进行了螺旋钻杆结构参数的优化设计,使得优化后螺旋钻杆的输送能力显著提高,并在优化结果的基础上,应用ABAQUS软件建立了钻头钻进系统有限元仿真模型,并进行了钻孔成形模拟,获得了在最优转速钻孔时需要施加在钻头上的最大轴向压力及最大扭矩,为螺旋钻杆后续研究奠定了基础。从轴压及扭矩变化图线可知,轴压及扭矩的大小随钻头与煤体接触面的变化而变化,轴压及扭转力矩产生的急剧波动是钻进过程中煤体不连续性破碎造成的。

基于Matlab与Pro/E的麻花钻三维建模研究

对麻花钻几何特征进行深入分析,由麻花钻直线刃入手,建立前刀面数学模型。并利用Matlab软件求得径向截形的坐标,将所得数据导入Pro/E,绘制出刀具螺旋体,然后根据刃磨参数生成麻花钻精确的三维模型,为后续研究麻花钻结构性能及仿真分析奠定基础。

基于RBF神经网络整定PID的电液比例系统位置控制研究

针对凿岩机械臂的电液比例系统位置控制精度问题,提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络整定PID的电液比例系统位置控制方法。首先,在AMESim中搭建了阀控非对称液压缸的电液比例系统简化模型,设置了各个模块的参数;然后,利用MATLAB/Simulink搭建了系统闭环控制模型,通过不断更新RBF网络模型并修正PID参数,实现了基于RBF神经网络整定PID的电液比例系统位置控制目的;结合AMESim搭建的电液比例系统模型和Simulink下搭建的控制器进行了联合仿真;最后,基于凿岩台车机械臂实验平台,进行了电液比例系统位置控制实验。仿真结果表明:在受到外部干扰的情况下,RBF神经网络整定PID控制系统能够在0.3 s内控制活塞杆重新运行至目标位置,平均响应时间为1.5 s,位置精度误差不超过5 mm。实验结果表明:与常规PID控制方法相比,RBF神经网络整定PID控制活塞杆位置精度误差降低了75%,位置精度误差在工程实际要求的10 mm范围以内,因此,RBF神经网络整定PID算法可以有效提高电液比例系统的位置控制精度,满足凿岩机械臂实际工作中对电液比例系统位置精度的控制要求。

MATLAB在排种器性能检测中的应用

利用MATLAB软件实现对排种器的动态种子流图像进行处理,并对检测结果进行分析。结果表明:基于MATLAB软件的视觉检测精度和检测速度较高,而且该软件使用方便,操作简单,有很广阔的应用前景。

基于VB与MATLAB混合编程在钻井泵故障诊断中的应用

结合MATLAB强大的运算能力和VB的友好界面,详细介绍VB调用MATLAB生成的COM组件在钻井泵故障诊断中的应用过程,提高编程的工作效率。其中钻井泵故障诊断数据处理使用小波分析方法,得出小波分析的能量比和波形分析图形,对钻井泵故障诊断数据处理提供了简便途径。

基于Matlab的钻车推进梁旋转机构的运动学仿真

推进梁的旋转是凿岩钻车用于钻孔定位的一个很重要的运动,对Atlas D7钻车独特的五杆旋转机构进行了运动学仿真。对结构模型进行了介绍与简化处理,借鉴四连杆机构理论,得到机构的数学模型;借助Matlab软件,调用fsolve函数,对非线性方程组进行求解,得到了推进梁转角随油缸连续伸长的变化曲线;分析比较了其他类型的推进梁旋转机构,验证了五杆机构运行的高效性和平稳性。

基于MATLAB的条播排种器种子流特征模式识别

利用基于MATLAB软件的机器视觉技术对条播排种器性能进行自动检测。其检测方法为:一是对小麦种子流样本进行图像处理;二是对种子流特征(种子数)进行较为准确的提取;三是对种子流特征进行模式识别。检测结果表明:与手工检测结果比较,计算机检测误差降到了5%以内。这说明,通过图像处理并利用小麦种子的投影面积和椭圆轴长作为判别依据,较成功解决了帧图像中种子的重叠、遮挡和分割的问题,可以对种子流特征进行有效识别,提高了检测精度。

基于MATLAB与Pro/E的麻花钻三维建模研究

在煤矿开采中,采煤层有时会显得非常坚硬,在煤矿业中多启用麻花站,这种钻的特点在于能够在较为艰难的环境下实现煤矿的开采,所以在煤矿机械系统中起到了非常重要的作用。同时由于煤矿开采工作环境恶劣,对于麻花钻的性能以及稳定性也提出了较高的要求。介绍了一种基于MATLAB和Pro/E的麻花钻三维建模的方法,通过Pro/E构建出麻花钻的三维模型,运用MATLAB进行仿真分析。

VC调用MATLAB在钻井三维图像处理中的应用

本文介绍了利用VC调用MATLAB对钻井信息进行分析的一种方法,将钻井资料用丰富的二维、三维图像表达出来,对实际的工作有很好的指导意义。

基于Matlab/GUI的钻机动力头齿轮动态优化设计

煤矿用全液压钻机动力头主要采用液压驱动和齿轮传动相结合的方式,其中,齿轮传动的振动烈度直接影响着动力头的输出能力,成为了设计中必须考虑的重要问题。以ZYWL-2600R型松软煤层螺旋钻机为研究对象,在齿轮副的单自由度扭转振动模型基础上,以啮合线上的振动加速度为优化目标,建立了动力头齿轮副的动态优化设计模型,并借助Matlab优化工具箱和GUI工具开发了优化设计程序的图形界面,求解了齿轮振动最小的宏观设计参数,为钻机"高速"动力头的动态优化设计提供了参考。结果表明,优化后齿轮副的时变啮合刚度显著提高,有效改善了齿轮传动的振动特性。

基于Matlab的麻花钻三维建模研究

建立了麻花钻各组成面的数学模型。根据麻花钻的几何参数和刃磨参数,利用Matlab求得麻花钻各组成面上有限点的3D坐标,利用这些坐标值,选取合理的计算步长值,生成了麻花钻的3D模型。

基于MATLAB的抽放钻孔周围瓦斯流动数值模拟

在测试某矿井瓦斯压力、瓦斯流量、瓦斯吸附常数、瓦斯渗透率、瓦斯含量系数等基础参数的基础上,采用MATLAB偏微分方程工具箱对该矿井瓦斯抽放钻孔在不同抽放半径、不同抽放负压下的瓦斯流动进行了二维计算,得出了抽放钻孔在不同时间的影响半径、流量与时间的关系及钻孔半径和抽放负压对煤层瓦斯压力分布及抽放流量的影响规律,并与实际进行了比较结果表明,采用MATLAB偏微分方程工具箱能够准确模拟抽放钻孔有效半径,预测瓦斯流量,是现场工程技术人员一种便捷的方法.

MATLAB在定向钻穿越优化设计中的应用

将最优化理论与石油天然气管道定向钻穿越设计相结合,通过数学模型的建立,采用MATLAB优化工具箱函数进行求解,计算实例表明是有效的。提出的方法解决了传统设计计算不能得到最优设计参数的问题,设计效率显著提高。

基于MATLAB的液压钻机减速器多目标优化设计

介绍了利用MATLAB计算软件对液压钻机减速器优化设计的方法,即在保证其总传动比和承载能力下,以其齿轮中心距最小、齿宽最小为多目标,得到合理的液压钻机减速器参数。经优化后的齿轮比原设计目标值减少4.56%,中心距减少5.94%。

岩土钻机立面变角油缸受力状态的理论分析与Matlab仿真

以MG200岩土钻机钻架立面变角机构为研究对象,应用虚位移原理分析大臂举升油缸和桅杆俯仰油缸的受力状态,推导出两个油缸承载力的通用力学表达式.运用Matlab软件对大臂举升油缸和桅杆俯仰油缸的承载力进行仿真,得出两个油缸承载力随油缸自身伸缩量的变化及特定工况下承载力与时间的动态响应关系.研究结果为立面变角油缸的设计选型和动态受力分析提供理论依据,也为钻架系统的结构参数优化和钻机施工的过程控制提供有益参考.

基于MATLAB的随钻方位伽马数据图像的生成与处理

通过处理随钻方位伽马测井数据得到的测井图像,可以有效地控制井下钻头轨迹,提高钻头钻遇率,对大斜度井、水平井勘探开发具有十分重要作用。通过Matlab将得到的不同深度下各扇区伽马数据进行插值、数据整合、色谱选定、色度标定和图像插值滤波处理,实现随钻测井图像生成和处理,最后经调试使生成图像能够清晰反映地层特征,满足勘探开发需要。

基于Matlab的挖掘机改凿岩钻车工作轨迹分析

为节约投资,利用挖掘机已有动力机构,将铲斗机构更改为凿岩机构。钻臂工作区域是安全生产中的重要区域,使用D-H方法对工作臂的钻孔范围进行分析。将工作过程拆分,通过油缸行程确定极限位置。使用Matlab对方程组求解,并绘制轨迹曲线。提出改变工作范围的参考建议,为工作、生产制造过程提供理论依据。

基于神经网络的钻探事故类型判别模型研究

钻探孔内事故会造成严重的损失,若钻探设备能及时判断孔内事故类型,则可缩短事故处理时间,遏制事态发展。提出了一种基于神经网络的钻探事故类型判别模型。为了优选不同神经网络在事故类型判别时的正确率,在Matlab的nntool工具箱中分别构建了BP、RBF两种神经网络模型,将某矿区施工参数变化趋势作为输入参数,通过仿真试验发现,BP神经网络中表现最好的是LM、BR算法,RBF神经网络中表现最好的是PNN算法,三者准确率均可在90%以上,但BP神经网络容易陷入局部最优,性能不稳定,偶有判别错误的现象,而PNN神经网络无此局限,且不需要训练。通过对比,PNN算法更适用于事故类型判别模型建立。