矿井输送带与煤粉混合热解特性及动力学研究

矿井输送带火灾极易引发重特大事故,而煤炭运输过程中的煤粉在带式输送机故障时常成为输送带火灾的引燃物。为掌握煤粉在输送带燃烧过程中的作用,开展热重-红外联用实验,研究掺入不同比例煤粉的输送带在不同升温速率下的热解特性及其动力学。输送带热解主要有两个失重阶段,掺入不同比例煤粉均对其热解有促进作用,同时略微促进CO_(2)的生成,降低输送带热解活化能,导致输送带更易燃烧热解;而升温速率的升高则导致活化能略微增大,对混合热解具有轻微抑制作用。研究可为矿井输送带火灾预警与防治提供相应理论参考。

基于改进YOLOv5s的煤矿输送带异物检测算法

为了解决现有煤矿输送带异物检测模型存在的参数量大、占用计算机资源多、检测异物种类少等问题,对YOLOv5s目标检测算法进行了优化。首先,将轻量化卷积神经网络ShuffleNetv2作为YOLOv5s骨干网络并对异物图像进行了特征提取,进而减少了模型参数量,提高了网络并行度;其次,将双向特征金字塔网络作为特征融合网络,融合了不同特征图尺度中的细节信息;最后,添加了坐标注意力机制,增强了特征提取能力,强化了异物目标关注度,从而提高了网络模型检测精度。实验结果显示,与原始模型相比,基于改进YOLOv5s的目标检测网络模型其参数量压缩为3.60×106个,检测帧率提升了8.4%,表明该算法能够在计算资源较少的情况下实现快速、准确的煤矿输送带异物检测。

矿用限矩型永磁磁力耦合器设计及应用

针对目前煤矿带式输送机在运行过程中经常出现的重载起动、过载运行,以及输送机传动系统中所使用的液力耦合器、普通联轴器等传统传动联接装置在运行过程中存在的高温、漏液污染环境、难以维护等情况,设计一种矿用限矩型永磁磁力耦合器,通过导体盘与磁体盘之间的无接触相对运动,实现驱动电机端与工作负载端之间的动力传递。该永磁耦合器具有对中性要求不高、环保节能、高效传递、易于维护等突出优势,且能够实现驱动电机软起动,具有过载保护功能。通过采用永磁限矩器代替液力耦合器,可以优化带式输送机驱动系统,不仅提升了煤矿运输设备的可靠性与稳定性,还有效实现节能降耗,符合煤矿智能化、自动化生产装备的性能要求。

基于PLC的带式输送机跑偏撕裂工况监测系统设计

【目的】针对带式输送机综合工况中的跑偏、撕裂、急停闭锁等问题,设计一套基于PLC的实时监测系统,对输送机皮带的状态进行实时感知,当发生异常情况时自动预警,为输送机的相关线上人员提供操作和处理依据,提高带式输送机的开机率。【方法】首先,分析带式输送机跑偏、撕裂、急停闭锁等常见故障的形成机理及特点,明确相应的工况监测参数需求;其次,根据矿井生产过程中的实际工作环境以及工况监测和故障紧急保护的需求程度,选择合适的监测传感器;最后,结合PLC控制,形成可实施的系统方案。【结果】通过方案对比评估,最终设计出基于PLC的带式输送机跑偏、撕裂、急停闭锁工况监测系统。【结论】确定了监测传感器选型原则,形成了带式输送机具体的监测和控制设计方法,为提升煤矿带式输送机的运行可靠性提供了可工程化实施的指导方案。

煤矿皮带机跑偏故障处理措施分析

煤矿皮带机是煤矿生产中的重要物料运输设备,然而由于各种原因,煤矿皮带机常常出现跑偏故障,严重影响生产效率和安全性。通过分析煤矿皮带机的跑偏故障,探讨了跑偏故障的原因和特点,并提出了一系列处理措施,包括调整辊道安装、优化皮带材料、改进皮带对中机构等。实践验证,这些处理措施能够有效预防和解决煤矿皮带机的跑偏故障,提高生产效率和安全性。

煤矿皮带机智能调速系统及其节能分析

煤矿皮带机在运行时,会因工作面出煤量的变化,出现轻载甚至空载的情况,这会造成电能浪费。为此根据煤矿生产实际,设计了煤矿皮带机智能调速系统。该系统通过视觉煤流检测获得实时煤流体积数据,通过智能工控系统实时调整皮带机转速达到减小皮带磨损和节省电能的效果。通过对系统改造前后电气节能的分析,可知该煤矿皮带机智能调速系统能够显著降低电能消耗,达到节能降耗效果。

煤矿井下带式输送机PLC集控系统设计研究

为提高煤矿井下输送系统的自动化水平,确保作业的安全性和效率。以PLC技术为核心,阐述了PLC集控系统的基本组成及各项功能,分析硬件设计的主要思路,重点就外围硬件电路、PLC软件、温度监测以及控制子程序等环节的设计要点进行分析,适配当代井下作业条件,提出一种以PLC为核心控制装置的带式输送机集控系统的设计方案。实验结果表明,应用设计思路所制造的集控系统能够有效发挥多台带式输送机连锁控制、保护试验报警、故障监测以及调度中心集中控制的作用,进一步优化相关机组的运行效能,具备自动化控制以及低碳环保的优势。

基于煤流量监测的带式输送机节能控制系统研究

采用机器视觉技术获取带式输送机煤流量并预测煤流变化趋势,通过模糊控制调节带式输送机变频器输出电流频率,从而使得实际带速接近期望带速;采用阶梯调速方式避免频繁调速问题,提高节能控制系统运行可靠性并降低带式输送机故障率。现场应用后,该节能控制系统运行平稳,煤流量监测精度较高,带式输送机平稳运行,在节能降耗方面表现出明显优势。

煤矿井下带式输送机智能巡检机器人系统的应用与研究

为解决煤矿井下带式输送机传统人工巡检存在劳动强度大、巡检效率低、结果不准确以及潜在故障无法查明等问题,设计了一种轻量化轨道式智能巡检机器人系统。通过多种传感器实时采集煤矿井下带式输送机运行参数,并由智能软件分析系统分析参数特征,可准确判断故障。根据参数的波动情况准确判断潜在事故,可有效预防事故发生,保证设备稳定运行。结果表明,带式输送机智能巡检机器人可替代4~5人完成井下的巡检任务,故障识别率达99.3%以上,识别响应时间不超过0.98 s,平均每年可节省企业成本50万元左右,取得了满意的应用效果。

改进YOLOv5的矿用输送带损伤检测方法

文中针对目前输送带损伤检测大多是输送带撕裂且缺乏其他损伤类型研究的问题,提出一种改进YOLOv5的矿用输送带损伤检测方法。将SPD-Conv模块替换Conv模块中的卷积层,提升小目标的检测效果;在骨干特征网络与最后预测网络之前引入CBAM注意力机制,对重要的特征通道进行强化;最后,在YOLOv5的基础上引入高斯滤波器消除噪声干扰,提升算法目标检测效率。试验结果表明:改进后的YOLOv5目标检测网络在对输送带的撕裂、击穿、表面划伤、破损4种损伤类型的检测平均精度均值达92.3%,相较于YOLOv5算法提高了35.1%,检测速度达90帧/s,提高了20%,实现了对矿用输送带损伤的快速识别。

基于移动机器人的矿山带式输送机自动检测方法

目前,传统的带式输送机检测方法主要依靠人工巡检,存在人力成本高、效率低、易出错、漏检等问题。为此,提出了一种基于移动机器人的矿山带式输送机自动检测方法,使用移动机器人沿着带式输送机巡检,通过搭载的传感器和相机对带式输送机进行自动化检测,收集维修检查员所需的包括RGB图像等信息。将移动机器人的自动检测方法划分为4个关键部分,具体包括确定检测目标和参数、设计移动机器人的传感器和数据处理系统、制定检测路径和策略以及实时监测和报警处理。据此将矿山带式输送机自动检测过程分为移动机器人自动导航、移动机器人自动检测以及数据上传3个步骤。在模拟实际矿山生产环境中,对移动机器人的自动导航功能以及故障检测效率进行了试验分析。结果表明:所提方法有助于高效、准确地检测带式输送机状态,在检测到异常情况时及时报警,可为确保矿山安全生产提供一定的技术支持。

矿用带式输送机胶带表面缺陷检测系统研究

针对矿用带式输送机胶带表面缺陷识别困难、定位不准确的问题,提出了基于可靠区域融合的矿用带式输送机胶带表面缺陷检测系统。首先,利用迁移学习方法和公开数据集训练了YOLOv4及SSD模型,并根据预测分数和重叠情况提出了缺陷检测结果决策级融合方法,决策级融合YOLOv4和SSD两个模型的最大化可靠区域,以此实现带式输送机胶带缺陷识别和定位。结合公开数据集和胶带表面缺陷数据集对所提方法的有效性和可靠性进行了测试和分析,结果表明所提方法能够充分利用YOLOv4和SSD模型的检测结果,取得较高的准确率、召回率和重叠率,且在胶带表面缺陷数据集中达到超过85%的准确率和0.6以上的重叠率,这有利于胶带的缺陷检测和维修保养,从而保证矿用带式输送机的安全可靠运行。

基于冲击脉冲传感器监测技术的矿用胶带机自动化机械监测研究

针对传统矿用胶带机轴承故障监测存在的数据偏差、数据误差、故障诊断准确性低等问题,构建了一种基于冲击脉冲传感器的胶带机轴承故障监测模型,然后利用模型方法验证实际应用效果。结果表明:迭代至100次时,与长短期记忆网络、时间卷积神经网络相比,模型方法的准确度分别高出0.08和0.13,且模型方法的收敛速度更快,损失函数降低更小,说明模型方法在矿用胶带机轴承故障监测过程中,具有较高的准确性和可行性;将模型方法应用于煤矿胶带机的实时监测中,可准确获取早期故障信号。

煤矿带式输送机数字孪生系统的HCPN性能评价方法

为解决带式输送机在复杂工况下难以进行性能评价的问题,提出一种基于排队论和层次颜色Petri网相结合的性能评估方法。通过排队论将带式输送机建模为服务台,将带式输送机的原煤运输等价为一个层次颜色Petri网模型。将基于概率分布的运输时间、故障概率因素纳入建模因素,构建Python仿真算法,提出适用于智慧煤矿系统的带式输送机性能评估体系。实验证明该方法能实现复杂工况下的带式输送机性能评估,弥补了现有研究针对此类系统无法获得性能解的不足。

煤矿带式输送机的常见故障及其防护措施分析

煤矿带式输送机在煤炭生产中占据重要位置,但结合企业生产现状来看,该装置的故障发生率偏高,极大地影响了企业的正常生产。为解决上述问题,将详细分析煤矿带式输送机的常见故障,包括运输带跑偏、运输带断裂、运输带火灾等;之后,针对如何有效解决上述问题提出了相应的解决对策,希望为相关人员的工作有所帮助。

基于机器视觉的矿用输送带纵向撕裂检测研究

在煤矿运输系统中,输送带经常受到煤流中片岩、矸石、锚杆等尖锐的硬杂质冲击,易发生纵向撕裂。输送带一旦发生纵向撕裂,若未及时发现并停机将会导致极大的经济损失,甚至造成人员伤亡。针对目前输送带纵向撕裂视觉检测存在的检测准确率低、智能化程度低等问题,本文研发了一套基于视觉的矿用输送带纵向撕裂检测系统。首先,基于煤矿井下实际工况,设计多线激光发射器和工业摄像仪的布置方案,突出显著化了纵向撕裂特征,并提高了纵向撕裂检测的准确率,通过实验确定了最佳布置方案;其次,提出了分段线性变换与CLAHE结合的图像增强算法,提高了采集图像的质量;再次,利用基于SIFT特征提取的图像拼接算法和帽子函数加权平均融合算法,获得了高质量且完整的输送带下表面线激光图像;从次,提出一种基于改进Otsu阈值分割算法的多线激光中心线提取算法,通过实验对比,证明了该算法提取的中心线能够精准地反映激光线条线性特征;最后,提出了一种基于形态学的矿用输送带纵向撕裂特征提取与检测算法,利用连通域的数目判断输送带是否发生纵向撕裂。为了验证算法的优越性,搭建了矿用输送带纵向撕裂检测实验台,在无尘雾和模拟尘雾的实验室环境下进行了实验对比验证。实验结果表明,在无尘雾环境下,本文提出的方法准确率达到了98.6%;在尘雾环境下,准确率达到了97.9%,证明了该方法的先进性与实用性。

基于改进YOLOv8n的煤矿带式输送异物检测研究

在煤矿带式输送物料过程中,异物的出现可能会引发输送带撕裂或堵塞等安全风险。针对输送带输送物料中异物多样、人工巡检效率低、硬件限制等问题,提出一种基于改进YOLOv8n的轻量化煤矿带式输送异物检测算法:采用GhostNetV2网络对原CSPDarkNet53主干网络进行轻量化改进,以减少模型的参数和计算量;整合全局平均池化和全局最大池化思想优化SPPF模块,关注煤矿恶劣环境影响下图像的底层信息;设计了headC2f_CA模块,融入通道注意力机制,以便能够更有效地捕捉不同尺度和位置的异物特征,强化特征信息表达;引入DIoU损失函数,精确反映锚框与预测框之间的相似度,提升模型检测精度。实验结果表明,改进后的模型平均精度均值达88.3%,相比于基线模型YOLOv8n,提升了0.8%,参数量减少了18.51%,计算量减小了20.73%,模型大小缩减了15.87%。该模型有效缓解了边缘设备的硬件限制,同时保障了煤矿安全监测的准确性。

煤矿带式输送机支架结构优化分析

为解决三角支架因承受过大的载荷,导致支架结构变形和损坏;工作时间过长,降低了支架的工作极限,支架结构严重失效,导致输送系统停机的问题,以带式输送机三角支架为研究对象,建立支架三维实体模型,利用ABAQUS软件对三角支座模型进行结构优化设计,分析荷载作用下三角支座的应力-应变位移,并根据软件分析结果对三角支座进行优化.

煤矿带式输送机滚筒结构部件应力变形分析

为进一步探究煤矿带式输送机滚筒结构的运行特征,以某型号主斜井带式输送机为研究对象,结合其具体特征建立有限元分析模型,并以此为基础,对滚筒结构部件中的卸载滚筒、驱动滚筒和转向滚筒三类部件进行仿真分析,以明确其应力与应变分布。结果显示,在该带式输送机面临的主要运行工况下,各个滚筒的最大应力值均小于许用应力值,表明该滚筒结构部件质量符合预期要求。

煤矿带式输送机改向滚筒静力学分析

以DLL160/400/4×900煤矿带式输送机为研究对象,对带式输送机改向滚筒静力学分析进行了分析。应用该方法分析时,先要构建出相应的仿真模型,然后分别从静力学、焊缝应力及疲劳寿命等方面着手,全面对带式输送机改向滚筒运行状态进行分析,确定改向滚筒的受力薄弱点,最后通过实例的方式对静力学分析方法应用效果进行评估,以此为煤矿带式输送机改向滚筒的设计提供支持。