基于改进门控循环神经网络的采煤机滚筒调高量预测

采煤机自适应截割技术是实现综采工作面智能化开采的关键技术。针对采煤机在复杂煤层下自动截割精度较低的问题,提出了一种基于改进门控循环神经网络(GRU)的采煤机滚筒调高量预测方法。鉴于截割轨迹纵向及横向相邻数据之间的相关性,采用定长滑动时间窗法对获取的采煤机滚筒高度数据进行预处理,将输入数据划分为连续、大小可调的子序列,同时处理横向、纵向的特征信息。为提高模型预测效率,满足循环截割的实时性要求,提出了一种用因果卷积改进的门控循环神经网络(CC-GRU),对输入数据进行双重特征提取和双重数据过滤。CC-GRU利用因果卷积提前聚焦序列纵向的局部时间特征,以减少计算成本,提高运算速度;利用门控机制对卷积得到的特征进行序列化建模,以捕捉元素之间的长期依赖关系。实验结果表明,采用CC-GRU模型对采煤机滚筒调高量进行预测,平均绝对误差(MAE)为43.80 mm,平均绝对百分比误差(MAPE)为1.90%,均方根误差(RMSE)为50.35 mm,决定系数为0.65,预测时间仅为0.17 s;相比于长短时记忆(LSTM)神经网络、GRU、时域卷积网络(TCN),CC-GRU模型的预测速度较快且预测精度较高,能够更准确地对采煤机调高轨迹进行实时预测,为工作面煤层模型的建立和采煤机调高轨迹的预测提供了依据。

ZG20SiMn铸钢摇臂壳体铸造过程数值仿真及工艺优化

摇臂壳体是采煤机的重要组成部件,具有多级壁厚、变截面等异形特征。为提高采煤机摇臂壳体铸造质量,解决因铸造工艺不成熟导致的缩松、缩孔等缺陷问题。以MG325型采煤机摇臂壳体为研究对象,设计顶注式和底注式两种铸造工艺方案,采用ProCAST软件探究不同浇注工艺方案下摇臂壳体铸件充型及凝固过程,分析铸件温度场、凝固场及缩松、缩孔铸造缺陷位置。基于Niyama判据和应力场分布对底注式铸造工艺方案进行优化。结果表明:优化后摇臂壳体铸件在凝固冷却过程中保持温度梯度递增,促进铸件实现顺序凝固,铸件缺陷率明显降低且充型效果更佳,缩孔体积仅占摇臂壳体体积的0.0049%,电机孔薄壁端面应力优化量为38.47%,输出端孔处应力优化量达到91.08%。本文研究成果为采煤机摇臂壳体的铸造工艺提供了理论基础和数据支撑。

改进YOLOv5s的采煤机滚筒与支架护帮板干涉状态智能识别

针对综采工作面液压支架护帮板处于未收回异常状态导致采煤机滚筒与护帮板干涉问题,提出一种改进YOLOv5s的采煤机滚筒与液压支架护帮板干涉状态智能识别方法。运用课题组前期提出的基于边界约束和非线性上下文正则化的去雾去尘方法对视频图像进行清晰化处理,提高综采工作面监控视频图像质量;对YOLOv5s模型进行改进,通过将YOLOv5s主干网络中的普通卷积Conv替换为分类效果更佳的Ghost卷积,减少了模型的参数数量,提高了模型识别速度,同时引入坐标注意力机制,提高了模型对护帮板和滚筒特征提取能力,从而提高模型识别精确率。运用软非极大值抑制算法(Soft-NMS)的锚框筛选方法,减少因护帮板重叠而发生漏检问题。针对采煤机滚筒与液压支架护帮板干涉状态判定问题,提出液压支架护帮板与采煤机滚筒锚框重合度的判定方法。运用本文改进YOLOv5s模型与YOLOv5s、YOLOv3-tiny模型进行对比分析,结果表明:本文方法与原模型相比的识别精确率提高了约8.1%,GFLOPs降低1.86倍;mAP@.5达到97.2%、平均识别速度为检测时间为5.9 ms。运用本文方法对煤矿实际综采工作面采煤机滚筒与液压支架护帮板视频图像进行干涉状态识别试验验证,结果表明:对采煤机滚筒与液压支架护帮板干涉状态识别准确率为96%。

采煤机截割部低照度图像的边缘检测技术

针对井下低照度环境下采煤机截割部边缘检测任务中存在的边缘缺失、细节模糊等问题,提出一种基于分数阶微分的边缘检测Lif算法。首先采用更大的检测模板尺寸,根据Grünwald-Let-nikov分数阶定义构造最初的分数阶掩膜算子;然后根据Pascal三角形理论确定掩膜算子上各位置的权重系数,并将掩膜算子扩展到4个不同方向;最后将得到的掩膜算子与图像进行卷积,利用图像的局部特征信息对每个方向的微分结果进行后处理。结果表明:(1)在进行多个不同场景的井下低照度图像上的实验时,Lif算法可以更全面地获取图像中不同方向上的边缘信息,在处理低照度图像时具备更强的抗噪性能,并且提取的边缘线条比其余边缘检测算法更加清晰、完整,保留了更多的纹理细节信息。(2)在客观指标评价的对比上,与基于分数阶灰色系统模型的边缘检测算法以及改进的分数阶Sobel边缘检测算法相比,Lif算法在Entropy指标上分别提高了43%、11%,AG指标上分别提高了23%、23%,SSIM指标上分别提高了152%、6%。表明Lif算法在进行采煤机截割部的边缘检测任务时更具优势,研究对井下设备工作运行时的安全性和可靠性提升具有重要意义。

截割参数对采煤机截齿受力影响研究

分析了采煤机截割实际情况,确定了截割半径、牵引速度、滚筒转速、煤层介质等截割影响参数;运用仿真和试验的方法研究了采煤机截齿在实际工况下作业时受力情况。仿真和试验结果表明:不同截割参数下,采煤机截齿截割力均呈现先增加后减小的趋势;不同截割参数下,截齿截割力峰值不同;采煤机截齿截割力试验值与仿真值基本一致,且最大相对误差为5%,试验验证仿真分析准确性,该研究为采煤机截齿受力特性的改善和疲劳寿命的提高提供借鉴。

基于K-GRU神经网络的采煤机记忆截割及优化

目的针对采煤机记忆截割不准确、自动化程度不高的问题,方法本文提出一种基于KGRU神经网络的采煤机记忆截割算法,此算法具有更适合处理长时序数据的特点,将算法与采煤机记忆截割结合起来,可以减少采煤过程中滚筒的损坏同时保护工人生命安全。该算法在深层门控循环单元(GRU)的输入端引入比例因子K,用比例因子K表现不同时刻数据的重要程度,以加强模型对长时序数据的记忆性,进而提高记忆截割精度。在模型训练阶段利用随机搜索算法(RS)对深层K-GRU神经网络的超参数选择进行优化,加快模型训练速度。结果实验中使用Python完成K-GRU模型构建与超参数优化,使用随机搜索算法可以在更短时间内得到超参数最优解,得到超参数epochs为317、batch_size为70的最优解共花费154 s,在最优解情况下计算模型对真实采煤数据预测的误差,得到K-GRU的loss值为0.0467、R2为0.9578、EVS为0.9656、ME为0.0833。结论最终表明,优化后的深层K-GRU模型在解释方差得分、最大误差和可决系数方面均优于SVM、KNN、LSTM、RNN和普通GRU模型,显著提高了采煤机记忆截割的适用性和准确性。

采煤机滚筒工作性能优化研究

在实际生产中,截割破碎过程是多作用耦合的结果,离散元法(DEM)与多体动力学(MBD)双向耦合技术可实现煤机设备与煤壁的信息交互,符合实际生产情况,具有较大的优越性。为提高采煤机滚筒的工作性能,基于DEM−MBD双向耦合机理,结合力学性能试验和模拟试验得到实际工况参数,采用仿真软件EDEM和RecurDyn建立了采煤机滚筒截割煤壁的双向耦合模型,对仿真过程中滚筒所受的转矩和截割力进行分析,证明耦合效果和截割效果较好。设计了单因素试验和正交试验,分析了滚筒运行参数对工作性能的影响规律,并利用SPSS软件得到滚筒转速、截割深度、牵引速度对截割比能耗、装煤率、载荷波动系数的影响程度,通过现场试验验证了模型的可行性。构建了以滚筒转速、截割深度、牵引速度为决策变量,以截割比能耗、装煤率和载荷波动系数为目标的多目标优化模型,利用改进多目标灰狼(MOGWO)算法和优劣解距离法(TOPSIS)对模型进行求解,得出当滚筒转速为31.12 r/min、截割深度为639.4 mm、牵引速度为5.58 m/min时,采煤机滚筒的工作性能最优,此时截割比能耗为0.4677 kW·h/^(3),装煤率为43.01%,载荷波动系数为0.3278。

含夹矸煤层条件下采煤机螺旋滚筒优化设计

采煤机截割夹矸煤层时,螺旋滚筒易失效。为提高螺旋滚筒的可靠性,基于刚柔耦合技术、灵敏度设计理论和相关失效性理论进行优化设计;基于破煤机理,对螺旋滚筒的瞬时负载进行数值模拟,建立采煤机刚柔耦合虚拟样机联合仿真模型,通过刚柔耦合虚拟样机仿真获得螺旋滚筒的薄弱区域、应力和振动性能指标;结合可靠性灵敏度理论,分析了关键零件的应力可靠度、振幅可靠度及其动态与渐变灵敏度结果;基于相关失效性理论,得到了螺旋滚筒相关多失效模式可靠度及螺旋滚筒设计变量的可靠性灵敏度,建立改进遗传算法对螺旋滚筒进行可靠性优化设计。结果表明,滚筒综合可靠度由0.888 5提高到0.977 5。优化后的螺旋滚筒设计变量灵敏度绝对值均降低,综合可靠性得到提升。将刚柔耦合技术、可靠性灵敏度设计理论和相关失效性理论相结合,提出一种适用于含夹矸煤层的采煤机螺旋滚筒优化设计方法,为设计高效螺旋滚筒提供了一种有效途径。

基于粒子群模糊PID的采煤机自动调高控制系统研究

针对传统PID调高控制精度低和延时长的问题,引入粒子群模糊控制理论,改善系统输出的准确性和跟踪性能。首先研究了采煤机自动调高系统的数学模型,然后分析传统PID和粒子群模糊PID算法的原理,设计了粒子群模糊PID控制器,最终使用Simulink进行仿真。结果表明,相比于传统PID和模糊PID算法,该方法在准确性、快速性和抗干扰能力上都有所提高。

采煤机永磁半直驱截割传动系统动态特性研究

考虑永磁电机电磁效应和传动系统的弯扭振动特性,建立考虑磨损、齿轮时变啮合刚度、轴承支撑刚度和永磁电机矢量控制的齿轮传动系统齿轮-轴承耦合动力学模型。通过计算永磁同步电机的电磁刚度,求得了系统的固有频率、模态振型及一阶模态能量分布。仿真分析了受磨损、冲击载荷激励、电压突变激励时系统的动态特性。结果表明,电磁效应减小了机械系统第一阶固有频率,一阶扭转能量主要集中在电机及截割滚筒处。考虑磨损后,系统中产生了更大的啮合力波动,改变了机械传动系统的动态响应;而冲击与电压突变引发该系统产生由一阶模态主导的瞬时自由振动,电机转子反向扭振,将在电机轴上节点附近产生较大的扭转切应力。

智能化采煤机总线电磁干扰模型建立及布线工艺优化

智能化采煤机是煤矿综采工作面的关键装备。受智能化采煤机隔爆电控箱内部空间限制,其内部电子电气器件、变频器动力电缆和总线存在混合布线情况,所形成的电磁干扰严重影响了采煤机总线通讯的稳定性和可靠性。随着装机功率持续增加和采煤机智能化需求越来越高,智能化采煤机电气及控制系统总线面临的电磁干扰愈发严峻。目前采煤机电控箱内布线工艺主要以经验为主,缺乏针对智能化采煤机电控箱内电磁环境的有效仿真手段和电控箱内线场传输耦合模型的研究,尚不能为智能化采煤机控制系统总线抗干扰能力提升提供技术支撑。因此,如何有效抑制电磁干扰并优化布线工艺,提升总线通信的稳定性,已经成为智能化采煤机亟待解决的重要问题。针对智能化采煤机总线抗干扰技术的需求,建立了智能化采煤机电控箱内动力线缆辐射干扰模型,提出了输出动力线缆电磁辐射快速估计方法,分析了变频器输出动力线缆所产生的电磁辐射受开关频率、输出电压及启动状态的影响;建立了基于双导体传输线的采煤机CAN总线串扰特性分析模型,提出了基于串扰影响因子的采煤机CAN总线串扰估计方法,研究了总线受串扰影响程度与布线距离、线缆类型及距地高度等的关系。基于上述理论分析设计了智能化采煤机电控箱总线抗干扰优化布线工艺,研发了采煤机总线抗干扰测试可视系统。为了验证所提采煤机布线工艺优化方法的可行性,设计并开展了电控箱布线优化前后的总线干扰测试实验,结果表明:优化前后CAN总线数据帧波形的偏差程度分别为0.1493和0.0305,受扰率分别为56.07%和35.33%。

基于截割顶底板高度预测模型的采煤机自动调高技术

传统的煤层截割路径规划通过几何控制、规划计算等方式对采煤机滚筒高度进行预测,但存在预测的数据误差较大、无法适应地质条件变化的问题。针对上述问题,提出了一种基于截割顶底板高度预测模型的采煤机自动调高技术。首先,分析了影响截割顶底板高度的因素,指出影响顶底板高度的主要因素包括煤层的起伏变化数据、历史截割数据、刮板输送机的高程数据及人工操作记录,将上述4类数据融合处理,建立以长短期记忆(LSTM)模型和灰色马尔可夫模型为基础的截割顶底板高度预测模型,通过算法模型预测出截割顶底板的高度。然后,以截割顶底板的高度数据为基础,结合采煤机位姿和空间坐标,建立计算滚筒高度的几何模型,同时依据刮板输送机上窜下滑量及是否执行加减刀工艺等因素进行修正,最终将顶底板高度序列转换为滚筒高度序列,即将截割顶底板高度转换为采煤机滚筒的目标高度,由采煤机执行到目标高度,实现滚筒自动调高工业性试验结果表明:(1)在自动调高技术的控制下,顶滚筒和底滚筒的预测高度与实际高度偏差值有90%的数据量均在10 cm以内,滚筒的预测高度和实际高度具有明显的一致性。(2)与传统手动控制方式相比,中部截割一刀煤的人工干预调高次数由49次下降为21次,说明截割顶底板的高度预测模型和计算滚筒高度的几何模型是准确合理的,采煤机滚筒的自动调高技术是可行的。

采煤机截割部齿轮传动系统可靠性研究

针对采煤机截割负载易引起齿轮传动系统失效的问题,首先,充分考虑煤层中矸石参数的不确定性,建立末端负载不确定性模型,模拟截割负载;其次,基于集中质量法,构建负载影响下永磁电机驱动的采煤机截割部齿轮传动系统动力学模型,探究其在服役过程中的动态行为;最后,基于应力-强度干涉理论,建立系统模型,确定齿轮服役周期。研究结果表明:齿轮传动系统中主动齿轮可靠服役时间更短,相同条件下,按失效相关原则分析的可靠性则更加合理,该研究可以为采煤机截割部的进一步优化设计提供参考。

采煤机截割机电传动系统耦合特性研究

针对采煤机截割机电传动系统振动噪声大、容易失效等问题,建立采煤机截割机电传动系统耦合动态特性仿真模型,对截割机电传动系统耦合特性进行仿真。仿真与研究结果表明:不同仿真时间、转速、斜率下,截割载荷、截割电机转矩、齿轮副动载荷均不同,且变化趋势也不同。为了获得可靠性高、振动噪声小的截割机电传动系统,需要选择合适的转速和斜率等参数搭配。该研究为采煤机截割机电传动系统振动噪声减小、传动效率和可靠性提升提供了有益的参考。

智能化采煤机多种远程通信方式的研究

采煤机远程通信系统在建设智能化采煤工作面中有着重要意义。平庄煤业使用的上海创力采煤机在研发中发展出同时具备载波通信、光纤通信和5G通信等多种通信方式,有效地解决了采煤机在综采工作面的运行状态和数据上传的问题,为煤矿建设少人化、无人化综采工作面提供了新的解决途径。

基于B样条曲线拟合和蜉蝣算法的采煤机截割路径约束优化

实现采煤机智能化调高,关键是解决煤岩界面识别问题、截割路径优化问题及采煤机调高控制问题。即使煤岩界面被精确识别,受到实际工作中顶底板的平整性和液压支架的推移滑溜等要求的限制,采煤机滚筒无法完全跟随煤岩界面曲线,因此需要基于煤岩界面识别结果,对起伏变化的煤岩界面曲线进行截割路径优化,得到采煤机调高控制的目标轨迹。滚筒截割路径优化是基于煤岩界面估计曲线,在采煤工艺、煤质要求和设备的适应能力等限制条件的约束下,得到使回采最大化的平滑轨迹。针对上述采煤机截割路径约束优化问题,提出一种基于B样条曲线拟合和蜉蝣算法的采煤机截割路径约束优化方法。为了提高截割路径优化效果和降低计算复杂度,以B样条曲线节点系数作为设计变量,构建一种新型截割路径优化目标函数;考虑采煤机截割工艺、煤质要求等限制,使用多段赋值罚函数法处理约束,根据约束的不满足程度动态改变罚函数系数值,避免优化陷入局部最值和约束不能起到实际作用;为了进一步提高优化效果和收敛速度,使用修正蜉蝣算法寻找最优截割路径。最后,考虑实际煤岩界面中褶皱、陷落柱、断层等典型地质构造,进行仿真研究,结果表明,所提方法能在满足实际约束下快速得到平滑的截割优化路径,实时性好、适用性高。

采煤机搬运车制动系统同步性优化设计

为提高采煤机搬运车制动系统的响应速度,并解决前后车制动同步性差的问题,结合仿真分析对制动系统进行了优化设计。通过计算搬运车制动效能,得出在可优化的参数中,影响制动系统响应速度的主要因素为消除制动器间隙所用时间和制动器制动力增长所用时间;建立制动系统数学模型,通过Simulink仿真计算可知,通过减小非制动工况下制动器摩擦片的间隙,可有效提高制动系统的响应速度。提出背压控制阀组以最大限度地减小摩擦片间隙,通过计算确定背压值最大为1.29 MPa,并通过试验得知背压小于0.9 MPa时,背压控制阀组几乎不起作用,同时为防止搬运车正常行驶时出现制动拖滞现象,将背压值设定为1.2 MPa。通过试验确定背压控制阀组,提高了前后车制动器响应的同步性,试验结果表明:相较于优化前,前后车制动时间差减小为0.24 s,保证了搬运车制动系统的安全运行。最后,通过试验验证了制动系统响应速度的提升,结果表明:常规制动中制动距离为5.2 m,紧急制动中制动距离为3.2 m,均符合MT/T 989—2006《矿用防爆柴油机无轨胶轮车通用技术条件》的技术要求。

基于OPC通信协议的采煤机远程监控系统研究

为了解决井下综采工作面自动化设备种类繁多、不同硬件之间通信协议不统一的问题,从软件的角度出发,开发了一种基于OPC通信协议的服务器。该服务器能够集成多种通信协议,如Modbus、Fins等,以实现井下不同设备之间的数据信息交换和协调。通过集成Modbus/TCP通信协议开发了采煤机远程监控系统,并进行了一系列相关测试。实验结果表明,开发的OPC服务器及采煤机远程监控系统可以实现采煤机的实时监控。

采煤机搬运车悬挂系统智能控制与调平策略研究

为降低采煤机搬运车在装载和运输中倾覆风险,分析常用的位置误差调平法和角度误差调平法的优缺点,在此基础上提出改良的位置误差调平法。通过分析计算求得平台上各点在竖直方向上的坐标;通过计算平台平面方程结合各支撑点几何关系,得出各点竖直方向运动速度,形成了悬挂系统调平控制策略。通过AMESim和Simulink联合仿真建立了悬挂系统的仿真模型,并采用了边界稳定法和试凑法确定比例、积分、微分三项系数及其模糊放大系数,从而利用模糊PID控制器优化了多路阀动态响应特性,减小了响应过程中的超调量。仿真结果表明:在悬挂系统升降过程中,各支撑点间的竖直位移差均不超过2.0 mm,且各悬挂缸压力差小于0.1 MPa,不会出现虚腿现象。最后通过试验分析了悬挂系统的控制性能,结果表明:实际升降过程中的最大位移误差小于5.0 mm;结合采煤机搬运车尺寸计算得到,车身平台在长度方向上的倾角为9.16×10^(-4)rad,在宽度方向上的倾角为1.27×10^(-3)rad,在工作允许范围内,验证了方案的有效性。研究内容为悬挂系统调平策略和克服调平过程中的“虚腿”现象提供了新的思路。

基于改进遗传算法的采煤机牵引部行走轮优化设计

行走轮是采煤机牵引部的重要零件,其可靠性对采煤机的工作效率和可靠性有着直接的影响。基于采煤机虚拟样机模型的仿真数据,利用机械优化设计理论建立煤机牵引部行走轮动态可靠性,选取行走轮齿根圆角和花键轴段倒圆角为设计变量,行走轮等效应力为目标函数,构建行走轮的优化设计函数。利用改进遗传算法求得行走轮结构尺寸的最优解。仿真结果表明:行走轮优化后的最大应力395.09 MPa,降低20.008%,有效地提高了行走轮的综合性能。